GPT-6 Astra

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IAs chinesas usaram dados do GPT-6 Astra para treinar modelos

Os laboratórios chineses DeepSeek e Moonshot AI recorreram a respostas do GPT-6 Astra, modelo avançado da OpenAI, para treinar suas versões mais recentes, segundo reportagem do The Information.

A prática, chamada destilação, ajuda a reproduzir capacidades de modelos de inteligência artificial (IA) com menos recursos computacionais. O uso de sistemas proprietários por concorrentes, porém, é alvo de críticas de empresas americanas em meio à disputa tecnológica entre Estados Unidos e China.

O modelo Kimi K3.1 Pro e o V4.1-Flash 1017, da DeepSeek, foram apontados como beneficiários de dados do GPT-6 Astra em reportagem recente. – Imagem: mundissima/Shutterstock

Modelos chineses recorreram ao GPT-6 Astra

Segundo pessoas com conhecimento direto do assunto ouvidas pelo The Information, a Moonshot AI usou respostas do Astra durante o desenvolvimento do Kimi K3.1 Pro, lançado na semana passada. Já o V4.1-Flash 1017, atualização do modelo V4.1-Flash da DeepSeek lançada em 17 de outubro, também se beneficiou da técnica.

A destilação consiste em usar as respostas de um modelo para treinar outro. OpenAI e Anthropic aplicam o método no desenvolvimento de versões menores, mais rápidas e baratas de seus próprios sistemas. A controvérsia surge quando empresas externas tentam reproduzir capacidades de modelos proprietários sem autorização.

Para isso, os laboratórios podem tentar extrair etapas do raciocínio interno dos sistemas, informações que os desenvolvedores não disponibilizam deliberadamente. A coleta de dados úteis para treinamento pode exigir mais de dez vezes o número de solicitações normalmente usado, segundo fontes ouvidas pela publicação, além de múltiplas contas para evitar mecanismos de detecção.

A destilação não explica sozinha o avanço dos modelos chineses. Restrições americanas à exportação de chips avançados e limitações de recursos também levaram empresas como a DeepSeek a buscar formas de desenvolver e operar sistemas com menos capacidade computacional.

Anthropic reforçou proteções contra a destilação

Até recentemente, os modelos Claude, da Anthropic, eram os principais alvos desse tipo de atividade entre laboratórios chineses, segundo o The Information. A publicação atribui a mudança em direção ao Astra, em parte, ao reforço das defesas da Anthropic nos últimos meses.

No início de outubro, a empresa informou que novas medidas reduziram entre 90% e 99% os dados coletados em ataques de destilação. As proteções dificultam a extração do raciocínio interno do Claude por redes de intermediários, cujo uso viola as políticas da companhia. Tentativas repetidas também podem resultar em limites de acesso mais rígidos e banimentos.

A Anthropic informou em documentos relacionados à sua planejada oferta pública inicial de ações que clientes que violaram seus termos representaram cerca de 5% a 7% da receita nos primeiros nove meses de 2026. Um operador de redes de intermediários na China estimou que os clientes desse tipo de serviço contribuíram com aproximadamente US$ 10 milhões mensais para a receita da empresa.

Celular com Moonshot AI aberto; ao fundo, monitor exibe ilustração de cérebro em silhueta de cabeça humana
A OpenAI afirmou ter identificado uma campanha coordenada de destilação iniciada em julho e ligada a indivíduos associados à Moonshot AI. – Imagem: gguy/Shutterstock

OpenAI associou campanha a pessoas ligadas à Moonshot

No fim de setembro, a OpenAI afirmou ter identificado e interrompido uma campanha coordenada de destilação iniciada em julho, que associou a indivíduos ligados à Moonshot AI. Segundo a empresa, os envolvidos tentaram extrair o raciocínio protegido de seus modelos por meio de interações que tornavam esse conteúdo acessível.

Um porta-voz da OpenAI disse ao The Information que a companhia leva o problema muito a sério e continua aprimorando suas defesas. A empresa não estimou o impacto da destilação em sua receita.

A Moonshot não comentou a reportagem, e a DeepSeek não respondeu ao pedido de posicionamento. As duas empresas não responderam publicamente às alegações citadas na publicação.

