a16z: a IA de código aberto é a “camada padrão” da próxima fase da competição em IA

O cenário competitivo da IA está mudando. A próxima fase da competição dependerá de quem consegue criar a melhor plataforma para construir modelos, além da capacidade de produzir o melhor modelo. As ferramentas de código aberto desempenharão um papel crucial nessa transição. Como têm baixo custo de acesso e oferecem aos desenvolvedores ampla liberdade para modificá-las, elas provavelmente se tornarão a base do desenvolvimento de IA para startups e pesquisadores de todo o mundo.

Isso é muito importante. Os modelos que servirem de base para o desenvolvimento de IA — e não apenas para o uso de IA — se tornarão a infraestrutura subjacente dos sistemas globais de IA. Quem fornecer essa infraestrutura poderá influenciar tanto a direção da evolução tecnológica quanto os incentivos e as normas incorporados a todo o ecossistema.

Se a IA de código aberto é a base do futuro, a situação atual é preocupante. Hoje, entre os desenvolvedores que trabalham com ferramentas de código aberto, 80% usam ferramentas chinesas. Um estudo recente da a16z com a OpenRouter mostrou que, em algumas semanas de 2025, os modelos chineses de código aberto representaram 30% de todo o uso de IA. Em janeiro deste ano, a gigante chinesa de tecnologia Alibaba atingiu um marco importante: sua família de modelos de IA Qwen tornou-se o sistema de IA de código aberto mais adotado do mundo, superando 700 milhões de downloads somente no Hugging Face. Um ano antes, a desenvolvedora chinesa DeepSeek havia publicado os pesos de um novo modelo de fronteira com desempenho comparável ao dos principais modelos, que rapidamente ganhou popularidade mundial. Esses dados levam a uma conclusão clara: embora os sistemas proprietários de IA dos Estados Unidos liderem o mundo, a China atualmente lidera o desenvolvimento de IA de código aberto.

Os formuladores de políticas dos Estados Unidos estão começando a reconhecer o que está em jogo, mas ainda será preciso fazer mais para estabelecer a liderança americana em IA de código aberto. Eles devem proteger e promover o desenvolvimento de código aberto nos Estados Unidos, adotando medidas para resguardar essas ferramentas de restrições indevidas e incentivar seu uso e sua adoção.

O que é código aberto e por que ele é tão importante?

Uma breve história do software de código aberto

O código aberto tem uma história longa e rica no mundo do software. O termo "código aberto" geralmente designa a distribuição pública do código-fonte de um software, muitas vezes para incentivar o desenvolvimento e o aprimoramento conduzidos pela comunidade. Para ser considerado de código aberto, um software deve permitir que qualquer pessoa exerça permanentemente quatro liberdades fundamentais com relativamente poucas restrições: usar, estudar, modificar e compartilhar. O software de código aberto costuma ser distribuído sob licenças permissivas que autorizam qualquer pessoa a baixar, modificar e redistribuir livremente o código. A definição de "software de código aberto" é mantida pela Open Source Initiative (OSI) e se concentra em 10 condições específicas que uma licença de direitos autorais deve cumprir. A OSI vem trabalhando para estender essa definição à IA por meio da OSAID (Definição de IA de Código Aberto), um trabalho ainda em andamento.

O software de código aberto tornou-se um componente essencial do setor de tecnologia e da nossa economia. Licenças abertas de direitos autorais oferecem segurança jurídica a todos que desejem construir e aprimorar produtos sobre essa base. Essa segurança é essencial para empresas, desenvolvedores individuais e entusiastas, que precisam colaborar facilmente em repositórios públicos de código — incluindo serviços populares como o GitHub — sem se perder em detalhes jurídicos complexos. O impacto é enorme: uma pesquisa do economista Frank Nagle atribuiu ao código aberto um valor de US$ 8.8 trilhões. Um estudo de 2022 constatou que até 98% dos repositórios de código continham pelo menos algum software de código aberto. Como afirmou um acadêmico: "As redes elétricas nacionais, as salas de cirurgia, os monitores de bebês, as tecnologias de vigilância e os sistemas de tratamento de esgoto funcionam todos com software de código aberto."

