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Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial:

1

Atores e Estruturas de Governança

Global Regulation of Artiﬁcial Intelligence: Actors and

Governance Structures

Regulación Global de la Inteligencia Artiﬁcial: Actores y

Estructuras de Gobernanza

2

Natália Diniz Schwether

3

Graciela de Conti Pagliari

DOI: 10.5752/P.2317-773X.2025v13.n2.p166

Enviado em: 01 de julho de 2025

Aceito em: 02 de março de 2026

RESUMO

A Inteligência Artiﬁcial (IA) tem se tornado uma área estratégica para Estados,

organizações internacionais e atores não estatais, impulsionando a formulação

de regulamentações que conciliem inovação, ética e transparência. No entanto,

a governança global da IA ainda carece de um arcabouço regulatório consolida-

do, enquanto países tecnologicamente avançados moldam normas e mercados,

aprofundando desigualdades. Diante desse cenário, este estudo busca responder

à seguinte questão: quais são os acordos e agências responsáveis pela regula-

mentação global da IA? Para isso, adota-se uma abordagem empírica voltada ao

mapeamento dos mecanismos e processos que estruturam a governança da IA.

O artigo contribui para a literatura existente ao oferecer uma visão abrangente

do estado atual da governança global da IA, destacando os principais atores

envolvidos na construção desse regime.

Palavras-Chave: Inteligência Artiﬁcial; Governança; Regulação.

ABSTRACT

Artiﬁcial Intelligence (AI) has become a strategic area for states, international

organizations, and non-state actors, driving the development of regulations that

balance innovation, ethics, and transparency. However, global AI governance

1. Este artigo foi produzido no âmbito de projeto ﬁnanciado pela Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação

do Estado de Santa Catarina (FAPESC), Edital 20/2024.

2. Doutora em Ciência Política pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Mestra em Relações

Internacionais pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Atualmente realiza estágio pós-doutoral

no Programa de Pós-Graduação em Relações Internacionais da UFSC, apoiada pela Fundação de Amparo à

Pesquisa e Inovação do Estado de Santa Catarina (FAPESC). E-mail: n.schwether@ufsc.br ORCID ID: 0000-

0002-8022-237X

3. Professora Adjunta da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Doutora em Relações Internacionais

pela Universidade de Brasília (UnB) e Mestra em Relações Internacionais pela Universidade Federal do Rio

Grande do Sul (UFRGS). Grupos pesquisa: Brasil e as Américas (CNPQ) e Núcleo de Pesquisa em Política

Internacional, Segurança e Defesa (NPSeD). ORCID ID: 0000-0002-8233-9387

166

Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

still lacks a consolidated regulatory framework, while technologically advanced

countries shape norms and markets, deepening inequalities. In this context, this

study seeks to answer the following question: which agreements and agencies

are responsible for the global regulation of AI? To address this, an empirical

approach is adopted to map the mechanisms and processes that structure AI

governance. This article contributes to the existing literature by providing a

comprehensive overview of the current state of global AI governance, highligh-

ting the key actors involved in shaping this regulatory regime.

Keywords: Artiﬁcial Intelligence; Governance; Regulation.

RESUMEN

La Inteligencia Artiﬁcial (IA) se ha convertido en un área estratégica para los Es-

tados, las organizaciones internacionales y los actores no estatales, impulsando

la formulación de normativas que concilien innovación, ética y transparencia.

Sin embargo, la gobernanza global de la IA aún carece de un marco regulatorio

consolidado, mientras que los países tecnológicamente avanzados moldean

normas y mercados, profundizando las desigualdades. Ante este escenario, este

estudio busca responder a la siguiente pregunta: ¿cuáles son los acuerdos y agen-

cias responsables de la regulación global de la IA? Para ello, se adopta un enfo-

que empírico orientado al mapeo de los mecanismos y procesos que estructuran

la gobernanza de la IA. El artículo contribuye a la literatura existente al ofrecer

una visión integral del estado actual de la gobernanza global de la IA, destacan-

do a los principales actores involucrados en la construcción de este régimen.

Palabras clave: Inteligencia Artiﬁcial; Gobernanza; Regulación.

1 INTRODUÇÃO

A Inteligência Artiﬁcial (IA) pode ser compreendida de forma ge-

nérica como um campo de pesquisa ou como um conjunto de algoritmos

e robôs com funções especíﬁcas. No entanto, em uma perspectiva mais

aprofundada, a IA constitui sistemas sociotécnicos complexos, nos quais

interagem seres humanos, máquinas, algoritmos e dados. Sua implemen-

tação suscita questões em diversos setores, mas apenas recentemente

os governos começaram a lidar com as transformações provocadas por

essa tecnologia, adotando medidas legislativas e regulatórias (Peng; Lin;

Streinz, 2021).

Globalmente, Estados Unidos e China lideram o desenvolvimento

4

da IA , e essa dinâmica é frequentemente descrita como uma “corrida”

pela supremacia no setor, na qual a China tem demonstrado um claro

interesse em moldar, ou mesmo estabelecer, a ordem emergente (Cheng;

Zeng, 2023; Hine; Flordlﬂ, 2024). Entretanto, a IA também tem remode-

lado padrões de competição, uma vez que os efeitos transfronteiriços da

tecnologia obrigam especialistas de diferentes países a colaborarem na

elaboração de normas técnicas (Buthe et al., 2022).

Estados, atores não estatais e organizações internacionais (OIs) têm

reconhecido cada vez mais a IA como uma área de importância estra-

tégica, com impactos na concorrência econômica e na gestão de riscos

4. Em 2023, o investimento estadunidense em IA alcançou os 67.2 bilhões de dólares, aproximadamente 8.7

vezes mais do que a China, segundo maior investidor (HAI, 2024).

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(Tallberg et al., 2023). Essa relevância exige que os governos ao redor do

mundo considerem diferentes abordagens para regulamentar a IA, as

quais incluem desde questões éticas até a transparência nas decisões algo-

rítmicas, tanto no setor público quanto no privado. Paralelamente, mui-

tos países têm acelerado o desenvolvimento de suas estratégias nacionais

de IA (Peng; Lin; Streinz, 2021).

Nesse contexto, formuladores de políticas defrontam-se com um té-

nue equilíbrio entre objetivos, frequentemente conﬂitantes, como justiça,

não discriminação, privacidade e segurança, e regulamentações excessi-

vas que podem frear inovações (Peng; Lin; Streinz, 2021). A governança da

IA enfrenta, ainda, um “problema de ritmo”, em que as normas, frequen-

temente, estão aquém do rápido avanço tecnológico (Cheng, Zeng, 2023).

A dependência da IA por dados pode ainda acentuar divisões glo-

bais. Na era da IA, países tecnologicamente avançados tendem a dominar

mercados e inﬂuenciar normas, enquanto países em desenvolvimento,

com menor capacidade institucional, correm o risco de se tornarem me-

ros consumidores da tecnologia, em vez de desenvolvedores, assumindo

5

uma posição passiva na deﬁnição de regras (Peng; Lin; Streinz, 2021).

