Governing Artificial Intelligence: Public Preferences and Regulatory Options

Resumo Técnico: Governando a Inteligência Artificial: Preferências Públicas e Opções Regulatórias

Problema
A inteligência artificial (IA) está transformando rapidamente as economias e sociedades globais, forçando os formuladores de políticas a fazer escolhas fundamentais em relação à sua governança. Essas escolhas envolvem compensações entre priorizar a inovação tecnológica versus a segurança pública, confiar na supervisão pública versus a autorregulação privada, e organizar a regulação em nível nacional versus internacional. Embora os Estados tenham começado a articular modelos regulatórios distintos — como a abordagem de precaução da UE, a governança de mercado liderada pela inovação dos EUA e o desenvolvimento liderado pelo Estado da China — existe uma lacuna significativa na compreensão de como os cidadãos avaliam essas prioridades concorrentes. A literatura existente oferece pouco conhecimento sobre as preferências do público em relação a designs regulatórios específicos, focando frequentemente em atitudes gerais em relação aos riscos da IA em vez de escolhas de governança concretas, e carece frequentemente de evidências comparativas transnacionais através de diversos contextos políticos e econômicos.

Metodologia
Para abordar essas lacunas, os autores realizaram um experimento de pesquisa conjunta (conjoint) transnacional em dezembro de 2025. O estudo envolveu uma amostra de 14.239 respondentes adultos em sete países: Brasil, China, Alemanha, Índia, África do Sul, Reino Unido e Estados Unidos. Esses países foram selecionados para capturar a variação em região mundial, tipo de regime, desenvolvimento econômico e posição no cenário global da IA.

O instrumento central foi um experimento conjoint inserido em uma pesquisa de opinião pública mais ampla. Os respondentes avaliaram pares de propostas regulatórias hipotéticas que variavam ao longo de três dimensões:

1. Objetivo: Fortalecer a segurança das pessoas contra danos da IA versus fortalecer a inovação tecnológica.
2. Modo: Autoridades governamentais versus empresas de tecnologia (autorregulação privada).
3. Nível: Nível nacional versus nível internacional.

O experimento foi administrado em três domínios de aplicação distintos: o local de trabalho, o policiamento e a guerra. Cada domínio foi introduzido com uma apresentação equilibrada de benefícios e riscos para garantir a equivalência de informação. Os respondentes indicaram a proposta preferida em uma tarefa de escolha forçada e avaliaram cada proposta individualmente em uma escala de 7 pontos. O estudo utilizou análises de regressão ponderada para estimar médias marginais (MMs) e efeitos marginais médios de componentes (AMCEs), permitindo a estimativa causal de como atributos regulatórios específicos influenciam as escolhas dos cidadãos. A análise também examinou efeitos de tratamento heterogêneos baseados em características individuais, incluindo risco percebido da IA, imprevisibilidade, afetamento pessoal, internacionalismo, ideologia e status de elite.

Principais Resultados
O estudo produz vários achados robustos sobre as preferências do público para a governança da IA:

• Apoio Amplo à Regulação: Cidadãos em todos os sete países expressam forte apoio à regulação da IA, com pontuações de apoio médio significativamente acima do ponto médio da escala. O apoio é positivamente correlacionado com idade, educação, renda e a percepção da IA como arriscada.
• Preferência por Segurança: Em todos os países e domínios de aplicação, os respondentes preferem fortemente a regulação orientada para a segurança em detrimento da regulação orientada para a inovação. Essa preferência é a mais pronunciada das três dimensões, com uma lacuna na probabilidade de escolha de aproximadamente 12 pontos percentuais a favor da segurança.
• Preferência por Governança Pública: Os cidadãos geralmente favorecem a autoridade governamental em detrimento da autorregulação privada por empresas de tecnologia, embora essa preferência varie por país e domínio (por exemplo, é mais fraca no domínio do local de trabalho e em países como Brasil e Índia).
• Preferência por Colaboração Internacional: Há uma preferência geral pela regulação internacional sobre as abordagens nacionais, embora isso seja menos uniforme do que a preferência pela segurança. Notavelmente, os respondentes na China e nos EUA — as duas potências dominantes em IA — não mostram uma preferência significativa pela governança internacional sobre a nacional, enquanto outros países mostram.
• Determinantes das Preferências: A preferência pela segurança é mais forte entre indivíduos que percebem a IA como arriscada, imprevisível e pessoalmente consequente. Por outro lado, a ideologia política (orientação esquerda-direita) não molda significativamente as preferências sobre o design regulatório.
• Lacuna Elite-Massa: Existe uma diferença sistemática entre respondentes de elite e não-elites. Respondentes de elite (definidos por alta educação, renda e ocupação profissional) são menos propensos a priorizar a segurança sobre a inovação e mais propentes a preferir a autoridade governamental sobre a autoridade privada em comparação com não-elites.
• Consistência de Domínio: Embora a força das preferências varie ligeiramente por domínio (por exemplo, apoio mais forte à governança internacional em guerra), a estrutura fundamental de preferência (segurança > inovação, público > privado) permanece consistente nos contextos de local de trabalho, policiamento e guerra.

Significância e Alegações
O artigo afirma fornecer evidências sistemáticas sobre os fundamentos políticos dos regimes regulatórios emergentes de IA. Sua principal significância reside em revelar um "desalinhamento sistemático" entre as abordagens regulatórias dominantes perseguidas pelas grandes potências e as preferências reais dos cidadãos.

• Legitimidade e Eficácia: Os autores argumentam que arranjos regulatórios alinhados com as preferências dos cidadãos têm maior probabilidade de conquistar a confiança do público, sustentar a conformidade e perdurar politicamente. Por outro lado, modelos de governança que divergem das preferências amplamente disseminadas correm o risco de gerar contestação e minar a confiança institucional.
• O "Desalinhamento Triplo": O estudo identifica um desalinhamento triplo na atual governança da IA:
  1. Horizontal: As grandes potências perseguem modelos regulatórios contrastantes.
  2. Vertical: Abordagens proeminentes (particularmente o modelo dos EUA que enfatiza a inovação e a autorregulação privada) divergem das preferências do público.
  3. Temporal: Incentivos de curto prazo para a inovação entram em tensão com preocupações de risco de longo prazo do público.
• Implicações Políticas: Os achados sugerem que, para garantir um apoio público duradouro, os governos podem precisar se reequilibrar em direção a uma regulação orientada para a segurança, fortalecer os mecanismos de supervisão pública e investir em estruturas de coordenação internacional. O modelo da UE, que enfatiza a segurança, a autoridade pública e a colaboração internacional, é observado como o que mais se aproxima do perfil de preferência observado.

Os autores concluem que as preferências do público neste domínio parecem fundamentadas em avaliações experienciais e prospectivas de mudanças tecnológicas, sugerindo que essas preferências são dinâmicas e endógenas ao próprio desenvolvimento da IA. O estudo reconhece limitações, incluindo a simplificação das escolhas regulatórias para três dimensões e a natureza transversal dos dados, observando que pesquisas futuras devem acompanhar a dinâmica temporal dessas preferências à medida que as tecnologias de IA amadurecem.