O código aberto reduz as barreiras à competição, à colaboração e à inovação, pois ajuda a reunir ecossistemas e comunidades de pesquisadores e entusiastas para criar bens públicos que servem como alternativas a produtos proprietários. Nas palavras de Fei-Fei Li, a "madrinha da IA": "O desenvolvimento de código aberto é importante para o setor privado, mas é essencial para a academia" (ênfase no original). Os pesquisadores dependem do código aberto porque ele lhes permite reproduzir e validar resultados e criar novos avanços e melhorias a partir de trabalhos anteriores.

Um exemplo é o Home Assistant. Ele começou como um pequeno projeto do programador Paulus Schoutsen: um pequeno script em Python para automatizar o controle de suas lâmpadas Philips Hue. Ele publicou o projeto no GitHub, e outras pessoas começaram a desenvolvê-lo. Elas continuaram aprimorando-o para que pudesse controlar localmente outros dispositivos domésticos, sem depender de serviços de terceiros que monitoram os usuários, e para facilitar seu uso por pessoas sem conhecimentos de programação. Em 2024, o Home Assistant já havia sido instalado por milhões de pessoas, e hoje o projeto é administrado ativamente pela organização sem fins lucrativos Open Home Foundation.

O código aberto também vai além de oferecer alternativas a produtos proprietários. Suas ferramentas são bens públicos capazes de gerar benefícios econômicos mais amplos. Qualquer pessoa pode acessar e usar código aberto gratuitamente, o que facilita muito a criação de empresas ou novos serviços. Ao reduzir os custos de pesquisa e desenvolvimento e permitir uso e modificação a jusante, o código aberto diminui as barreiras ao empreendedorismo e restringe a concentração de mercado. Para os consumidores, uma competição mais intensa gera preços menores, produtos de melhor qualidade e mais inovação. Para a economia como um todo, isso significa uma distribuição mais ampla dos benefícios.

Além dos motivos econômicos e de política industrial, o código aberto também atende ao interesse público por outras razões. Em primeiro lugar, quando o código está aberto, o software pode ser auditado e examinado cuidadosamente em busca de falhas. Pesquisadores de segurança podem inspecionar vulnerabilidades no código aberto que, de outra forma, poderiam permanecer ocultas atrás de um paywall ou de uma API. Linus Torvalds, criador do sistema operacional Linux, cunhou uma frase célebre: "Com olhos suficientes, todos os bugs são superficiais." Entre os usuários empresariais pesquisados pela Linux Foundation, 78% afirmaram que o código aberto melhora a segurança.

IA de código aberto

Com o crescimento explosivo do setor de IA, a IA de código aberto tem potencial para impulsionar valor econômico e social. A abertura na área de IA pode sustentar um ecossistema de inovação sem necessidade de autorização, ajudando a conter a concentração de mercado, apoiar a competição e reduzir preços. De fato, os desenvolvedores podem usar modelos de código aberto para construir modelos mais poderosos e econômicos, criando ferramentas capazes de atender a mais finalidades e grupos de pessoas. Uma pesquisa econômica descreveu essa oportunidade em termos contundentes: em 2025, a migração de modelos fechados de IA para modelos abertos poderia ter reduzido os preços médios em mais de 70% e economizado US$ 25 bilhões para os consumidores naquele ano. Como escreveram Bruce Schneier e Jim Waldo: "A comunidade de código aberto inova de várias maneiras e produz resultados quase comparáveis aos dos modelos gigantescos, embora possam ser executados em computadores domésticos e conjuntos de dados comuns. Um domínio antes reservado a quem dispunha de muitos recursos tornou-se um espaço de experimentação para qualquer pessoa com curiosidade, habilidades de programação e um bom laptop. Maior talvez seja melhor, mas a comunidade de código aberto demonstra que menor muitas vezes já é bom o bastante. Isso abre caminho para LLMs mais eficientes, acessíveis e econômicos em recursos."

Embora o código aberto não seja uma solução universal, o setor privado já investe substancialmente em abordagens abertas para IA. Bilhões de dólares estão sendo direcionados a empresas que adotam métodos abertos no desenvolvimento e na publicação de modelos de IA. Na IA, "aberto" pode ter significados diferentes. Alguns desenvolvedores publicam os pesos dos modelos; outros também publicam uma parte maior da "receita" associada — detalhes da arquitetura, documentação dos dados, código de treinamento e métodos de avaliação. Essas escolhas reduzem em diferentes graus as barreiras à inovação a jusante, mas ambas ampliam o acesso e diminuem a dependência de um pequeno número de modelos proprietários fornecidos por grandes plataformas.