As disposições regulatórias em elaboração tendem a impactar sig-

niﬁcativamente as relações de poder, a distribuição de valor econômico e

a legitimidade política da governança da IA nos próximos anos. No entan-

to, há pouco conhecimento sistemático sobre a natureza da regulamenta-

ção global da IA (Tallberg et al., 2023).

Ainda que a pesquisa sobre a relação entre sociedade e IA não seja

recente, os debates internacionais sobre sua governança são relativamente

novos (Maas, 2021). Considerando que qualquer solução regulatória para

a IA requer um diálogo global, tratados internacionais sobre o tema não

são apenas relevantes, mas urgentes (Cheng; Zeng, 2023). Nesse sentido,

estudos em Ciência Política e Relações Internacionais desempenham um

papel fundamental na formulação de políticas e na concepção de modelos

de governança para a IA (Schmitt, 2022).

No entanto, até o momento, tais estudos têm se concentrado mais

nas aplicações da IA do que na emergente arquitetura regulatória global.

Embora haja uma ampla literatura sobre aspectos morais e éticos, pesqui-

sas sobre questões normativas ainda são escassas. Persiste uma lacuna na

compreensão do estado atual da governança da IA (Cihon; Maas; Kemp,

2020; Schmitt, 2022; Tallberg et al., 2023).

Diante desse cenário, o presente artigo busca responder à questão

central: quais são os acordos e as agências responsáveis pela regulamen-

tação global da IA? Para isso, adota uma abordagem empírica destinada a

mapear a governança global da IA, fundamentada na relevância descriti-

va e exploratória que esse campo emergente exige.

O artigo se ancora na ideia de que a tarefa descritiva possibilita esta-

belecer o status quo institucional, bem como identiﬁcar os atores centrais

5. Um relatório da Oxford Insights revela que países do Sul Global (África Subsaariana, Ásia Central e do Sul)

estão entre os menos preparados para usar a IA devido à falta de infraestrutura e uma visão estratégica com

atenção à governança. Soma-se a isso, os altos custos para treinar e manter sistemas de IA, que tornam a

tecnologia inacessível para muitos países com recursos limitados (Yu, Rosenfeld, Gupta, 2023).

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Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

para estruturar investigações futuras mais explicativas. Conforme

Gerring (2012), a descrição não é uma etapa menor ou subsidiária da

inferência causal, mas uma atividade metodológica essencial e autôno-

ma, especialmente relevante quando se trata de áreas pouco exploradas

ou com forte contestação conceitual, como a regulação internacional da

inteligência artiﬁcial.

Além disso, esse estudo reconhece o valor heurístico da pesqui-

sa exploratória como etapa preliminar indispensável na formulação de

perguntas relevantes e na identiﬁcação de relações institucionais ainda

não sistematicamente teorizadas (Swedberg, 2018). Nessa direção, o ar-

tigo adota uma estratégia descritivo-exploratória voltada à identiﬁcação

das iniciativas normativas internacionais relacionadas à IA, priorizando a

construção de um panorama abrangente que possa servir de base empíri-

ca para futuros estudos comparativos e explicativos sobre o tema.

Para isso, após esta introdução, a segunda seção dedica-se à deﬁni-

ção e compreensão do conceito de IA, seguida, na terceira seção, por uma

discussão sobre os principais desaﬁos e abordagens relacionados à sua

regulação. Na quarta seção, apresenta-se um panorama da governança

global da IA, permitindo delinear as primeiras impressões sobre a conﬁ-

guração desse campo no cenário internacional.

2 O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?

O termo IA tem sido usado de forma ampla e vaga, carregado

de exageros, confusão e falta de precisão (Veale; Matus; Gorwa, 2023).

Contudo, sua deﬁnição é fundamental, entre outras coisas, para atribui-

ção de direitos e obrigações aos seus usuários. A falta de uma deﬁnição

clara gera uma expansão conceitual, a qual prejudica, também, a precisão

analítica e a acumulação de conhecimento (Buthe, et. al, 2022).

Isto posto, o termo IA é, geralmente, atribuído a John McCarthy e

seus colaboradores, os quais, em 1956, organizaram um workshop para in-

vestigar a hipótese de que todos os aspectos da aprendizagem e da inteli-

gência poderiam ser descritos com tal precisão que uma máquina poderia

simular essa inteligência (Peng; Lin; Streinz, 2021).

No sentido mais básico, as máquinas são consideradas inteligentes

quando podem realizar tarefas que exigiriam inteligência se fossem rea-

lizadas por humanos (Tallberg, et.al, 2023). Segundo Barros (2020), a IA

pode ser entendida como a simulação da inteligência humana por máqui-

nas, capaz de realizar funções cognitivas associadas ao cérebro humano,

como percepção, raciocínio, aprendizado, evolução, resolução de proble-

mas, interação com o ambiente e até criatividade (Galvani; Oliveira, 2022).

Assim, o surgimento da IA implicou, também, na necessidade de

uma deﬁnição de inteligência. E, muito embora as primeiras ideias bus-

cassem emular a cognição humana, a deﬁnição predominante foi a de

racionalidade: uma máquina é inteligente se for capaz de atingir objetivos

especíﬁcos com suas ações (Russell, 2022). Outras deﬁnições incluíram

características semelhantes como percepção, processamento de infor-

mações, tomada de decisão e alcance de objetivos (Minkklnen; Zimmer;

Mantymaki, 2023).

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O Grupo de Especialistas de Alto Nível em IA da União Europeia,

deﬁne a IA como “sistemas que apresentam comportamento inteligente

analisando o seu ambiente e tomando ações – com algum grau de auto-

nomia – para atingir objetivos especíﬁcos” (2019, p. 1). Da mesma forma,

Buthe e outros (2022) descrevem a IA como composta por sistemas que

coletam dados do ambiente externo e os processam por meio de tecno-

logias que os relacionam algoritmicamente a informações previamente

armazenadas, sem a necessidade de intervenção humana contínua. Além

disso, destacam a capacidade de aprendizado desses sistemas, a qual con-

tribui para a tomada de decisões humanas.

Filgueiras (2022) destaca, igualmente, a capacidade da IA em tomar

decisões com base no aprendizado e, com isso, aprimorar o seu desempe-

nho. Para Kaplan e Haenlein (2019, p.17) a IA é “a capacidade de um siste-

ma interpretar corretamente dados externos, aprender com esses dados

e usar esses aprendizados para atingir objetivos e tarefas especíﬁcas por

meio de adaptação ﬂexível”.

Figura 1. Visão Geral de um Sistema de IA – Fase de Construção e Fase de Uso

Fonte: Elaborada com base em OCDE (2022).

