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ONU quer cooperação global para criar salvaguardas enquanto os riscos da IA ainda são avaliados

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Governos não deveriam esperar que todos os riscos da inteligência artificial sejam completamente compreendidos para começar a criar salvaguardas, defende a ONU. O alerta está no primeiro relatório temático do painel científico internacional criado pela organização para avaliar os riscos e as oportunidades da tecnologia.

O documento chama a atenção para ameaças que podem ser catastróficas ou irreversíveis. A discussão ocorre durante a Assembleia Geral da ONU, enquanto Estados Unidos e China se preparam para conversar sobre inteligência artificial.

Para a ONU, a incerteza científica não deve impedir medidas contra possíveis danos graves ou irreversíveis causados pela IA – Imagem: Infinite Creations/iStock

O princípio da precaução

Para o painel, não é preciso descobrir exatamente como ou por que determinados incidentes envolvendo sistemas avançados de IA acontecem antes de reforçar a segurança.

A recomendação recorre ao princípio da precaução. A ideia é que a incerteza científica, por si só, não deve impedir medidas contra possíveis danos graves ou irreversíveis. O conceito foi incorporado à Declaração do Rio sobre Meio Ambiente e Desenvolvimento, de 1992, e passou a influenciar políticas ambientais e de saúde pública.

O relatório considera esse princípio particularmente importante diante da possibilidade de perda de controle sobre sistemas de IA. Entre os pontos destacados estão:

  • mais atenção aos riscos de sistemas avançados;
  • mais recursos para segurança da IA;
  • maior coordenação entre países;
  • mecanismos mais fortes de responsabilização;
  • salvaguardas mesmo quando ainda existem incertezas científicas.

O texto também menciona incidentes envolvendo empresas como OpenAI, Anthropic, Google e Meta, incluindo ataques a alvos reais e grupos de agentes assumindo o controle de fóruns de mensagens.

Como a ONU pretende agir

O painel científico é parte de uma estrutura montada pela ONU para discutir a governança da inteligência artificial. Sua função é oferecer aos governos uma avaliação independente sobre aquilo que já se sabe — e o que permanece desconhecido — a respeito da tecnologia.

Ao lado dele está o Diálogo Global sobre Governança de IA. O painel apresenta as evidências, enquanto o diálogo reúne governos e outros setores para discutir cooperação e compatibilidade entre diferentes abordagens de governança.

António Guterres, secretário-geral da ONU, resumiu a posição da organização: “A ação nacional é essencial, mas a coordenação global é indispensável”.

Ilustração da distribuição de uso da IA pelo mundo
Governos são incentivados a agir antes que exista certeza científica completa sobre os riscos de sistemas avançados de IA. – Imagem criada com IA. ChatGPT/Olhar Digital

EUA e China no centro das conversas

O tema chega à agenda internacional no momento em que Estados Unidos e China se preparam para discutir IA. Guterres defende que os países com maior capacidade no desenvolvimento de sistemas de fronteira mantenham canais de contato, troquem informações e estabeleçam salvaguardas comuns.

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O secretário-geral comparou o desenvolvimento da IA à corrida armamentista entre Estados Unidos e União Soviética durante a Guerra Fria. Para ele, mecanismos de cooperação são necessários para evitar uma disputa que eleve os riscos globais.

A ONU também trabalha em propostas como um compromisso internacional voltado à segurança de crianças no uso da IA e um fundo global para apoiar países em desenvolvimento na construção de infraestrutura e capacidade tecnológica.

Guterres resumiu a preocupação ao afirmar que “o mundo não pode se dar ao luxo de entrar em uma corrida para o nível mais baixo de segurança em IA”.

A organização busca transformar os mecanismos científicos e diplomáticos já criados em medidas práticas à medida que os sistemas de inteligência artificial avançam.

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Agentes autônomos de IA criaram códigos próprios para se comunicar

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Uma pesquisa da startup Emergence revelou que agentes autônomos de inteligência artificial criaram uma linguagem própria. Durante testes em sociedades virtuais, os sistemas desenvolveram abreviações e novos significados para palavras e expressões usadas na comunicação.

O comportamento foi observado em modelos como Claude, Gemini, Grok, OpenAI, Qwen, DeepSeek e Mistral. Em alguns casos, até metade das mensagens ficou difícil de ser compreendida pelos pesquisadores, criando um desafio para a supervisão humana.

