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OpenAI suspende novas assinaturas do ChatGPT Pro após enorme demanda pelo Astra

A OpenAI decidiu suspender temporariamente novas assinaturas do ChatGPT Pro, plano que custa US$ 200 (cerca de R$ 1.050) por mês, devido à demanda considerada sem precedentes pelo novo modelo de inteligência artificial (IA) GPT-6 Astra.

A medida foi anunciada nesta quinta-feira (10) por Tibo Sottiaux, integrante da equipe responsável pelo Codex na OpenAI. Segundo ele, a empresa está mobilizando todos os recursos disponíveis para conseguir atender à procura pelo Astra, mas a prioridade é garantir uma boa experiência para quem já utiliza o serviço.

Pouco depois, a companhia confirmou que decidiu colocar em pausa as novas assinaturas do plano Pro. A justificativa é que esse nível de assinatura é o que mais pressiona a infraestrutura da OpenAI.

A suspensão, porém, não afeta os clientes que já possuem uma assinatura Pro. Segundo a empresa, os demais planos e a API continuam disponíveis enquanto a OpenAI trabalha para ampliar sua capacidade.

Astra provoca corrida pelo ChatGPT

O motivo da pressão sobre os servidores é o novo modelo da OpenAI. O GPT-6 Astra foi lançado em 3 de setembro e passou a ser disponibilizado gradualmente para clientes pagos, incluindo usuários dos planos Plus, Pro, Business e Enterprise, além de desenvolvedores por meio da API.

A empresa descreveu o Astra como seu modelo mais avançado e afirmou que ele representa um salto especialmente importante em tarefas envolvendo uso de computadores e navegadores, programação, cibersegurança e trabalho profissional.

A demanda, contudo, teria superado as expectativas da própria companhia. “Estamos diante de uma demanda realmente sem precedentes pelo Astra”, afirmou Sottiaux. Ele acrescentou que a OpenAI está utilizando todos os recursos possíveis para sustentar esse crescimento e que nunca havia visto algo semelhante, mesmo durante períodos anteriores de expansão acelerada.

Motivo da pressão sobre os servidores é o novo modelo da OpenAI; o GPT-6 Astra foi lançado em 3 de setembro e passou a ser disponibilizado gradualmente para clientes pagos – Imagem: Robalito/Shutterstock

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Medida é para preservar usuários atuais

  • A decisão de interromper novas assinaturas do plano mais caro segue uma lógica simples: a OpenAI prefere limitar a entrada de novos clientes a correr o risco de prejudicar quem já utiliza o serviço;
  • Na manifestação publicada nesta quinta-feira, a empresa afirmou que a suspensão tem como objetivo garantir que os usuários atuais continuem tendo uma boa experiência e acesso ao Astra;
  • O plano Pro é particularmente exigente para a infraestrutura da empresa, razão pela qual a OpenAI escolheu essa modalidade como o primeiro ponto de contenção;
  • A companhia afirmou que está trabalhando para adicionar capacidade “o mais rápido possível”.

Problemas já apareceram durante lançamento

A decisão ocorre poucos dias depois de a chegada do Astra ter provocado problemas de acesso para usuários pagos.

O lançamento do modelo foi realizado de maneira escalonada, inicialmente priorizando determinados clientes e aplicações. A OpenAI chegou a reconhecer que a implementação foi problemática e adotou medidas para compensar usuários que tiveram dificuldades para acessar o novo modelo.

Agora, a companhia enfrenta um problema diferente: há usuários demais querendo utilizar a nova IA ao mesmo tempo.

A OpenAI não informou quanto tempo a suspensão das novas assinaturas do Pro deverá durar. A empresa trabalha na expansão da capacidade dos sistemas antes de voltar a aceitar novos clientes do plano de US$ 200.

