A Estratégia de IA dos Estados Unidos refere-se ao conjunto coordenado de políticas federais, ações executivas e iniciativas estratégicas destinadas a avançar a pesquisa, o desenvolvimento e a implantação de inteligência artificial, ao mesmo tempo em que aborda a segurança nacional, a competitividade econômica e os riscos sociais. A estratégia evoluiu ao longo de múltiplas administrações presidenciais, refletindo prioridades em mudança, desde o investimento em pesquisa até a regulação e a cooperação internacional.
Fundamentos Iniciais
O envolvimento federal na pesquisa de IA precede a estratégia formal. A Agência de Projetos de Pesquisa Avançada de Defesa financiou os primeiros trabalhos em aprendizado de máquina e redes neurais nas décadas de 1960 e 1970, incluindo a pesquisa sobre perceptron e retropropagação em instituições como o MIT CSAIL e o Stanford AI Lab. A Fundação Nacional de Ciência apoiou o trabalho fundamental em aprendizado profundo durante as décadas de 1980 e 1990, incluindo bolsas para pesquisadores como Geoffrey Hinton na Universidade de Toronto e Yann LeCun no Bell Labs.
Em 2016, a administração Obama divulgou o primeiro relatório federal abrangente sobre IA, "Preparando-se para o Futuro da Inteligência Artificial", que delineou oportunidades e riscos em vários setores. Isso foi seguido pelo Plano Nacional de Computação Estratégica e pelo estabelecimento do Comitê Seleto de IA do Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia.
A Iniciativa Americana de IA
Em fevereiro de 2019, o presidente Donald Trump assinou a Ordem Executiva 13859, intitulada "Mantendo a Liderança Americana em Inteligência Artificial", que lançou a Iniciativa Americana de IA. Esta ordem direcionou as agências federais a priorizar a pesquisa e o desenvolvimento de IA, expandir o acesso a dados federais e recursos computacionais e estabelecer padrões de IA. A iniciativa alocou US$ 1,2 bilhão em financiamento de pesquisa de IA não relacionada à defesa para o ano fiscal de 2020, um aumento de 14% em relação ao ano anterior.
O Escritório de Política de Ciência e Tecnologia da Casa Branca (OSTP) e a Fundação Nacional de Ciência (NSF) foram encarregados da implementação. A NSF estabeleceu o programa de Institutos Nacionais de Pesquisa em IA, concedendo US$ 20 milhões cada a sete universidades em 2020, incluindo a Universidade Carnegie Mellon, o MIT CSAIL e o Stanford AI Lab. A iniciativa também criou o portal AI.gov da Iniciativa Americana de IA para coordenar as atividades federais de IA.
Ordem Executiva sobre IA Segura, Protegida e Confiável
Em outubro de 2023, o presidente Joe Biden emitiu a Ordem Executiva 14110, "Desenvolvimento e Uso Seguro, Protegido e Confiável de Inteligência Artificial". Esta ordem representou uma mudança em direção à gestão de riscos e à supervisão regulatória. Ela exigiu que os desenvolvedores de grandes modelos de IA compartilhassem os resultados de testes de segurança com o governo federal antes da liberação pública, particularmente para modelos que pudessem representar riscos à segurança nacional, à saúde pública ou à segurança econômica.
A ordem direcionou o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) a desenvolver a Estrutura de Gestão de Riscos de IA, que foi lançada em janeiro de 2023. Ela também estabeleceu o Instituto de Segurança de IA dos EUA dentro do NIST em fevereiro de 2024, com um orçamento de US$ 10 milhões para seu primeiro ano. O instituto foi encarregado de desenvolver protocolos de teste para modelos de linguagem de grande escala e outros sistemas avançados.
A ordem também determinou que as agências federais avaliassem os riscos relacionados à IA em infraestruturas críticas, incluindo redes de energia, sistemas de água e redes de saúde. Ela exigiu que o Departamento de Segurança Interna emitisse diretrizes para o uso de IA em setores críticos até o final de 2024.
