A recente declaração atribuída a Pete Hegseth, em que afirma que “We are pushing all of our chips in on artificial intelligence as a fighting force,” reflete uma mudança explícita nas prioridades do Departamento de Defesa dos Estados Unidos ao investir em sistemas de inteligência artificial como componentes centrais da capacidade militar (DELLINGER, 2025). A proposta de colocar o Google Gemini — um modelo de IA avançado desenvolvido por uma das maiores empresas de tecnologia do mundo — na linha de frente de modernização militar suscita debates complexos e multifacetados sobre eficácia operacional, riscos de autonomia, responsabilidade legal e governança estratégica. Este texto oferece uma análise técnica, ética e estratégica aprofundada sobre o anuncio, contextualizando as possíveis consequências para a segurança nacional, a doutrina militar e a diplomacia internacional.
Contexto do anúncio e posicionamento de Pete Hegseth
A declaração de Hegseth, segundo reportagem da Gizmodo, sinaliza que o Departamento de Defesa está disposto a concentrar recursos e autoridade operacional em torno de plataformas de inteligência artificial com capacidades avançadas (DELLINGER, 2025). Historicamente, a incorporação de novas tecnologias ao aparato militar — desde a artilharia de precisão até os sistemas de comando e controle digital — gerou transformações doutrinárias graduais. O que diferencia a presente fase é a natureza adaptativa e potencialmente autônoma de sistemas baseados em aprendizado de máquina, que podem tomar decisões em escalas de tempo e complexidade que superam o processamento humano direto.
A retórica de “apostar todas as fichas” enfatiza a urgência política por domínio tecnológico, mas também levanta questões sobre testes, validação e a garantia de que sistemas como o Google Gemini operem sob regras claras que preservem o controle humano em decisões críticas.
O que é o Google Gemini e por que ele interessa ao setor de defesa
Google Gemini é uma família de modelos de inteligência artificial multimodal desenvolvida para compreensão e geração de texto, imagens e outras formas de dados. Sua arquitetura avançada e capacidade de integrar informações heterogêneas o tornam atrativo para funções militares que envolvem fusão de sensores, análise de imagem, inteligência de sinais e suporte à decisão em tempo real. A aplicabilidade do Gemini ao contexto de defesa inclui, entre outras possibilidades:
– Processamento e interpretação de grandes volumes de dados de sensores para identificação rápida de alvos e eventos.
– Suporte a planejamento tático e simulações de cenários com análise probabilística.
– Assistência em operações de logística e manutenção preditiva por meio de monitoramento em tempo real.
– Capacidades de tradução automática e análise de comunicação para inteligência multilíngue.
Essas aplicações são potenciais vetores de vantagem operacional, mas sua implementação exige mecanismos robustos de verificação, certificação e integração com sistemas de comando humano.
Implicações operacionais: eficácia, confiabilidade e integração com comando humano
A adoção de modelos como o Google Gemini no ambiente operacional militar deve considerar três dimensões essenciais: eficácia (performance em condições reais), confiabilidade (robustez contra falhas e adversidades) e integração com estruturas de comando humano.
Desempenho em campo
Modelos de IA treinados em ambientes civis ou laboratoriais frequentemente enfrentam degradação de performance em cenários de guerra caracterizados por ruído, adversarialidade e dados incompletos. A eficácia operacional requer testes extensivos que reproduzam a complexidade do teatro de operações, inclusive sob condições de ataque cibernético, spoofing de sensores e informações contraditórias.
Confiabilidade e segurança
A robustez do modelo frente a entradas adversariais é crítica. Sistemas que orientam decisões de emprego de força devem ter garantias técnicas de comportamento previsível e mecanismos de fallback claros. A dependência de modelos proprietários de terceiros também impõe desafios de segurança: a integração com software e hardware de empresas privadas exige auditorias de código, garantias de integridade e contratos que assegurem continuidade de suporte e atualização sem vulnerabilidades introduzidas por terceiros.
Integração humano-máquina
Para mitigar riscos errôneos de decisão autônoma, a governança operacional deve estabelecer normas de “human-in-the-loop” ou “human-on-the-loop” conforme o nível de risco associado à decisão. Isso implica interfaces claras, latência aceitável para intervenção humana e sistemas de explicabilidade que permitam operadores entender por que o modelo recomenda uma ação.