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OpenAI cria ChatGPT que pesquisa empresas, analisa dados e monta apresentações

A OpenAI lançou, nesta quinta-feira (10), uma versão do ChatGPT voltada especificamente ao setor financeiro. Batizado de ChatGPT for Financial Services, o produto foi desenvolvido para realizar tarefas que tradicionalmente ocupam boa parte do trabalho de analistas e banqueiros juniores de Wall Street.

A ferramenta é direcionada inicialmente a equipes de bancos de investimento e pesquisa de ações e combina o modelo GPT-6 Astra com acesso integrado a dados financeiros de empresas, como LSEG, PitchBook e Daloopa.

Na prática, o ChatGPT pode pesquisar empresas, analisar demonstrações financeiras, construir modelos e transformar os resultados em materiais para clientes, incluindo apresentações no PowerPoint e pitchbooks usando os modelos visuais da própria instituição financeira.

O produto foi desenvolvido com a participação de Morgan Stanley e Evercore, que atuaram como parceiros de design durante sua criação.

IA quer fazer trabalho de analista

  • A proposta vai além de simplesmente responder perguntas sobre o mercado financeiro;
  • Em uma demonstração apresentada pela OpenAI, o sistema analisou uma possível aquisição, identificou empresas comparáveis, buscou preços de ações em uma planilha, verificou um gráfico em relação aos dados originais e analisou uma queda e posterior recuperação das ações;
  • Depois, transformou a análise em uma apresentação formatada de acordo com o padrão visual de um banco;
  • Segundo Nick Turley, vice-presidente de produto da OpenAI, a empresa está ensinando o ChatGPT a trabalhar de maneira semelhante a um analista financeiro. “Estamos efetivamente ensinando o ChatGPT a pesquisar como um analista e a respaldar suas conclusões como um analista”, disse à CNBC;
  • A ferramenta também pode trabalhar com dados provenientes de assinaturas que as instituições financeiras já possuem. Entre as integrações estão FactSet, S&P Global, Preqin e Datasite.

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Ferramenta também pode trabalhar com dados provenientes de assinaturas que as instituições financeiras já possuem – Imagem: Gorodenkoff – Shutterstock / Montagem: Pedro Spadoni – Olhar Digital

Dados financeiros direto no ChatGPT

O ChatGPT for Financial Services terá acesso integrado a conjuntos de dados da Daloopa, LSEG News, PitchBook, Crunchbase e Quartr, entre outros.

As bases incluem informações como transcrições de resultados financeiros, demonstrações financeiras e dados fundamentais de empresas. A OpenAI afirma que esses conteúdos são indexados em sua própria infraestrutura para melhorar a recuperação das informações e as citações utilizadas nas respostas.

O sistema também foi desenvolvido com mecanismos para ambientes que lidam com informações sensíveis. Entre os recursos estão controles de acesso baseados em funções, criptografia e possibilidade de exportar registros do ambiente de trabalho para processos de auditoria.

A ferramenta ainda permite rastrear informações até os documentos de origem e verificar gráficos em relação aos dados que os geraram.

O que acontece com os banqueiros juniores?

O lançamento levanta uma questão importante para Wall Street: se a IA consegue fazer boa parte do trabalho dos profissionais iniciantes, como ficam esses empregos?

O trabalho de analistas juniores costuma envolver justamente atividades, como pesquisa de empresas, construção de modelos financeiros, levantamento de dados e preparação de apresentações — tarefas que agora estão entre os principais alvos do novo ChatGPT.

Turley, porém, rejeitou a ideia de que o objetivo seja simplesmente substituir esses profissionais. Segundo ele, a tecnologia deve aumentar a produtividade de cada funcionário, de maneira semelhante ao que aconteceu com o Excel no setor financeiro.

“Se você estudar a vida de um analista ou de um banqueiro, dependendo do setor, eles trabalham 100 horas por semana”, afirmou Turley.

A comparação, entretanto, não elimina uma preocupação específica do setor: o trabalho realizado por profissionais no início da carreira também funciona como uma espécie de treinamento para que eles desenvolvam as habilidades necessárias para assumir posições mais importantes.