Nesse sentido, um sistema de IA opera a partir de alguns alicerces

fundamentais, como: contexto – espaço físico ou virtual percebido pe-

los sensores e inﬂuenciado por meio de ações; objetivos – explícitos (pro-

gramados diretamente por humanos), implícitos (baseados em regras,

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Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

geralmente especiﬁcadas por humanos, ou dados de treinamento) ou não

totalmente conhecidos (recomendações, modelos de preferências indivi-

duais); dados – informações fornecidas por humanos ou máquinas para

treinar ou operar o sistema; e, resultados – recomendações, previsões ou

decisões (OCDE, 2024).

Em síntese, um sistema de IA depende de grandes quantidades de

dados e aprimora as suas entregas quanto mais dados puder utilizar, se

distingue das formas tradicionais de análise de dados, pois envolve apren-

dizado e a maior parte da ação da IA advém de combinações com outros

sistemas, como os dispositivos robóticos (Buthe et. al, 2022).

Destaca-se, portanto, que embora frequentemente associada ao

6

Big Data , a análise de grandes volumes de dados por si só não justiﬁca a

classiﬁcação como inteligência. A IA envolve métodos nos quais os algo-

ritmos são responsáveis por identiﬁcar padrões. Além disso, a IA não se

restringe ao mundo digital; ela também pode ser aplicada a objetos físi-

cos, permitindo que realizem funções. Essas conﬁgurações, comumente

chamadas de robôs, têm impulsionado novas formas de automação e me-

canização, sendo parte da “Quarta Revolução Industrial” ou “Indústria

4.0” (Peng, Lin, Streinz, 2021).

O campo da IA, nos últimos setenta anos, passou por múltiplos ci-

clos. Enquanto as décadas de 1970 e 1990 foram tidas como invernos da

IA, não há dúvida de que, na última década, houve um avanço rápido e

sustentado. Esse sucesso foi impulsionado por melhorias simultâneas em

algoritmos, avanços constantes no poder computacional e uma capaci-

dade crescente de capturar, armazenar e aplicar grandes quantidades de

dados (Maas, 2021).

Ao longo dos anos a IA superou os padrões humanos em áreas

como a classiﬁcação de imagens (2015), compreensão básica de leitura

(2017), raciocínio visual (2020), e inferência de linguagem natural (2021)

(HAI, 2024). Conquanto os notáveis avanços, as limitações da IA moder-

na não podem ser ignoradas. A IA, em 2025, ainda não alcançou realizar

tarefas cognitivas mais complexas, como raciocínio visual baseado em

senso comum e resolução de problemas matemáticos avançados (HAI,

2024). Restringe-se a tarefas para as quais foi treinada e estão além de sua

capacidade àquelas que não existem dados conﬁáveis para treinamento

(Peng; Lin; Streinz, 2021).

Além disso, o processo de aprendizagem geralmente é restrito a

conjuntos de dados ﬁxos, o que limita a emergência de comportamentos

inteligentes mais complexos e autônomos (Cossu; Ziosi; Lomonaco, 2021).

Por sua vez, o uso generalizado da IA tem gerado críticas especial-

mente no que se refere aos possíveis vieses nos dados. Pesquisas revela-

ram que os grandes modelos de linguagem não reﬂetem de maneira equi-

tativa as opiniões globais sobre temas como política, religião e tecnologia.

Os modelos tendem a alinhar-se mais com opiniões de países ocidentais,

evidenciando uma falta de diversidade, especialmente em relação a na-

ções não ocidentais (HAI, 2024).

6. Big Data refere-se à criação e análise de conjuntos de dados tão grandes que superam a capacidade

humana de compreensão.

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Reconhecer possíveis vieses é essencial para identiﬁcar limitações

nos modelos e ajustá-los, evitando sua reprodução ou até mesmo dissemi-

nação (Maas, 2021). Logo, tornou-se um importante desaﬁo, aos acadêmi-

cos e proﬁssionais da área, distinguir quais alegações são cientiﬁcamente

fundamentadas e podem orientar a formulação de políticas. Desde 2013,

os incidentes relacionados à IA aumentaram mais de vinte vezes, dentre

7

eles os deepfakes gerados por IA (HAI, 2024).

No contexto dos detectores de deepkafe é importante destacar, tam-

bém, experimentos que mostraram que o desempenho de métodos de de-

tecção varia signiﬁcativamente de acordo com atributos de raça. Alguns

dos conjuntos de dados utilizados para treinar detectores não são igual-

mente balanceados em relação à raça e gênero. Os detectores apresentam,

em geral, pior desempenho em pessoas de pele escura (HAI, 2024).

Os riscos da IA são, igualmente, uma preocupação para as empresas

e Estados no que tange à segurança dos dados e a privacidade. Embora,

muitas empresas já estejam implementando soluções para detectar e miti-

gar tais ameaças, há, também, riscos não intencionais à segurança. Soma-

se a isso, o fato de muitos dos resultados gerados por IAs conterem ma-

terial protegido por direitos autorais, caracterizando violações autorais e

uma questão jurídica (Cheng; Zeng, 2023).

À vista disso, a próxima seção irá discutir os desaﬁos e as aborda-

gens para a regulação das tecnologias de IA, destacando a complexidade

de criar políticas regulatórias adequadas. São apresentados, ainda, alguns

exemplos de iniciativas regulatórias dos Estados Unidos, do Reino Unido,

da China e da União Europeia, auxiliando na compreensão das diferentes

formas de abordagem e controle sobre o desenvolvimento e o uso da IA.

3 COMO REGULAMENTAR A IA?

Regulamentar consiste na criação de um conjunto de instrumentos

de política pelos quais o governo exerce sua autoridade, diretamente ou

indiretamente, na sociedade (Filgueiras, 2022). É comum a alegação de

que as tecnologias digitais são singularmente desaﬁadoras para a regula-

mentação pelos Estados, em geral, associado à natureza descentralizada

do ciberespaço, o qual estaria além do alcance das jurisdições nacionais.

Contudo, quanto mais avançam as capacidades e usos das tecnolo-

gias de IA ampliam-se as discussões regulatórias, que vão desde a ética da

IA, exigências de transparência para decisões algorítmicas públicas e pri-

vadas, até proibições totais de certos usos. Aﬁnal, é um equívoco crer que

a IA ocupa um espaço virtual desvinculado do mundo físico (Galvani;

Oliveira, 2022).

Conforme análise realizada pelo IA Index, no período entre 2016 e

2023, 32 países promulgaram ao menos uma lei relacionada à IA sendo,

no total, aprovadas 148 leis, com um crescimento signiﬁcativo nos últi-

mos anos. Somente em 2023 o número de regulamentações relacionadas

à IA cresceu 56,3% (HAI, 2024).

7. Técnica de síntese de imagens ou sons humanos baseada em IA.

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Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

Isto posto, a regulação da IA pode ser analisada sob diversas pers-

pectivas que reﬂetem tanto a complexidade da tecnologia quanto os im-

pactos que ela gera em diferentes esferas da sociedade. Uma das primei-

ras formas de análise se concentra nos componentes constitutivos da IA,

como hardware, algoritmos e dados, reconhecendo que cada um desses

elementos pode exigir um tratamento regulatório distinto (Peng; Lin;

Streinz, 2021).