Questões éticas, legais e de responsabilidade
A transição de suporte de decisão para formas de comando autônomo levanta dilemas éticos e jurídicos profundos. Entre as principais preocupações estão:
Responsabilidade em caso de danos
Quando um sistema baseado em IA comete um erro que resulta em danos colaterais ou violação do direito internacional humanitário, determinar responsabilidade (operador, comandante, desenvolvedor ou fornecedora como Google) é complexo. A cadeia de decisão híbrida entre humanos e algoritmos exige estruturas legais que atribuam responsabilidades de maneira transparente e justa.
Conformidade com o direito internacional humanitário (DIH)
Sistemas que auxiliam em identificação de alvos e em tomada de decisão letal devem garantir distinção entre combatentes e civis, proporcionalidade e precauções necessárias. Modelos de IA não possuem julgamento moral intrínseco; portanto, as regras de engajamento e as salvaguardas devem ser codificadas em parâmetros operacionais e supervisionadas por humanos treinados.
Transparência e explicabilidade
A exigência de explicabilidade de decisões algorítmicas é particularmente sensível em contextos militares. A opacidade de modelos de aprendizado profundo dificulta a verificação de conformidade legal e ética. Assim, é necessário combinar técnicas de explicação de IA com documentação rigorosa de treinamentos, conjuntos de dados e métricas de performance.
Consentimento público e supervisão democrática
O uso de IA em operações militares suscita preocupações de legitimidade democráticas e consentimento público, especialmente quando envolve parcerias com empresas de tecnologia com interesses comerciais. A supervisão parlamentar, auditorias independentes e relatórios públicos (na medida do possível sem comprometer segurança) são mecanismos necessários para manter prestígio e confiança pública.
Riscos técnicos e cibernéticos
A integração do Google Gemini como tecnologia central na defesa implica exposição a vetores de ataque específicos:
Vulnerabilidades de cadeia de suprimentos
Os modelos de IA dependem de pipelines complexos: dados de treinamento, modelos pré-treinados, infraestrutura de nuvem e hardware especializado. Cada componente pode ser comprometido. Garantir integridade da cadeia de suprimentos exige práticas de verificação criptográfica, validação cruzada de modelos e ambientes isolados para execução crítica.
Adversarial attacks e manipulação de sensores
Modelos de visão e processamento multimodal podem ser enganados por pequenas perturbações ou by design adversarial inputs. Em combate, isso pode se traduzir em identificação errada de alvos ou falhas de navegação. Testes de robustez e contramedidas são imprescindíveis.
Dependência e resiliência operacional
A centralização de capacidades em um único modelo ou fornecedor cria um ponto de falha sistêmico. Estratégias de redundância, interoperabilidade com múltiplos provedores e capacidade de operação degradada (graceful degradation) são essenciais para evitar colapso operacional em caso de comprometimento.
Impacto estratégico e geopolítico
A militarização de sistemas de IA avançados tem efeitos estratégicos que vão além do campo de batalha imediato:
Corrida por superioridade tecnológica
A adoção explícita de IA como “força de combate” incentiva rivais a acelerar programas semelhantes, aumentando a dinâmica de corrida tecnológica. Isso pode reduzir janelas de estabilidade estratégica e aumentar o risco de escalada inadvertida.
Dilema de transparência versus segredo
Estados que desenvolvem capacidades de IA militar enfrentam o dilema entre revelar informações para criar normas internacionais e manter segredo para preservar vantagem operacional. A ausência de arranjos multilaterais aumenta o risco de mal-entendidos e erros de cálculo.
Erosão de normas existentes
Se sistemas de IA assumirem papéis decisórios centrais, normas tradicionais de combate, comando e controle podem ser desafiadas. A diplomacia e regimes de controle de armas terão que adaptar-se para tratar de componentes não-letais e letalmente autônomos mediadas por software.
Governança, políticas e recomendações
Dada a magnitude das implicações, proponho um conjunto de recomendações estruturadas para adoção responsável de tecnologias como Google Gemini no âmbito militar:
1. Frameworks de certificação e validação
Estabelecer agências independentes de avaliação e certificação de modelos de IA para uso militar, responsáveis por testes sob cenários adversariais, métricas de explicabilidade e avaliações de riscos éticos e legais.
2. Regras claras de emprego e human-in-the-loop
Codificar, em regulamentos militares, níveis mínimos de envolvimento humano nas decisões de emprego de força, com tempos máximos de intervenção e protocolos de override.
3. Auditoria e registro de decisões
Implementar logs imutáveis de recomendações e decisões do sistema para permitir auditorias posteriores, análise de incidentes e responsabilização.