O código aberto também pode promover os interesses geopolíticos dos Estados Unidos. Se a IA de código aberto se tornar a base do desenvolvimento futuro de IA, a liderança americana nessa área poderá ajudar a colocar os valores dos Estados Unidos no centro do futuro da IA. As tendências atuais, contudo, seguem na direção errada: uma grande parcela dos desenvolvedores de código aberto já depende de ferramentas chinesas, e a adoção de modelos chineses de código aberto disparou. Se a "camada padrão" do desenvolvimento de IA se consolidar no exterior, os Estados Unidos perderão, a longo prazo, influência sobre a infraestrutura e os valores que moldam os sistemas de IA. Reverter essa tendência exige uma agenda política favorável ao desenvolvimento de código aberto, mantendo-o fora da mira regulatória. Os formuladores de políticas frequentemente optaram por colocá-lo na mira.

Políticas para o código aberto

Após o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, uma onda de propostas políticas tratou o desenvolvimento aberto como algo especialmente perigoso, incluindo conceitos amplos de licenciamento e restrições a publicações abertas. Os pedidos por regulamentação agressiva vieram tanto de formuladores de políticas quanto do setor privado e da academia.

Dario Amodei, CEO da Anthropic, testemunhou perante o Senado dos Estados Unidos que agentes mal-intencionados poderiam adaptar modelos de IA de código aberto para ataques biológicos. Geoffrey Hinton, defensor da segurança da IA, comparou abrir o código de grandes modelos de IA à possibilidade de comprar armas nucleares na Radio Shack. Defensores da segurança da IA, incluindo o Future of Life Institute, propuseram obrigações onerosas para modelos de código aberto, alegando que eles "representam riscos significativos para a sociedade".

Essa onda de reação incluiu pedidos por um regime regulatório punitivo para a IA de código aberto, como conceder ao governo o poder de bloquear a publicação de modelos sem licença. Os senadores Richard Blumenthal (democrata de Connecticut) e Josh Hawley (republicano do Missouri) apresentaram uma proposta para criar um regime amplo de licenciamento de IA, além de novos controles de exportação que poderiam afetar desproporcionalmente os modelos de código aberto. Legisladores da Califórnia apresentaram o projeto de lei SB 1047, que ameaçava desenvolvedores de código aberto ao exigir monitoramento e controle dos usos a jusante. Essas propostas não prosperaram, em parte devido às preocupações com o impacto das restrições ao código aberto sobre a competição e a pesquisa.

A tendência das políticas públicas começou a mudar em 2024 e 2025. A ordem executiva do governo Biden sobre o desenvolvimento e o uso seguros, protegidos e confiáveis da inteligência artificial solicitou contribuições sobre pesos abertos e sugeriu que modelos com pesos abertos apresentavam riscos: "Quando os pesos de um modelo-base de dupla utilização são amplamente disponibilizados — por exemplo, quando publicados na internet — isso pode trazer benefícios substanciais à inovação, mas também riscos significativos à segurança, como a remoção das salvaguardas internas do modelo."

Entretanto, o conjunto das contribuições e das informações empíricas recebidas pela NTIA (Administração Nacional de Telecomunicações e Informação dos Estados Unidos) indicou que o risco marginal era muito menor e, em muitos casos, apenas especulativo. O relatório final da NTIA reconheceu os "benefícios abrangentes" da IA de código aberto para a competição e a inovação, observando que ela "descentralizará o controle do mercado de IA, afastando-o de um pequeno número de grandes desenvolvedores de IA" e "permitirá que os usuários usem modelos sem compartilhar dados com terceiros, elevando a confidencialidade e a proteção de dados". O relatório também se concentrou adequadamente no "risco marginal", avaliando principalmente se a abertura criava riscos específicos superiores aos apresentados por modelos proprietários. Nesse contexto, contestou e questionou as alegações sobre os riscos da IA de código aberto e concluiu que o governo deveria monitorar os modelos de código aberto sem adotar medidas para restringir sua disponibilidade. Da mesma forma, ao final do governo Biden, o Bureau of Industry and Security decidiu excluir os modelos com pesos abertos de sua regra de restrições à exportação sobre a "difusão de IA", afirmando que seus "benefícios econômicos e sociais... atualmente superam os riscos".