A segunda, distingue três domínios principais: o econômico, o so-

cial e o administrativo. Cada um desses domínios aborda aspectos espe-

cíﬁcos da IA, como a promoção de inovação, a proteção da sociedade e a

gestão de processos públicos e privados (Peng; Lin; Streinz, 2021), confor-

me é possível observar no quadro abaixo (Quadro 1):

Quadro 1: Tipos de Regulação em IA

Tipo de Regulação

Objetivo Principal

Fomentar inovação e eﬁciência Normas técnicas, concorrência,

nos mercados propriedade intelectual

Proteger os cidadãos, abordando Regulamentação da privacidade,

privacidade e segurança prevenção de discriminação

Garantir o funcionamento ade- Mecanismos de transparência,

quado do setor público e privado controle humano da tecnologia

Fonte: Elaborado pelas autoras.

Exemplo de Aplicação

Econômica

Social

Administrativa

Essa abordagem amplia a compreensão da regulação, sugerindo

que ela não se restringe apenas aos aspectos técnicos da IA, como, tam-

bém, envolve diversos atores, incluindo governos, empresas, OIs e ou-

tros stakeholders, com interesses e responsabilidades distintas (Peng; Lin;

Streinz, 2021, Lleblg et al., 2024).

Alguns exemplos recentes de regulamentações amplas são a Lei de

Treinamento de Lideranças em IA, adotada em 2023, nos Estados Unidos,

a qual exige que seja criado e atualizado um programa de treinamento

em IA aos membros do governo federal, promovendo o uso responsável

e ético da tecnologia. Bem como, os princípios para fomentar mercados

de IA competitivos e proteger consumidores propostos pelo Reino Unido,

os quais visam manter o acesso contínuo a insumos essenciais para IA,

promover a diversidade de modelos de negócios, oferecer opções às em-

presas, além de assegurar práticas justas que evitem comportamentos an-

ticompetitivos (HAI, 2024).

Por esse prisma, a regulação da IA não é algo abstrato ou aten-

to apenas à novidade tecnológica, ao contrário, ela tem como pretensão

criar um quadro regulatório adequado à complexidade conjuntural, an-

tecipando as prováveis mudanças em todo o ciclo de vida da IA, desde

sua concepção até sua implementação e uso (Peng; Lin; Streinz, 2021,

Tallberg, et.al, 2023). Tal como a Lei dos Empregos do Futuro, proposta

nos Estados Unidos, a qual preocupa-se em avaliar os setores e ocupações

com potencial de crescimento devido à IA, efeitos nas habilidades dos tra-

balhadores ou na possível substituição por máquinas, identiﬁcar os gru-

pos demográﬁcos mais afetados e as habilidades e a formação educacional

necessárias (HAI, 2024).

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estudos internacionais • Belo Horizonte, ISSN 2317-773X, v. 13, n. 2, (jun. 2025), p. 166-183

Por sua vez, o desenvolvimento jurídico dessas leis poder ocorrer

de diversas maneiras, isto signiﬁca que tanto as regras existentes podem

ser reinterpretadas para incluir a IA, quanto elaborados complementos às

regras existentes, ajustando-as para responder às necessidades da IA, ou,

ainda, concebido um novo quadro legal, por meio de novas legislações

especíﬁcas (Maas, 2021).

Contudo, um desaﬁo signiﬁcativo diz respeito à regulação ex ante

(antes da implementação) ou ex post (depois de seu uso). A regulação ex

ante é particularmente difícil, uma vez que a pesquisa e o desenvolvi-

mento da IA são frequentemente dispersos (Butcher; Beridze, 2019). Para

Etzioni (2018), por exemplo, a regulamentação da pesquisa deveria ser

substituída pela regulação, exclusivamente, das aplicações da IA.

Em contrapartida, a regulação ex post incide na determinação de

quem seria responsável por possíveis danos causados por decisões não

intencionais ou imprevistas da IA (Butcher; Beridze, 2019). Allen e West

(2021) recomendam, na esteira desse pensamento, que as regulamenta-

ções e acordos incorporem princípios éticos e mantenham, sempre, os

humanos no processo decisório, aprimorem a transparência e desenvol-

vam mecanismos de supervisão eﬁcazes.

Foi o que fez a China, por exemplo, quando, em 2023, aprovou as

Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de Inteligência Artiﬁcial

Generativa, caracterizada por uma abordagem regulatória mais direcio-

nada e concentrada nas aplicações, incentivo ao desenvolvimento e des-

tituída de foco punitivo. As Medidas exigem, entre outros, a melhoria da

precisão, objetividade e diversidade dos dados de treinamento das IAs

generativas. Enquanto isso, nos Estados Unidos, a Lei CREATE AI esta-

beleceu o Recurso Nacional de Pesquisa em IA, isto é, uma infraestrutura

nacional de pesquisa destinada a melhorar o acesso de pesquisadores e

estudantes de IA a recursos essenciais, com o objetivo de fortalecer a ca-

pacidade de pesquisa em IA do país (HAI, 2024).

Em relação à União Europeia (UE), o grupo tem se posiciona-

do como um importante regulador tecnológico global, propondo leis

para serviços digitais, mercados digitais e IA. O Regulamento Geral de

Proteção de Dados (RGPD) da UE foi um passo importante e um primei-

ro movimento para construir conﬁança, essencial para as pessoas e as

empresas (Cheng; Zeng, 2023, Straus, 2020).

No tocante a IA, a Comissão Europeia, em 2018, criou o Grupo de

Especialistas de Alto Nível sobre Inteligência Artiﬁcial, para apoiar o de-

senvolvimento de políticas e possíveis regulamentações. Em 2019, houve

a publicação das Diretrizes Éticas para a IA Conﬁável, de acordo com as

Diretrizes, uma IA conﬁável é uma IA que cumpra todas as leis e regula-

mentos aplicáveis e seja aderente a princípios e valores éticos. No mesmo

ano foi publicado o Livro Branco sobre IA: uma Abordagem Europeia

para Excelência e Conﬁança, com o objetivo de apresentar opções políti-

cas sobre como promover a adoção da IA e os riscos associados ao uso da

tecnologia (Straus, 2020).

O documento da Comissão Europeia busca impulsionar a transi-

ção e a soberania digital da UE por meio de investimentos, regulamen-

tações e inovação. Entre suas principais pretensões estão: acelerar o

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Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

desenvolvimento de infraestruturas tecnológicas, fortalecer a proteção

contra cibercrimes e garantir a integridade de redes, criar um quadro

jurídico para IA que respeite direitos fundamentais, garantindo trans-

parência e responsabilidade, expandir o ensino de tecnologia, reduzir a

desigualdade de gênero no setor e qualiﬁcar proﬁssionais, promover o

compartilhamento seguro de dados, em um ‘espaço comum europeu de

dados’ e aplicar a IA para otimizar setores como transporte, meio am-

biente e energia (Comissão Europeia, 2020).

