Revisão de Desclassificação por Aprendizagem Automática — a Triagem por IA de Telegramas Diplomáticos do Departamento de Estado dos EUA

A Ordem Executiva 13526 exige que as agências do governo dos EUA revejam os registos classificados para desclassificação automática assim que estes completem 25 anos, e o volume de telegramas diplomáticos do Departamento de Estado cresceu cerca de seis vezes desde a década de 1990, tornando a revisão manual integral cada vez mais insustentável.

A partir de outubro de 2022, a Divisão de Desclassificação, o Bureau de Gestão de Recursos de Informação e o Center for Analytics propuseram-se treinar um modelo de aprendizagem automática supervisionada em decisões de desclassificação humanas anteriores, para triar telegramas em categorias de 'desclassificar com confiança', 'manter classificado com confiança' e 'necessita de revisão humana', reduzindo o volume que exige revisão manual completa.

O modelo foi treinado com decisões de desclassificação humanas relativas a telegramas de 1995-1997. Após um projeto-piloto bem-sucedido, foi elevado a Programa de pleno direito em 2023 e aplicado à coorte de 1998, com 121.536 telegramas, produzindo uma pontuação de confiança e uma categoria para cada telegrama.

O modelo decidiu com confiança mais de 72.000 telegramas (cerca de 60% da coorte) em 20 a 30 minutos de tempo de computação cada, contra cerca de um ano de revisão manual anteriormente. O Departamento de Estado reporta uma concordância de 97-99% com os revisores humanos no conjunto de validação; um relato independente da American Historical Association apresenta valores mais detalhados — 99,29% de exatidão nas decisões de desclassificação face a 81,43% nas decisões de retenção — e um custo de desenvolvimento de cerca de 400.000 dólares. Cerca de 39% dos telegramas (47.218 de 121.536) ainda exigiram revisão manual humana porque o modelo não conseguiu classificá-los com confiança.

O Departamento descreve o modelo como deliberadamente 'sobreprotetor', errando no sentido de reter informação quando há incerteza, e alerta contra a generalização dos resultados a outros tipos de registos sem novo treino; projetos-piloto separados para pesquisa assistida por IA no âmbito da FOIA continuam em fase inicial de testes, sem implementação total.