Quando o modelo chinês de código aberto DeepSeek foi publicado, os legisladores rapidamente perceberam a importância de fortalecer a capacidade dos fornecedores americanos de código aberto para competir globalmente. Nesse contexto, o governo Trump priorizou a liderança dos Estados Unidos em código aberto, e a Casa Branca manifestou apoio em várias ocasiões. O Plano de Ação Nacional para IA, publicado pelo governo em julho de 2025, dedicou uma seção inteira à necessidade de "incentivar a IA de código aberto e de pesos abertos". David Sacks, responsável da Casa Branca por IA e criptomoedas, elogiou os esforços do setor privado em IA, enfatizando que "para vencer a corrida da IA, os Estados Unidos também precisam vencer em código aberto" e argumentando que o mercado "favorecerá cada vez mais o custo, a personalização e o controle oferecidos pelo código aberto". Michael Kratsios, diretor do Escritório de Política Científica e Tecnológica da Casa Branca, fez comentários semelhantes sobre a necessidade de oferecer "uma opção americana viável" em código aberto.

Promover e proteger: uma agenda política para a IA de código aberto

Os benefícios estratégicos, econômicos e sociais da IA de código aberto significam que os formuladores de políticas devem promover e proteger ativamente seu uso. A posição atual da China no mercado de código aberto torna essa ação ainda mais urgente. Se o governo dos Estados Unidos deseja que os desenvolvedores de modelos escolham ferramentas americanas de código aberto, precisa ajudar a cultivar um ecossistema de desenvolvimento aberto no qual as ferramentas americanas possam competir eficazmente com modelos estrangeiros. Embora a desconfiança dos formuladores de políticas em relação à IA de código aberto nos primeiros momentos após o lançamento público do ChatGPT possa ter retardado a inovação americana nessa área, o consenso bipartidário emergente — de que o código aberto é essencial para a competitividade dos Estados Unidos em IA — tem potencial para acelerar o desenvolvimento. Para converter esse consenso em ação, os formuladores de políticas podem acelerar o crescimento do mercado promovendo o desenvolvimento e o uso da IA de código aberto e protegendo a capacidade de startups e empreendedores de optar pela construção de ferramentas abertas.

Promover a IA de código aberto

Para que os Estados Unidos assumam a liderança no desenvolvimento de IA de código aberto, os formuladores de políticas devem incentivar e apoiar seu desenvolvimento e uso. Quatro mecanismos podem ajudar a promovê-la: manifestações de apoio, compras governamentais, desenvolvimento governamental e redução de barreiras.

Legitimar o código aberto

Uma das formas mais importantes de os formuladores de políticas promoverem a IA de código aberto é expressar publicamente seu apoio. As manifestações importam. Como discutido acima, nos primeiros momentos após o lançamento do ChatGPT em novembro de 2022, alguns formuladores de políticas demonstraram cautela em relação à IA de código aberto, sugerindo que os riscos superavam os benefícios; alguns legisladores chegaram a insinuar a possibilidade de restrições severas ou proibições. A análise dos pesos de modelos abertos pelo governo Biden terminou com um relatório que reconheceu os benefícios do código aberto e recomendou que não fossem impostas restrições no curto prazo, mas esse desfecho não estava garantido. No início do processo, havia uma possibilidade real de a análise governamental resultar em restrições.

Essa desconfiança e incerteza provavelmente lançaram uma sombra sobre o desenvolvimento de código aberto e fizeram alguns desenvolvedores hesitar em escolher esse caminho em vez de uma abordagem proprietária. Por que abandonar uma solução proprietária em favor de um caminho acompanhado de risco regulatório adicional? Essa sombra contribuiu posteriormente para a realidade atual: a China ocupa uma posição de liderança em código aberto, e uma parcela considerável dos desenvolvedores escolheu ferramentas chinesas de código aberto.

Como mencionado acima, a tendência mudou desde a publicação do relatório da NTIA, que exaltou os benefícios do código aberto e recomendou moderação regulatória. O forte apoio do governo Trump ao código aberto e o desaparecimento dos pedidos de proibição no Congresso deram aos desenvolvedores confiança para optar pela criação de ferramentas abertas.

