Governando a transição da IA: Lições da Lei de Telecomunicações de 1996
Mais de 300 projetos de lei relacionados à inteligência artificial (IA) foram apresentados no Congresso dos EUA e aproximadamente 1.200 nas legislaturas estaduais.
Legislar em meio a uma transição tecnológica é tanto importante quanto arriscado. É importante porque proteger o interesse público requer regras e expectativas, em vez da ausência de regras que permite que as empresas ajam unilateralmente em seu próprio interesse. É arriscado porque os legisladores tendem a definir o amanhã em termos do que é conhecido hoje — uma realidade que inibe a agilidade necessária em um ambiente de inovação de rápida evolução.
A Lei de Telecomunicações de 1996
A última vez que o Congresso tentou legislar durante uma transição tecnológica foi com a Lei de Telecomunicações de 1996, sancionada pelo presidente Bill Clinton em 8 de fevereiro de 1996. A nova lei atualizou a Lei de Comunicações de 1934. Uma análise de 30 anos pode ajudar a informar a discussão atual sobre uma política nacional para os efeitos desestabilizadores da inteligência artificial.
Trinta anos atrás, o evento desestabilizador foi a mudança da tecnologia analógica para a digital. O efeito foi o colapso de categorias de negócios estabelecidas e a confusão das estruturas de mercado. Em um movimento perspicaz que informa a discussão atual, a nova lei não buscou prever o caminho da tecnologia, mas focou nas estruturas de mercado que determinariam esse futuro.
Para supervisionar esse foco competitivo, o Congresso capacitou a Comissão Federal de Comunicações (FCC) a identificar e abordar pontos críticos que poderiam impedir a concorrência eficaz — muitos dos quais eram controlados pelas empresas estabelecidas. No período após a aprovação, a FCC realizou mais de 100 regulamentações e outras ações para implementar esse mandato.
Desafios Atuais da IA
Hoje, à medida que a IA remodela a economia e a sociedade, uma nova onda de forças tecnológicas desestabilizadoras ressurgiu. A Lei de 1996 não é apenas uma história sobre “telecomunicações” — é um estudo de caso sobre como governar uma transição tecnológica. É uma história sobre como determinar o que o governo deve regular — tecnologia ou poder — e a importância de uma agência especializada para supervisionar o processo.
Um fato estrutural se destaca 30 anos após a Lei de Telecomunicações: a escala venceu. Com o tempo, a atração do mercado pela escala provou ser mais forte do que a aspiração à rivalidade competitiva. A lição da Lei de 1996 não é que a política de concorrência sempre prevalece, mas que requer vigilância constante.
A concentração aumentou na radiodifusão e o localismo enfraqueceu. No setor de telefonia, a antiga AT&T — desmembrada por um processo antitruste em 1982 — se reestruturou, em muitos aspectos, por meio da reconsolidação. Operadores de cabo locais se fundiram em algumas empresas com alcance nacional. Em todas as indústrias cobertas, forças financeiras e tecnológicas favoreceram grandes empresas que podiam agrupar, alavancar e subsidiar cruzadamente.
Transformações da FCC
Os anos que se seguiram também transformaram a natureza da FCC. Antes da Lei de 1996, a FCC era um regulador do interesse público supervisionando as atividades relativamente seguras do poder privado concentrado. A Lei de 1996 transformou a FCC de uma gestão de monopólios para a promoção da concorrência em mercados convergentes.
De muitas maneiras, transformou a agência de uma polícia do monopólio para um árbitro que adjudica interesses em conflito. A Lei de 1996 não eliminou a regulamentação; simplesmente redirecionou suas prioridades. A internet emergente e seus benefícios de abertura não foram abordados pela Lei de 1996.
O Papel da Abertura e da IA
A inovação exuberante da internet no início foi resultado de sua abertura. Empresas como Google e Facebook surgiram como concorrentes emergentes contra empresas mais estabelecidas. Elas prevaleceram graças a padrões abertos que permitiram a inovação desenvolver um produto melhor, e acesso à rede aberta que lhes permitiu alcançar usuários sem restrições.
À medida que as empresas de plataformas cresciam, construíram ecossistemas fechados verticalmente integrados. Essas barreiras protegeram sua dominância contra o tipo de concorrência emergente que havia possibilitado seu próprio crescimento. Construindo sobre essa superestrutura fechada, elas se expandiram por meio de efeitos de rede e aquisições, e então exploraram essa dominância por meio de auto-preferência, vinculação e outras práticas de repressão da concorrência.
Essas empresas de plataformas também desenvolveram outra tática: a externalização de custos e riscos. Assim como poluidores industriais externalizaram custos de limpeza, as empresas de plataformas online transferiram os custos sociais de violação de privacidade, desinformação, polarização e outros danos para o público em geral. Este padrão de comportamento corporativo é previsível. Hoje, muitas dessas mesmas empresas manifestam esse comportamento novamente em suas explorações de IA.
