Além da Corrida Espacial: Colaboração e Competição no Futuro da Governança da IA
O Projeto Red Cell
A série Red Cell é publicada em colaboração com The National Interest. Tendo como base o legado da Red Cell da CIA — estabelecida após os ataques de 11 de setembro para evitar falhas analíticas semelhantes no futuro — o projeto visa desafiar suposições, percepções errôneas e o pensamento em grupo, com o intuito de encorajar abordagens alternativas para os desafios de política externa e de segurança nacional dos EUA.
Nota do Editor: Max Scott é um especialista de destaque em IA responsável e atua como CTO da StratAlliance Global, um integrador de sistemas de IA que opera na interseção de compras federais, tecnologias de ponta e políticas globais. Como diplomata dos EUA, ele ajudou a moldar normas internacionais para inovação ética e posteriormente supervisionou a implantação segura de alguns dos modelos e aplicações de IA de maior risco do mundo no Microsoft Office de IA Responsável. O trabalho de Max garante que os benefícios da IA sejam amplamente compartilhados e governados de forma responsável, especialmente em ambientes de alto risco e poucos recursos.
A Corrida da IA e Geopolítica
Existe uma linha de chegada para a corrida da IA? A busca incessante pela inteligência artificial está reformulando nosso mundo, desafiando nossas éticas e redefinindo o que significa ser humano. Mas o que a corrida da IA significa para a geopolítica? E para o que estamos correndo?
Em 23 de julho, o governo dos EUA divulgou um documento intitulado “Vencendo a Corrida da IA: O Plano de Ação da IA da América”. Este plano identifica mais de 90 ações de políticas federais que o governo dos EUA tomará nos próximos meses com o objetivo expresso de “vencer” a IA. O conceito de “corrida da IA” está enraizado nas noções ocidentais de capitalismo de vencedor leva tudo, enquadrando a inovação como um jogo de soma zero. Embora essa abordagem possa refletir elementos da Guerra Fria, ela é mal adaptada às complexidades de uma tecnologia que exige colaboração intersetorial e intercultural e reflexão ética sustentada.
Os formuladores de políticas de ambos os lados do espectro argumentam que a inovação em IA deve ser “vencida” por aqueles que são mais merecedores, enquanto líderes empresariais e inovadores vendem uma narrativa de que a IA capacitará todos em um sentido mais amplo. Ao retratar o desenvolvimento da IA como uma competição de alto risco com vencedores e perdedores claros, a narrativa amplifica os medos de ser deixado para trás ou dominado por outros, o que pode ser contraproducente para a liderança tecnológica dos EUA a longo prazo.
A Corrida da IA e a Corrida Espacial
A corrida da IA é frequentemente comparada à corrida espacial entre os Estados Unidos e a União Soviética, como parte de uma narrativa mais ampla que destaca como a competição de soma zero pode impulsionar a inovação rápida, ao mesmo tempo em que aumenta as tensões globais. Durante a Guerra Fria, os EUA e a URSS se envolveram em um concurso de dois jogadores pela dominância aeroespacial, impulsionado pelo orgulho nacional e preocupações de segurança. Enquanto a corrida espacial produziu conquistas marcantes e, em última análise, catalisou acordos internacionais como o Tratado do Espaço Exterior da ONU de 1967, que declarou o espaço como a “província de toda a humanidade”, a retórica contemporânea reflete uma retirada desse espírito cooperativo.
Por exemplo, declarações feitas por oficiais dos EUA, como Scott Pace, ex-Diretor Executivo do Conselho Nacional do Espaço dos EUA, enfatizam a necessidade de retornar à lua antes da China, exemplificando um ressurgimento do nacionalismo estratégico. Essa moldura reflete a lógica de soma zero agora aplicada à IA, onde conceitos como o bem comum global são deixados de lado em favor da dominância e controle nacional.
Inovação Contínua
Assim como a corrida espacial despertou visões de progresso científico e medos de catástrofe planetária, a corrida da IA se tornou um campo de batalha de futuros concorrentes. As promessas de empoderamento e abundância coexistem com advertências de vigilância, desigualdade e risco existencial. Ambas as eras revelam como a ambição tecnológica pode amplificar a ansiedade coletiva, especialmente quando a cooperação global é marginalizada pela rivalidade estratégica.
No entanto, a analogia se quebra quando consideramos o escopo e o ritmo da inovação. Por exemplo, o impacto da inovação em IA deve ser sentido em todos os setores da economia e da sociedade, enquanto o impacto da corrida espacial foi amplamente limitado aos setores de telecomunicações e aeroespacial. O progresso tecnológico da era da Guerra Fria se desenrolou ao longo de anos e décadas, com marcos claros como entrar em órbita ou pousar na lua. Esses momentos proporcionaram fechamento e validação pública. Em contraste, o desenvolvimento da IA é contínuo e difuso, evoluindo em dias e minutos sem um ponto final definitivo, dificultando a declaração de um “vencedor” ou a medição do sucesso em termos absolutos.