Os formuladores de políticas devem continuar expressando apoio ao código aberto em público e em privado. Devem explicar seus benefícios para a competição, a inovação e a segurança. Devem usar audiências de supervisão com autoridades de agências federais para assegurar que o governo esteja aberto à aquisição de ferramentas de IA de fornecedores de código aberto. Quando agentes mal-intencionados usarem indevidamente ferramentas genéricas de código aberto para causar danos — algo inevitável —, os formuladores de políticas devem assegurar que a aplicação da lei responsabilize esses agentes, sem culpar as próprias ferramentas.

Manifestações contínuas e coerentes dos formuladores de políticas são essenciais. Se eles criarem uma certeza duradoura em torno do desenvolvimento de código aberto — dando aos criadores confiança para publicar ferramentas abertas sem temer repressão retroativa —, mais desenvolvedores escolherão esse caminho.

Compras governamentais

O governo pode usar seus processos de compras para acelerar o desenvolvimento e a adoção do código aberto. Como vender ao governo oferece enorme potencial comercial, as compras públicas podem impulsionar o mercado: se o governo sinalizar uma preferência geral por ferramentas de código aberto em relação às proprietárias, mais desenvolvedores optarão pelo código aberto.

Os benefícios do código aberto estão altamente alinhados às necessidades governamentais. Como discutido acima, suas ferramentas são mais fáceis de testar em busca de falhas de segurança e de personalizar para casos específicos de uso governamental. Em contextos altamente sensíveis, como no Departamento de Defesa ou no Departamento de Saúde e Serviços Humanos, fornecedores de código aberto podem corrigir vulnerabilidades mais rapidamente. O código aberto também evita a dependência excessiva de fornecedores terceiros, que gera aprisionamento tecnológico.

Há anos, o governo dos Estados Unidos enfatiza que "as agências devem considerar soluções de código aberto... de forma igualitária e em condições justas de competição, sem preferências preconcebidas baseadas na maneira como uma tecnologia foi desenvolvida, licenciada ou distribuída". Essa abertura ao código aberto deve continuar. Quando apropriado, as agências federais devem considerar ferramentas de código aberto em seus planos de aquisição e evitar restrições a essas ferramentas ou favorecimento de fornecedores proprietários.

A OSI oferece orientações detalhadas que descrevem medidas adicionais que os órgãos governamentais podem adotar para abrir as portas às compras de código aberto:

• Evitar requisitos proprietários. Os órgãos públicos não devem exigir marcas ou soluções específicas de software proprietário em suas licitações.
• Considerar o custo total de propriedade, incluindo suporte, atualizações e possíveis custos de migração de dados — e não somente o preço inicial de aquisição.
• Exigir interoperabilidade por meio de interfaces abertas de programação de aplicações (API), garantindo que os órgãos públicos possam trocar de fornecedor ou migrar dados sem ficarem à mercê de um único fornecedor. Independentemente de quem desenvolve o software, a interoperabilidade é essencial para a abertura, pois reduz o risco de aprisionamento a um fornecedor.

Essas medidas adicionais ajudam a assegurar que as agências demonstrem abertura ao código aberto tanto no papel quanto na prática, tornando sua aquisição uma possibilidade real para órgãos governamentais e fornecedores de código aberto.

Liderar pelo exemplo

Os governos estaduais e federal também podem fortalecer o ecossistema de código aberto publicando suas próprias ferramentas de IA sob licenças abertas sempre que possível. Isso dá continuidade a uma série de leis, regulamentos e documentos de orientação bipartidários que incentivam o governo a abrir seu código.

Em 2016, o governo Obama publicou uma política federal de código-fonte que estabeleceu o requisito "aberto por padrão" (Open by Default), exigindo que todas as agências federais disponibilizassem o código-fonte ao público. A política enfatizou que "benefícios adicionais podem ser obtidos quando o código-fonte também é disponibilizado ao público como software de código aberto (OSS)". O Congresso codificou essa política por meio da Lei de Coordenação e Reutilização de Código-Fonte em Tecnologia da Informação (SHARE IT), promulgada em dezembro de 2024. O projeto foi inicialmente apresentado na Câmara por um republicano e sancionado pelo presidente Biden. Em janeiro de 2026, a Administração de Serviços Gerais (GSA) do governo Trump publicou uma atualização de sua política de software de código aberto para "fortalecer o compromisso da GSA com uma abordagem transparente e aberta por padrão para o desenvolvimento de software". A política exige que as equipes de projeto da GSA desenvolvam novos códigos personalizados, desde o primeiro dia, em repositórios de leitura pública como GitHub ou GitLab.