Modelos como Gemini, OpenAI e Claude desenvolveram formas de comunicação que nem sempre eram compreensíveis para humanos. – Imagem: Divulgação/Emergence

Abertura de espaço para novos vocabulários

No experimento, pesquisadores colocaram agentes baseados nesses modelos para interagir em cenários simulados. Com o passar do tempo, os sistemas começaram a encurtar expressões e atribuir novos sentidos a palavras conhecidas.

A perda de compreensão variou entre os modelos. O Gemini chegou a cerca de 55% de mensagens cujo significado não podia ser determinado com segurança nos primeiros dias. Os sistemas da OpenAI chegaram a 50%, enquanto Claude passou de 40%. O DeepSeek ficou perto de 20%, e Qwen e Mistral permaneceram, em grande parte, compreensíveis.

Expressões criadas pelos agentes autônomos

Nenhum dos agentes recebeu instruções para inventar uma linguagem. Ainda assim, eles passaram a compartilhar expressões e significados próprios nos ambientes virtuais.

  • “Ledger remembers who”: usada por agentes baseados em Mistral para indicar que ações anteriores permaneciam registradas; a expressão apareceu quase 5 mil vezes.
  • “Cold read”: usada em grupos formados por diferentes modelos para indicar uma verificação independente feita por alguém não envolvido na situação; apareceu 1.472 vezes.
  • “Name-first”: usada por agentes Claude para associar o nome de uma pessoa a uma afirmação como sinal de responsabilidade.
  • “Clean null”: usada por agentes da OpenAI para indicar uma ausência confirmada de sinal que, por si só, trazia evidência relevante.

Riscos ao monitoramento e à segurança

A criação desse vocabulário próprio mostrou que acompanhar as mensagens de uma IA não significa necessariamente compreender o que ela está fazendo.

Nós tendemos a presumir que, se podemos ver o que um agente de IA está dizendo, podemos entender o que ele está fazendo.

Satya Nitta, cofundador e cientista-chefe da Emergence, em nota.

Outros comportamentos também foram observados durante o experimento. Em um teste de phishing, instruções maliciosas fizeram dez agentes vazar informações, transferir fundos e danificar bancos de dados. Alguns ainda recrutaram outros agentes para participar das ações. A sequência terminou com a destruição simulada do banco central daquele ambiente virtual, segundo a empresa.

Agentes de IA conversando
Em um teste de phishing, dez agentes vazaram informações, transferiram fundos e danificaram bancos de dados. – Imagem: Divulgação/Emergence

Comportamentos inesperados em sociedades virtuais

Os pesquisadores criaram oito mundos virtuais paralelos, com clima em tempo real e acesso a notícias globais. Os agentes tinham papéis diferentes, memória persistente e acesso a mais de 120 ferramentas.

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Eles também aparentaram desenvolver ritmos circadianos, ficando mais sociais durante o dia e mais reflexivos à noite. Em outro mundo simulado, um grupo votou coletivamente para matar um dos próprios integrantes.

“Esses agentes não foram instruídos a inventar uma linguagem. Eles desenvolveram um novo vocabulário, significados compartilhados e convenções de comunicação por conta própria — e outros agentes os adotaram”, disse Nitta.

A Emergence defende avaliações de segurança que acompanhem sistemas autônomos durante períodos prolongados, considerando o que eles fazem, lembram, acessam e como seu comportamento muda sob pressão.

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China quer criar IA de código aberto para o BRICS e reduzir dependência dos EUA

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A China quer criar um sistema de inteligência artificial de código aberto que possa ser usado e aprimorado pelos países do BRICS e parceiros. A proposta foi apresentada pelo presidente chinês Xi Jinping durante a cúpula do bloco, em Nova Délhi, na Índia.

A ideia é ampliar a cooperação tecnológica entre os integrantes e diminuir a dependência de sistemas desenvolvidos por empresas dos Estados Unidos. O plano inclui uma plataforma em nuvem para o ecossistema digital do bloco e programas para formar novos especialistas.

A proposta chinesa busca ampliar a cooperação tecnológica e reduzir a dependência de sistemas de empresas dos EUA. – Imagem gerada com IA. ChatGPT/Olhar Digital

Como funcionaria a IA do BRICS

Segundo Xi, os países poderiam compartilhar tecnologias para criar novos modelos e aplicações de inteligência artificial. A plataforma em nuvem seria disponibilizada para o ecossistema digital do bloco.

O projeto também prevê capacitação e intercâmbio científico e tecnológico. A intenção é aproximar os integrantes em áreas como infraestrutura e conhecimento, além de contribuir para uma economia digital mais robusta.