Em conformidade com uma das observações listadas no documen-

to de 2020, a Comissão aprovou, em 2024, o Regulamento da Inteligência

Artiﬁcial da UE, o primeiro ato legislativo do mundo em matéria de IA. O

Regulamento objetiva, acima de tudo, assegurar que os sistemas de IA se-

jam desenvolvidos e utilizados de forma responsável. As regras impõem

obrigações aos fornecedores e aos responsáveis pela implantação das tec-

nologias e regulam a autorização de sistemas de IA no mercado único da

UE. O ato legislativo aborda, ainda, os riscos associados à IA e incentiva a

sua adoção (Conselho Europeu, s.d).

Contudo, face às lacunas e ambiguidades das regulamentações

existentes e a ausência de uma regulação centralizada. Nos últimos anos,

cresceu o número de novos arranjos de governança global adaptados à

IA (Maas, 2021). Diante disso, a próxima seção irá destacar as principais

iniciativas existentes, bem como a multiplicidade de atores envolvidos,

reforçando os desaﬁos de coordenação e legitimidade nesse novo ecossis-

tema regulatório.

4 GOVERNANÇA GLOBAL DA IA

O conceito governança global é empregado aos processos regu-

latórios que vão além do Estado-nação, seja a nível global ou regional.

Embora, os Estados e as OIs sejam frequentemente centrais nestes pro-

cessos regulatórios, a governança global também envolve diversos atores

não estatais (Rosenau, 1999). Em geral, essas iniciativas compõem o gru-

po de padrões globais ou diretrizes não vinculativas, os quais não deri-

vam de instrumentos legais internacionais e nem foram desenvolvidos

nos fóruns tradicionais do direito internacional ou da diplomacia estatal,

mas sim formulados pelos próprios stakeholders (Maas, 2021).

A governança global pode ser entendida como uma ordem inten-

cional e reconhecida intersubjetivamente em nível global. Trata-se de

uma ordem com propósito, que deﬁne, limita e molda as expectativas e

condutas dos atores dentro de um determinado domínio temático. Seus

objetivos podem ser variados, incluindo a gestão de conﬂitos, a facilita-

ção da cooperação, a redução da incerteza, a mobilização de recursos e a

resolução de problemas coletivos. Para que haja governança global não é

necessário que essas regras sejam universalmente reconhecidas como le-

gítimas, mas apenas que sejam amplamente compartilhadas e praticadas

em escala global (Biersteker, 2011).

Para Patrick (2023, p. 22) a necessidade de princípios e regras com-

partilhados é especialmente evidente nos campos onde veriﬁca-se um

ritmo acelerado de inovação, “se a necessidade é a mãe da invenção, a

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estudos internacionais • Belo Horizonte, ISSN 2317-773X, v. 13, n. 2, (jun. 2025), p. 166-183

invenção frequentemente dá origem à governança” e o mundo vive, hoje,

uma intensa aceleração tecnológica, marcada por avanços signiﬁcativos

na área de IA.

Conforme avaliação conduzida pela AlgorithmWatch (2020), a maio-

ria dos acordos vinculativos e compromissos voluntários existentes para

IA foram propostos pelo setor privado, o qual reúne empresas líderes no

desenvolvimento e implementação da tecnologia e é onde estão concen-

8

trados a maioria dos recursos ﬁnanceiros e humanos (Butcher; Beridze,

2019, Leung, 2019).

O setor público, representado por países e órgãos estatais, também,

tem se empenhado na publicação de relatórios e no estabelecimento de

iniciativas em suas estratégias nacionais. Mais de sete dezenas de países

lançaram estratégias nacionais de IA, esses documentos políticos apresen-

tam narrativas interligadas, destacando tanto pontos em comum quanto

diferenças entre os planos nacionais, comprovam, sobretudo, a expansão

global do debate (Butcher; Beridze, 2019, Leung, 2019, Singh, 2024).

De um modo geral, a IA apresenta um desaﬁo de governança para

todos eles devido aos seus efeitos na competitividade econômica, na segu-

rança militar e na integridade pessoal, com consequências para os Estados

e as sociedades. Em uma análise dos últimos dez anos depreende-se que,

inicialmente, esses desaﬁos foram assumidos, principalmente, pelas au-

toridades nacionais, porém, mais recentemente houve um expressivo au-

mento nas iniciativas de governança por parte das OIs (Tallberg, et.al,

2023), conforme ilustra o gráﬁco abaixo:

Gráﬁco 1: Origem das Iniciativas de Governança em IA 2015-2022

Organizações Internacionais / Autoridades Nacionais

Fonte: Tallberg (2023).

8. Dentre as empresas que mais investiram em IA estão: Google, Amazon, Apple, Microsoft, Baidu, Alibaba e

Tencent.

176

Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

No que tange às iniciativas propostas pelas OIs, elas, em grande par-

te, foram traçadas na Organização para a Cooperação e Desenvolvimento

Econômico (OCDE), no Grupo dos Vinte (G20), Grupo dos Sete (G7),

Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) e na Parceria

Global em IA (GPAI) (Maas, 2021, Cheng; Zeng, 2023).

A OCDE, em maio de 2019, emitiu um conjunto de princípios

sobre IA, adotados por seus 36 países membros e Argentina, Brasil,

Colômbia, Costa Rica, Peru e Romênia, na Recomendação do Conselho

sobre Inteligência Artiﬁcial, os quais foram posteriormente endossados

pelo G20. Dentre as recomendações está a facilitação de investimentos

públicos e privados para pesquisa e desenvolvimento que impulsionem

a inovação em IA conﬁável, ecossistemas acessíveis e mecanismos para

compartilhar dados e conhecimento, recomendou, ainda a habilitação

das pessoas em IA, apoio aos trabalhadores e cooperação além-fronteiras,

estimulou, igualmente, o desenvolvimento de padrões e uma governança

responsável (Maas, 2021, Straus, 2020).

Baseados na Recomendação da OCDE sobre IA, os Princípios do

G20 sobre IA, ﬁrmados em junho de 2019, incluem: crescimento inclu-

sivo, desenvolvimento sustentável e bem-estar, valores humanos e equi-

dade, transparência e explicabilidade, robustez, segurança e proteção e

responsabilidade. Além disso, oferecem diretrizes para os formuladores

de políticas, com o objetivo de maximizar e compartilhar os benefícios

da IA. Os membros do G20 reconhecem a necessidade contínua de pro-

mover a proteção da privacidade e dos dados pessoais e a importância

de fortalecer a capacitação e o desenvolvimento de habilidades em IA

(G20, 2019).

