Administração Trump planeja acelerar as regulamentações do DOT usando Google Gemini

A interseção entre governança e inteligência artificial generativa (Generative AI) alcançou um marco crucial. A administração Trump iniciou um plano para utilizar Google Gemini, um grande modelo de linguagem (Large language model), para redigir regulamentações federais de transporte. Esse desenvolvimento, confirmado por registros do Departamento de Transporte (DOT) e entrevistas internas, marca uma mudança significativa em como a política dos EUA pode ser construída, priorizando uma velocidade sem precedentes em detrimento da deliberação burocrática tradicional.

De acordo com relatos, a iniciativa visa comprimir dramaticamente o cronograma para criar novas regras de segurança — variando de normas de aviação a supervisão de oleodutos — de meses ou anos para meros 30 dias. A medida está alinhada com uma diretiva administrativa mais ampla para integrar Inteligência Artificial (Artificial Intelligence) nas operações federais, suscitando tanto apoio entusiástico pela eficiência quanto fortes preocupações quanto à Segurança no Transporte (Transportation Safety).

O padrão "bom o suficiente": comprimindo prazos

O principal motor dessa iniciativa é a velocidade. Durante uma reunião estratégica, o assessor jurídico do DOT, Gregory Zerzan, supostamente enfatizou uma saída do perfeccionismo em favor da produção rápida. “Não precisamos da regra perfeita... Queremos algo bom o suficiente”, afirmou Zerzan, acrescentando que a agência pretende “inundar a área” com novas regulamentações.

O fluxo de trabalho proposto prevê uma transformação radical do ciclo de vida da elaboração de regras. Convencionalmente, redigir um Aviso de Proposta de Regulamentação (Notice of Proposed Rulemaking - NPRM) envolve revisão jurídica complexa, especialistas no assunto e extensa redação. Sob o novo plano, advogados da agência utilizariam Google Gemini para gerar projetos de regulamentação em minutos. Uma apresentação feita a mais de 100 funcionários do DOT alegou que o modelo de IA poderia lidar com "80% a 90%" da carga de trabalho de redação, deixando ao pessoal humano a tarefa de revisar e finalizar o texto gerado pela máquina.

O objetivo ambicioso é acelerar o processo para que uma regulamentação possa passar de um conceito inicial a um rascunho completo pronto para revisão pelo Escritório de Informação e Assuntos Regulatórios (Office of Information and Regulatory Affairs - OIRA) dentro de um único mês. Os proponentes argumentam que isso eliminará os "pontos de estrangulamento" humanos na burocracia federal.

Segurança vs. Velocidade: o debate interno

Embora a eficiência seja o objetivo primário, a dependência de Regulamentação Automatizada (Automated Rulemaking) para protocolos de segurança críticos provocou um debate interno significativo. As regulamentações de transporte governam áreas de alto risco, incluindo a integridade estrutural de aeronaves, a operação segura de trens de carga que transportam produtos químicos tóxicos e a manutenção de gasodutos.

Funcionários expressaram alarme por terceirizar essas responsabilidades para modelos de IA conhecidos por "alucinações" — erros em que a IA gera com confiança fatos incorretos ou inexistentes. Durante a demonstração da ferramenta, um apresentador supostamente desconsiderou preocupações sobre a complexidade dos preâmbulos regulatórios, caracterizando-os como "salada de palavras" que o Google Gemini está bem equipado para replicar.

Mike Horton, ex‑oficial interino de IA do DOT, ofereceu uma crítica contundente à estratégia. Ele comparou a abordagem a "ter um estagiário do ensino médio" redigindo a lei federal, alertando que, embora a administração queira agir rapidamente, fazê‑lo no setor de segurança significa que "pessoas vão se machucar".

O papel do Google Gemini na política federal

A ferramenta específica selecionada para essa transformação é a versão do DOT do Google Gemini. Em demonstrações, o modelo foi mostrado gerando documentos que se assemelhavam a avisos oficiais de elaboração normativa simplesmente ao inserir palavras‑chave sobre o tema. No entanto, observadores notaram que os rascunhos gerados pela IA pareciam carecer do texto regulatório específico exigido pelo Código de Regulamentações Federais (Code of Federal Regulations), destacando a lacuna atual entre as capacidades do modelo e a precisão jurídica necessária para uma lei aplicável.

Essa iniciativa não ocorre em um vácuo. Ela espelha o impulso do Departamento de Eficiência Governamental (DOGE) e de Elon Musk para automatizar fluxos de trabalho federais. Apresentações vazadas do DOGE já haviam sugerido usar IA para automatizar a redação de documentos de submissão, visando reduzir o envolvimento da força de trabalho federal na redação.

Justin Ubert, chefe de divisão da Administração Federal de Trânsito (Federal Transit Administration), sugeriu um futuro onde o envolvimento humano diminui ainda mais. Falando em um recente encontro, ele previu que os humanos eventualmente se relegariam a um papel de supervisão, monitorando "interações IA‑para‑IA" em vez de redigir ativamente o conteúdo.

Análise comparativa: elaboração de regras tradicional vs. assistida por IA

A tabela a seguir descreve as mudanças operacionais projetadas entre os métodos atuais e o fluxo de trabalho proposto integrado à IA:

Reações de especialistas e implicações futuras

A integração de Inteligência Artificial (Artificial Intelligence) na redação de leis vinculativas desafia o requisito tradicional do direito administrativo de que as regras federais sejam construídas com "tomada de decisão fundamentada". Especialistas jurídicos alertam que, embora a IA possa gerar textos que soem plausíveis, ela não possui a capacidade de engajar no raciocínio real necessário para justificar decisões políticas complexas.

Bridget Dooling, professora da Ohio State University, advertiu contra confundir volume de produção com qualidade regulatória. “Só porque essas ferramentas podem produzir muitas palavras não significa que essas palavras somem para uma decisão governamental de alta qualidade”, observou ela.

À medida que o DOT avança com essa iniciativa de "ponta de lança", o equilíbrio entre aproveitar a IA gerativa (Generative AI) para eficiência administrativa e manter os padrões rigorosos necessários para a segurança pública permanece uma área crítica de observação. O resultado desse experimento pode estabelecer um precedente sobre como o governo dos EUA adota tecnologia para redigir as regras que governam a vida cotidiana.