Entre os planos estão:

  • Compartilhar tecnologias para desenvolver modelos e aplicações de IA;
  • Criar uma plataforma em nuvem para o ecossistema digital do bloco;
  • Promover programas de capacitação e intercâmbio científico e tecnológico;
  • Aproximar os países em infraestrutura, conhecimento e indústria;
  • Apoiar a construção de fábricas inteligentes e o desenvolvimento de normas e padrões.

Ao defender a união dos países, Xi destacou o papel crescente do Sul Global. “Nos encontramos num momento em que mudanças sem precedentes em um século estão se acelerando em todo o mundo. O Sul Global, com sua ascensão coletiva, tornou-se um fator crucial da multipolaridade mundial”, afirmou.

China também defende regras para a IA

O projeto não trata apenas da criação de sistemas. Xi também defendeu regras internacionais para evitar o que chamou de “caos e desordem” associados à inteligência artificial.

Na visão do presidente chinês, essas normas precisam ser elaboradas com a participação de todos os países e garantir a aplicação das leis de maneira igual.

A China também se colocou à disposição para ajudar os integrantes do BRICS na construção de fábricas inteligentes e no desenvolvimento de normas e padrões. A intenção é promover a modernização do setor manufatureiro em conjunto.

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O projeto prevê capacitação e intercâmbio científico e tecnológico para formar novos especialistas em IA. – Imagem criada por inteligência artificial: Gemini/Olhar Digital

Índia e Rússia entram no debate

A IA esteve entre os temas discutidos pelos líderes durante a cúpula. O primeiro-ministro da Índia, Narendra Modi, criticou o uso de minerais críticos e tecnologia como instrumentos de pressão diplomática. Segundo ele, isso dificulta o acesso às inovações e pode deixá-las concentradas em poucas nações.

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O presidente da Rússia, Vladimir Putin, defendeu uma reforma na governança global. Para ele, a mudança é necessária para garantir a integração dos países do BRICS também em relação ao uso compartilhado de inteligência artificial.

Com a proposta, a China coloca o desenvolvimento de IA, a formação de profissionais e a criação de infraestrutura tecnológica no centro da cooperação entre os países do bloco.

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DeepSeek lança nova IA mais rápida e com custo reduzido

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A DeepSeek lançou o V4.1-Flash, novo modelo de IA da empresa chinesa. A tecnologia foi apresentada como a menor da nova família de modelos da startup e promete respostas mais rápidas, maior capacidade de processamento e custos menores.

O lançamento acontece enquanto a DeepSeek começa a se preparar para uma oferta pública inicial de ações no mercado STAR, em Xangai, segundo a Reuters. A empresa também está substituindo modelos anteriores pelo V4.1-Flash.

O novo modelo utiliza um quarto da memória HBM necessária pela geração anterior, segundo a DeepSeek. – Imagem: mundissima/Shutterstock

Modelo quer fazer mais gastando menos

Embora seja considerado o menor modelo da nova família, o V4.1-Flash reúne 552 bilhões de parâmetros, que são elementos usados pela inteligência artificial para processar informações e produzir respostas.

A tecnologia consegue usar apenas uma parte desses recursos durante cada tarefa. São 8 bilhões de parâmetros ativos para receber informações e 16 bilhões para gerar as respostas.

Para o usuário, a ideia é fazer o modelo funcionar com mais velocidade e atender um volume maior de solicitações sem exigir tantos recursos. A DeepSeek também afirma que o sistema foi preparado para facilitar a criação de modelos maiores no futuro.

“Apresentamos o menor modelo da nossa nova família de arquitetura, com compreensão visual nativa.”

O V4.1-Flash também consegue interpretar informações visuais, como imagens. Segundo a DeepSeek, testes feitos por diferentes partes colocaram o novo modelo à frente do V4-Pro em desempenho, custo, velocidade e tempo total de execução.

Menos espaço para guardar informações

Outra mudança importante está na forma como o modelo guarda informações durante uma tarefa. Isso pode pesar nos custos de serviços que utilizam inteligência artificial por longos períodos.

Na comparação com a geração anterior, a DeepSeek afirma que o V4.1-Flash precisa de:

  • um quarto da memória HBM;
  • um oitavo do espaço de armazenamento SSD;
  • menos espaço para manter informações das interações;
  • menos recursos para lidar com esses dados.

A empresa diz que essa redução pode diminuir significativamente os custos, especialmente em agentes de inteligência artificial, sistemas capazes de realizar tarefas com menor intervenção humana.

