Google quer regulação de IA — mas escrita à sua medida: o que diz o plano “pragmático” de Kent Walker

Resumo: Em 25 de junho de 2026, Kent Walker, presidente de assuntos globais do Google, publicou “A Pragmatic Approach to AI Governance in America”, um documento de política que pede regulação federal mas rejeita o que chama de “falsa escolha entre sobre-regulação e nenhuma regulação”. O texto defende explicitamente o treinamento de modelos com conteúdo público como fair use, propõe um regime baseado em risco para casos de uso de alto impacto e empurra para os publishers o ônus de fazer opt-out. The Register batizou a proposta de “regulação nos termos do Google”. Para o Brasil, que ainda discute o PL 2338/2023, o lançamento ajuda a calibrar o que aceitar — e o que rejeitar — quando big techs trazem modelos prontos de governança.

O que o Google está pedindo

O documento desenha três pilares: (1) uma estrutura federal única nos EUA, evitando “colcha de retalhos” estadual; (2) regulação proporcional ao risco — mais leve para aplicações comuns, mais pesada apenas para os chamados frontier models; e (3) reconhecimento explícito de que treinar modelos com dados públicos da web é fair use. Walker afirma que o debate atual está “preso em ideologias” e propõe um caminho “do meio” sustentado por evidências. Em paralelo, o documento sugere que publishers que quiserem proibir o uso de seu conteúdo o façam por meios técnicos, como sinais em robots.txt ou metatags específicas para crawlers de IA.

Por que importa

O texto cai em uma janela política sensível. No Congresso americano, deputados Jay Obernolte (R-CA) e Lori Trahan (D-MA) acabaram de protocolar o rascunho de 269 páginas do Great American Artificial Intelligence Act of 2026. Na União Europeia, o EU AI Act ativa em 2 de agosto de 2026 as primeiras multas para modelos de propósito geral (GPAI), com tetos que podem chegar a 7% do faturamento global. E nos EUA, a Casa Branca publicou em junho a ordem executiva que abre uma janela de 30 dias para revisar lançamentos de IA de fronteira. O Google se posiciona como parceiro construtivo, mas com uma proposta que protege seu próprio funil de treinamento.

Status no Brasil

O PL 2338/2023, em tramitação no Senado, prevê classificação por risco e responsabilização de fornecedores e operadores. A questão do treinamento com conteúdo de terceiros ainda é um vazio: a LGPD trata dados pessoais, mas o regime sobre obras protegidas por direitos autorais usadas em treinamento permanece em disputa, com a ANJ (Associação Nacional de Jornais) e associações de autores pedindo regras claras. A proposta do Google, se virar padrão internacional, pode fechar o debate antes mesmo de o Congresso brasileiro decidir.

Riscos e limitações da proposta

O modelo de “opt-out por publisher” inverte o ônus: quem produz conteúdo precisa se proteger, em vez de ser consultado. Em casos como o do New York Times contra OpenAI/Microsoft, ou Getty Images contra Stability AI, esse desenho de incentivo é justamente o ponto crítico. Além disso, regulação centralizada no governo federal americano resolve um problema das big techs (heterogeneidade estadual) mas pode reduzir a margem de manobra de estados como Califórnia e Colorado, que já avançaram em legislações próprias. Especialistas em política tecnológica notaram ainda que “evidência” e “risco” são termos elásticos quando definidos pela própria empresa regulada.

Análise SWOT econômica

Cenário

O movimento do Google se soma a posicionamentos parecidos de OpenAI e Anthropic, que também publicaram nas últimas semanas suas próprias visões de governança. A tendência é que big techs ocupem o vácuo regulatório com propostas próprias enquanto Congresso e órgãos federais ainda decidem o desenho. Para gestores brasileiros, o sinal é claro: a janela para influenciar o desenho do PL 2338 está se fechando. Empresas que dependem de conteúdo (jornalismo, educação, jurídico, saúde, design) precisam definir agora sua posição sobre treinamento — porque o padrão internacional será fixado em 2026, mesmo sem leis novas.

Conclusão prática

Se você opera no Brasil e produz conteúdo: revise hoje seu robots.txt e considere adicionar tags noai, noimageai e X-Robots-Tag apropriadas. Se você usa modelos de fundação em produção: documente a procedência dos dados de treinamento e cláusulas de indenização do fornecedor. Para times jurídicos, é hora de simular um cenário em que a interpretação americana de fair use vire jurisprudência: o que muda no seu pipeline?

Fonte original: The Register — “Google wants AI regulation, but on its own terms” (26 de junho de 2026).