Empresas de tecnologia propõem regra única para impedir treinamento de inteligência artificial

a man and a woman standing in front of a robot — Natalia Dziubek / Unsplash

OpenAI, Google, Microsoft e Anthropic apresentaram uma proposta conjunta para permitir que sites web se oponham ao uso de seus conteúdos no treinamento de modelos de inteligência artificial.

A iniciativa consiste na inserção de um sinal único no arquivo robots.txt, chamado de Sinal de Preferência de Treinamento Legível por Máquina. Essa regra visa substituir a necessidade de instruções diferentes para cada fornecedor, facilitando a gestão de dados para editores, empresas de comércio eletrônico e organizações que publicam pesquisas e documentações proprietárias.

A proposta foi apresentada como um rascunho técnico ao IETF em 30 de outubro de 2026 por Kevin Kelley, da Anthropic, dentro do grupo de trabalho de Preferências de IA. O documento ainda não é um padrão definitivamente aprovado e as quatro empresas anunciaram prazos e compromissos de implementação distintos.

O novo sinal, identificado pela etiqueta __usage_ai-training, foca especificamente no treinamento de modelos generativos. Ele não impede automaticamente que as páginas sejam lidas por motores de busca ou utilizadas para formular respostas de IA. O token expressa uma preferência de uso e não uma ordem para interromper o rastreador, permitindo que motores de busca continuem a indexar as páginas.

Microsoft e Google adotam abordagens diferentes quanto ao uso de conteúdos para gerar respostas. A Microsoft introduziu controles separados, distinguindo o treinamento da fundamentação. Para a fundamentação, que decide se serviços como Bing, Copilot e Microsoft 365 podem usar a página para alimentar respostas, a empresa oferece três opções: Permitir, Desativar Estendido ou Desativar. Essas escolhas de fundamentação são feitas via metatags ou cabeçalhos HTTP, e não pelo sinal do robots.txt.

Já o Google vincula a nova preferência a um controle já utilizado para algumas funções do Gemini. A diferença entre as abordagens impacta a visibilidade das marcas nas respostas geradas. A Microsoft prevê prazos de implementação para 2027. A empresa ressalta que bloquear a fundamentação pode reduzir a presença dos conteúdos em experiências de IA, sem que haja uma compensação econômica automática.