Financiar desenvolvimento e pesquisa

Os formuladores de políticas também podem apoiar o desenvolvimento de código aberto financiando-o diretamente, apoiando pesquisas sobre o tema, exigindo que beneficiários de financiamento para pesquisa publiquem seus resultados sob licenças abertas e criando infraestrutura aberta para pesquisadores.

Em alguns casos, o governo pode financiar o desenvolvimento de modelos ou ferramentas de código aberto para casos de uso específicos. No passado, formuladores de políticas frequentemente financiaram projetos específicos de software de código aberto para ajudar na manutenção e no aprimoramento de bens públicos digitais. O Sovereign Tech Fund do governo alemão, por exemplo, forneceu mais de € 24.6 milhões para apoiar mais de 60 projetos de código aberto em todo o mundo. Agências federais americanas, como a Agência de Segurança Cibernética e de Infraestrutura, também financiaram o desenvolvimento de ferramentas de código aberto e ajudaram a reunir partes interessadas para discutir as melhores práticas.

Além de financiar diretamente o desenvolvimento de código aberto, o governo pode promovê-lo oferecendo recursos direcionados a pesquisas que usem, aprimorem e ampliem modelos, conjuntos de dados e ferramentas de desenvolvimento de IA de código aberto. A Fundação Nacional da Ciência dos Estados Unidos (NSF) fez parcerias com a NVIDIA e o Allen Institute of AI para financiar o desenvolvimento de modelos de IA destinados a apoiar pesquisas científicas. A NSF — ou talvez o Departamento de Energia por meio da Genesis Mission — poderia aprofundar e expandir as parcerias existentes, além de oferecer mais recursos para novas colaborações no futuro.

O papel do governo como financiador de pesquisas também lhe permite influenciar a abertura de mais dados e códigos-fonte. Ele pode condicionar a concessão de recursos à disponibilização pública de todos os conjuntos de dados e resultados não sensíveis por meio de licenças permissivas ou de contribuições ao domínio público.

Além de simplesmente emitir cheques, o governo pode apoiar a pesquisa e o desenvolvimento de código aberto construindo infraestrutura para pesquisadores e desenvolvedores. Hoje, o desenvolvimento de IA enfrenta muitas barreiras, que vão do acesso aos dados ao acesso à capacidade computacional. O governo federal pode ajudar significativamente a reduzir essas barreiras de entrada e criar recursos computacionais compartilhados que talvez sejam caros demais para pesquisadores ou startups. Propomos a criação de um Instituto Nacional de Competitividade em IA (NAICI), vinculado ao Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), para oferecer a pesquisadores e startups capacidade computacional acessível, dados e ferramentas de benchmarking e avaliação.

Os laboratórios nacionais também podem contribuir para o fornecimento dessa infraestrutura pública e já adotaram medidas para apoiar o programa Genesis Mission do governo Trump.

Usar capacidade computacional pública para reduzir barreiras de entrada também é uma responsabilidade dos estados, que podem construir infraestrutura pública de computação para empresas que operam em suas jurisdições. Nova York, por exemplo, está desenvolvendo o Empire AI, um cluster de computação de IA em escala industrial voltado a instituições de pesquisa. No último outono, a Califórnia aprovou uma lei que criará uma "estrutura" para o CalCompute — uma "infraestrutura pública de computação em nuvem" destinada a promover a "inovação equitativa" por meio da ampliação do acesso a recursos computacionais. Na Flórida, o projeto HiPerGator opera um grande cluster de IA para pesquisadores e estudantes da Universidade da Flórida. Há precedentes para essa abordagem: laboratórios nacionais e universidades land-grant há muito fornecem a pesquisadores recursos que eles não poderiam financiar sozinhos, gerando descobertas que impulsionam o crescimento econômico dos Estados Unidos.

Proteger a IA de código aberto

A promoção da IA de código aberto será inviável se os desenvolvedores não puderem criar ferramentas abertas. Para assegurar seu direito de escolher esse caminho, os formuladores de políticas precisam implementar várias proteções.