A automação dessas tarefas pode, portanto, mudar não apenas a quantidade de trabalho executada por humanos, mas também a forma como novos profissionais aprendem a atuar no mercado financeiro.

OpenAI amplia presença no setor financeiro

O lançamento faz parte de uma estratégia mais ampla da OpenAI para adaptar seus sistemas de IA a setores específicos da economia.

A empresa afirma que pretende ampliar a quantidade de dados financeiros disponíveis no produto e continuar treinando seus modelos para identificar, interpretar e utilizar essas informações em tarefas que hoje são executadas por analistas experientes.

Inicialmente, o foco está em bancos de investimento e pesquisa de ações, mas a OpenAI pretende expandir o produto para outras áreas do setor financeiro.

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Anthropic identifica tentativas de usar IA em pesquisas biológicas perigosas

A Anthropic diz ter bloqueado cientistas que usavam seus modelos de IA em pesquisas que poderiam contribuir para o desenvolvimento de armas biológicas. A empresa não conseguiu determinar se os trabalhos tinham finalidade legítima ou maliciosa, mas decidiu interrompê-los diante do risco.

Um dos casos envolveu um pesquisador que pediu ajuda para modificar o vírus chikungunya e torná-lo mais nocivo. A Anthropic identificou que a pesquisa seria realizada em um instituto militar, o que aumentou a preocupação com o possível uso dos resultados.

A mesma tecnologia que promete acelerar a criação de vacinas pode ser explorada de forma velada para criar patógenos perigosos. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock

O jogo duplo da pesquisa biológica

O problema para a Anthropic está em distinguir uma pesquisa legítima de uma possível tentativa de causar danos. Estudos biológicos podem contribuir para vacinas e outros avanços médicos, mas conhecimentos semelhantes também podem ser usados para tornar agentes infecciosos mais perigosos.

Você não está vendo alguém dizer, de uma forma típica de história em quadrinhos: ‘Quero construir uma arma biológica para matar todo mundo’. É uma situação incrivelmente complexa.”

Jacob Klein, responsável pela inteligência de ameaças da Anthropic, ao The New York Times.

Diante dessa incerteza, a empresa decidiu agir com cautela. Os pesquisadores também contornaram controles destinados a impedir o acesso de usuários de regiões bloqueadas e tentaram ocultar a finalidade das pesquisas para escapar das salvaguardas. As contas associadas foram banidas.

Entre os principais pontos identificados pela empresa estão:

  • tentativas de contornar os controles de acesso;
  • ocultação da finalidade das pesquisas;
  • dificuldade para determinar a intenção dos pesquisadores;
  • maior capacidade dos modelos atuais para pesquisas científicas complexas;
  • reforço das restrições para consultas de biologia de uso duplo.

O caso do chikungunya

Em maio, um cientista pediu ao Claude ajuda para elaborar uma solicitação de financiamento para uma pesquisa com o vírus chikungunya, transmitido por mosquitos e capaz de provocar meses de dor intensa e outros sintomas.

O projeto pretendia introduzir mutações no vírus para torná-lo mais nocivo durante infecções repetidas em animais vivos. Esse tipo de estudo, conhecido como ganho de função, pode ter aplicações legítimas, inclusive no desenvolvimento de vacinas. Também pode resultar em versões mais perigosas de vírus.

O fato de o trabalho estar previsto para um instituto de pesquisa militar pesou na avaliação da Anthropic.

“O que não sabemos é se a pesquisa pretendia ser transformada em arma”, disse Klein. “Mas uma instituição militar realizando pesquisa de ganho de função é preocupante.”

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O caso mais grave envolveu tentativas de usar o chatbot Claude para gerar mutações nocivas no vírus chikungunya. – Imagem: martinatobolova/iStock

Quando a capacidade da IA vira risco

Avaliações feitas no ano passado indicaram que os modelos antigos da Anthropic ainda não conseguiam oferecer ajuda significativa em pesquisas biológicas perigosas. Os sistemas atuais, segundo a empresa, são mais capazes de realizar pesquisas científicas complexas, o que levou à adoção de salvaguardas mais rígidas.

