Segundo relatos, as autoridades federais estão utilizando uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida no âmbito da iniciativa Departamento de Eficiência Governamental (DOGE) para identificar regulamentações que podem ser eliminadas. Até o aniversário da posse de Trump, as agências governamentais esperam abolir cerca de 50% das normas federais existentes.
Segundo fontes, o Departamento de Habitação e Desenvolvimento Urbano e o Escritório de Proteção Financeira do Consumidor (CFPB) estão utilizando a “Ferramenta de Desregulamentação por IA”.
A Ferramenta de Decisão de Desregulamentação, baseada em Inteligência Artificial, examinará aproximadamente 200.000 regras e eliminará aquelas que considerar desnecessárias, com o objetivo de reduzir em 50% até janeiro do próximo ano.
Os regulamentosdentpelo sistema serão então submetidos à revisão da equipe antes de serem removidos. O Departamento de Habitação e Desenvolvimento Urbano (HUD) já utilizou a ferramenta para avaliar 1.083 seções regulatórias. Ao mesmo tempo, o Escritório de Proteção Financeira do Consumidor (CFPB) se baseou nela para todas as suas decisões de desregulamentação.
Fields afirmou que ainda estão analisando todas as opções para facilitar a desregulamentação.
Durante sua campanha, o presidente dent argumentou que algumas regulamentações federais resultaram em preços inflacionados para diversos bens de consumo. Ele prometeu lançar a “redução regulatória mais agressiva” da história dos EUA, incluindo esforços para revogar proteções ambientais e desmantelar a Agência de Proteção Ambiental (EPA).
Questionado sobre o uso de IA para desregulamentar , o porta-voz da Casa Branca, Harrison Fields, disse que estão analisando todas as opções potenciais para cumprir a agenda de desregulamentação do dent . No entanto, ele ressaltou que nenhum plano específico foi definido e que as discussões ainda estão em fase inicial, envolvendo estreita coordenação com a Casa Branca.
Ele acrescentou: "Os especialistas da DOGE que estão criando esses planos são os melhores e mais brilhantes da área e estão embarcando em uma transformação inédita dos sistemas e operações governamentais para aumentar a eficiência e a eficácia."
O revisor detracde IA da DOGE enfrentou problemas em junho.
Em junho, o sistema de IA DOGE sinalizou erroneamente otracde internet do Departamento de Assuntos de Veteranos para cancelamento. Segundo a agência, as instruções fornecidas ao serviço foram vagas e contraditórias, o que causou o problema.
Sahil Lavingia, autor do código de IA, instruiu o sistema a descartar tudo o que não estivesse diretamente relacionado ao cuidado dos pacientes. Mas nem ele nem a IA tinham o conhecimento necessário para fazer essa avaliação com precisão.
Lavingia, em entrevista à ProPublica, reconheceu que cometeu erros por não ter tido tempo e ferramentas suficientes. Ele também observou que entendia que a lista "COMÍVEL" deveria ser revisada por outras pessoas antes de qualquer decisão ser tomada.
A análise da ProPublica revelou que o código de Lavingia também se baseava em modelos de IA genéricos e antigos. O modelo produzia números errôneos, frequentemente estimando cerca de 1.100tracem US$ 34 milhões cada, quando os valores reais muitas vezes chegavam a milhares, e tinha dificuldades para processar documentos completos. Os analistas também afirmaram que o uso de IA pronta para uso, com pouco conhecimento das operações do Departamento de Assuntos de Veteranos (VA), jamais deveria ter sido cogitado.
Waldo Jaquith, ex-funcionário do Departamento do Tesouro nomeado durante o governo Obama e responsável pela gestão detracde TI, criticou o DOGE por induzir o sistema de IA a buscar informações em fontes de fácil acesso em vez de fontes precisas, como bancos de dados públicos como o USAspending. Ele descreveu a abordagem como preguiçosa; embora mais rápida, ainda é menos precisa.
Cary Coglianese, professor da Universidade da Pensilvânia, também observou que o modelo de IA precisaria de um conhecimento avançado de assistência médica, operações institucionais e recursos de pessoal — conhecimento que atualmente lhe falta.