Regular os usos nocivos, sem regular o desenvolvimento de código aberto. Proteger a IA de código aberto significa assegurar que os responsáveis sejam responsabilizados quando a IA for usada para prejudicar outras pessoas. Esse princípio vale para ferramentas proprietárias e de código aberto. Quando os formuladores de políticas se preocuparem com possíveis danos associados ao uso de ferramentas abertas, devem agir contra as pessoas ou entidades que tenham a responsabilidade principal pelo dano.

De forma mais geral, os formuladores de políticas não devem presumir que o desenvolvedor do modelo é a mesma empresa que leva o produto de IA ao mercado. Isso é especialmente relevante para o código aberto. Nesse ecossistema, uma organização pode desenvolver o modelo; outra pode possuir e operar o hardware que o executa; uma terceira pode combinar o modelo e o hardware para criar uma API ou serviço; e outra empresa pode desenvolver e vender aos clientes finais um produto construído sobre esses serviços. Na maioria dos casos em que ocorre um dano, a empresa que levou o produto aos usuários e clientes é a responsável. É importante que os desenvolvedores de código aberto não tenham responsabilidade jurídica pelo uso indevido a jusante.

A regulamentação dos usos nocivos também deve orientar o desenho das políticas em outros dois aspectos. Primeiro, quando os legisladores impuserem obrigações de transparência, esses requisitos deverão recair sobre as entidades que detêm as informações pertinentes. Desenvolvedores de código aberto muitas vezes constroem sobre outros modelos e, nesse caso, podem não ter acesso às informações abrangidas pela obrigação de divulgação. Portanto, essas obrigações geralmente devem recair sobre os desenvolvedores que realizam o pré-treinamento.

Segundo, as disposições jurisdicionais das leis estaduais devem ser elaboradas com cuidado para evitar a regulamentação de desenvolvimentos de código aberto realizados integralmente fora do estado. Se uma lei estadual não contiver limites jurisdicionais ou adotar limites abrangentes — como impor requisitos a modelos "desenvolvidos ou implantados" em determinado estado —, todos os desenvolvedores de código aberto poderão ser obrigados a cumprir a legislação de um único estado, independentemente do local do desenvolvimento e de qualquer intenção específica de disponibilizar o modelo nesse estado. Como escrevemos anteriormente, leis que regulam atividades extraterritoriais ou impõem ônus excessivos a condutas realizadas fora do estado podem suscitar preocupações constitucionais.

Proibir as "proibições". Dado o atual nível de apoio ao código aberto, pode ser difícil imaginar, mas nos últimos anos o desenvolvimento de IA de código aberto correu um risco real de ser totalmente proibido. Para protegê-lo, futuros formuladores de políticas federais e estaduais devem seguir esses exemplos e evitar proibir o desenvolvimento e o uso de ferramentas abertas.

Ficar atento a proibições disfarçadas. Além de evitar proibições diretas, os formuladores de políticas devem evitar regras fundamentalmente incompatíveis com o código aberto. Qualquer regra que torne a conformidade impossível ou extremamente difícil desestimulará os desenvolvedores a escolher esse caminho. Embora esses ônus jurídicos não sejam formalmente proibições, na prática produzem o mesmo efeito.

Por exemplo, qualquer lei que exija que fornecedores de IA revoguem licenças é estruturalmente incompatível com o código aberto: por definição, licenças de código aberto são irrevogáveis. Assim, qualquer lei que obrigue desenvolvedores a revogar licenças constitui uma proibição de fato do código aberto, pois esses desenvolvedores simplesmente não têm capacidade jurídica para fazê-lo.

Em alguns casos, os formuladores de políticas devem mencionar explicitamente o código aberto para garantir que regras bem-intencionadas não o excluam inadvertidamente de programas essenciais. O "Programa Americano de Exportação de IA", por exemplo, deve reconhecer os modelos de IA de código aberto como componentes essenciais da pilha tecnológica e assegurar que as regras das alianças e os critérios de avaliação sejam compatíveis com esse tipo de desenvolvimento.

Não discriminar a IA de código aberto. Os formuladores de políticas também devem evitar restrições que afetem desproporcionalmente a IA de código aberto. Essas restrições inibem seu desenvolvimento e sua adoção.

