A ferramenta de IA DOGE visa reduzir em 50% as regulamentações dos EUA até o aniversário da posse de Trump

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 presidentedent 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 .dentagenda de desregulamentação doNo 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.