O The Information também relatou que o presidente-executivo da DeepSeek, Liang Wenfeng, inicialmente resistia a recorrer à destilação no desenvolvimento da geração V4. Segundo duas fontes com conhecimento do processo, ele acabou cedendo à pressão competitiva após o avanço dos modelos GLM, da concorrente chinesa Z.ai, que também teriam sido desenvolvidos com a técnica.

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Inteligência artificial quebra código nazista da Segunda Guerra que desafiava cientistas desde 2005

Sistemas de inteligência artificial da OpenAI e da Anthropic conseguiram decifrar mensagens codificadas por máquinas Enigma que permaneciam sem solução havia anos. Os trabalhos envolveram o GPT-6 Astra e o Claude Opus 5.

Os resultados chamam atenção porque a Enigma foi usada pela Alemanha nazista durante a Segunda Guerra Mundial e ficou ligada aos esforços de Alan Turing e outros criptanalistas para quebrar seus códigos. Segundo Frode Weierud, ainda há sete mensagens sem solução.

O uso de assinaturas e nomes de oficiais serviu como pista fundamental para o Claude Opus 5 desbloquear mensagens criptografadas. Imagem: Ahyan Stock Studios/Shutterstock

Astra encontrou uma mensagem de 2005

O desenvolvedor Carter Leffen pediu ao Astra que procurasse em uma base de dados uma mensagem da Enigma ainda não decifrada. O modelo pesquisou arquivos, examinou pistas históricas e montou um simulador da máquina para tentar reconstruir o texto original.

A mensagem estava sem solução desde 2005. Depois de dois dias, o Astra chegou a uma resposta. Leffen também usou o modelo para criar um site interativo sobre o problema.

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A solução foi analisada por Frode Weierud, engenheiro elétrico aposentado e pesquisador de criptologia que mantém o site Crypto Cellar. Ele validou o resultado e ficou “admirado” com o trabalho.

Os registros do Astra trouxeram ainda uma questão em aberto. O modelo mencionou mensagens de uma “coleção particular” que não fazem parte do banco de dados de Weierud. O pesquisador não sabe se o sistema teve acesso a esse material. Ele especula que os documentos possam ter sido compartilhados por outro pesquisador na internet ou estar disponíveis nos arquivos públicos do governo alemão.

“GPT-6 Astra está se comportando como um criptanalista e pesquisador de arquivos muito profissional”, escreveu Weierud. Para ele, o que o modelo fez em dois dias exigiria semanas ou meses de trabalho humano.

Claude Opus 5 resolve outro código

Em 21 de setembro, o criptanalista Jack Willis procurou Weierud para contar que havia usado o Claude Opus 5 na tentativa de decifrar outra mensagem da Enigma.

O processo foi diferente. Willis forneceu ao modelo orientações mais específicas, incluindo uma pista baseada no nome conhecido de um oficial. Com essa informação, o Claude conseguiu chegar ao texto da mensagem.

Os dois episódios envolveram estratégias distintas:

  • Astra encontrou uma mensagem que resistia desde 2005;
  • o modelo pesquisou arquivos e pistas históricas;
  • Astra construiu um simulador da máquina Enigma;
  • Claude recebeu orientação mais detalhada de um criptanalista;
  • sete mensagens continuam sem solução conhecida.
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O modelo Astra criou por conta própria um simulador da máquina Enigma para conseguir decodificar a mensagem recebida. – Imagem: Reprodução/OpenAI

Ainda há códigos a decifrar

Weierud afirma que existem sete mensagens da Enigma ainda não quebradas. Há também uma oitava cujo texto original é conhecido, mas cujo código continua sem solução.

As duas descobertas reduzem o número de mensagens históricas que ainda resistem à decifração. Com novos recursos de IA sendo aplicados a esse tipo de pesquisa, os registros restantes podem não permanecer sem resposta por muito tempo.

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GPT-6 Astra faz tarefas complexas e já preocupa analistas

A inteligência artificial avança em ritmo acelerado, enquanto especialistas e autoridades alertam para os riscos de modelos cada vez mais poderosos. O receio é que esses sistemas cheguem a um ponto em que acompanhar ou limitar suas ações se torne cada vez mais difícil.