A Ambiguidade da Inteligência Artificial Geral (AGI)
A ambiguidade é especialmente pronunciada nas discussões sobre a Inteligência Artificial Geral (AGI), frequentemente descrita como o objetivo da corrida da IA. No entanto, enquanto muitos consideram a AGI um sistema de IA que pode entender, aprender e aplicar conhecimento em uma ampla gama de tarefas em nível humano, não existe uma definição universalmente aceita para o conceito, e um vibrante debate continua entre os pesquisadores sobre se, como e quando pode ser alcançado.
A ambiguidade em torno da definição da AGI significa que pode ser mais uma realização gradual do que um marco definitivo. Como já estamos vendo, cada inovação em IA se baseia em conquistas anteriores, pavimentando o caminho para novas possibilidades e aplicações, criando um ciclo contínuo de melhoria e refinamento.
Fragmentação da Governança Global da IA
À medida que o ritmo dessa inovação acelera sem um ponto final claro, a paisagem de governança global para a IA está se fragmentando em vez de se convergir, à medida que os EUA, China e UE avançam em agendas regulatórias e tecnológicas distintas. A abordagem da UE prioriza a gestão de riscos e visa estabelecer um padrão global de segurança, mas seus requisitos rigorosos podem ter dificuldade em acompanhar a rápida inovação. O modelo liderado pelo estado da China, imerso em “valores socialistas centrais”, mescla controle centralizado com escalonamento industrial rápido através de empresas como Tencent, ByteDance e Alibaba.
Apesar dos esforços dos EUA para conter o avanço chinês por meio de controles de exportação, empresas como a DeepSeek continuam a inovar em torno das restrições. Enquanto isso, os EUA se destacam no desenvolvimento de modelos de fronteira e no investimento liderado pelo setor privado, mas sua paisagem regulatória fragmentada, caracterizada por lacunas setoriais e iniciativas em nível estadual, como o SB-1047 da Califórnia, prejudica sua capacidade de criar uma visão global coesa para a inovação responsável em IA.
A decisão dos EUA em 2022 de impor restrições unilaterais à exportação de chips avançados e software de IA enviou um sinal claro que teve consequências significativas para a indústria de tecnologia. Em vez de harmonizar padrões globais, isso levou a UE a promulgar a Lei Europeia dos Chips em 2024. Isso resultou em regimes de controle de exportação sobrepostos, obrigando as empresas a certificarem conformidade com múltiplos conjuntos de regras internacionais.
Desafios da Governança da IA
Em casa, a falta de um roteiro federal único produziu seus próprios desafios. No exercício fiscal de 2025, cinco agências federais dos EUA, incluindo a Fundação Nacional de Ciências (NSF), a Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa (DARPA), o Departamento de Energia (DOE), os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) e o Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), lançaram pilotos de confiabilidade em IA sobrepostos, duplicando esforços que poderiam ter se beneficiado de recursos compartilhados. Essas iniciativas, embora bem-intencionadas, refletem um desafio mais amplo enfrentado por muitos governos: equilibrar inovação com regulação em um cenário em rápida evolução.
IA de Código Aberto e Governança
A discussão em torno da IA de código aberto revela ainda mais a complexidade das abordagens dos EUA e da China para a governança da IA. Modelos e ferramentas de IA de código aberto estão prestes a fornecer benefícios significativos para países em desenvolvimento, oferecendo ferramentas acessíveis e econômicas para a inovação em IA. Enquanto a China promove a IA de código aberto como inclusiva e cooperativa, modelos como DeepSeek-R1 e Spark X1 servem interesses estratégicos ao moldar padrões técnicos e reduzir a dependência do conjunto de tecnologias dos EUA. Em contraste, os líderes de IA americanos defendem a IA de código aberto, mas com cautela comercial, legal e estratégica.
Após consultar mais de 200 funcionários do governo, especialistas e colaboradores de empresas líderes em IA, um relatório de 2024 da Gladstone AI recomendou a proibição da abertura do código de pesos de modelos de fronteira, com violações podendo resultar em pena de prisão. O relatório controverso foi encomendado pelo governo dos EUA e gerou um intenso debate na indústria de IA.
Navegando em um Mundo em Mudança
Como devemos navegar pela rápida inovação e ansiedade de um mundo em mudança? Como podemos pensar claramente no ciclo de hype da IA no qual nos encontramos presos? Um lugar para começar é com as histórias que contamos sobre a inovação em IA. As narrativas, prioridades, metáforas e estruturas éticas que dominam as discussões são principalmente moldadas por instituições, corporações e formuladores de políticas ocidentais. Essa lente estreita marginaliza as vozes, experiências e inovações de comunidades não ocidentais, perpetuando uma compreensão distorcida do impacto global da IA.
