Tendências Globais de Regulamentação de IA em 2025 - Implementação do EU AI Act e Governança de IA no Japão | Notícias

Em 2025, com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os frameworks de regulamentação de IA começaram a funcionar plenamente em países ao redor do mundo. Em particular, a implementação integral do EU AI Act tem um impacto significativo para empresas que operam globalmente. Neste artigo, explicamos detalhadamente as últimas tendências em regulamentação de IA que desenvolvedores e engenheiros devem conhecer, bem como pontos práticos de resposta.

Implementação Integral do EU AI Act (Lei de Regulamentação de IA da Europa)

O que é a Abordagem Baseada em Risco

O EU AI Act classifica sistemas de IA em 4 níveis com base no “nível de risco”, impondo diferentes requisitos regulatórios para cada um.

Nível de Risco	Exemplos de Aplicação	Conteúdo da Regulamentação
Proibido	Pontuação social, reconhecimento facial em tempo real (espaços públicos)	Uso proibido em princípio
Alto Risco	IA de recrutamento, pontuação de crédito, suporte a diagnóstico médico	Obrigatoriedade de avaliação de conformidade e registro
Risco Limitado	Chatbots, geração de deepfake	Obrigação de transparência (indicação de IA)
Risco Mínimo	Filtros de spam, IA de jogos	Sem regulamentação

Requisitos para Sistemas de IA de Alto Risco

Ao desenvolver ou operar sistemas de IA classificados como alto risco, os seguintes requisitos devem ser atendidos:

Requisitos obrigatórios para sistemas de IA de alto risco:
├── Construção de sistema de gestão de riscos
├── Governança de dados (gestão de qualidade dos dados de treinamento)
├── Criação e armazenamento de documentação técnica
├── Implementação de função de registro de logs
├── Garantia de transparência e explicabilidade
├── Função de supervisão humana
├── Precisão, robustez e segurança
└── Obtenção de avaliação de conformidade da UE

Multas por Violação

Violações do EU AI Act estão sujeitas a multas severas que superam as do GDPR.

Uso de IA proibida: Até 35 milhões de euros OU 7% do faturamento global
Violação de requisitos de IA de alto risco: Até 15 milhões de euros OU 3% do faturamento global
Violação de obrigação de fornecer informações: Até 7,5 milhões de euros OU 1,5% do faturamento global

Tendências de Regulamentação de IA no Japão

Diretrizes para Operadores de IA

No Japão, em abril de 2024, o Ministério da Economia, Comércio e Indústria e o Ministério das Comunicações estabeleceram as “Diretrizes para Operadores de IA”. Embora não tenham força legal, funcionam de fato como padrão da indústria.

// 10 Princípios das Diretrizes para Operadores de IA
const aiPrinciples = [
  "Centrado no ser humano",    // Human-centric
  "Segurança",                 // Safety
  "Equidade",                  // Fairness
  "Proteção de privacidade",   // Privacy protection
  "Garantia de segurança",     // Security
  "Transparência",             // Transparency
  "Responsabilização",         // Accountability
  "Educação e letramento",     // Education & Literacy
  "Garantia de concorrência justa",  // Fair competition
  "Inovação"                   // Innovation
];

Lei de Direitos Autorais e Treinamento de IA

O parecer do Conselho de Cultura de 2024 esclareceu a interpretação do uso de obras protegidas para treinamento de IA.

Ponto importante: De acordo com o Artigo 30-4 da Lei de Direitos Autorais, o uso de obras protegidas para fins de treinamento de IA é, em princípio, permitido, mas é uma exceção “quando prejudica indevidamente os interesses do detentor dos direitos autorais”. O treinamento com o objetivo de imitar o estilo de criadores específicos pode ser considerado violação de direitos.

Política de IA dos Estados Unidos

Ordem Executiva 14110

A ordem executiva do governo Biden, assinada em outubro de 2023, continua sendo a base da política de IA dos EUA em 2025.

