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A Receita Federal levou à OCDE uma ideia que parece contraditória, mas pode mudar a inteligência fiscal: usar IA sem reunir os dados sensíveis em um só lugar. 🇧🇷🤖🧵
Em 20 de outubro, mais de 130 pessoas de administrações tributárias e organismos internacionais se conectaram para discutir PETs: tecnologias de preservação de privacidade.
O ponto central foi o aprendizado federado. Em vez de enviar bases originais para um servidor central, cada instituição treina localmente um modelo de IA e compartilha apenas os aprendizados necessários.
Na prática, é como várias equipes resolverem partes de um quebra-cabeça sem entregar umas às outras as peças que têm na mesa. O modelo evolui coletivamente; os dados brutos permanecem protegidos.
A Receita afirma estar desenvolvendo aplicação pioneira dessa técnica na inteligência fiscal. Pedro Augusto Frantz, do Centro de Excelência em IA, apresentou o trabalho brasileiro no encontro do ITTI.
A discussão reuniu a OCDE, a administração tributária da Estônia, o Serpro e pesquisadores da Unicamp. O professor Luiz Fernando Bittencourt apresentou os fundamentos das PETs e do aprendizado federado.
Ainda é um campo exploratório para fiscos no mundo. O desafio não é só fazer a IA funcionar: é garantir segurança, transparência, auditoria e limites claros para que eficiência não vire vigilância excessiva.
Com a co-liderança do ITTI ao lado de Luxemburgo, o Brasil ganha espaço no debate sobre IA e governança de dados. A pergunta agora é decisiva: a tecnologia conseguirá ampliar a inteligência pública sem sacrificar a privacidade?
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