Ao enquadrar a inovação em IA como um empreendimento binário, a perspectiva ocidental sobre a IA cria vencedores e perdedores, falhando em levar em conta os complexos contextos culturais, sociais e econômicos nos quais a inovação em IA está ocorrendo globalmente. Em resposta, governos do Sul Global estão se mobilizando por soberania digital e criando estruturas de governança em IA mais adaptadas às preocupações locais. Por exemplo, o Quênia e Ruanda aprovaram leis de localização de dados para manter dados pessoais e organizacionais sob controle local estrito. Enquanto isso, países como a Índia e o Brasil publicaram estratégias nacionais de IA que enfatizam uma abordagem mais pluralista para a governança da IA, fundamentada em prioridades regionais como agricultura e saúde.
A Inclusão como Imperativo Estratégico
Não se pode vencer uma corrida de IA, mas pode-se promover melhores resultados para mais pessoas simplesmente incluindo-as e garantindo que os benefícios da inovação em IA sejam amplamente compartilhados. Embora futuros distópicos possam surgir de uma variedade de condições resultantes de competição desenfreada, preconceitos e dinâmicas de poder desequilibradas, os resultados mais promissores na IA surgem da colaboração inclusiva. Isso ocorre porque o desempenho dos sistemas de IA é tão bom quanto os dados representativos utilizados para treiná-los.
Um sistema de IA treinado para residentes da Califórnia, por exemplo, é improvável que funcione da mesma forma quando implantado em Camarões. Padrões fragmentados e regimes regulatórios exacerbam problemas comuns como supervisão humana, risco de jailbreak e falta de transparência em como a IA funciona.
Portanto, se estamos inovando formas para que a IA empodere a todos, o design inclusivo não é apenas uma obrigação moral — é uma vantagem estratégica. Se a IA continuar a ser enquadrada como a próxima fronteira da competição entre grandes potências, em vez de um esforço global compartilhado, corremos o risco de projetar sistemas que não estão preparados para resolver os problemas complexos e interdependentes de um mundo pluralista.
Exemplos de Colaboração Global
A internet e o sistema de posicionamento global (GPS) são exemplos primordiais de inovação nascida da colaboração global. Essas tecnologias surgiram através de um esforço coletivo entre pessoas de diversas origens, garantindo que seus benefícios fossem amplamente compartilhados. A internet, inicialmente um projeto militar, evoluiu para uma rede de comunicação global graças às contribuições de engenheiros, cientistas e formuladores de políticas de todos os continentes. Sua arquitetura aberta e design descentralizado refletem a contribuição de diversas vozes, permitindo que se torne uma plataforma para inovação, educação e conexão social.
Da mesma forma, o GPS, originalmente desenvolvido para navegação militar, foi transformado em uma ferramenta de acessibilidade global por meio da colaboração internacional. Ao integrar insights de vários campos, incluindo ciência geoespacial, engenharia e design de experiência do usuário, o GPS se tornou um pilar da vida moderna, apoiando aplicações que vão desde transporte até resposta a desastres.
Fomentando um Ecossistema de IA Globalmente Representativo
Para fomentar um verdadeiro ecossistema global para o desenvolvimento e a implantação da IA, é essencial criar instituições que apoiem ativamente a participação de regiões e comunidades sub-representadas. Isso significa investir em conectividade digital, educação em IA localizada e no desenvolvimento de conjuntos de dados cada vez mais representativos que capacitem mais pessoas a aproveitar oportunidades de inovação.
Por exemplo, o Quadro de Política de IA e Dados da União Africana (2023) representa um esforço regional para reunir recursos e estabelecer padrões locais, enquanto o grupo de trabalho de governança da IA da ASEAN, lançado no início de 2025, busca construir commons de dados transfronteiriços no Sudeste Asiático. Senadores dos EUA de ambos os partidos têm sugerido veículos de financiamento semelhantes ao “IA para o Bem”, reforçando que a inclusividade na IA é um valor compartilhado dos EUA.
Plataformas de colaboração de código aberto e commons de dados regionais podem ajudar a quebrar silos e promover a troca de conhecimento através das divisões geopolíticas. O design de políticas inclusivas também implica reconhecer estruturas éticas pluralistas além dos modelos ocidentais dominantes, como o Ubuntu do sul da África ou o pensamento relacional budista no Leste Asiático, para informar abordagens de governança mais culturalmente ressonantes.
Conclusão
Em última análise, um ecossistema de IA globalmente representativo não se trata apenas de redistribuição — trata-se de redefinir quem pode imaginar, construir e decidir o futuro dos sistemas inteligentes. Estes são tempos profundos e sem precedentes. À medida que navegamos na era da IA, devemos resistir à tentação de enquadrar o progresso como um jogo de soma zero ou uma corrida metafórica a ser decidida por poucos selecionados. Em vez disso, devemos abraçar as diversas perspectivas e talentos do Sul Global, cujas contribuições são vitais para moldar um futuro que seja equitativo e sustentável. Ao fomentar a inclusividade global, podemos garantir que a IA se torne uma ferramenta de empoderamento em vez de divisão, desbloqueando seu pleno potencial para beneficiar a humanidade como um todo.
