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Moonshot limita capacidades de seu modelo de IA mais avançado para evitar ataques hackers

A startup chinesa Moonshot AI anunciou que reduziu algumas das capacidades de seu mais novo modelo de inteligência artificial, o Kimi K3.1 Pro. A decisão foi tomada em meio a preocupações crescentes sobre o uso da IA para tornar ataques hackers mais sofisticados e baratos.

Com sede em Pequim, a empresa descreve a ferramenta como o seu modelo aberto mais avançado até o momento. Por essa configuração, ela permite que desenvolvedores externos executem e modifiquem a IA em seus próprios sistemas.

 Modelo não perdeu capacidades gerais

  • Para limitar o uso indevido da ferramenta, a Moonshot removeu dados relacionados a ciberataques do corpo de treinamento e dos ambientes de aprendizado por reforço usados no desenvolvimento do modelo.
  • Segundo a empresa, essa decisão impede usos indevidos, ao mesmo tempo em que protege as habilidades gerais de programação.
  • Os efeitos dessa filtragem foram medidos por um benchmark interno de cibersegurança: o K3.1 Pro obteve 81,0% no teste, contra 90,5% de uma versão equivalente sem as medidas de redução de risco.
  • O teste consistia em encontrar e explorar vulnerabilidades de software em ambiente controlado.
  • A Moonshot afirma que o resultado demonstra que a filtragem reduziu o desempenho ofensivo do modelo, embora ele ainda supere seu antecessor.
  • Os resultados não foram verificados de forma independente.

 Os desafios da IA aberta

Apesar da medida, a empresa chinesa reconhece que modelos abertos apresentam desafios específicos de controle. Ao contrário de sistemas fechados, como os da OpenAI e Anthropic, uma vez que os arquivos são amplamente distribuídos, o desenvolvedor original passa a ter menos capacidade de restringir o acesso, monitorar o uso ou atualizar as salvaguardas do que teria com um serviço hospedado centralmente.

A Moonshot argumenta, por outro lado, que modelos abertos podem contribuir para a segurança digital ao permitir que mais organizações inspecionem e protejam seus próprios softwares, incluindo sistemas mais antigos que recebem pouca atenção.

A preocupação com o uso de IA em ataques cibernéticos ganhou contornos regulatórios recentes. Na semana passada, a China propôs controles de exportação que proibiriam o envio ao exterior de tecnologias de geração de malware baseadas em IA, além de restringir ferramentas de descoberta de vulnerabilidades assistidas por inteligência artificial.

As medidas citam o risco de que tais capacidades sejam usadas contra infraestrutura crítica, sistemas de defesa industrial e governamentais, ou para contornar proteções de segurança.

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IA tentou reservar uma aula e acabou hackeando a academia

A inteligência artificial entrou em uma disputa por vaga em uma academia e acabou hackeando o sistema de reservas. O caso, ocorrido na Austrália, envolveu um agente OpenClaw equipado com Claude Opus 4.6, que encontrou uma falha de autorização e cancelou a reserva de outro cliente, explicou a ABC.

O episódio chama atenção porque mostra como agentes de IA podem encontrar vulnerabilidades para cumprir uma tarefa. Mais do que uma história curiosa sobre uma aula concorrida, o caso levanta dúvidas sobre os riscos de sistemas cada vez mais autônomos.

O caso mostra por que agentes de IA precisam de limites claros quando recebem autonomia para agir em sistemas. – Imagem: sdecoret / Shutterstock

IA encontrou uma brecha no sistema

Andrew Bird, desenvolvedor de software e usuário do OpenClaw, havia treinado o agente para realizar tarefas como marcar compromissos. Ele queria garantir uma vaga em uma popular aula de exercícios pela manhã, mas frequentemente ficava na lista de espera.

Ao pedir ajuda ao agente, Bird conseguiu inicialmente apenas a quarta posição. Depois, a IA informou que havia encontrado uma maneira de reservar vagas antecipadamente, meses antes de as aulas serem abertas para inscrição.

Bird perguntou se o sistema poderia colocá-lo mais perto do topo da lista. Foi quando o agente encontrou uma vulnerabilidade na parte de autorização do software de reservas.

O resultado foi inesperado: a IA conseguiu cancelar a reserva do primeiro colocado e, assim, Bird passou da quarta para a terceira posição.

  • O agente identificou uma falha nas autorizações;
  • conseguiu cancelar a reserva de outro cliente;
  • informou ao usuário o que havia feito;
  • não conseguiu restaurar a reserva cancelada;
  • ajudou a preparar uma denúncia da vulnerabilidade.

“A API não tem nenhuma verificação de autorização para cancelar reservas de outras pessoas”, informou o agente, segundo os registros da conversa divulgados pela ABC.

O usuário percebeu que a situação passou do limite

Bird ficou assustado ao perceber que seu agente havia invadido o sistema da academia. Ele pediu que a IA desfizesse a alteração, mas recebeu uma resposta negativa: não era possível recolocar o cliente na posição anterior.

A saída foi pedir ao agente que preparasse um e-mail de divulgação responsável da falha. Segundo Bird, a mensagem explicava o problema, sugeria correções e comparava as operações vulneráveis com aquelas que aplicavam corretamente as regras de autorização.

O caso ganhou ainda mais atenção porque o agente utilizava o Claude Opus 4.6, lançado em fevereiro. Isso sugere que a capacidade de encontrar vulnerabilidades não está limitada a modelos mais recentes.

Tel de boas vindas do Claude Opus 4.6
Se uma IA pode encontrar atalhos para uma vaga na academia, imagine o desafio em reservas de shows e passagens. Imagem: Robert Way/Shutterstock

Uma prévia de um problema maior?

A história também provocou piadas no Vale do Silício. O sócio da Andreessen Horowitz, Christian Keil, comentou: “Isso é simplesmente terrível. Alguém sabe se funciona para horários de saída no golfe?”

Leia mais:

Por trás das brincadeiras, existe uma preocupação concreta. Se agentes de IA forem usados por milhões de pessoas para agir em seu nome, poderão tentar resolver problemas cotidianos de maneiras inesperadas.

Reservas de academias, passagens aéreas, ingressos para shows e outros serviços podem virar novos alvos de agentes determinados a cumprir o que seus usuários pediram.

O caso australiano pode ser mais do que uma anedota sobre uma vaga em uma aula: é um exemplo de como uma IA pode interpretar uma tarefa de maneira muito mais agressiva do que seu usuário imaginava.

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