Considere o SB 1047, projeto de lei apresentado na Califórnia em 2024 e posteriormente vetado pelo governador. Entre outras disposições, o projeto exigia salvaguardas "administrativas, técnicas e físicas" para impedir o uso indevido ou a modificação de modelos para determinados fins nocivos e obrigava os desenvolvedores a "tomar precauções razoáveis para assegurar" que o comportamento do modelo pudesse "ser atribuído de maneira precisa e confiável" ao modelo subjacente.

Essas obrigações podem ser onerosas para todos os desenvolvedores, mas representam desafios especialmente grandes para os desenvolvedores de código aberto, que, por definição, têm capacidade limitada de impor requisitos a desenvolvedores a jusante. Como afirmou na época Ben Brooks — então diretor de políticas públicas da StabilityAI e atualmente diretor de políticas públicas da Black Forest Labs —, "os desenvolvedores de modelos abertos têm controle limitado sobre experimentos a jusante", e "rastrear as saídas de um modelo equivale a exigir que uma fabricante de papel monitore o que seus clientes decidem escrever ou imprimir".

Da mesma forma, uma versão inicial da Lei RAISE de Nova York provavelmente obrigaria desenvolvedores de código aberto de qualquer parte do mundo a cumprir suas disposições, pois impunha requisitos a modelos "desenvolvidos, implantados ou operados, no todo ou em parte, no estado de Nova York". Desenvolvedores de código aberto têm capacidade limitada de monitorar e controlar a implantação de seus modelos em Nova York. Como resultado, desenvolvedores de fora do estado poderiam deixar de oferecer suas ferramentas como código aberto para evitar obrigações de conformidade em Nova York.

Na maioria dos contextos regulatórios, a IA de código aberto também deve receber o mesmo tratamento historicamente aplicado a outras ferramentas abertas. Um exemplo são as restrições à exportação, que tradicionalmente incluem isenções para o código aberto porque seus desenvolvedores não conseguem controlar o uso dos produtos fora dos Estados Unidos. Essas isenções também devem continuar aplicáveis às ferramentas de IA.

Estabelecer a camada padrão

As ferramentas de código aberto serão a base da próxima fase da competição em IA porque têm baixo custo, podem ser modificadas e se tornam cada vez mais indispensáveis à construção de modelos em escala. Quem fornecer essa base estabelecerá a camada padrão: a infraestrutura, os incentivos e as normas que moldarão globalmente a construção da próxima geração de sistemas computacionais.

Os Estados Unidos devem encarar este momento como uma oportunidade: um ecossistema aberto liderado pelo país pode ampliar o acesso às capacidades de fronteira, fortalecer uma base competitiva de startups e manter mais criação de valor — e talentos — na economia americana.

Para orientar a tendência nessa direção, os formuladores de políticas dos Estados Unidos precisam promover e proteger a IA de código aberto. Promovê-la implica apoio público contínuo, compras abertas a soluções de código aberto e infraestrutura compartilhada de computação e avaliação, oferecendo às startups as ferramentas necessárias para construir e competir. Protegê-la exige afastamento de proibições, restrições e tratamentos discriminatórios estruturalmente incompatíveis com o código aberto ou que dificultem a escolha desse caminho pelos desenvolvedores. Se os formuladores de políticas estiverem preocupados com os danos que a IA — aberta ou proprietária — pode causar, devem concentrar-se diretamente nos usos nocivos e na implantação efetiva, impondo obrigações aos agentes que comercializam e implantam os sistemas e que têm capacidade para mitigar os danos.

A IA de código aberto veio para ficar. A questão central agora é quem construirá a base do desenvolvimento global de IA. Se quisermos que os desenvolvedores escolham ferramentas americanas, devemos abrir o caminho para eles.

Notas de rodapé

1. Há um debate significativo sobre a definição de ferramentas de "código aberto", incluindo se "pesos abertos" bastam para classificar um modelo como "código aberto" (consulte, por exemplo, a definição da Open Source Initiative). Para os fins deste artigo, usamos "aberto" para abranger uma ampla variedade de "abordagens abertas", algumas das quais talvez não sejam consideradas "código aberto" por certas pessoas, pois a abertura constitui mais um espectro do que uma oposição binária. Quando mencionamos "pesos abertos", reconhecemos que algumas partes interessadas podem considerar que o termo inclui modelos que não são de código aberto.