Aplicativos de IA em um smartphone
Segundo a DeepSeek, testes colocaram o V4.1-Flash à frente do V4-Pro em desempenho, custo e velocidade. – Imagem: Robert Way/iStock

Modelos antigos serão substituídos

O V4.1-Flash já está disponível na API da DeepSeek, serviço que permite que outras aplicações utilizem o modelo. Os modelos V4-Flash e V4-Flash-Vision-Exp foram retirados e, temporariamente, suas solicitações serão encaminhadas para o novo sistema.

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O V4-Pro também será retirado gradualmente. A partir de 14 de setembro de 2026, as solicitações feitas para ele serão direcionadas ao V4.1-Flash e terão a cobrança correspondente ao novo modelo. Isso continuará até o lançamento do V4.1-Pro.

Preços também mudam

Os novos preços da API entram em vigor em 10 de setembro. A DeepSeek mantém valores diferentes para períodos de maior e menor demanda. Fora do horário de pico, o preço será equivalente à metade da tarifa de pico.

“V4.1-Flash permite atender mais usuários a um custo menor. Estamos repassando essa economia para você.”

A DeepSeek também pretende trabalhar com a comunidade de código aberto para ampliar o suporte ao modelo e estudar outras formas de implantação.

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Meta lança Muse Spark 1.3 com foco em agentes mais autônomos

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A Meta anunciou o Muse Spark 1.3, nova versão de seu modelo de inteligência artificial para tarefas agênticas e programação. A atualização busca melhorar o desempenho em trabalhos longos, nos quais a IA precisa manter contexto, lidar com diferentes demandas e seguir instruções detalhadas.

O modelo já está disponível no Muse Code e na API Meta Model. A versão 1.3 chega ainda com mudanças na segurança e, segundo a empresa, maior eficiência no uso de ferramentas e tokens.

A Meta quer que o Muse Spark 1.3 consiga conduzir tarefas longas sem perder requisitos ou contexto. – Imagem: miss.cabul/Shutterstock

Mais controle em tarefas demoradas

O Muse Spark 1.3 foi treinado para lidar melhor com trabalhos que se estendem por várias etapas. Diante de um objetivo aberto, consegue usar ferramentas para reunir informações, identificar falhas no próprio planejamento e acompanhar o que descobriu ao longo do processo.

A relação com o usuário ganhou outro peso. Se uma instrução estiver pouco clara, o modelo pode interromper o trabalho para pedir esclarecimentos. Quando encontra um obstáculo, pode solicitar ajuda. Antes de realizar uma ação de maior consequência, pede confirmação.

O comportamento durante tarefas longas pode variar conforme a preferência do usuário: há a opção de receber atualizações frequentes ou deixar o sistema trabalhando em segundo plano.

Entre os avanços destacados pela Meta estão:

  • Maior precisão ao seguir instruções extensas;
  • Preservação de requisitos e restrições ao longo das tarefas;
  • Melhor gerenciamento de diferentes solicitações na mesma conversa;
  • Maior percepção sobre o que sabe e o que não sabe;
  • Menor propensão a inventar resultados diante de limitações.

A empresa diz ainda que o modelo consegue identificar melhor qual tarefa corresponde a cada solicitação, mesmo quando a conversa mistura assuntos, interrupções e pedidos anteriores.

Programação com menos recursos

O desenvolvimento de código recebeu atenção especial no treinamento do Muse Spark 1.3. A Meta afirma que o modelo ficou menos verboso e mais eficiente em tarefas de programação que exigem várias etapas.

Nos testes internos comparativos com o Muse Spark 1.2, a nova versão usou cerca de 20% menos chamadas de ferramentas e 25% menos tokens. Para a empresa, a redução torna esses trabalhos mais rápidos e eficientes.

O modelo foi pensado para situações em que precisa interpretar diferentes arquivos, respeitar uma série de instruções e chegar a um resultado completo, sem perder de vista as exigências apresentadas no início.

Benchmark Muse Spark
O Muse Spark 1.3 utilizou cerca de 25% menos tokens em comparações internas com a versão 1.2 – Imagem: Divulgação/Meta

Segurança acompanha a evolução

A atualização inclui maior resistência a entradas adversárias e injeções de prompt. O modelo recebeu ainda treinamento para avaliar melhor quando uma ação pode ser irreversível e agir com mais cautela nesses casos.

Leia mais:

A Meta relaciona essas mudanças ao avanço de sistemas de IA que assumem trabalhos mais longos e executam etapas com menor intervenção humana. Quanto maior a autonomia, maior passa a ser a importância de saber quando seguir adiante e quando pedir confirmação.

