Plano de ação de IA dos Estados Unidos e governança global: convergências, divergências e implicações teóricas
DOI:
https://doi.org/10.1590/0034-761220250584xPalavras-chave:
governança da inteligência artificial, regulação, política global, sustentabilidade, cooperação internacionalResumo
Este estudo avalia criticamente o America’s AI Action Plan (AAP) à luz de boas práticas em regulação e governança de inteligência artificial identificadas na literatura científica recente. Com base em uma revisão integrativa de 100 artigos revisados por pares e indexados na Scopus, a análise contrasta os três pilares do AAP – inovação, infraestrutura e diplomacia – com dimensões centrais de governança, especificamente accountability, sustentabilidade e multilateralismo. Os resultados indicam convergências seletivas, com maior aderência em temas como cibersegurança, soberania tecnológica e padronização, ao passo que evidenciam divergências estruturais no que se refere à proteção de direitos, à responsabilização por impactos socioambientais e ao fortalecimento de mecanismos de cooperação internacional. A partir desses achados, o artigo propõe um framework teórico que conceitua a governança de IA como um regime multidimensional e adaptativo, integrando inovação, regulação, ética, sustentabilidade e coprodução epistêmica. O estudo oferece valor prático ao subsidiar formuladores de políticas públicas e reguladores na qualificação de desenhos regulatórios adaptativos e orientados a risco, e contribui para o debate acadêmico ao enquadrar a governança de IA como um sistema normativo global emergente. As recomendações são deliberadamente delimitadas a arranjos de política pública e governança, com implicações para a coordenação global e para o desenho de estratégias nacionais de IA, sem prescrever soluções técnicas para modelos ou sistemas específicos. Entre as limitações, destacam-se o uso exclusivo da Scopus e o foco em uma única estratégia nacional; pesquisas futuras devem ampliar comparações inter-regionais e examinar transformações longitudinais em regimes de governança de IA.
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