Em 2023, Sam Altman, CEO da OpenAI, passou a viajar por vários países para discutir riscos da inteligência artificial e, ao mesmo tempo, reforçar onde a tecnologia pode gerar ganhos reais. A mensagem central foi buscar um meio termo: avançar com segurança sem criar regras tão duras que inviabilizem o uso.
Por que a turnê existiu
A turnê teve como objetivo abrir diálogo com governos, universidades, empresas e usuários para tratar de riscos e benefícios da IA, além de influenciar como a regulação seria desenhada. Na prática, foi também uma resposta à velocidade com que sistemas como o ChatGPT ganharam escala e viraram tema de política pública.
O roteiro citado incluía 16 cidades em cinco continentes, com reuniões com chefes de Estado, palestras acadêmicas e participação em eventos fechados, como o encontro do grupo Bilderberg em Lisboa. A movimentação consolidou a posição pública de Altman como uma das vozes mais ouvidas no debate global sobre IA.
Entre as cidades visitadas foram mencionadas Rio de Janeiro, Lagos, Lisboa, Madri, Londres, Paris, Varsóvia e Munique. Como próximas paradas, apareciam Tel Aviv, Dubai, Nova Délhi, Singapura, Jacarta, Seul, Tóquio e Melbourne.
Riscos e pressão por regras
O pano de fundo foi um pacote de preocupações que foi do cotidiano ao existencial: desinformação, fraudes em processos eleitorais, perda de empregos em larga escala, plágio, disputas de direitos autorais e cenários de risco sistêmico. Com a tecnologia chegando a muita gente de uma vez, a cobrança por respostas rápidas virou inevitável.
Naquele contexto, Europa e Estados Unidos já discutiam novas regras para o setor. Em março de 2023, um grupo de personalidades defendeu uma pausa em pesquisas avançadas de IA, e a Itália suspendeu o ChatGPT por cerca de três semanas após questionamentos sobre uso de dados pessoais. Também houve movimento no G7 para criar um grupo de trabalho e, na União Europeia, o comissário Thierry Breton sugeriu acelerar um pacto sobre IA.
Ao longo das paradas, Altman repetiu um formato de discurso que misturava oportunidade e alerta, com a ideia de que a IA pode ser controlada, mas que o controle exige mecanismos práticos, e não só promessas.
Regulação e corrida global
Um ponto que chamou atenção foi a postura no Congresso dos EUA, quando Altman defendeu regulação e disse estar preocupado com danos significativos que a IA pode causar. A proposta incluía a criação de uma agência reguladora em escala global, ao mesmo tempo em que alertava contra um modelo de regra excessivamente rígido.
O argumento era competitivo: se um país desacelera demais, outros avançam mais rápido, com a China citada como exemplo recorrente nesse tipo de comparação. Em paralelo, Altman afirmou que a OpenAI poderia deixar de operar na União Europeia caso a regulação final criasse exigências consideradas tecnicamente inviáveis, embora tenha dito que a empresa estava disposta a se adaptar dentro de limites práticos.
Para entender a lógica, dá para resumir o cenário num mini modelo de três forças que puxam em direções diferentes:
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Tecnologia: modelos evoluem rápido e se espalham via APIs e apps.
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Talento e capital: investimento e mão de obra especializada migram para onde há previsibilidade.
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Tempo regulatório: leis demoram mais que releases de software, o que cria atrito.
Como isso afeta empresas e usuários
A turnê também serviu para mapear reações. Em cidades como Paris, Varsóvia e Madri, a recepção descrita foi mais calorosa, com líderes interessados em ganhos econômicos, mas defendendo algum tipo de controle. Já em Londres houve protesto na chegada à University College, com críticas ao poder concentrado em bilionários do Vale do Silício e ao tom considerado messiânico por parte de estudantes.
No Brasil, o episódio simbólico mais citado foi no Rio de Janeiro, onde Altman defendeu regulação e falou sobre a expectativa de a ferramenta impulsionar avanços científicos e melhorar a vida das pessoas, além de receber as chaves da cidade do prefeito Eduardo Paes. Na Nigéria, em ambiente universitário, também apareceu a promessa de incentivar startups e uma tentativa de responder a críticas sobre uso de mão de obra africana de baixo custo no treinamento, em tarefas ligadas a dados.
Exemplo prático: uma prefeitura que quer usar um chatbot para orientar cidadãos sobre serviços tende a ganhar eficiência, mas o risco aparece quando o sistema começa a influenciar decisões sensíveis, como acesso a benefícios, saúde ou contestação de multas. A diferença não está no “ter IA”, e sim no peso do erro.
Regra de decisão simples para quem implementa: se a ferramenta pode afetar direitos, dinheiro, saúde ou reputação, então precisa de validação antes de escalar, revisão humana nas decisões e trilha de auditoria, incluindo registros de versões do modelo e testes de vieses. Se for um uso informativo e de baixo impacto, dá para avançar com controles mais leves, como transparência e monitoramento de qualidade.
No fim, a viagem foi menos sobre “vender IA” e mais sobre negociar limites: como acelerar inovação sem abrir espaço para dano social, e como evitar que a regulação vire, ao mesmo tempo, frouxa demais para proteger pessoas e dura demais para bloquear usos legítimos.