As Empresas de IA Podem Realmente Auditar-se a Si Mesmas? Especialistas Levantam 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 vinculativo". Cada empresa prometeu trabalhar com um auditor externo independente (um especialista externo que inspeciona as práticas da empresa) para identificar problemas.

Então, qual é o problema? De acordo com Samuel Vance-Law do Centro de Pesquisa de 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 Enron de 2000. A Enron pagou ao seu auditor, Arthur Andersen, $52 milhões em um ano — e o auditor não conseguiu identificar a fraude. Ambas as empresas colapsaram. O Congresso respondeu com a Lei Sarbanes-Oxley, uma lei que retirou o poder de escolher auditores da gestão 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 promessas voluntárias anteriores, a pontuação média foi de apenas 53%. Na promessa de ajudar terceiros a encontrar problemas, 8 de 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 terceiros podem inspecionar a IA com segurança, removendo a velha desculpa de que os modelos são valiosos ou arriscados demais para compartilhar.

A conclusão: O autor argumenta que, para que essas auditorias signifiquem algo, os auditores devem escolher o que testar, as empresas devem nomear publicamente seus auditores, e o Congresso deve criar um órgão de fiscalização independente — assim como fez após a 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