Por sua vez, a Parceria Global sobre Inteligência Artiﬁcial (GPAI)

é uma iniciativa internacional que conta com 44 países membros e pro-

move o desenvolvimento e o uso responsável da IA. A parceria integra-

da reúne membros da OCDE e países da GPAI em igualdade de condi-

ções, sendo os Princípios de IA da OCDE a base que orienta os traba-

lhos (OCDE, s.d). A Declaração Ministerial da GPAI, de Nova Délhi, de

2024, reaﬁrmou o compromisso da parceria em buscar uma composição

diversiﬁcada de membros, com foco especial em países de baixa e média

renda, garantindo uma ampla gama de conhecimentos, perspectivas na-

cionais e regionais e experiências baseadas em valores compartilhados

(GPAI, 2024).

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Figura 2: Panorama da Governança em IA

Fonte: Cihon; Maas; Kemp (2020).

Além da OCDE, o Banco Interamericano de Desenvolvimento

(BID) tem monitorado políticas para transformação digital e o Centro

Latino-Americano de Administração para o Desenvolvimento (CLAD)

patrocinou a Carta Ibero-americana de Inovação na Gestão Pública,

abrangendo princípios e diretrizes para a adoção de IA na administração

pública (Filgueiras, 2021).

Em 2023, foi assinada por Austrália, Brasil, Canadá, China, França,

Alemanha, Índia, Japão, Reino Unido, Estados Unidos, União Europeia,

entre outros, a Declaração de Bletchley. O documento enfatizou que o

desenvolvimento e a aplicação da IA devem seguir princípios claros: cen-

tralidade no ser humano, segurança, conﬁabilidade, responsabilidade

e ética. A Declaração reforçou, ainda, que os riscos associados à IA são

transnacionais e, portanto, exigem respostas coordenadas e cooperação

internacional. Os países se comprometem a colaborar em fóruns já exis-

tentes e outras iniciativas relevantes para desenvolver políticas baseadas

em riscos, com abordagens proporcionais e que respeitem as especiﬁci-

dades nacionais. Houve, também, um incentivo ao desenvolvimento de

princípios comuns, códigos de conduta e métricas de avaliação, com foco

especial na transparência (United Kingdom, 2025).

No âmbito minilateral, diversos acordos de livre comércio pas-

saram a incluir regras sobre ﬂuxos de dados, privacidade, proteção de

dados pessoais, concorrência e código-fonte. Exemplos são: o Acordo

Econômico e Comercial Abrangente (CETA) e o Acordo de Parceria para

178

Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

a Economia Digital (DEPA), ambos abordam a IA e a economia digital.

Outros acordos bilaterais como o Acordo de Economia Digital Austrália-

Cingapura (ASDEA) e o Acordo Comercial Digital EUA-Japão (USJDTA),

também, lidam com questões emergentes de cooperação tecnológica e

regulatória (Peng, Lin, Streinz, 2021).

No que tange às modalidades da governança global da IA é pos-

sível distinguir cinco principais formas: os códigos éticos e conselhos,

muitos dos quais criados por grandes empresas de tecnologia. Dentre os

exemplos está a Partnership on AI (PAI), estabelecida pela Amazon, Apple,

DeepMind, Google, Facebook, IBM e Microsoft, em 2016, uma aliança

entre atores não estatais na vanguarda do desenvolvimento da IA (Veale;

Matus; Gorwa, 2023, Schmitt, 2022).

A segunda são os contratos e licenciamentos, os quais apesar de, mui-

tas vezes, redigidos de forma vaga, vêm sendo utilizados. A OpenAI, por

exemplo, exige que a mídia gerada seja divulgada como artiﬁcial e proíbe

tópicos que possam estar relacionados a políticos ou promovam conspira-

ções. Se essas diretrizes forem violadas, a OpenAI reserva o direito de revo-

gar a licença que fornece aos usuários (Veale; Matus; Gorwa, 2023).

A terceira modalidade são os padrões. Órgãos como o Internet

Engineering Task Force, o World Wide Web Consortium e o IEEE geren-

ciam padrões importantes como TCP/IP, HTML e 802.11 (WiFi). Nem

todos os padrões são necessários para a funcionalidade, alguns podem

simplesmente transmitir conhecimento. Outro papel importante é o de

sinalização, tais como melhores práticas (Veale; Matus; Gorwa, 2023).

A quarta modalidade são os acordos internacionais, os quais in-

cluem, por exemplo, a Recomendação da OCDE sobre IA (OCDE, 2019) e

os Princípios da IA do G20 (G20, 2019). A quinta modalidade é a regulação

doméstica convergente e extraterritorial. Evolve regras estabelecidas por

governos nacionais, ou por associações supranacionais de governos na-

cionais, como a União Europeia (Veale; Matus; Gorwa, 2023). O quadro

abaixo resume o exposto:

Quadro 2: Modalidades de Governança Global em IA

Modalidade

Descrição

Diretrizes criadas por grandes empresas de tecnologia Partnership on IA (PAI)

Regras, restrições e sanções OpenAI

Normas técnicas para interoperabilidade e segurança W3C (TCP/IP, HTML)

Exemplos

Códigos Éticos e Conselhos

Contratos e Licenciamentos

Padrões

Acordos Internacionais

Regulação Doméstica

Diretrizes globais

Recomendação da OCDE

Normas da UE

Leis nacionais ou supranacionais

Fonte: Elaborado com base em Veale, Matus, Gorwa (2023).

Além dos atores e iniciativas mencionados, existem diversos outros

que também afetam a governança global da IA, como organizações não

governamentais, institutos de pesquisa, entidades do setor público (cida-

des e governos regionais), movimentos globais. Suas interações regula-

res com os outros atores podem inﬂuenciar diretamente os resultados à

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estudos internacionais • Belo Horizonte, ISSN 2317-773X, v. 13, n. 2, (jun. 2025), p. 166-183

9

nível global e juntos fornecem uma fonte epistêmica engajada na agenda

(Schmitt, 2022). Veriﬁca-se, por exemplo, que entre 2010 e 2022, o número

total de publicações sobre IA quase triplicou, passando de aproximada-

mente 88.000, em 2010, para mais de 240.000 em 2022 (HAI, 2024).

Do exposto ﬁca nítida a complexidade da arquitetura de governança

global para a IA, com uma estrutura de acordos parcialmente sobrepostos

e diversos, sem uma instituição ou hierarquia central claramente deﬁni-

da (Tallberg et.al, 2023). Assim, não obstante algumas OIs, com adesão

universal, terem tomado iniciativas para a governança da IA, nenhuma

instituição assumiu o papel de órgão regulador central a nível global. Pelo

contrário, a proliferação de iniciativas paralelas, entre níveis e regiões, dá

peso à conclusão de que os arranjos contemporâneos para a governança

global da IA são fortemente descentralizados (Cihon et al. 2020a).

