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A disputa entre EUA e China na área de IA diminui, mas a divisão em relação à IA responsável permanece

A disputa entre EUA e China na área de IA diminui, mas a divisão em relação à IA responsável permanece

8 de Maio de 2026
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Os dados não corroboram de forma conclusiva a hipótese de uma liderança duradoura dos EUA no desempenho dos modelos de IA, o que é apenas uma das conclusões preocupantes do Relatório do Índice de IA 2026 da Universidade de Stanford, publicado esta semana.

Este relatório anual de 423 páginas do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano da Universidade de Stanford oferece uma avaliação abrangente do panorama da IA. Ele examina resultados de pesquisa, capacidades dos modelos, tendências de investimento, opinião pública e práticas responsáveis de IA, revelando várias conclusões marcantes.

No entanto, as percepções mais significativas encontram-se nas seções menos abordadas, particularmente sobre segurança em IA, onde a lacuna entre as capacidades dos modelos e a avaliação rigorosa de danos se ampliou, em vez de se estreitar.

Dito isso, três conclusões principais merecem maior atenção.

A diferença de desempenho entre os modelos dos EUA e da China foi efetivamente eliminada

A narrativa de uma clara liderança dos EUA no desenvolvimento de IA precisa ser revisada. O relatório indica que os modelos dos EUA e da China têm alternado repetidamente a posição de melhor desempenho desde o início de 2025. Em fevereiro de 2025, o DeepSeek-R1 igualou brevemente o modelo líder dos EUA. Em março de 2026, o modelo de ponta da Anthropic lidera por apenas 2,7%.

Os EUA ainda desenvolvem mais modelos de IA de ponta — 50 em comparação com os 30 da China em 2025 — e detêm patentes de maior impacto. No entanto, a China agora lidera em volume de publicações, participação em citações e número de patentes concedidas. A participação da China nos 100 artigos de IA mais citados cresceu de 33 em 2021 para 41 em 2024. Notavelmente, a Coreia do Sul lidera o mundo em patentes de IA per capita.

A conclusão prática é que a suposição de uma liderança tecnológica duradoura dos EUA no desempenho de modelos de IA carece de forte suporte de dados. A diferença de dois anos atrás se reduziu a uma margem estreita que flutua a cada lançamento de modelo importante.

O relatório identifica uma vulnerabilidade estrutural adicional. Embora os EUA abriguem 5.427 centros de dados — mais de dez vezes mais do que qualquer outro país —, uma única empresa, a TSMC, fabrica quase todos os principais chips de IA dentro deles. Toda a cadeia de suprimentos global de hardware de IA depende de uma única fundição em Taiwan, embora uma expansão da TSMC nos EUA tenha iniciado operações em 2025.

A avaliação comparativa da segurança da IA está atrasada, e os dados comprovam isso

Embora quase todos os desenvolvedores de modelos de ponta relatem resultados em benchmarks de capacidade, o mesmo não se aplica aos benchmarks de IA responsável. O Índice de 2026 documenta precisamente essa disparidade.

A tabela de benchmarks de segurança e IA responsável do relatório revela que a maioria dos campos está simplesmente em branco. Apenas o Claude Opus 4.5 apresenta resultados em mais de dois dos benchmarks de IA responsável monitorados. Apenas o GPT-5.2 apresenta resultados para o StrongREJECT. Em todos os benchmarks que medem equidade, segurança e agência humana, a maioria dos modelos de ponta não apresenta dados.

Os benchmarks de capacidade são relatados de forma consistente entre os modelos de ponta. Os benchmarks de IA responsável — abrangendo segurança, equidade e veracidade — estão amplamente ausentes. Fonte: Relatório do Índice de IA 2026 da Stanford HAI

Isso não significa que os laboratórios de ponta estejam negligenciando o trabalho interno de segurança. O relatório reconhece a realização contínua de testes de red-teaming e alinhamento, mas observa que “esses esforços raramente são divulgados usando um conjunto comum de benchmarks comparáveis externamente”. Consequentemente, a comparação externa dos recursos de segurança de IA é efetivamente impossível para a maioria dos modelos.