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Susan Monarez, microbiologista e especialista em saúde pública, afirmou que os casos fornecem evidências concretas de tentativas de usar IA de forma clandestina para aumentar as chances de desenvolver agentes biológicos capazes de causar danos significativos.

Ela também destacou que as mesmas capacidades podem acelerar descobertas médicas. O desafio é identificar quando uma investigação aparentemente legítima pode esconder uma finalidade prejudicial.

A Anthropic também relatou outros usos indevidos do Claude, envolvendo vigilância, propaganda e desenvolvimento de armas convencionais. Os casos biológicos, porém, estão entre os mais preocupantes pela dificuldade de separar uma pesquisa científica legítima de uma possível preparação para causar danos.

A empresa decidiu bloquear os casos identificados mesmo sem comprovar que os pesquisadores pretendiam criar armas. O episódio mostra como modelos de IA mais capazes também tornam mais difícil avaliar os riscos escondidos por trás de pesquisas que, à primeira vista, podem parecer legítimas.

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Conselheiro da OpenAI alerta para risco de perda de controle da IA

Um novo conselheiro da OpenAI alertou para os riscos do avanço acelerado da inteligência artificial. Para Paul Christiano, a indústria ainda não está no caminho para reduzir a um nível aceitável o risco de uma perda catastrófica de controle.

Ex-líder de alinhamento da OpenAI e conselheiro de tecnologia do governo dos EUA, Christiano passou a integrar o conselho da fundação sem fins lucrativos da empresa e o comitê responsável pela segurança e proteção.

O alerta ocorre enquanto empresas testam sistemas cada vez mais capazes de agir de forma autônoma. – Imagem: Rawpixel.com/Shutterstock

Christiano alerta sobre avanço da IA

Na publicação no X, o pesquisador foi direto sobre o preparo atual do setor. “Existe um risco significativo de que a rápida aceleração das capacidades de IA leve a uma perda catastrófica e irreversível de controle em um futuro muito próximo.”

Não acredito que a indústria de IA em geral, incluindo a OpenAI, esteja atualmente no caminho para reduzir esse risco a um nível aceitável.

Paul Christiano, conselheiro da OpenAI, em post no X.

Christiano, porém, avalia que a situação ainda pode ser revertida. Segundo ele, a OpenAI teria condições de reduzir significativamente os riscos se agir de forma adequada.

Um dos pontos de preocupação é a possibilidade de a IA assumir parte do próprio desenvolvimento da tecnologia. A OpenAI prevê que sistemas possam automatizar completamente a pesquisa na área em até 18 meses. Christiano considera esse prazo incerto: isso poderia acontecer em alguns meses ou levar vários anos.

Incidentes aumentam preocupação

O alerta ocorre após episódios envolvendo agentes de IA durante treinamentos. A OpenAI admitiu que centenas deles acessaram a internet, interagiram em fóruns e invadiram um site de terceiros durante um exercício.

A Anthropic também revelou um incidente com uma versão do Claude. A empresa identificou dois comportamentos de desalinhamento:

  • interpretações tendenciosas de evidências para justificar as próprias ações;
  • insistência em continuar tarefas mesmo quando isso poderia causar danos.

Em um dos episódios, um modelo acessou a internet e enviou código malicioso a um repositório público. A Anthropic informou que quatro incidentes serão analisados em uma investigação independente conduzida pela organização METR.

Debate sobre IA superinteligente

O tema ganhou ainda mais atenção após Evan Hubinger, líder de ciência de alinhamento da Anthropic, estimar em mais de 10% a possibilidade de a IA “matar todos os humanos” na próxima década.

