Uma carta: escrita por Jensen Huang, trazudida pelo ChatGPT, narrada pela ElevenLabs e publicada pelo TechDrop.

Na década de 1980, os primeiros pioneiros do software de código aberto desafiaram a crença predominante de que o software só avançaria se as empresas mantivessem um controle rígido sobre seu código. Esse movimento defendeu um ecossistema transparente no qual desenvolvedores do mundo todo pudessem estudar, modificar e aprimorar softwares. Hoje, os softwares desenvolvidos pela comunidade de código aberto sustentam grande parte da internet e servem de base para sistemas utilizados pelas maiores empresas de tecnologia do mundo, bem como pelas Forças Armadas dos Estados Unidos e por agências federais que realizam pesquisas científicas, atuam em cibersegurança e desempenham outras missões críticas. O código aberto fez mais do que reduzir o custo do software; ele criou uma base compartilhada de conhecimento sobre a qual gerações de engenheiros e empreendedores americanos construíram sua soberania institucional.

Os Estados Unidos agora enfrentam uma escolha semelhante com a inteligência artificial. Sua liderança em IA não será julgada por um único modelo de IA de fronteira, mas por sua capacidade de construir um ecossistema forte e aberto que se difunda por todos os setores. Isso é essencial para criar oportunidades de inovação e prosperidade em todo o país. Isso exige ampliar o acesso à IA, incentivar a concorrência, fortalecer as camadas de aplicação e dar aos americanos maior controle sobre a tecnologia da qual dependem. Modelos de pesos abertos (open weight models) — modelos de IA que qualquer pessoa pode baixar, inspecionar, modificar e executar em sua própria infraestrutura — são uma parte importante dessa base porque tornam a IA avançada mais acessível, adaptável e amplamente disponível.

Os pesos abertos ampliam o acesso à economia da IA. Startups, empresas estabelecidas, universidades e instituições públicas podem desenvolver soluções sobre modelos avançados sem precisar treinar um modelo do zero ou pagar preços de modelos de fronteira para cada tarefa. Os pesos abertos permitem que cada organização combine o modelo certo com o trabalho certo, pelo custo certo, reservando capacidades em escala de fronteira para problemas genuinamente de fronteira e executando modelos eficientes e especializados em todos os demais casos. Essa disciplina é o que tornará a IA economicamente sustentável à medida que seu uso se expandir para bilhões de tarefas cotidianas. Os Estados Unidos vencerão a era da IA ao difundi-la nos fluxos de trabalho de fábricas, hospitais, fazendas, salas de aula e empresas locais.

Os pesos abertos também fortalecem a concorrência — e é a concorrência que garante que os ganhos da IA sejam amplamente compartilhados, em vez de concentrados nas mãos de poucos. Ao permitir que muitas organizações desenvolvam, adaptem e implementem modelos avançados, os pesos abertos criam rivalidade não apenas entre desenvolvedores de modelos, mas também entre provedores de nuvem, fabricantes de chips, aplicações e serviços. Essa concorrência impulsiona a inovação, reduz custos e distribui amplamente os benefícios da IA por toda a economia.

Os pesos abertos também oferecem aos clientes maior controle. À medida que as organizações investem em IA, elas querem ter a certeza de que não ficarão presas a um único fornecedor nem perderão o conhecimento e as capacidades que desenvolverem ao longo do tempo. Modelos de pesos abertos ajudam a oferecer essa segurança ao permitir que as organizações controlem seus próprios dados, avaliem e adaptem modelos às suas necessidades específicas e os implementem onde quer que seus requisitos de negócios exijam. E, à medida que as organizações criam valor com a IA, os pesos abertos permitem que elas sejam proprietárias desse valor por meio de modelos que se autoaperfeiçoam, capacidades especializadas e conhecimento acumulado que impulsionam a soberania e a prosperidade americanas.

É claro que os pesos abertos apresentam riscos reais e específicos. Uma vez divulgados, os pesos deixam de estar sob o controle do desenvolvedor original, e versões modificadas são difíceis de rastrear ou reverter. Mas a resposta correta para esse risco não é proibir os pesos abertos. Em um mundo em que atacantes cibernéticos utilizam IA avançada, os defensores precisam de acesso a modelos com capacidades comparáveis para detectar, simular e responder a ameaças emergentes. Modelos abertos ampliam a capacidade defensiva, aumentam a transparência e permitem que vulnerabilidades sejam descobertas e corrigidas por diversas equipes.

Na verdade, a abertura pode ser um dos caminhos mais importantes para a segurança e a proteção da IA. Confiar exclusivamente em modelos fechados não é inerentemente seguro: eles podem ser comprometidos, utilizados de forma indevida ou falhar de maneiras que pessoas externas não conseguem detectar. Além disso, concentrar capacidades avançadas de IA em um pequeno número de modelos fechados agrava esse risco. Isso resulta em um número reduzido de pontos únicos de falha, enfraquece a concorrência e coloca tecnologias críticas nas mãos de poucos fornecedores. Modelos de pesos abertos, por outro lado, permitem que uma ampla comunidade de pesquisadores e desenvolvedores examine seu comportamento, identifique vulnerabilidades, desenvolva salvaguardas e os aperfeiçoe ao longo do tempo. Assim como o software de código aberto demonstrou que a transparência pode ser mais segura do que a obscuridade, a segurança da IA pode depender de dar a mais pessoas a capacidade de testar e fortalecer os modelos dos quais a sociedade depende. Isso permite avaliações e comparações rigorosas (benchmarking), testes de intrusão (red teaming) e proteções baseadas em danos reais e comprovados, em vez de presumir que sistemas fechados são mais seguros por padrão.

Um ecossistema robusto de IA não é uma conclusão inevitável. Os formuladores de políticas públicas têm uma oportunidade importante de agir. Isso inclui ampliar o acesso à capacidade computacional para startups e pesquisadores, investir em ativos compartilhados para treinamento (conjuntos de dados, ferramentas e estruturas de avaliação) e manter a fronteira plural, evitando restrições prematuras a modelos abertos que sufocariam a concorrência ou levariam a inovação para o exterior. Essas medidas também devem considerar como camadas de aplicação robustas podem ampliar o uso soberano da IA em toda a economia.

Ao moldar esse ecossistema, os formuladores de políticas devem tomar cuidado para não confundir técnicas legítimas de desenvolvimento de modelos com apropriação indevida. A destilação (distillation), ou a prática de utilizar as saídas de um modelo para ajudar a treinar ou aprimorar outro, é uma técnica amplamente utilizada para melhoria, avaliação e validação de modelos. Ela reflete uma longa tradição de aprender com tecnologias existentes, desenvolver a partir delas e aprimorá-las — uma tradição que tem impulsionado a inovação desde o surgimento do movimento de software de código aberto. Em contraste, esforços ilegais para extrair valor de modelos fechados levantam preocupações legítimas. Essas preocupações devem ser tratadas por meio de estruturas jurídicas e comerciais específicas, e não por restrições amplas a técnicas que desempenham um papel importante na inovação em IA.

A era da IA pode ser uma era de prosperidade. Com as escolhas certas, a IA de pesos abertos pode ampliar oportunidades, fortalecer a concorrência, expandir a liderança tecnológica americana, mitigar riscos e garantir que os benefícios dessa tecnologia extraordinária sejam amplamente compartilhados por toda a economia. Esse é um futuro que vale a pena construir, e os Estados Unidos devem liderar sua construção.