5 CONCLUSÕES

Destarte, a análise evidencia que vivemos atualmente uma fase de

crescente atenção e mobilização global em torno da governança da IA,

impulsionada principalmente pela necessidade de respostas coordenadas

às externalidades transfronteiriças geradas por essa tecnologia. O avanço

da IA ocorre por meio de processos intrinsecamente transnacionais, o

que torna a cooperação internacional uma condição indispensável para

uma governança eﬁcaz e abrangente.

Nesse cenário, três iniciativas destacam-se pelo seu alcance e in-

ﬂuência: a Recomendação da OCDE sobre IA, os Princípios do G20 sobre

IA e o mais recente e normativamente vinculante Regulamento da União

Europeia sobre IA. Iniciativas como a Declaração de Bletchley, também,

ganham relevância estratégica, pois sinalizam um compromisso compar-

tilhado entre nações para enfrentar os desaﬁos da IA.

A Recomendação da OCDE, em especíﬁco, constituiu o primei-

ro acordo intergovernamental dedicado a estabelecer princípios para o

desenvolvimento, uso e governança da IA. Sua elaboração foi justiﬁcada

pela necessidade de promover o uso responsável e conﬁável dessas tec-

nologias, ao mesmo tempo em que se buscava maximizar os benefícios

socioeconômicos associados à inovação em IA. Outro fator motivador foi

a preocupação em mitigar os riscos sociais, éticos e econômicos decorren-

tes do uso indiscriminado de sistemas algorítmicos, como discriminação

e impactos adversos no mercado de trabalho.

Em linha com essa proposta, os Princípios do G20 emergiram como

uma tentativa de alinhar as maiores economias globais em torno de dire-

trizes éticas e de governança mínimas para a IA. Sua justiﬁcativa central

repousava na necessidade de evitar assimetrias regulatórias que pudes-

sem comprometer o comércio internacional, a inovação tecnológica e a

estabilidade econômica mundial, além de promover a conﬁança pública

9. O número de pesquisadores envolvidos com IA cresceu exponencialmente nos últimos anos, bem como a

colaboração internacional entre pesquisadores de diferentes países (Butcher; Beridze, 2019). Em análise de

artigos acadêmicos apresentados em conferências sobre IA, Leung (2019) observou que o número de artigos

provenientes da China aumentou 150% entre 2007 e 2017.

180

Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

no uso dessas tecnologias. Os princípios do G20 reproduzem, quase inte-

gralmente, os princípios estabelecidos pela OCDE, mas com um compo-

nente geopolítico mais evidente, visando garantir a competitividade e a

interoperabilidade técnica entre os países membros.

Por sua vez, o Regulamento UE orientou-se pela preocupação em

proteger os direitos fundamentais dos cidadãos europeus, assegurar a se-

gurança dos sistemas de IA e estabelecer uma governança tecnológica

baseada nos valores e princípios do bloco. A UE buscou não apenas miti-

gar riscos, mas também posicionar-se como referência normativa global

na regulamentação da IA, deﬁnindo obrigações legais vinculantes para

desenvolvedores, fornecedores e usuários de sistemas algorítmicos. Além

disso, o Regulamento diferencia-se das iniciativas anteriores ao adotar

uma estrutura normativa que incorpora mecanismos de supervisão, san-

ção e ﬁscalização, ausentes nas recomendações da OCDE e nas diretrizes

do G20, evidenciando o caráter mais coercitivo.

Enquanto a OCDE e o G20 operam no campo das boas práticas, a

UE avança na consolidação de um modelo de regulação normativa obri-

gatória. Apesar dessa diferença, as três iniciativas apresentam pontos em

comum, especialmente na defesa da centralidade humana no uso da IA,

no compromisso com direitos humanos, transparência, bem como na

ênfase na necessidade de cooperar internacionalmente para estabelecer

parâmetros comuns que favoreçam o uso seguro e ético da tecnologia.

Isto posto, embora seja tácito o avanço na formulação de diretrizes

e boas práticas regulatórias por diferentes atores do sistema internacional,

ainda persiste a ausência de uma instituição central que possa coordenar

e harmonizar esses esforços em nível global. Esse vácuo institucional di-

ﬁculta a criação de uma estrutura coesa de governança que seja capaz de

acompanhar a velocidade das transformações tecnológicas.

Destaca-se, ademais, que muitas das organizações que hoje se debru-

çam sobre os impactos da IA não foram originalmente concebidas para lidar

com tecnologias digitais emergentes, o que exige a reconﬁguração de suas

competências, mandatos e estruturas operacionais. Considerando a natureza

estratégica e competitiva do ciberespaço, é legítimo questionar a capacidade

dessas iniciativas de lidar com interesses assimétricos de forma eﬁcaz e im-

parcial. Soma-se a isso o risco de fragmentação regulatória, com a prolifera-

ção de normas divergentes entre países ou blocos regionais, o que pode gerar

insegurança jurídica e comprometer a interoperabilidade de sistemas de IA.

O atual contexto exige, portanto, o contínuo desenvolvimento de

esforços regulatórios e de governança de maneira adaptativa e dinâmica,

os quais levem em consideração as características singulares da IA, como

sua autonomia e capacidade de aprendizado contínuo. Esses esforços

devem respeitar os direitos humanos, promover uma visão cooperativa

global e buscar o bem-estar coletivo em um mundo marcado pela inter-

dependência digital.

Aliado a isso, é essencial que os marcos regulatórios não se tornem

barreiras ao progresso tecnológico. A regulação deve funcionar como um

instrumento de equilíbrio entre incentivo à inovação e proteção de direitos

fundamentais, assegurando que os benefícios da tecnologia sejam ampla-

mente distribuídos, ao mesmo tempo em que se mitiguem seus riscos.

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estudos internacionais • Belo Horizonte, ISSN 2317-773X, v. 13, n. 2, (jun. 2025), p. 166-183

REFERÊNCIAS

ALGORITHM WATCH AI ethics guidelines inventory, 2020. Disponível em: https://a lgori-

thmwatch.org /e n/ai-ethics-guidelines-inventory-upgrade-2020/

ALLEN, J., WEST, D. It is time to negotiate global treaties on artiﬁcial intelligence. Broo-

kings, 2021.

BIERSTEKER, T. Global Governance. In: Miguel Maduro (Org.), An EU agenda for global go-

vernance, European University Institute, Florence, 2011. p. 9-12.

BUTHE, T., DJEFFAL, C., LUTGE, C., MAASEN, S., INGERSLEBEN-SEIP, N. Governing

AI – attempting to herd cats? Introduction to the special issue on the Governance of Artiﬁ-

cial Intelligence. Journal of European Public Policy, v. 29, n. 11, p. 1721-1752, 2022. DOI:

10.1080/13501763.2022.2126515

CHENG, J., ZENG, J. Shaping AI’s Future? China in Global AI Governance, Journal of Contem-

porary China, 32:143, p. 794-810, 2023. DOI: 10.1080/10670564.2022.2107391

CIHON, P, MAAS, M., KEMP, L. Fragmentation and the Future: Investigating Architectures for

International AI Governance. Global Policy, 2020.

