- O senador Bernie Sanders propõe um fundo soberano dos EUA, adquirindo 50% de ações de empresas de IA como Anthropic, OpenAI e xAI, para democratizar o controle e distribuir ganhos econômicos da IA.
- Os autores concordam com a necessidade de influência pública sobre IA e com contestar a concentração de riqueza, mas defendem caminhos diferentes para atingir os objetivos.
- Argumentam que a propriedade pública dessas empresas pode ligar lucro público a interesses corporativos, incentivando regulações favoráveis, exploração de trabalhadores e redução da concorrência.
- Propõem separar as metas: tributação como forma de compartilhar riquezas geradas pela IA (exemplo de taxação sobre energia de data centers ou imposto sobre IA) e uma Opção Pública de IA, com modelos desenvolvidos por o governo sob controle democrático para competir com o setor privado.
- Citam o caso suíço Apertus como exemplo de IA pública transparente e alinhada a normas, destacando a diferença entre IA pública e IA soberana, que seria usada para financiar o setor público sem controle democrático adequado.
Os autores avaliam a proposta de Bernie Sanders de criar um fundo soberano dos EUA com participação de 50% em empresas de IA, como Anthropic, OpenAI e xAI, para colocar o setor sob controle democrático e dividir ganhos com o público.
Eles reconhecem dois objetivos da ideia: influenciar o desenvolvimento de IA por meio de poder de voto e compartilhar fortunas geradas pela IA com a sociedade. Entretanto, ressaltam riscos de gestão governamental e de alinhamento com interesses corporativos.
O texto, que surge após a publicação de Sanders no New York Times, sustenta que há caminhos melhores para alcançar os mesmos fins, evitando efeitos colaterais da propriedade pública de grandes empresas de IA.
Os autores discutem problemas potenciais de um fundo público acionista, como incentivo à regulação permissiva, exploração de trabalhadores e uso desproporcional do poder público para favorecer acionistas privados.
Eles citam o histórico do Norges Bank Investment Management e o uso de ações de energia para ilustrar como grandes investimentos estatais podem não levar a políticas públicas desejadas, incluindo ações climáticas mais fortes.
Como alternativa, defendem a separação entre objetivos de governança e de distribuição de riqueza. Propõem tributos sobre uso de energia de data centers e a criação de um AI Public Option, com modelos públicos desenvolvidos e operados por instituições democráticas.
O conceito de Public AI envolve governos federais ou estaduais oferecendo um modelo público como referência, para que empresas privadas precisem competir nesse patamar. A ideia não elimina IA privada, mas estabelece base competitiva regulada.
Entre exemplos práticos, citam Apertus, um modelo de IA desenvolvido por servidores públicos suíços com dados licenciados e infraestrutura pública, que prioriza transparência, sustentabilidade e conformidade regulatória europeia.
Os autores alertam que “IA pública” não deve ser confundida com “IA soberana”, termo usado por alguns para justificar investimentos públicos sem controle democrático, o que pode distorcer decisões de mercado.
Ao analisar o contexto político, apontam que Sanders pode buscar apoio de aliados com visão comum no tema de IA, mas destacam que o ganho de poder de poucos pode ser compensado por políticas públicas que protejam o interesse geral.
Por fim, defendem que a tributação energética é uma opção direta para compensar impactos sociais da IA, enquanto a IA pública oferece ferramenta com potencial de moldar o desenvolvimento tecnológico além da regulação tradicional.
Texto técnico-assessorial assinado por Nathan E Sanders, cientista de dados ligado ao Berkman Klein Center da Harvard, e Bruce Schneier, especialista em segurança, com base no livro Rewiring Democracy.
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