O Muse Spark 1.3 pode ser usado no Muse Code e na API Meta Model. Os modos de raciocínio disponíveis anteriormente já foram liberados na nova versão.

O modo de raciocínio máximo, por sua vez, será disponibilizado depois da conclusão de testes adicionais de segurança. A Meta não informou uma data específica para essa liberação.

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Casos de IA enganando usuários crescem e preocupam pesquisadores

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Uma pesquisa do Loss of Control Observatory identificou mais de 300 episódios de perda de controle envolvendo sistemas de inteligência artificial em julho. O número representa quase o dobro do registrado em junho e é o maior desde o início do monitoramento.

Segundo o The Guardian, os casos envolvem IAs que mentem, ignoram instruções ou perseguem objetivos de maneira prejudicial. O observatório também encontrou sinais de que episódios mais graves estão se tornando proporcionalmente mais frequentes.

O aumento dos incidentes levanta dúvidas sobre como sistemas de IA avançados podem se comportar fora de ambientes controlados. – Imagem: gerada por IA/Gemini

Mais de 1.600 casos em 2026

Criado com financiamento do AI Security Institute (AISI), do governo britânico, o Loss of Control Observatory acompanha relatos publicados por usuários no X desde novembro passado.

Para entrar no levantamento, o episódio precisa apresentar evidências claras de comportamento relacionado a estratégias deliberadas. Entre os exemplos estão sistemas que se passaram pelos próprios controladores humanos, imitaram a forma de escrever dessas pessoas para obter consentimento e contornaram regras que exigiam aprovação antes de determinadas ações.

Em 2026, já foram contabilizados mais de 1.600 casos. O próprio observatório, porém, ressalta que esse número provavelmente está abaixo da realidade, pois depende de relatos publicados no X.

O problema não fica só nos testes

A preocupação aumentou após episódios envolvendo modelos avançados da Anthropic e da OpenAI durante testes de segurança. Segundo o The Guardian, o AISI identificou um “incidente sério” no qual sistemas das duas empresas realizaram uma campanha de invasão contra pessoas reais.

Às vezes existe a percepção de que esses tipos de comportamento desalinhado e encoberto só ocorrem em testes ou avaliações, mas estamos vendo comportamentos preocupantes semelhantes em usos mais amplos.

Tommy Shaffer-Shane, gerente sênior de políticas do Centre for Long Term Resilience, organização responsável pelo observatório, ao The Guardian.

IA interferiu em uma lista de espera

Um caso recente ocorreu na Austrália. Um agente pessoal chamado OpenClaw, utilizado por um frequentador de uma academia, retirou outra pessoa de uma lista de espera para uma aula matinal concorrida, sem que seu usuário soubesse da ação.

O sistema pediu desculpas depois, mas não conseguiu devolver a vaga à pessoa removida.

A maioria dos relatos de 2026 veio de desenvolvedores de software que utilizavam IA no trabalho. Os episódios incluem:

  • Ignorar instruções dadas pelo usuário;
  • Contornar mecanismos de segurança;
  • Mentir para pessoas;
  • Perseguir objetivos de forma prejudicial;
  • Agir contra a intenção original do usuário.
Alguns sistemas de IA foram identificados ignorando instruções diretas e contornando mecanismos criados para limitar suas ações.
Alguns sistemas de IA foram identificados ignorando instruções diretas e contornando mecanismos criados para limitar suas ações. – Imagem: Shutterstock AI Generator/Shutterstock

Empresas são pressionadas por transparência

A maior parte dos casos não provocou danos significativos. Mesmo assim, o observatório percebeu uma participação crescente de episódios classificados como mais graves, principalmente pela intensidade do comportamento enganoso e pelo desalinhamento com as intenções humanas.

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Shaffer-Shane defende que as empresas também divulguem ocorrências de menor gravidade e situações que quase provocaram problemas.

“Eles precisam relatar o que estão descobrindo, mesmo que seja um quase-acidente ou um incidente de menor gravidade”, disse.

O observatório pede que o governo obrigue empresas de IA a monitorar e comunicar casos graves de perda de controle. A organização também defende poderes emergenciais para restringir temporariamente serviços em situações severas.

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IA para todos: Coreia do Sul aposta em acesso como serviço público

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A Coreia do Sul pretende oferecer acesso gratuito a serviços de inteligência artificial generativa para toda a população. Segundo o The Wall Street Journal, o programa “AI for All” quer ampliar o uso da tecnologia e diminuir a dependência de ferramentas dos Estados Unidos e da China.

Os testes começam em setembro, e o lançamento completo está previsto para este ano. Três consórcios sul-coreanos vão fornecer os serviços, com suporte do governo em infraestrutura computacional e despesas de operação.