COMISSÃO EUROPEIA. White Paper on Artiﬁcial Intelligence A European Approach to

Excellence and Trust. 2020. Disponível em: https://commission.europa.eu/publications/whi-

te-paper-artiﬁcial-intelligence-european-approach-excellence-and-trust_en. Acesso em: mar.

2025

CONSELHO EUROPEU. Regulamento Inteligência Artiﬁcial. Disponível em: https://www.

consilium.europa.eu/pt/policies/artiﬁcial-intelligence/#what. Acesso em: mar. 2025

COSSU, A., ZIOSI, M., LOMONACO, V. Sustainable Artiﬁcial Intelligence through Continual

Learning. Caip, 2021. DOI: 10.4108/eai.20-11-2021.2314097

DAFOE, A. AI Governance: a research agenda. Centre for the Governance of AI, University

of Oxford, 2018.

ETZIONI, O. Should AI Technology be regulated? Yes, and here’s how. Communications of the

ACM, v. 61, n. 12, 2018.

FILGUEIRAS, F. Designing AI Policy: comparing design spaces in Latin America. Conference

Paper, 2021.

FILGUEIRAS, F. Running for artiﬁcial intelligence policy in G20 countries – policy instruments

and mixes matters? Revista Brasileira de Inovação, v. 21, p. 1-36, 2022.

GALVANI, H., OLIVEIRA, F. Regulamentation in artiﬁcial intelligence: an analysis of the im-

plication and consequences of the AI regulamentation at China, European Union and Brazil.

International Journal of Development Research, v. 12, n. 7, p. 57170-57176, 2022.

GERRING, John. Mere description. British Journal of Political Science, v. 42, n. 4, p. 721–746,

2012. DOI: https://d oi.org/10.1017/S0007123412000130.

GRUPO de Peritos em Inteligência Artiﬁcial. Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Brussels:

European Commission. 2019. Disponível em: https://digital- strategy.ec.europa.eu/en/library/

ethics- guidelines- trustworthy-ai. Acesso em: mar. 2025.

HAI, Human-Centered Artiﬁcial Intelligence. Artiﬁcial Intelligence Index Report 2024, Stan-

ford University, 2024.

HINE, E., FLORDLFL, L. Artiﬁcial intelligence with American values and Chinese characteris-

tics: a comparative analysis of American and Chinese governmental AI policies. AI & Society,

v. 39, p. 257-278, 2024.

KAPLAN, A., HAENLEIN, M. Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the inter-

pretations, illustrations, and implications of artiﬁcial intelligence. Business Horizons, v. 62, n.

1, p. 15–25, 2019. DOI: https://d oi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004

LEUNG, J. Who will govern artiﬁcial intelligence? Department of Polictics & International

Relations, University of Oxford, Tese, 369f., 2019.

LLEBLG, L., GUTTEL, L., JOBIN, A., KATZENBACH, C. Subnational AI policy: shaping AI in

a multi-level governance system. AI&Society, v. 39, p. 1477-1490, 2024.

MAAS, M. Artiﬁcial Intelligence Governance under Change Foundations, Facets, Framewor-

ks. Faculty of Law, University of Copenhagen, Tese, 400f. 2021.

182

Natália Diniz Schwether, Graciela de Conti Pagliari Regulação Global da Inteligência Artiﬁcial: Atores e Estruturas de Governança

MINKKLNEN, M., ZIMMER, M., MANTYMAKI, M. Co-Shaping an Ecosystem for Responsi-

ble AI: Five types of expectation work in response to a technological frame. Information Sys-

tems Frontiers, v. 25, p. 103-121, 2023.

OCDE. OECD Framework for the Classiﬁcation of AI systems, OECD Digital Economy Pa-

pers, n. 323, OECD Publishing, Paris, 2022. Disponível em: https://d oi.org/10.1787/cb6d9eca-

-en.

OCDE. Explanatory Memorandum on The Updated OECD Deﬁnition of an AI System. OECD

Artiﬁcial Intelligence Papers, n. 8, OECD Publishing, 2024.

OCDE. About the Global Partnership on Artiﬁcial Intelligence (GPAI), s.d. Disponível em:

https://oecd.ai/en/about/what-we-do. Acesso em: mar. 2025

PATRICK, S. Rules of Order: Assessing the State of Global Governance. Carnegie Endowment

for International Peace, Washington DC, 2023.

PENG, S., LIN, C., STREINZ, T. Artiﬁcial Intelligence and International Economic Law: a re-

search and policy agenda. Disruption, Regulation, and Reconﬁguration, p. 1 – 26, Cambridge

University Press, 2021. DOI: https://d oi.org/10.1017/9781108954006.002

RADU, R. Steering the governance of artiﬁcial intelligence: national strategies in perspective.

Policy and Society, v. 40, n. 2, p. 178-193, 2021.

RUSSELL, S. Artiﬁcial Intelligence and the Problem of Control. University of California,

2022.

SCHMITT, L. Mapping global AI governance: a nascent regime in a fragmented landscape. AI

and Ethics, v. 2, p. 303-314, 2022.

SINGH, J. P. Unpacking the “AI wardrobe”: how national policies are shaping the future AI.

OECE.AI, 2024.

STRAUS, J. Artiﬁcial Intelligence – Challenges and Chances for Europe. European Review, p.

1-17, 2020.

SWEDBERG, Richard. On the uses of exploratory research and exploratory studies in social

science. In: On the Uses of Exploratory Research and Exploratory Studies in Social Science.

2018. Disponível em: https://doi.org/10.2139/ssrn.3149580. Acesso em: 1 jul. 2025.

TALLBERG, J., ERMAN, E., FURENDAL, Markus; GEITH, J., KLAMBERG, M. The Global

Governance of Artiﬁcial Intelligence: Next Steps for Empirical and Normative Research.

International Studies Review, 2023. DOI: https://doi.org/10.1093/isr/viad040. Acesso em: out.

2024.

UNITED KINGDOM. The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Sum-

mit, 1-2 November 2023, 2025. Disponível em: https://www.gov.uk/government/publications/

ai-safety-summit-2023-the-bletchley-declaration/the-bletchley-declaration-by-countries-atten-

ding-the-ai-safety-summit-1-2-november-2023. Acesso em: abr.2025

VEALE, M., MATUS, K., GORWA, R. AI and Global Governance: Modalities, rationales, ten-

sions. The Annual Review of Law and Social Science, n. 19, p. 255-275, 2023. DOI: h t t p s ://d o i .

org/10.1146/annurev-lawsocsci-020223-040749

YU, D., ROSENFELD, H., GUPTA, A. The ‘AI divide’ between the Global North and the

Global South. World Economic Forum, 2023. Disponível em: https://www.weforum.org/sto-

ries/2023/01/davos23-ai-divide-global-north-global-south/. Acesso em: mar. 2025

183