Aplicações de Segurança Nacional e Defesa
O Departamento de Defesa (DoD) tem sido um dos principais impulsionadores da Estratégia de IA dos EUA. Em 2018, o DoD divulgou sua Estratégia de IA, que enfatizou a aceleração da adoção de IA nas operações militares. O Centro Conjunto de Inteligência Artificial (JAIC) foi estabelecido em 2018 com um orçamento inicial de US$ 1,7 bilhão ao longo de cinco anos. Em 2022, o JAIC foi reorganizado no Escritório de IA e Digital Chefe (CDAO), que consolidou os esforços de IA, dados e transformação digital.
Os investimentos em IA do DoD têm se concentrado em áreas como visão computacional para vigilância, processamento de linguagem natural para análise de inteligência e veículos autônomos para logística. A Unidade de Inovação de Defesa tem feito parcerias com empresas como OpenAI e Anthropic em pesquisa de segurança, embora contratos específicos permaneçam classificados.
Em 2023, o DoD divulgou sua Estratégia de Adoção de Dados, Análise e IA, que estabeleceu metas para escalar a IA em todo o departamento até 2025. A estratégia pediu uma abordagem "centrada em dados", enfatizando a necessidade de dados de treinamento de alta qualidade em vez de melhorias algorítmicas.
Cooperação e Competição Internacional
A Estratégia de IA dos EUA inclui dimensões internacionais significativas. Em 2021, os EUA e a União Europeia lançaram o Conselho de Comércio e Tecnologia (TTC), que estabeleceu grupos de trabalho sobre padrões de IA e avaliação de riscos. Os EUA também aderiram à Parceria Global sobre IA (GPAI), uma iniciativa internacional lançada em 2020 com 15 membros fundadores.
Em 2023, os EUA e o Reino Unido assinaram a Declaração do Atlântico, que incluiu compromissos de colaborar em pesquisa de segurança de IA. Os EUA também participaram da Declaração de Bletchley na Cúpula de Segurança de IA em novembro de 2023, que foi assinada por 28 países e pediu cooperação internacional sobre os riscos da IA de fronteira.
A competição com a China tem sido um tema central. Os EUA impuseram controles de exportação sobre chips de semicondutores avançados, incluindo os processadores NVIDIA A100 e H100, para a China desde outubro de 2022. Esses controles foram expandidos em outubro de 2023 para incluir chips mais avançados e equipamentos de fabricação. A estratégia também inclui a Lei de CHIPS e Ciência de 2022, que alocou US$ 52 bilhões em subsídios para a fabricação doméstica de semicondutores, incluindo instalações da TSMC e da Intel no Arizona e em Ohio.
Programas Federais de Pesquisa e Desenvolvimento
O programa de Institutos Nacionais de Pesquisa em IA expandiu-se significativamente. Em 2024, a NSF financiou 25 institutos em todo o país, com investimento federal total superior a US$ 500 milhões. Cada instituto se concentra em áreas específicas, como IA para ciência, IA para educação ou IA para agricultura. Os institutos são obrigados a fazer parcerias com a indústria e organizações sem fins lucrativos, com fundos de contrapartida exigidos de fontes não federais.
O Departamento de Energia (DOE) também investiu pesadamente em IA para descoberta científica. Em 2023, o DOE anunciou US$ 100 milhões em financiamento para pesquisa de IA em seus laboratórios nacionais, focando em aprendizado de máquina para ciência de materiais e modelagem climática. O Laboratório Nacional de Argonne e o Laboratório Nacional de Oak Ridge do DOE implantaram alguns dos supercomputadores mais poderosos do mundo para cargas de trabalho de IA, incluindo o sistema Aurora em Argonne, que alcançou 1,02 exaflops em junho de 2024.
Os Institutos Nacionais de Saúde (NIH) financiaram pesquisa de IA em imagens médicas e descoberta de medicamentos. Em 2023, o NIH anunciou US$ 130 milhões em bolsas para pesquisa de saúde baseada em IA, incluindo projetos que usam aprendizado profundo para prever resultados de doenças a partir de registros eletrônicos de saúde.
