As Empresas de IA Podem Realmente se Auditar? Especialistas Têm Dúvidas

Seis das maiores empresas de IA do mundo acabaram de fazer uma grande promessa ao governo dos EUA: elas permitirão que pessoas de fora verifiquem seu trabalho. Mas uma investigação ao estilo financeiro revela uma grande brecha.

Em 29 de setembro, Nvidia, OpenAI, Anthropic, Google, Meta e xAI assinaram um “acordo” (um acordo formal) que o presidente Trump chamou de “moralmente vinculante”. Cada empresa se comprometeu a trabalhar com um auditor externo independente (um especialista externo que inspeciona as práticas da empresa) para identificar problemas.

Qual é o problema então? Segundo Samuel Vance-Law do Centro de Pesquisa em Descentralização, o acordo permite que cada empresa:

• Escolha seu próprio auditor
• Decida o que o auditor pode examinar
• Mantenha os resultados privados, sem penalidade por ignorar as regras

O artigo compara isso ao famoso escândalo da Enron de 2000. A Enron pagou ao seu auditor, Arthur Andersen, 52 milhões de dólares em um ano — e o auditor não conseguiu identificar a fraude. Ambas as empresas faliram. O Congresso respondeu com a Lei Sarbanes-Oxley, uma lei que retirou o poder de escolha dos auditores da administração da empresa e criou um órgão de fiscalização externo para inspecionar os próprios auditores.

A história também mostra que promessas voluntárias de IA não se sustentam. Quando pesquisadores de Stanford, Harvard e Brown avaliaram 16 empresas de IA em compromissos voluntários anteriores, a pontuação média foi de apenas 53%. Na promessa de ajudar terceiros a encontrar problemas, 8 das 16 pontuaram zero.

Há uma boa notícia, no entanto. Um novo método do Google DeepMind permite um “teste duplo-cego” — como um teste de medicamento — onde os testadores nunca veem o modelo de IA e a empresa nunca vê as perguntas do teste. Isso significa que agora pessoas de fora podem inspecionar a IA com segurança, removendo a velha desculpa de que os modelos são muito valiosos ou arriscados para serem compartilhados.

A conclusão é: O autor argumenta que, para que essas auditorias tenham significado, os auditores devem escolher o que testam, as empresas devem nomear publicamente seus auditores, e o Congresso deve criar um órgão de fiscalização independente — assim como fez após o caso Enron.

Este é um resumo gerado por IA. Leia o artigo original em: https://www.coindesk.com/opinion/2026/10/16/big-tech-s-ai-auditors-will-only-see-what-they-re-shown