Os incidentes de IA documentados aumentaram para 362 em 2025, ante 233 em 2024, de acordo com o Banco de Dados de Incidentes de IA. O Monitor de Incidentes e Riscos de IA da OCDE, que utiliza um pipeline automatizado mais amplo, registrou um pico de 435 incidentes mensais em janeiro de 2026, com uma média móvel de seis meses de 326.

Os incidentes de IA documentados aumentaram para 362 em 2025, ante 233 no ano anterior e menos de 100 anualmente antes de 2022. Fonte: Banco de Dados de Incidentes de IA (AIID), via Relatório do Índice de IA da Stanford HAI 2026

A governança organizacional está tendo dificuldades para acompanhar o ritmo. Uma pesquisa conjunta realizada pelo AI Index e pela McKinsey constatou que a parcela de organizações que classificam sua resposta a incidentes de IA como “excelente” caiu de 28% em 2024 para 18% em 2025. Aquelas que relataram respostas “boas” também diminuíram, passando de 39% para 24%. Enquanto isso, a proporção das que sofreram de três a cinco incidentes subiu de 30% para 50%.

O relatório também identifica um desafio estrutural na melhoria responsável da IA: ganhos em uma área muitas vezes ocorrem às custas de outra. Por exemplo, aumentar a segurança pode reduzir a precisão, ou melhorar a privacidade pode diminuir a equidade. Não existe uma estrutura estabelecida para gerenciar essas compensações e, para várias dimensões, incluindo equidade e explicabilidade, ainda faltam os dados padronizados necessários para acompanhar o progresso ao longo do tempo.

A ansiedade do público cresce com a adoção, destacando uma lacuna entre especialistas e público

Globalmente, 59% dos indivíduos pesquisados acreditam que os benefícios da IA superam suas desvantagens, um aumento em relação aos 55% de 2024. Simultaneamente, 52% afirmam que produtos e serviços de IA os deixam nervosos, um aumento de dois pontos percentuais em um ano. O aumento simultâneo de ambos os números reflete um público que está usando mais a IA enquanto se torna mais incerto quanto à sua trajetória.

A divisão entre especialistas e o público sobre o impacto da IA no emprego é particularmente acentuada. De acordo com o relatório, 73% dos especialistas em IA esperam que a IA tenha um impacto positivo na forma como as pessoas trabalham, em comparação com apenas 23% do público em geral — uma diferença de 50 pontos. Em relação à economia, a diferença é de 48 pontos (69% dos especialistas são otimistas contra 21% do público). No que diz respeito aos cuidados médicos, os especialistas são muito mais otimistas, com 84%, contra 44% do público.

Essas diferenças são importantes porque a confiança do público influencia os resultados regulatórios, que, por sua vez, moldam a implantação da IA. Nesse aspecto, o relatório destaca uma constatação impressionante: os EUA registraram o menor nível de confiança em seu próprio governo para regulamentar a IA de forma responsável entre todos os países pesquisados, com apenas 31%. A média global foi de 54%. Os países do Sudeste Asiático foram os que demonstraram maior confiança, com Cingapura em 81% e a Indonésia em 76%.

Globalmente, a UE inspira mais confiança do que os EUA ou a China para regulamentar a IA de forma eficaz. Uma pesquisa do Pew Research Center de 2025 em 25 países revelou que uma mediana de 53% confiava na UE para regulamentar a IA, em comparação com 37% para os EUA e 27% para a China.

O relatório conclui seu capítulo sobre opinião pública observando que os países do Sudeste Asiático continuam entre os mais otimistas do mundo em relação à IA. Na China, Malásia, Tailândia, Indonésia e Cingapura, mais de 80% dos entrevistados acreditam que a IA mudará profundamente suas vidas dentro de três a cinco anos. A Malásia registrou o maior aumento nessa percepção de 2024 a 2025.

Veja também: IBM: Como uma governança robusta de IA protege as margens das empresas

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Comentários (1)
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NicholasClark
NicholasClark 16 de Outubro de 2026 à7 09:00:07 WEST

米中のAI競争が縮まっているのは事実だけど、倫理面での格差は依然として大きいよね。スタンフォードのレポート、423ページもあるのに、結局のところ「性能差は持続しない」という結論か。正直、技術競争より責任ある開発の議論の方が重要だと思うんだ。日本としても、この「責任の分断」をどう埋めるかが今後の鍵になりそうだ。技術力だけでなく、社会実装のバランスが問われているね。🤔

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