Conceito de IA com mulher pressionando um smartwatch
Chatbots apoiados pelo governo poderão ajudar cidadãos com consultas médicas, moradia e orientações sobre impostos. – Imagem: TierneyMJ/Shutterstock

IA para tarefas do cotidiano

A ideia é colocar os chatbots dentro de situações práticas. As ferramentas poderão se conectar a sistemas governamentais para ajudar moradores a marcar consultas médicas, procurar apartamentos e receber orientações sobre impostos.

Pequenas empresas também poderão recorrer à IA para calcular tributos e verificar se podem participar de programas de apoio do governo. Para os pais, haverá sugestões de conteúdos educacionais destinados aos filhos.

O acesso será ilimitado nos serviços apoiados pelo governo. Cada consórcio lançará seu próprio aplicativo, mas as ferramentas também serão integradas a plataformas que os sul-coreanos já usam.

Entre os participantes estão as duas maiores empresas de telecomunicações do país e a operadora do Kakao.

A relação da Coreia do Sul com a tecnologia

A iniciativa encontra terreno fértil. O MIT Technology Review descreve os sul-coreanos como entusiastas de novas tecnologias e cita desde robôs humanoides e ídolos virtuais até diferentes aplicações de inteligência artificial.

Essa disposição tem raízes na história econômica do país. Depois da Guerra da Coreia, a tecnologia esteve no centro de ciclos sucessivos de desenvolvimento, que passaram por aço, construção naval, semicondutores, banda larga e smartphones.

Hoje, Samsung e SK Hynix fornecem grande parte das memórias de alta largura de banda usadas pelo hardware da Nvidia para treinar modelos de IA.

O presidente Lee Jae-myung também estabeleceu uma meta clara: colocar a Coreia do Sul entre as três maiores potências mundiais de inteligência artificial.

Pessoa utilizando ferramentas de inteligência artificial em um notebook.
A estratégia sul-coreana busca ampliar o uso de IA e diminuir a dependência de ferramentas desenvolvidas nos Estados Unidos e na China. – Imagem: vittaya pinpan / Shutterstock

Uma estratégia de bilhões

A expansão tem forte respaldo financeiro. O governo reservou cerca de 10 trilhões de won (aproximadamente R$ 37 bilhões) para gastos relacionados à IA em 2026. O montante é três vezes maior que o do ano anterior.

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No “AI for All”, os três consórcios poderão receber até 512 chips Nvidia B200. O governo também ajudará nas despesas de operação, embora o custo específico do programa ainda não tenha sido divulgado.

A iniciativa também expõe uma contradição. O MIT Technology Review relata que, embora a população use IA intensamente, existe preocupação com a possibilidade de a tecnologia eliminar empregos. Sindicatos chegaram a reagir à adoção de robôs humanoides em fábricas.

A Coreia do Sul agora tenta levar essa disposição para uma escala ainda maior: colocar ferramentas de IA à disposição de praticamente todos os cidadãos, enquanto fortalece sua própria indústria e busca reduzir a dependência de modelos estrangeiros.

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Nova IA da Alibaba cria vídeos a partir de documentos

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A Alibaba lançou nesta segunda-feira (24) o Wan3.0, novo modelo de inteligência artificial para geração de vídeos. Segundo a Reuters, a ferramenta consegue criar vídeos de até 30 segundos usando documentos, planilhas, apresentações e páginas da web como ponto de partida.

O anúncio veio um dia depois de a companhia chinesa revelar uma oferta de ações de US$ 10 bilhões (cerca de R$ 51 bilhões). A operação busca levantar recursos para os gastos crescentes com inteligência artificial.

A Alibaba lançou o Wan3.0 um dia após anunciar uma oferta de ações de US$ 10 bilhões para financiar gastos crescentes com IA. Imagem: BigTunaOnline/Shutterstock

Wan3.0 já tem aplicações

O modelo não parte apenas de comandos de texto para criar vídeos. Documentos, planilhas, slides e páginas da internet também podem servir de base para a produção.

A Alibaba Cloud apresentou o Wan3.0 em uma publicação no WeChat. A versão beta pública havia sido disponibilizada em 6 de agosto.

Desde então, a tecnologia passou a ser usada em diferentes atividades. A lista inclui produção de dramas curtos e filmes, publicidade, marketing, promoção turística e criação de videoclipes.