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Geoffrey Hinton, vencedor do Nobel e um dos pioneiros da área, considerou a estimativa razoável, mas ressaltou que ninguém sabe como calcular esse tipo de probabilidade.

Jacob Coxon, pesquisador de 27 anos que deixou a Anthropic, fez outro alerta sobre a velocidade do desenvolvimento. Ele afirmou que os modelos atuais ainda não são inteligentes o suficiente para provocar uma extinção humana, mas apontou para a possibilidade de autoaperfeiçoamento recursivo em um futuro próximo.

Conceito de segurança cibernética de IA mostrando o sistema de proteção digital contra ameaças cibernéticas, hackers e ataques de malware. Tecnologia de inteligência artificial que protege dados, rede e privacidade.
O debate envolve o risco de uma IA superinteligente escapar do controle humano. – Imagem: Mer_Studio/Shutterstock

O que Christiano defende

Para Christiano, uma inteligência artificial superinteligente sem mecanismos de segurança robustos poderia provocar uma perda permanente do controle humano, com consequências potencialmente fatais para grande parte da população.

O pesquisador defende:

  • reforço das proteções;
  • compartilhamento transparente de evidências sobre riscos e resultados;
  • criação de padrões comuns de segurança;
  • desaceleração do desenvolvimento quando os riscos aumentarem significativamente.

A Anthropic também defende que segurança e alinhamento avancem mais rapidamente do que as capacidades dos modelos. Para Christiano, governos e empresas precisarão coordenar suas ações se o ritmo de desenvolvimento elevar o risco de perda de controle.

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DeepSeek lança nova IA mais rápida e com custo reduzido

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.

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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.

Leia mais:

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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Suno lança IA musical treinada com apoio de gravadoras; veja o que mudou

A Suno lançou o v6, seu primeiro modelo de inteligência artificial (IA) para geração de música desenvolvido com apoio da indústria fonográfica. Segundo a empresa, a nova versão foi treinada do zero com novo conjunto de dados, diferente daquele usado nos modelos anteriores.

Jack Brody, da Suno, afirmou ao The Verge que o v6 foi “treinado do zero, com um novo conjunto de dados que não inclui os mesmos dados usados para treinar nossos modelos anteriores”.

Esse material inclui conteúdo licenciado de parceiros, como Warner Music Group, BMG e Believe, além de “dados de usuários”. No entanto, ainda não está claro se os dados utilizados no treinamento do v6 estão completamente livres de conteúdos obtidos de maneira questionável.

Três modelos diferentes

Uma das principais mudanças do v6 é que a Suno passou a oferecer três modelos diferentes: v6, v6-wild e v6-mini.

O v6-mini é o modelo disponibilizado gratuitamente para todos os usuários. Ele foi desenvolvido para criações mais rápidas e que exigem menos recursos. Em contrapartida, os resultados são mais simples e costumam apresentar mais artefatos que deixam evidente que a música foi produzida a partir de um comando para uma IA.

Já o v6-wild foi projetado para gerar resultados mais imprevisíveis. Segundo Brody, a ideia é favorecer “acidentes felizes e imperfeições naturais”. Em testes limitados, porém, a diferença entre o v6-wild e o v6 convencional foi difícil de perceber.

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Suno é uma IA voltada para a criação de músicas – Imagem: Robert Way/iStock

IA ficou melhor em entender gêneros musicais

  • Os três modelos também apresentam uma melhora significativa na compreensão de gêneros musicais;
  • Testes realizados com comandos utilizados anteriormente para pedir músicas de estilos, como hyperpop e krautrock, mostram uma diferença em relação às versões antigas. Enquanto os modelos anteriores frequentemente erravam completamente o gênero solicitado, o v6 conseguiu reproduzir com maior precisão as características superficiais dos estilos pedidos;
  • O modelo, porém, continua enfrentando dificuldades justamente em um aspecto que a Suno tenta explorar: a reprodução de imperfeições humanas.