Para o The Guardian, o lançamento do GPT-6 Astra, da OpenAI, colocou essa discussão no centro das atenções. A empresa afirma ter alcançado a inteligência artificial geral (IAG), mas incidentes recentes e a dificuldade de monitorar o raciocínio do modelo levantam dúvidas sobre os limites do controle humano.

Com a promessa de superar humanos na maioria dos trabalhos intelectuais, o GPT-6 Astra levanta dúvidas sobre os limites da automação. – Imagem: wutianzeri/Shutterstock

Até onde a IA pode avançar?

Robert Trager, diretor da Oxford Martin AI Governance Initiative, comparou o momento atual a uma descida por corredeiras, sem saber se existe uma cachoeira adiante. A preocupação é que sistemas de IA possam chegar à chamada melhoria recursiva, passando a aprimorar suas próprias capacidades.

Estamos atravessando as corredeiras e realmente esperamos que não haja algum tipo de queda à nossa frente, mas não sabemos.

Robert Trager, diretor da Oxford Martin AI Governance Initiative, ao The Guardian.

O alerta ganhou força após relatos de que agentes de IA teriam reutilizado um site alemão como fórum para compartilhar estratégias destinadas a burlar tarefas. Antes disso, uma rede de agentes da OpenAI havia hackeado o Hugging Face, plataforma de software usada por desenvolvedores de IA.

Nos Estados Unidos, o senador Bernie Sanders defendeu uma pausa imediata no desenvolvimento de sistemas avançados e uma proibição permanente da superinteligência. No Reino Unido, parlamentares discutem a adoção de mecanismos legais capazes de desligar sistemas em caso de perda de controle.

O que o GPT-6 Astra consegue fazer?

A OpenAI define IAG como sistemas autônomos capazes de superar humanos na maior parte dos trabalhos economicamente valiosos. Segundo a empresa, o Astra pode assumir tarefas que vão de projetos de circuitos e modelagem financeira à criação de videogames e elaboração de documentos jurídicos.

Entre as funções citadas estão:

  • Projetar placas de circuito;
  • Preencher declarações de impostos;
  • Criar videogames;
  • Fazer modelagem financeira;
  • Ajudar na elaboração de documentos jurídicos.

A capacidade de executar esse tipo de atividade também coloca empregos qualificados no centro da discussão. O Astra recebeu da OpenAI uma classificação “crítica” em capacidade de cibersegurança. Pela própria definição da empresa, isso significa que o modelo poderia invadir softwares em situações capazes de afetar sistemas militares, industriais ou a infraestrutura da OpenAI.

Ilustração de conceito de inteligência artificial (IA)
A menor monitorabilidade do Astra levanta dúvidas sobre a capacidade de identificar comportamentos indesejados. – Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital

O raciocínio ficou mais difícil de acompanhar

O problema não está apenas no que os modelos conseguem fazer. Também preocupa o quanto seus processos internos podem ser compreendidos. O Astra foi treinado para raciocinar de forma mais rápida e menos transparente, reduzindo a capacidade de acompanhar sua cadeia de pensamento.

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A OpenAI confirmou que o modelo apresenta uma queda significativa na monitorabilidade em relação às versões anteriores. Para Jakub Pachocki, cientista-chefe da empresa, “à medida que as capacidades dos modelos aumentam, o monitoramento fica mais desafiador”.

Pesquisadores de segurança temem que essa menor visibilidade dificulte a identificação de comportamentos indesejados, inclusive possíveis ações contra os próprios supervisores humanos.

O dilema dentro da OpenAI

Sam Altman reconheceu a tensão provocada pelo avanço da tecnologia. Após o incidente envolvendo o Hugging Face, o CEO da OpenAI classificou o episódio como um acidente legítimo de segurança de IA e uma falha de alinhamento.

Mesmo depois do episódio, Altman defendeu o lançamento do Astra. Segundo ele, colocar os sistemas em uso ajuda a sociedade a entender como a tecnologia está evoluindo e a se adaptar a ela.

“Um ciclo iterativo em que a sociedade e essa tecnologia evoluem juntas é o que levará à maior chance de acertarmos isso”, afirmou.