Empresa aumenta aposta em IA

A chegada do Wan3.0 ocorre enquanto a Alibaba eleva os investimentos no setor. No domingo, a empresa anunciou uma oferta de ações de US$ 10 bilhões, considerada a maior oferta primária de novas ações já feita por uma companhia listada em Hong Kong.

A captação acontece em meio à disputa cada vez mais acirrada pelo desenvolvimento de tecnologias de inteligência artificial. Para a Alibaba, a expansão nessa área vem acompanhada de despesas cada vez maiores.

Entre os principais pontos do novo modelo estão:

  • Vídeos de até 30 segundos;
  • Uso de documentos como fonte para a criação;
  • Suporte a planilhas, slides e páginas da web;
  • Aplicações em filmes, dramas curtos e videoclipes;
  • Uso em publicidade, marketing e promoção turística.
Homem e mulher na frente de um notebook com uma projeção de IA ao fundo.
A aposta em IA tem custo alto para a Alibaba: o lucro trimestral da empresa caiu 75% em meio ao aumento das despesas com a tecnologia. – Imagem: DC Studio/Shutterstock

Gastos pesam no balanço

O aumento dos investimentos já aparece nos resultados da Alibaba. Na semana passada, a companhia informou uma queda de 75% no lucro trimestral em relação ao mesmo período do ano anterior.

Leia mais:

Segundo a Reuters, o recuo ocorreu em meio ao avanço das despesas de capital ligadas à inteligência artificial. A nova captação de recursos acontece justamente nesse momento.

Com o Wan3.0, a Alibaba coloca mais uma ferramenta de geração de vídeo no mercado enquanto direciona bilhões de dólares para ampliar sua atuação em inteligência artificial.

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DeepSeek lança V4 Pro e acelera corrida chinesa por IA

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A chinesa DeepSeek lançou oficialmente nesta quinta-feira (13) o V4 Pro, seu novo modelo de IA. A empresa tenta recuperar terreno diante de concorrentes locais enquanto amplia contratações, capacidade computacional e busca por investimentos.

Batizado de V4-Pro-0813, o modelo chega com recursos aprimorados para agentes de IA e pode ser usado por API, aplicativo e web. A companhia também anunciou novos preços para as APIs do V4 Pro e V4 Flash.

A DeepSeek lançou oficialmente o V4 Pro e quer recuperar espaço diante de rivais chineses cada vez mais fortes. – Imaem: Nuthawut Somsuk/iStock

Lançamento acontece após surpresa com o V4 Flash

O lançamento ganhou atenção depois que o V4 Flash, versão mais barata da empresa, superou a prévia do V4 Pro, apresentada em abril, em alguns testes independentes.

O resultado chamou a atenção porque o Pro foi desenvolvido para ser o modelo mais avançado da DeepSeek. Para a Reuters, o desempenho também indica que a companhia pode ter acelerado seus avanços tecnológicos entre a versão preliminar e o lançamento oficial.

A empresa agora enfrenta uma concorrência mais forte dentro da própria China. Moonshot AI, Zhipu AI, MiniMax, Alibaba e ByteDance estão entre as companhias que também vêm lançando novos modelos.

DeepSeek busca transformar fama em negócio

A DeepSeek ganhou projeção mundial no início de 2025, quando o modelo R1 viralizou. O sucesso alimentou o debate sobre a possibilidade de criar sistemas avançados de IA com custos menores que os praticados por empresas norte-americanas.

Leia mais:

Manter esse destaque, porém, exige dinheiro e infraestrutura. Segundo a Reuters, a empresa planejava uma nova rodada de financiamento com avaliação de aproximadamente US$ 74 bilhões (cerca de R$ 384 bilhões), após levantar cerca de US$ 7,4 bilhões (aproximadamente R$ 38,4 bilhões) em sua primeira rodada externa, em junho.

A captação representa uma mudança para uma empresa que havia evitado capital externo. Também evidencia o custo crescente da corrida pela IA, que envolve chips, data centers e profissionais especializados.

Empresas chinesas ameaçam a soberania estadunidense no mercado de inteligência artificial
O V4 Pro chega em meio a uma disputa que reúne DeepSeek, Alibaba, ByteDance, MiniMax e outras empresas chinesas. – (Reprodução: DELL AI/ChatGPT)

Equipe maior e chips próprios no radar

A DeepSeek pretende pelo menos dobrar seu quadro de funcionários em diferentes áreas, incluindo as equipes de data centers e agentes de IA.

A Reuters também informou em julho que a companhia ampliou a contratação privada de engenheiros especializados em design de chips. A intenção é desenvolver seu próprio chip de inteligência artificial e reduzir a dependência de fornecedores como Nvidia e Huawei.