Considerações Regulatórias e Éticas
Os EUA adotaram uma abordagem setorial para a regulação de IA, em vez de uma lei federal abrangente. A Comissão Federal de Comércio (FTC) tem usado as leis existentes de proteção ao consumidor para abordar danos relacionados à IA, como viés algorítmico em decisões de crédito. A Comissão de Oportunidades Iguais de Emprego (EEOC) emitiu orientações em 2022 sobre o uso de IA na contratação, alertando que sistemas automatizados poderiam violar leis antidiscriminação.
A Casa Branca divulgou o Blueprint para uma Declaração de Direitos de IA em outubro de 2022, que delineou cinco princípios: sistemas seguros e eficazes, proteções contra discriminação algorítmica, privacidade de dados, aviso e explicação, e alternativas humanas. Embora não seja juridicamente vinculativo, o Blueprint influenciou a aquisição federal e as orientações das agências.
O Escritório de Gestão e Orçamento (OMB) emitiu um memorando preliminar em novembro de 2023 exigindo que as agências federais designassem oficiais de governança de IA e conduzissem avaliações de impacto para sistemas de IA. O memorando final era esperado para 2024, com prazos de implementação estendendo-se até 2025.
Iniciativas Estaduais e Locais
Embora a estratégia federal seja central, muitos estados desenvolveram suas próprias políticas de IA. Califórnia, Nova York e Texas aprovaram leis que exigem transparência em decisões de contratação e crédito impulsionadas por IA. Em 2023, a Califórnia promulgou o SB 313, que exige que as empresas divulguem quando usam IA para tomar decisões consequentes. A Lei Local 144 da Cidade de Nova York, em vigor desde janeiro de 2023, exige auditorias anuais de viés para ferramentas automatizadas de decisão de emprego.
Esses esforços em nível estadual às vezes entram em conflito com as orientações federais, criando um mosaico de regulamentações. A Conferência Nacional de Legislaturas Estaduais relatou que 45 estados introduziram legislação relacionada à IA em 2023, com 17 estados promulgando leis.
Direções Futuras e Desafios
A Estratégia de IA dos EUA continua a evoluir. No final de 2024, a administração Biden propôs uma nuvem nacional de pesquisa de IA para fornecer aos pesquisadores acesso a recursos computacionais avançados. A proposta, que custaria cerca de US$ 10 bilhões ao longo de cinco anos, visa democratizar o acesso a clusters de GPU e dados de treinamento em grande escala.
Os principais desafios incluem o ritmo acelerado do desenvolvimento de IA generativa, que muitas vezes ultrapassa as estruturas regulatórias. O surgimento de modelos de código aberto complicou os controles de exportação, pois os modelos podem ser copiados e distribuídos sem restrições físicas. Além disso, o governo federal enfrenta uma escassez de talentos em IA, com o Escritório de Gestão de Pessoal relatando que apenas 0,1% dos funcionários federais têm habilidades relacionadas à IA em 2024.
A estratégia também enfrenta incerteza política. A eleição presidencial de 2024 pode levar a mudanças significativas na política de IA, com alguns candidatos propondo moratórias sobre certos desenvolvimentos de IA e outros defendendo a desregulamentação. No final de 2024, nenhuma lei federal abrangente de IA foi aprovada, deixando a estratégia amplamente dependente de ordens executivas e ações de agências.
Conclusão
A Estratégia de IA dos EUA representa um esforço complexo e multiagências para equilibrar inovação, segurança e proteção social. Desde os primeiros investimentos em pesquisa até as recentes ordens executivas, a estratégia mudou de um foco em competitividade para incluir uma gestão robusta de riscos. A eficácia dessas políticas dependerá de financiamento contínuo, cooperação internacional e da capacidade de se adaptar às capacidades de IA em rápida evolução.