O Projeto de Lei 2338/2023, conhecido como PL da inteligência artificial, cria obstáculos para o desenvolvimento tecnológico e a inovação no Brasil. A afirmação é da CNI (Confederação Nacional da Indústria), que se diz favorável à regulação da IA, elogia o texto final por ter “avanços pontuais em relação às versões anteriores”, mas acredita que o relatório criou o modelo regulatório com maior amplitude e restrições no mundo, correndo o risco de deixar o País isolado e atrasado tecnologicamente.
O comunicado à imprensa enviado nesta segunda-feira, 8, assinado por CNI e MEI (Mobilização Empresarial pela Inovação), reconhece a importância de se regular a IA à luz das eleições e no contexto de redes sociais. Mas, para as entidades, o PL excede “ao regular a IA em si” e que a lei incide na concepção, no desenvolvimento dos sistemas e não dá relevância ao uso e às aplicações por grau de risco, como fazem outros países.
Cinco pontos da regulação de IA que CNI e MEI criticam
1) a regulação está em todos os momentos da IA, desde sua concepção ao desenvolvimento, passando pela sua adoção. A lei deveria se ater à implementação e ao uso de aplicações por grau de risco. Com isso, gera barreiras ao desenvolvimento científico e tecnológico;
2) a regulação deveria estabelecer obrigações ao agente regulado perante o regulador, mas, ao invés, estabelece uma série de direitos que precede e está dissociada da análise de risco da aplicação. “O modelo regulatório sui-generis voltado para direitos do cidadão leva à insegurança jurídica e à judicialização pela sobreposição com a legislação brasileira protetiva de direitos (CDC, LGPD, MCI, etc)”, diz em seu texto;
3) cria uma governança exagerada inclusive às aplicações de baixo risco, além de promover intervenção externa em processos internos das empresas, o que viola os segredos comerciais e industriais e a livre iniciativa;
4) as entidades reforçam que o texto provoca sobreposição de competências regulatórias entre os órgãos centrais e uma autoridade central, que deveria coordenar o sistema, resultando em insegurança jurídica;
5) critica a ANPD como regulador central de IA. Em sua justificativa, alega que a Autoridade Nacional de Proteção de Dados ainda está em processo de estruturação e não possui competência técnica sobre inteligência artificial ou políticas de inovação e outros órgãos do governo estariam mais aptos para a tarefa.
As sugestões apresentadas por CNI e MEI na regulação de IA
CNI e MEI apontam outros cinco ajustes para a lei. As entidades acreditam que a regulação deve sofrer mudanças de escopo, ser uma regulação por risco, fazer adequação do modelo regulatório etc:
- Ajuste de escopo: a lei deve incidir sobre as aplicações dos sistemas, que é a etapa onde se materializam e podem ser avaliados, e não na concepção e no desenvolvimento, sob pena de barrar a inovação;
- Regulação por risco: a lei deve incidir sobre as aplicações de alto risco e excluir as de baixo e médio risco, especialmente as que não envolvem dados pessoais ou interação com seres humanos. As entidades acreditam que essa diferenciação é indispensável para o avanço da indústria 4.0, já que muitas aplicações de IA em processos industriais não causam riscos nem há correlação com pessoas;
- adequação do modelo regulatório: estabelecer obrigações do agente regulado perante o regulador e não de direitos do usuário sobre o prestador do serviço. As entidades alegam que esse tipo de modelo já está presente em marcos legais associados ao direito do consumidor e à prestação de serviços públicos. Acreditam que é necessário ampliar a descentralização e o papel das agências setoriais no Sistema Nacional de Regulação e Governança de Inteligência Artificial (SIA);
- adequar o PL ao contexto normativo e de políticas governamentais de estímulo à inovação, como a Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial (EBIA) e o Plano de Ação de Política Industrial (PBIA);
- abordar questões de governança, propriedade intelectual e impacto sobre pequenas e médias empresas de forma diferenciada.
As entidades apostam que o Brasil tem dois diferenciais que podem contribuir para o avanço da IA no País: uma população heterogênea extensa para alimentar com dados as bases que treinam aplicações de IA generativa. E matriz energética limpa para atender os data centers.
