Hugging Face pede que Casa Branca priorize pesos abertos em política de IA
Plataforma enviou carta ao governo dos EUA defendendo que modelos de inteligência artificial com código e pesos abertos sejam tratados como infraestrutura pública e recebam incentivos federais
A Hugging Face enviou uma carta à Casa Branca pedindo que o governo norte-americano adote políticas que favoreçam modelos de IA de pesos abertos (aqueles cujos parâmetros internos podem ser baixados e modificados livremente), tratando-os como infraestrutura pública e investindo em acesso subsidiado a poder de computação para pesquisadores e startups.
A Hugging Face (uma plataforma onde desenvolvedores compartilham e baixam modelos de IA já treinados) enviou uma resposta formal à Casa Branca pedindo que o governo norte-americano adote políticas que favoreçam modelos de inteligência artificial de pesos abertos. A carta foi enviada como parte de uma consulta pública sobre o plano de ação em IA da administração Biden, e argumenta que modelos abertos — aqueles cujos parâmetros internos (os "pesos") podem ser baixados, modificados e redistribuídos livremente — são essenciais para manter a competitividade dos Estados Unidos e evitar concentração de poder nas mãos de poucas empresas.
Segundo a Hugging Face, a política federal deveria tratar esses modelos como infraestrutura pública, semelhante ao que acontece com software de código aberto usado por governos ao redor do mundo. A empresa propõe que agências federais priorizem a compra e o desenvolvimento de modelos abertos, em vez de depender exclusivamente de soluções proprietárias fornecidas por gigantes como OpenAI ou Google. A ideia é que isso reduziria custos de longo prazo, permitiria auditorias independentes de segurança e facilitaria a customização de ferramentas de IA para necessidades específicas do setor público.
A carta também defende que o governo invista em infraestrutura de computação pública — como clusters de GPUs (processadores especializados em rodar modelos de IA) acessíveis a universidades e startups — para reduzir a barreira de entrada no desenvolvimento de modelos grandes. Hoje, treinar um LLM (um modelo de linguagem grande, como o GPT ou o LLaMA) custa milhões de dólares e exige hardware que só empresas bem financiadas conseguem bancar. Com acesso subsidiado a poder de computação, argumenta a Hugging Face, pesquisadores independentes e pequenas empresas teriam condições de competir.
Outro ponto levantado é a necessidade de padronizar formatos de dados e APIs (as interfaces que permitem que diferentes programas conversem entre si) para facilitar a interoperabilidade entre modelos abertos e proprietários. Isso evitaria o chamado "vendor lock-in", situação em que uma organização fica dependente de um único fornecedor porque migrar de plataforma se torna tecnicamente complicado ou caro demais.
A proposta da Hugging Face reflete um debate mais amplo no setor: enquanto empresas como Meta e Mistral AI defendem modelos abertos como forma de democratizar o acesso à tecnologia, outras, como OpenAI e Anthropic, argumentam que manter os pesos fechados é necessário para evitar usos maliciosos. A Casa Branca ainda não divulgou como pretende equilibrar essas visões concorrentes na versão final de sua política de IA.