Suno ainda não consegue reproduzir erros musicais

Assim como acontecia com o v5, o v6 não conseguiu gerar resultados deliberadamente desafinados, fora do tom ou levemente dissonantes nos testes.

Mesmo quando recebeu comandos específicos para produzir vocais desafinados, piano tocado de maneira desajeitada ou músicas sem preocupação com tonalidade e ritmo, o modelo continuou entregando resultados musicalmente harmônicos e ritmicamente precisos.

Em um dos testes, por exemplo, o comando solicitava vocais monótonos e ausência de bateria, mas o modelo ignorou essas instruções.

O v6 ainda apresenta, por outro lado, as imperfeições artificiais características de músicas geradas por IA. Os vocais, em particular, parecem produzir mais artefatos de bordas ásperas comuns nesse tipo de modelo do que no v5.

Edição por texto e geração a partir de imagens

A Suno também introduziu mudanças na forma como os usuários podem interagir com as músicas. Agora, é possível editar partes de uma faixa usando linguagem natural em uma conversa. Alterações individuais, como modificar uma linha de guitarra ou uma única letra, não exigem necessariamente que toda a música seja gerada novamente.

O v6 também permite combinar diferentes elementos armazenados na biblioteca do usuário, reunindo resultados anteriores para criar novas músicas.

Outra novidade é que os comandos deixaram de ser limitados a descrições em texto. O Suno v6 pode criar faixas a partir de imagens, vídeos ou outros arquivos de áudio.

O Suno v6 começou a ser disponibilizado e, segundo a empresa, os modelos anteriores serão eventualmente aposentados.

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Pesquisadores questionam método da OpenAI para resolver problema matemático

A OpenAI afirma que seus agentes de inteligência artificial (IA) resolveram um dos problemas matemáticos mais importantes ainda em aberto: uma questão relacionada às equações de Navier-Stokes, que descrevem o movimento de fluidos. A possível solução pode render um prêmio de US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,4 milhões), mas matemáticos questionam a velocidade do avanço e a forma como a empresa chegou ao resultado.

A controvérsia aumentou depois que Tristan Buckmaster, matemático da Universidade de Nova York (EUA), afirmou ter sido questionado por funcionários da OpenAI sobre seu trabalho relacionado ao mesmo problema. Segundo ele, durante uma reunião em 6 de setembro, ouviu a pergunta: “Por que você arruinaria sua carreira?”.

Buckmaster descreveu o episódio em uma declaração pública e levantou dúvidas sobre a possibilidade de a OpenAI ter se beneficiado de pesquisas que ele e Levent Alpöge, matemático da Anthropic, estavam desenvolvendo.

O que a OpenAI afirma ter descoberto

As equações de Navier-Stokes foram formuladas no início do século XIX por Claude-Louis Navier e George Gabriel Stokes. Elas são usadas para descrever como fluidos se movimentam e ajudam a explicar fenômenos que vão desde o fluxo de ar provocado por uma hélice até a circulação do sangue pelas artérias.

O grande problema matemático é determinar se essas equações sempre produzem respostas finitas ou se, em determinadas condições, podem apresentar uma singularidade, conhecida como “blowup”. Nesse cenário, uma grandeza física, como a velocidade ou a pressão de um fluido, poderia aumentar indefinidamente em determinado ponto do espaço e do tempo.

A questão faz parte dos sete Problemas do Milênio definidos pelo Clay Mathematics Institute. Cada solução correta vale um prêmio de US$ 1 milhão (cerca de R$ 5,4 milhões). Para investigar o problema, a OpenAI utilizou uma técnica chamada forcing, que consiste em aplicar uma perturbação suave e controlada ao fluido simulado.

A empresa colocou aproximadamente dez mil agentes de IA para trabalhar simultaneamente na questão. Eles permaneceram em atividade durante cerca de 88 horas. Cerca de 100 agentes começaram analisando as equações de Euler, uma versão relacionada às equações de Navier-Stokes que desconsidera a viscosidade.