Estruturas de Controle da IA
A IA não surgiu como um milagre científico que aconteceu de pousar na porta do Vale do Silício. Ela emergiu dentro da economia das plataformas online porque o modelo de negócios das plataformas exigia isso. Esse modelo de negócios é fundamentalmente sobre previsão — prever o que os usuários vão clicar, o que vão comprar, no que vão acreditar e o que os manterá engajados.
Os primeiros sistemas de aprendizado de máquina das empresas de plataformas online foram essenciais para os sistemas de recomendação, publicidade direcionada, algoritmos de classificação e motores de personalização do modelo de negócios das plataformas online. A Lei de Telecomunicações surgiu quando o “último milha” era o ponto crítico. O controle sobre a conexão física com o cliente tornava o poder de mercado durável para empresas de telefone, cabo e radiodifusão.
A IA apresenta uma arquitetura diferente, mas a mesma ameaça estrutural. Embora os gargalos de telecomunicações se concentrassem no controle do acesso físico aos consumidores, os gargalos da IA são econômicos, e portanto mais sutis, mas igualmente excludentes.
O poder da IA é organizado como uma pilha de camadas interdependentes que podem atuar como gargalos. Na base da pilha estão os microprocessadores que alimentam os algoritmos cada vez mais complexos da IA. Acima dessa camada, e construída sobre esses chips, está a camada de nuvem de capacidade computacional. Essa computação alimenta os modelos algorítmicos que funcionam como as fábricas da era industrial para transformar insumos em resultados econômicos. Finalmente, no topo da pilha, está o produto final das aplicações nas quais o poder do modelo é aproveitado para atender a necessidades específicas.
Cada uma dessas camadas representa tanto uma oportunidade para novas aplicações quanto um ponto crítico para as grandes empresas de IA controlarem a capacidade de outros inovarem. O risco surge quando essa integração é usada para impedir inovações de terceiros. Controlar as capacidades de uma camada é tanto uma oportunidade para entregar uma aplicação quanto, ao mesmo tempo, uma forma de limitar as atividades de novas empresas com novos conceitos de aplicação.
Estratégias de Governança para a IA
A lição da Lei de Telecomunicações de 1996 foi focar menos nas aplicações específicas da tecnologia digital e mais na promoção e proteção da concorrência de mercado que impulsionaria serviços de telecomunicações mais rápidos, melhores e mais baratos. Essa é uma abordagem que ainda pode funcionar 30 anos depois quando se trata de supervisão da IA. A regulamentação baseada no que os modelos fazem é importante, mas não é o problema de governança essencial.
Esse problema é como promover a difusão de aplicações inovadoras de IA, que impulsionam a descoberta e a produtividade no mercado interno e, assim, criam oportunidades internacionalmente. A estratégia da China de promover a difusão de aplicações de IA em sua economia demonstra a importância competitiva dessa abordagem.
Uma estratégia de difusão começa com o reconhecimento de que competir com a China começa com a competição interna. No entanto, implementar tal política requer confrontar o poder concentrado daqueles que controlam a pilha de IA para negar acesso, discriminar, auto-preferir, agrupar e amarrar serviços, e usar a dominância em uma ou mais camadas para capturar a camada superior e mais valiosa.
Conclusão
As décadas que se seguiram à Lei de Telecomunicações elevaram a importância de políticas que se concentram na supervisão do comportamento de empresas dominantes. Na telecomunicação, a questão crucial nunca foi se voz e vídeo se fundiriam. Era quem controlava a interconexão e quem controlava o acesso.
Na IA, a lição se repete. A questão crucial é quem controla os insumos essenciais e quem controla a distribuição — e se usam esse poder para impedir que concorrentes construam aplicações. As lições das telecomunicações sugerem uma abordagem específica para a governança da IA.
O foco da política deve ser a prevenção do controle anti-competitivo das capacidades essenciais, argumentando por uma estrutura regulatória de dois passos supervisionada por uma agência independente especializada com capacidade técnica e autoridade contínua para adaptar a supervisão à medida que a tecnologia evolui.
O primeiro passo deve ser garantir que insumos essenciais sejam acessíveis em termos justos, transparentes e não discriminatórios. O segundo passo deve ser a governança ex-posta, uma vez que a abertura exista, para avaliar impactos como segurança, auditoria, proteção dos direitos civis e aplicação de antitruste contra condutas excludentes.
Se falharmos em abordar a concentração de poder da IA, corremos o risco de consequências que vão muito além da estrutura do mercado. A competição degradada mina a inovação e, com ela, a competitividade internacional e a segurança nacional. Quando um pequeno número de empresas controla os fluxos de informação, infraestrutura e sistemas de decisão essenciais para o funcionamento da sociedade, ameaçam o tecido democrático.