Altman também alertou para problemas de cibersegurança e citou riscos relacionados à biossegurança e a outros desafios que podem surgir nos próximos cinco anos. A questão, portanto, vai além do que a IA já consegue fazer: é saber se a capacidade humana de supervisioná-la conseguirá acompanhar esse avanço.

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GPT-6 Astra chega ao ChatGPT para transformar sua rotina no trabalho

A OpenAI lançou o GPT-6 Astra, novo modelo de inteligência artificial voltado a tarefas que envolvem uso de computadores, programação, pesquisa e análise de dados. Diferentemente de sistemas que apenas respondem a comandos, o Astra consegue interagir diretamente com sites e softwares para executar determinadas etapas.

Na prática, isso permite usar a IA em atividades como preencher formulários, atualizar cadastros, organizar informações, pesquisar na internet e trabalhar com documentos, planilhas e programas especializados.

Com novo suporte a contexto, o modelo preserva notas de depuração sem perder dados de histórico. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock

O que dá para fazer com o Astra?

O uso do computador é uma das áreas em que o modelo foi desenvolvido para atuar. A partir de uma instrução, ele pode navegar por páginas, preencher campos e interagir com diferentes elementos da tela.

Entre os exemplos apresentados estão a atualização de registros em sistemas de CRM, a organização de calendários e a realização de pesquisas online. O modelo também pode preparar resumos em editores de texto e trabalhar com informações encontradas durante a navegação.

A capacidade não se limita ao navegador. O Astra foi testado em softwares de engenharia e design, incluindo tarefas no KiCad e a geração de código CAD para objetos tridimensionais.

Documentos, sites e outros projetos

O modelo também pode combinar diferentes ferramentas durante uma mesma tarefa. Alguns exemplos incluem:

  • Apresentações: criar slides a partir de modelos e padrões fornecidos pelo usuário;
  • Planilhas e documentos: analisar dados, produzir gráficos e formatar arquivos;
  • Engenharia e design: gerar código CAD e trabalhar com projetos de placas de circuito;
  • Sites e jogos: criar páginas, aplicações e pequenos jogos a partir de instruções;
  • Modelagem 3D: trabalhar no Blender e transformar o resultado em uma cena explorável no Unreal Engine 5.

Em um teste citado pela OpenAI, o Astra modelou uma casa no Blender e a utilizou para criar uma cena no Unreal Engine 5.

Silas Alberti, vice-presidente sênior de pesquisa da Cognition, empresa responsável pelo Devin, afirmou que a integração do modelo melhorou tarefas envolvendo uso do computador, escrita e compreensão de código. Segundo ele, os vídeos produzidos durante os testes ficaram mais fáceis de acompanhar e os relatórios, mais claros e concisos.

Logomarca do ChatGPT em tela de celular colocado na frente de imagem de logomarca da OpenAI
A automação de rotinas digitais elimina a necessidade de executar cada clique manualmente. Imagem: One Artist/Shutterstock

Programação e pesquisa científica

Para quem trabalha com programação, o Astra pode executar tarefas no terminal, testar sistemas, instalar softwares e ajudar na investigação de problemas. No Codex, há ainda um recurso experimental para preservar informações entre diferentes janelas de contexto, o que pode ser útil em trabalhos mais longos.

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Na ciência, o modelo pode operar softwares especializados e lidar com dados de pesquisas. Entre os exemplos estão a análise da qualidade de sequenciamentos genéticos, a visualização de variações e a avaliação de evidências para orientar novas investigações.

O modelo também tenta lidar com tarefas que mudam ao longo da execução. Quando uma informação é necessária para decidir entre caminhos diferentes, pode pedir esclarecimentos. Em situações menos importantes, pode seguir com uma suposição razoável.

Para usar o Astra de forma eficiente, a orientação mais simples é especificar o objetivo, os materiais disponíveis e o resultado esperado. Quanto mais etapas dependerem de decisões específicas, mais importante é deixar essas condições claras.

A proposta, portanto, é menos a de uma IA que apenas responde a perguntas e mais a de uma ferramenta capaz de executar determinadas partes de um trabalho. O quanto isso reduz o esforço do usuário depende, na prática, do tipo de tarefa e das ferramentas envolvidas.

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