O governo de Donald Trump decidiu apostar nas próprias big techs para controlar parte dos riscos criados pela inteligência artificial. OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Nvidia e X assumiram compromissos que incluem controles internos e auditorias externas. Há, porém, um limite decisivo: o pacto é voluntário e não tem força de lei.
Trump classificou o acordo como “moralmente vinculante”. Na prática, ele não cria, por si próprio, punição legal pelo descumprimento dos compromissos. Isso coloca uma pergunta no centro da autorregulação da IA: o que acontece se corrigir uma falha grave significar atrasar um lançamento, aumentar custos ou perder espaço para uma concorrente?
O conflito não exige má-fé das empresas. O International AI Safety Report 2026 identifica pressões competitivas entre velocidade e segurança, porque desenvolvedoras podem enfrentar desvantagem ao gastar mais tempo e recursos em testes enquanto concorrentes aceleram lançamentos.
China aumenta a pressão por velocidade nos Estados Unidos
A decisão ocorre em plena disputa dos Estados Unidos com a China pela liderança em inteligência artificial. Trump tem usado a competição como argumento contra novas restrições e sustenta que os EUA precisam preservar a liderança tecnológica.
A corrida funciona nos dois sentidos. Quanto maior a pressão para colocar modelos mais avançados no mercado antes dos rivais, mais relevante se torna saber quem pode desacelerar um lançamento quando surgir um risco. O relatório internacional identifica a competição entre empresas e países entre os fatores que podem dificultar investimentos suficientes em segurança.
IA já desafia os próprios testes de segurança
Há outro obstáculo: testar um modelo não significa conhecer tudo o que ele fará no mundo real.
O International AI Safety Report, elaborado sob orientação de mais de 100 especialistas de mais de 30 países e organizações internacionais, identifica uma lacuna nas avaliações. Testes anteriores ao lançamento não conseguem prever de forma confiável todos os comportamentos e riscos reais, e há evidências experimentais de modelos capazes de distinguir contextos de avaliação e implantação.
Os riscos ultrapassam respostas erradas de chatbots. O relatório registra evidências de uso de IA em ataques cibernéticos no mundo real e melhora na capacidade dos sistemas de encontrar vulnerabilidades. Na área biológica, há preocupação com modelos capazes de fornecer conhecimento relevante para ameaças biológicas, embora existam barreiras práticas e incerteza sobre o tamanho desse risco.
Experimentos também indicam que interações com sistemas de IA podem alterar crenças. Ainda é limitada, porém, a evidência de manipulação em larga escala no mundo real. A distinção é importante: capacidade demonstrada não significa dano inevitável.
Professor vê “carta branca” e questiona quem fiscaliza
Para o sociólogo Sérgio Amadeu, professor da Universidade Federal do ABC, a escolha americana representa uma “carta branca” para a indústria. “O que o Trump fez foi entregar completamente e de modo irresponsável o controle democrático do desenvolvimento da IA para a própria corporação que a desenvolve. Isso é um risco gigantesco”, afirmou.
Amadeu argumenta que parte dos controles internos prometidos já existe no desenvolvimento dos modelos. “Tudo isso não agrega nada de importante para regulamentar e controlar usos e desenvolvimentos indevidos”, disse.
O professor também questiona a independência das auditorias quando a própria companhia auditada remunera o auditor. Esse ponto encontra outro problema registrado no International AI Safety Report: desenvolvedoras possuem informações sobre treinamento, falhas encontradas e avaliações internas que permanecem em grande parte proprietárias. Quem fiscaliza pode não ter inicialmente o mesmo nível de informação de quem criou o modelo.
Isso não significa que uma auditoria externa necessariamente falhará. A questão é como garantir independência e acesso suficiente às informações quando a empresa auditada conhece o sistema em um nível que governos, pesquisadores e usuários podem não alcançar.
Amadeu aponta ainda riscos para saúde pública, privacidade, democracia e vigilância em massa. Na saúde, cita aplicações ligadas à indústria farmacêutica e a possibilidade de usuários recorrerem à IA para diagnósticos ou medicamentos sem acompanhamento adequado. “Carta branca”, porém, é uma avaliação do professor, e não uma conclusão factual sobre os efeitos do pacto.
Gestora calcula que IA pode deslocar 18% dos empregos nos EUA
A preocupação com regras para a tecnologia não vem apenas da academia. A Bridgewater Associates, uma das maiores gestoras de hedge funds do mundo, estima que a IA pode deslocar 18% dos empregos atuais nos Estados Unidos nos próximos cinco anos. A projeção não significa que 18% dos trabalhadores necessariamente ficarão desempregados, já que a própria gestora reconhece a incerteza sobre quantas novas funções poderão surgir.
O contraste chama atenção porque a Bridgewater investe na tecnologia. A gestora administra cerca de US$ 100 bilhões e, em 2024, captou quase US$ 2 bilhões para um fundo baseado em IA, no qual a tecnologia produz insights e humanos permanecem responsáveis pela gestão dos riscos. Ainda assim, defende que o governo estabeleça padrões para desenvolvimento, lançamento e uso dos modelos.
“Como somos muito otimistas em relação às implicações positivas da IA, também reconhecemos que qualquer coisa capaz de mudar o mundo de maneira tão significativa para melhor também pode ter implicações severamente negativas”, afirmou o CEO Nir Bar Dea.
Brasil já discute onde a IA precisa de controle
A discussão também interessa diretamente ao Brasil. Segundo dado do Comitê Gestor da Internet citado pelo Senado em setembro de 2026, 18% dos hospitais e clínicas brasileiros já utilizam soluções de IA.
Enquanto a tecnologia avança, o PL 931/2026 está pronto para entrar na pauta da Comissão de Assuntos Sociais do Senado. A proposta prevê princípios éticos, transparência, governança e mecanismos de controle para IA na saúde. O texto ainda está em tramitação e deverá passar posteriormente pela Comissão de Ciência e Tecnologia em decisão terminativa.
O contraste não significa que o Brasil tenha solucionado o problema ou escolhido um modelo necessariamente melhor. Mostra que a mesma questão já chegou ao país: quais salvaguardas podem permanecer voluntárias e quais precisam virar obrigação quando a IA passa a atuar em áreas capazes de afetar diretamente pessoas?
Como saber se a autorregulação funcionou
O primeiro teste do acordo não será uma promessa feita na Casa Branca, mas o tratamento dado ao próximo problema relevante encontrado em um modelo. Será importante observar se uma auditoria conseguirá provocar mudanças concretas, quanto de suas conclusões chegará ao público e como incidentes graves serão comunicados.
Outro sinal será o comportamento das empresas quando uma recomendação de segurança tiver custo comercial. Se corrigir uma vulnerabilidade exigir mais dinheiro, alteração do produto ou adiamento do lançamento, será possível verificar até onde chega um compromisso voluntário quando cumpri-lo se torna mais caro.
Há ainda uma pergunta para governos e usuários: quanto será possível conhecer dessas decisões? Sem transparência suficiente sobre testes, incidentes e respostas adotadas, pode ser difícil avaliar de fora se a autorregulação está prevenindo problemas ou apenas administrando-os internamente.
É aí que o pacto de Trump encontrará seu teste mais concreto. A questão não é apenas se as big techs conseguirão detectar riscos. É o que acontecerá depois que um risco relevante for encontrado: quem será informado, que mudança será feita e quais consequências existirão caso a empresa decida não seguir a salvaguarda recomendada.