Elementos principais da Ordem Executiva de IA dos EUA:
├── Estabelecimento de padrões de segurança (liderado pelo NIST)
├── Obrigação de relatório para modelos de grande escala
│   └── Obrigação de relatório para treinamento acima de 10^26 FLOP
├── Recomendação de red teaming de IA
├── Diretrizes para uso de IA no governo federal
└── Investimento em formação de talentos em IA

Regulamentação em Nível Estadual

Califórnia e Colorado, entre outros estados, estão aprovando ou discutindo suas próprias leis de regulamentação de IA.

Estado	Nome da Lei	Conteúdo Principal
Califórnia	SB 1047	Obrigação de avaliação de segurança para modelos de IA de grande escala
Colorado	Lei de Proteção ao Consumidor de IA	Obrigação de explicar decisões de IA de alto risco
Illinois	Lei de Entrevistas com IA	Obrigação de notificação prévia de ferramentas de IA em recrutamento

Medidas Práticas que Engenheiros Devem Tomar

1. Inventário de Sistemas de IA

Primeiro, faça um inventário dos sistemas de IA desenvolvidos ou utilizados pela sua empresa e classifique-os por risco.

# Exemplo de avaliação de risco de sistema de IA
class AISystemRiskAssessment:
    def __init__(self, system_name: str):
        self.system_name = system_name
        self.risk_factors = []

    def evaluate_risk_level(self) -> str:
        """Avaliação de nível de risco baseada no EU AI Act"""
        high_risk_domains = [
            "employment",      # Recrutamento/RH
            "credit_scoring",  # Avaliação de crédito
            "education",       # Avaliação educacional
            "law_enforcement", # Aplicação da lei
            "border_control",  # Controle de fronteiras
            "healthcare"       # Diagnóstico médico
        ]

        if self.domain in high_risk_domains:
            return "HIGH_RISK"
        elif self.requires_human_interaction:
            return "LIMITED_RISK"
        else:
            return "MINIMAL_RISK"

2. Organização da Documentação Técnica

Para sistemas de IA de alto risco, a seguinte documentação técnica é necessária:

Descrição geral do sistema e propósito pretendido
Especificações de design e arquitetura
Detalhes dos dados de treinamento (fonte, pré-processamento, medidas contra viés)
Resultados de testes e métricas de desempenho
Registro de medidas de gestão de riscos

3. Implementação de Função de Registro de Logs

// Exemplo de registro de log para sistema de IA
interface AIAuditLog {
  timestamp: Date;
  systemId: string;
  inputData: string;        // Hash dos dados de entrada
  outputDecision: string;
  confidenceScore: number;
  modelVersion: string;
  humanOverride?: boolean;  // Se houve substituição humana
}

const logAIDecision = async (log: AIAuditLog): Promise<void> => {
  // O EU AI Act exige retenção de logs por pelo menos 5 anos
  await auditStorage.save(log, { retentionYears: 5 });
};

Perspectivas Futuras

A partir de 2025, espera-se que a regulamentação de IA se torne ainda mais concreta e rigorosa.

Padronização internacional: Difusão da ISO/IEC 42001 (Sistema de Gestão de IA)
Reconhecimento mútuo: Possibilidade de reconhecimento mútuo de regulamentação de IA entre UE e Japão
Regulamentação específica para IA generativa: Consideração de regulamentações adicionais específicas para IA generativa
IA de código aberto: Esclarecimento do escopo de aplicação de regulamentação para modelos de código aberto

Resumo

A regulamentação de IA deve ser vista não como “algo que restringe a liberdade de desenvolvimento”, mas como um “framework para construir IA confiável”. Avançar na conformidade regulatória desde cedo também pode se tornar um fator de diferenciação em relação aos concorrentes.

Como engenheiros, é necessário não apenas a implementação técnica, mas também estar atento às tendências regulatórias e construir uma estrutura de governança adequada.

Links de Referência

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