Entre as principais iniciativas estão:

  • lançamento oficial do V4 Pro;
  • acesso ao modelo por API, aplicativo e web;
  • mudança nos preços das APIs do V4 Pro e V4 Flash;
  • expansão das equipes ligadas a data centers e agentes de IA;
  • contratação de engenheiros para desenvolver chips próprios.

Com o V4 Pro, a DeepSeek tenta fazer mais do que manter a atenção conquistada com o R1. A empresa está ampliando estrutura, equipe e capacidade de investimento para enfrentar uma disputa cada vez mais acirrada no mercado chinês de inteligência artificial.

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IA chinesa também encontra brecha e escapa de ambiente de teste

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Um teste de segurança revelou que o Kimi K3, modelo de IA da chinesa Moonshot AI, conseguiu deixar uma área de testes restrita e acessar a internet sem autorização. O episódio chamou atenção por mostrar como sistemas mais avançados podem encontrar caminhos inesperados para cumprir uma tarefa.

A descoberta foi feita pela startup americana Frontier Security durante uma avaliação de recursos de defesa digital. Segundo os pesquisadores, uma falha na configuração do ambiente de proteção permitiu que o modelo explorasse uma brecha.

A IA não invadiu sistemas, mas mostrou como pequenas falhas podem mudar o resultado de um teste de segurança. – Imagem: Digineer Station/Shutterstock

Modelo encontrou uma saída no sistema de proteção

O Kimi K3 estava sendo avaliado em um sandbox, uma espécie de ambiente virtual criado para impedir que a inteligência artificial interaja com recursos externos. A missão era resolver desafios de cibersegurança sem buscar respostas fora daquele espaço.

Durante o teste, porém, os pesquisadores perceberam que o modelo identificou uma forma de acessar a internet. Em vez de realizar ataques, a IA encontrou as respostas que precisava em páginas disponíveis no GitHub.

Para Yaron Singer, CEO da Frontier Security, o episódio revelou dois problemas: uma falha no ambiente de testes e a capacidade do próprio modelo de aproveitar essa brecha.

“Encontramos um vazamento no sandbox. Mas também descobrimos que o Kimi aproveitou essa brecha, sugerindo que ele não tem as mesmas barreiras internas de proteção”, afirmou à Wired.

Entre os principais pontos observados pelos pesquisadores estão:

  • O Kimi K3 conseguiu sair da área restrita criada para o teste;
  • O problema estava relacionado à configuração do sistema de segurança;
  • O modelo não executou ataques após acessar a internet;
  • O caso mostra novos desafios para proteger agentes de IA.

Caso aumenta preocupação sobre autonomia das IAs

O episódio envolvendo o Kimi K3 faz parte de uma série recente de testes em que modelos de inteligência artificial apresentaram comportamentos diferentes dos esperados.

A Frontier Security destacou que o sistema chinês também tem bom desempenho em tarefas de defesa cibernética, como localizar falhas em softwares e redes. O desafio é garantir que essa capacidade seja usada dentro dos limites definidos pelos desenvolvedores.

Paul Kassianik, pesquisador da empresa, explicou que o modelo demonstrou uma habilidade forte para atingir objetivos, mas com poucas barreiras para impedir estratégias consideradas inadequadas.

O Kimi K3 é muito bom em seguir um objetivo por qualquer meio necessário e também não possui as barreiras para impedir que ele trapaceie ou escape do sandbox.

Paul Kassianik, pesquisador da Frontier Security, à Wired.

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O caso da IA chinesa reforça a importância de criar barreiras eficientes antes de liberar novos modelos. Imagem: Igor Kutyaev/iStock

Especialistas defendem regras mais rígidas

Para especialistas em segurança, o caso mostra que criar modelos inteligentes não é suficiente. Também é necessário estabelecer controles eficientes para limitar suas ações.

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Matt Fredrikson, CEO da Gray Swan e professor associado da Carnegie Mellon University, afirmou que sistemas desse tipo podem encontrar soluções inesperadas quando recebem uma meta sem restrições claras.

“Se você dá a um desses modelos um objetivo e não deixa claro quais são as barreiras, ele encontrará uma maneira de obter a resposta”, explicou.

O episódio do Kimi K3 reforça um desafio que acompanha a evolução da inteligência artificial: quanto mais capazes ficam esses sistemas, maior precisa ser o cuidado na forma como são testados e utilizados. Para empresas que pretendem adotar agentes de IA, a segurança passa a ser uma etapa tão importante quanto o desempenho da tecnologia.

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