A transparência das empresas de IA caiu forte em 2025: a nota média foi de 58 para 40 pontos, em uma escala de 0 a 100. 📉🤖 O dado vem de um índice conduzido por Stanford, Berkeley, Princeton e MIT. 🧵

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Antes de tudo: o índice não avalia se uma IA é “boa” ou “inteligente”. Ele mede outra coisa: quanto a empresa explica publicamente sobre como cria, oferece e acompanha seus modelos.

São 15 áreas observadas, em 3 etapas: 1) antes do treinamento, como origem dos dados e poder computacional; 2) características do modelo; 3) depois do lançamento, como distribuição, uso, riscos e monitoramento.

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A piora veio sobretudo em três pontos: menos informações sobre os dados de treinamento, menos detalhes sobre a computação usada e menos divulgação sobre impactos e problemas após o lançamento.

Na prática, isso dificulta a vida de empresas, escolas e órgãos públicos que adotam IA. Sem saber de onde vieram os dados ou como falhas são monitoradas, fica mais difícil avaliar vieses, privacidade e riscos.

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A IBM foi a exceção: marcou 95 pontos. No outro extremo, xAI e Midjourney tiveram 14. Amazon, Anthropic, Google, Meta e OpenAI ficaram no grupo intermediário — longe de uma divulgação completa.

Um detalhe importante: “modelo aberto” não é sinônimo de transparência. Abrir código ou pesos não explica automaticamente quais dados foram usados, quanta energia foi consumida ou como danos no mundo real são acompanhados.

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Empresas que seguem o código de práticas da Lei de IA da União Europeia tendem a pontuar melhor. A lição é simples: inovação precisa de informação verificável. Sem ela, usuários e reguladores ficam no escuro — justamente quando a IA ganha mais espaço.