4. Transparência com limites de segurança
Divulgar, quando possível, princípios de uso e resultados agregados de testes públicos para fortalecer a governança democrática, sem comprometer detalhes sensíveis de operação.
5. Diversificação de fornecedores e redundância
Evitar dependência monopólica por meio de arquiteturas interopáveis e estratégias de redundância que permitam substituição de componentes críticos sem perda operacional.
6. Cooperação internacional e normas
Promover diálogos bilaterais e multilaterais para estabelecer normas e limites sobre o uso de IA militar, buscando acordos sobre níveis de autonomia letal e mecanismos de verificação.
7. Investimento em pesquisa de segurança de IA
Financiar pesquisas específicas em robustez, explicabilidade, defesa contra ataques adversariais e sistemas híbridos de controle humano/IA.
Aspectos práticos da colaboração entre setor privado e defesa
A aliança entre governos e empresas de tecnologia é estratégica, mas requer contratos, cláusulas de compliance e mecanismos contratuais que protejam tanto a segurança nacional quanto os direitos civis. Pontos práticos incluem:
Cláusulas de auditoria e acesso
Contratos devem garantir ao contratante (estado) direitos de auditoria técnica, revisão de código e acesso a logs essenciais para conformidade operacional e forense.
Proteção de propriedade intelectual e confidencialidade
Balancear proteções de IP com a necessidade de transparência regulatória e auditoria é um desafio contratual que requer soluções de escrow, sandboxing e modelos de auditoria que preservem segredos comerciais sem abrir mão de supervisão.
Fluxos de atualização segura
Políticas para atualização de modelos e correções devem prever procedimentos de teste e aprovação para evitar introdução de regressões ou vulnerabilidades em ambientes de produção.
Possíveis cenários e linhas do tempo
A adoção de IA em funções centrais pode seguir diferentes trajectórias, dependendo de decisões políticas, disponibilidade tecnológica e resposta internacional:
Curto prazo (1-3 anos)
Integração de Gemini em sistemas de suporte à decisão, logística e análise de inteligência, com forte supervisão humana e testes controlados (DELLINGER, 2025).
Médio prazo (3-7 anos)
Automação ampliada de funções de rotina e emergentes capacidades de tomada de decisão tática assistida, acompanhado por debates legais e normativos intensificados.
Longo prazo (7+ anos)
Se a tecnologia demonstrar robustez e as normas aceitarem maior autonomia, podem surgir sistemas com capacidades de atuação automatizada em domínios específicos, exigindo acordos internacionais e revisões de doutrina.
Conclusão
A decisão de priorizar sistemas como o Google Gemini no aparato militar norte-americano representa um ponto de inflexão na relação entre inteligência artificial e guerra. Conforme reportado por Dellinger, a postura adotada por líderes como Pete Hegseth indica um compromisso agressivo com tecnologias que prometem vantagem operacional, mas que também acarretam riscos consideráveis (DELLINGER, 2025). A preservação do controle humano, a construção de mecanismos de certificação, a mitigação de vulnerabilidades cibernéticas e o desenvolvimento de normas internacionais são passos imprescindíveis para que a integração da IA ocorra de maneira responsável e legítima.
Recomenda-se que formuladores de políticas, lideranças militares e a sociedade civil trabalhem conjuntamente para criar um arcabouço regulatório robusto, que permita ao mesmo tempo inovação tecnológica e salvaguardas éticas e jurídicas. Ignorar esses elementos pode transformar uma vantagem potencial em fonte de incerteza estratégica com consequências graves para a segurança global.
Citação direta e tradução
A declaração que originou este debate foi citada na reportagem: “We are pushing all of our chips in on artificial intelligence as a fighting force,” Hegseth said (DELLINGER, 2025). Em português: “Estamos apostando todas as nossas fichas na inteligência artificial como força de combate” (DELLINGER, 2025).
Referência à reportagem conforme ABNT (no corpo)
(DELLINGER, 2025)
Fonte: Gizmodo.com. Reportagem de AJ Dellinger. Pete Hegseth Chooses Google Gemini to Lead the First Front in the ‘Future of American Warfare’. 2025-12-09T22:30:02Z. Disponível em: https://gizmodo.com/pete-hegseth-chooses-google-gemini-to-lead-the-first-front-in-the-future-of-american-warfare-2000697458. Acesso em: 2025-12-09T22:30:02Z.
