A regulação da inteligência artificial (IA) no Brasil é um debate complexo, e o projeto de lei nº 2.338/2023 representa um marco importante nessa discussão. Para o consultor aposentado da Câmara dos Deputados, Bernardo Lins, o texto do projeto, embora alinhado com tendências globais como a legislação da União Europeia, apresenta pontos fortes e limitações que precisam ser discutidos.
Em entrevista concedida ao Sindilegis na última sexta-feira (5), Lins explica que a principal dificuldade em auditar um programa de IA reside no fato de que o resultado da calibração – o processo de ajuste dos pesos em uma rede neural – é uma enorme quantidade de números sem sentido para a análise humana. Diante disso, a solução encontrada pelo PL foi focar em um controle do processo de desenvolvimento e na classificação de risco das aplicações.
Risco e responsabilidade
O autor detalha a importância de diferenciar os riscos. Enquanto o erro em um aplicativo de fotografia é um mero incômodo, uma IA que prejudica pessoas de determinada raça em um sistema de segurança pública é um problema social gravíssimo. No entanto, Lins aponta um conflito: a legislação pode proteger o setor empresarial que se apropria do “risco bom”, ou seja, o risco de ser inovador e sair na frente do mercado, sem ser devidamente responsabilizado por falhas que possam surgir. Para o consultor, o texto da lei acaba por proteger esse tipo de risco.
Outro ponto sensível é a escolha da Autoridade Nacional de Proteção de Dados (ANPD) como o órgão regulador. Lins defende a escolha, por considerar que a agência, embora ainda em desenvolvimento, já tenha uma vocação natural para lidar com dados pessoais, que são o combustível para o avanço da IA.
O impacto da IA no setor público
Bernardo Lins acredita que o uso da inteligência artificial terá um impacto majoritariamente positivo na administração pública, especialmente no Poder Legislativo. O uso de IA para automatizar tarefas repetitivas, como a transcrição de pronunciamentos, por exemplo, permite que os servidores se concentrem em análises e tarefas mais complexas. Para ele, no entanto, a IA não substitui o profissional competente. Pelo contrário: “Você tem que ser um profissional mais competente do que o tempo que ela faz”, afirma, destacando que a capacidade de identificar e corrigir erros da IA é uma habilidade humana que se torna cada vez mais essencial.
Calibração, uma ferramenta humana
A visão de Lins é que a IA, em vez de substituir, eleva a barra para o profissional. Ele faz uma analogia com a engenharia: um engenheiro de estruturas não refaz todos os cálculos do software, mas usa sua expertise para verificar se o resultado parece correto. A mesma lógica se aplica à IA.
O consultor ilustra essa necessidade com um exemplo prático: um pesquisador treinou uma IA para reconhecer pássaros a partir de milhares de fotos. O programa, no entanto, não funcionava. A falha estava no conjunto de dados usado para treinamento: todo fotógrafo que registra um pássaro o foca, o que faz com que o restante da imagem fique fora de foco. A IA, em vez de aprender a reconhecer o pássaro, aprendeu a reconhecer o desfoque do fundo. Esse viés de calibração reforça a tese de que a inteligência da máquina depende diretamente da sensibilidade e conhecimento do seu desenvolvedor.
O debate sobre a regulação, portanto, não se restringe à criação de leis, mas à sua capacidade de pautar o debate público. O Congresso Nacional, ao discutir um tema tão relevante, cumpre seu papel de representar a sociedade e trazer suas demandas para o cerne da discussão. Assim, a legislação sobre IA não é apenas um conjunto de normas, mas um catalisador para o engajamento da sociedade em um futuro cada vez mais tecnológico.