Automação de código por IA ameaça vigilância estatal, diz especialista
Da criptografia à exploração de falhas
Matthew Green sustenta que a inteligência artificial pode tornar o software seguro demais para as capacidades atuais de vigilância estatal. A preocupação não é apenas que agências de segurança pública e inteligência dos Estados Unidos percam acesso a comunicações criptografadas, mas que essa perda de capacidade aumente a pressão por mecanismos deliberados de acesso excepcional, enfraquecendo a segurança de sistemas usados por todos.
O autor reconstrói a transição que levou ao debate sobre “going dark”. No início dos anos 2000, a vigilância dependia sobretudo de escutas telefônicas. Com a popularização dos smartphones, os aparelhos passaram a armazenar grandes volumes de dados, mas a criptografia de armazenamento adotada pela Apple em 2010, seguida pelo Android, reduziu esse acesso. A Apple também implantou criptografia de ponta a ponta nas mensagens do iPhone em 2011, e o WhatsApp adotou esse padrão para mensagens e chamadas até 2016, quando já reunia quase 1 bilhão de usuários.
O FBI reagiu em 2014 com a iniciativa “Going Dark”, que buscava discutir o que provedores poderiam fazer - ou ser obrigados a fazer - para tornar as comunicações legíveis às autoridades. Em 2016, no caso do iPhone bloqueado de um atirador, a agência tentou obrigar a Apple a fornecer acesso; a empresa recusou. O impasse terminou quando uma companhia externa afirmou que poderia invadir o aparelho. Segundo Green, esse episódio resumiu a disputa: embora autoridades continuassem defendendo “backdoors”, a possibilidade de comprar ferramentas como GrayKey e Pegasus reduziu a urgência política, enquanto Apple e Google corrigiam vulnerabilidades e pesquisadores ofensivos mantinham vantagem.
A virada da caça a vulnerabilidades
Green aponta o anúncio, em abril de 2026, do modelo Mythos, da Anthropic, como um marco recente. O modelo teria demonstrado habilidade incomum para encontrar vulnerabilidades, levando o governo dos EUA a restringir temporariamente sua exportação para agências americanas e fornecedores confiáveis. A medida, porém, não impediu a disseminação da capacidade: OpenAI e os laboratórios chineses de modelos com pesos abertos Z.ai e Moonshot também teriam apresentado resultados semelhantes, incluindo a descoberta de vulnerabilidades graves.
Para o autor, a vantagem inicial dos atacantes pode se inverter. Defensores estão usando IA para localizar e corrigir décadas de falhas acumuladas, reconstruindo cadeias de integração contínua para examinar vulnerabilidades antes da revisão humana. Green não afirma que todos os bugs serão encontrados - considera isso provavelmente impossível -, mas avalia que o número de falhas úteis pode atingir um teto em breve. Por isso, grandes programas e dispositivos bem mantidos poderiam ficar sem vulnerabilidades exploráveis remotamente nos próximos dois anos.
Pressão por “backdoors”
Essa perspectiva, na avaliação de Green, agravaria a demanda por acesso excepcional. Com menos falhas disponíveis para compra ou exploração, autoridades poderiam pressionar empresas a redesenhar sistemas para incorporar backdoors intencionais. O autor lembra que especialistas já alertaram que essas portas podem ser abusadas pelos mesmos adversários dos quais deveriam proteger a população.
Ele teme que tais mecanismos enfraqueçam principalmente os países que os exigirem, permitindo que adversários estrangeiros ataquem suas próprias comunicações e incentivando governos não americanos a abandonar software dos EUA. Green admite não ter uma estratégia para evitar esse cenário e conclui apenas que será necessário esperar que as decisões tomadas sejam corretas, não por conveniência, mas porque são justificadas.