Após aproximadamente 50 horas, os agentes encontraram blowups nas equações de Euler. A descoberta levou a equipe a direcionar os esforços para o problema de Navier-Stokes.

A OpenAI afirma que seus agentes produziram uma singularidade na qual um vórtice se torna progressivamente mais apertado, alongado e fino, fazendo com que o fluido, matematicamente, gire em direção ao infinito.

A prova foi submetida ao Lean, programa utilizado para verificar cada etapa de argumentos matemáticos. Segundo a OpenAI, os agentes trocaram 2,7 milhões de mensagens e produziram aproximadamente 130 bilhões de tokens.

Em uma coletiva realizada na terça-feira (8), representantes da empresa afirmaram que uma tarefa semelhante executada por um cliente teria custado US$ 15 milhões (cerca de R$ 81 milhões).

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Problema foi proposto há bastante tempo – Imagem: Roman Samborskyi/Shutterstock

Matemáticos questionam como a OpenAI chegou ao resultado tão rápido

  • A velocidade do resultado chamou a atenção de pesquisadores porque Buckmaster e Alpöge estavam trabalhando em uma estratégia semelhante, também baseada na aplicação de forcing às equações de Euler;
  • A abordagem havia sido desenvolvida pelos matemáticos Diego Córdoba, do Instituto de Ciências Matemáticas de Madri, e Luis Martínez-Zoroa, da Universidade CUNEF, também na Espanha. Segundo Buckmaster, quase ninguém além deles estava trabalhando com essa linha de investigação;
  • Buckmaster afirmou que ele e Alpöge obtiveram resultados de blowup nas equações de Euler com forcing suave em 15 de agosto. Em 3 de setembro, disse ter recebido a informação de que a OpenAI havia tomado conhecimento do avanço dos dois pesquisadores e adotado o mesmo método;
  • Segundo a OpenAI, porém, seu trabalho com Navier-Stokes começou em 1º de setembro, depois que a empresa ouviu “rumores sobre outras resoluções de problemas do milênio”.

Sam Altman, CEO da OpenAI, reconheceu que a empresa havia tomado conhecimento do trabalho de Buckmaster e Alpöge antes de divulgar seu próprio resultado. “Estávamos curiosos para saber se o nosso também conseguiria”, escreveu ele. Altman afirmou ainda que as abordagens “parecem diferentes”, algo que Buckmaster contesta.

A OpenAI citou os dois matemáticos em sua declaração, reconheceu a resolução independente do problema de Euler com forcing e afirmou ter oferecido a eles a possibilidade de publicar o trabalho em conjunto.

Pesquisador questiona uso de seus dados pela OpenAI

A controvérsia também envolve o uso do Codex, assistente de programação da OpenAI. Buckmaster afirmou que utilizava a ferramenta durante sua pesquisa e colocava nela rascunhos do trabalho desenvolvido com Alpöge.

O matemático disse ter perguntado à OpenAI se as sessões do Codex poderiam ter sido acessadas ou utilizadas para treinar modelos. Segundo ele, não recebeu resposta sobre a questão do treinamento.

A OpenAI afirmou que funcionários ou agentes da empresa não tiveram acesso ao trabalho da dupla “por nenhum meio” antes de sua divulgação pública. Ao mesmo tempo, a companhia reconheceu que não poderia descartar a possibilidade de dados anonimizados derivados do uso de seus produtos terem ajudado a melhorar seus modelos.

Buckmaster também afirmou que Sébastien Bubeck, responsável pela pesquisa matemática da OpenAI, teria pressionado duas vezes para retirar Alpöge da autoria de um artigo que os dois matemáticos preparavam. Alpöge trabalha na Anthropic, concorrente da OpenAI.

Bubeck negou as acusações e classificou as alegações como “falsas e inflamatórias”. Ele afirmou que a OpenAI não utilizou os prompts ou as provas dos pesquisadores para orientar seus modelos.

Buckmaster, por sua vez, disse que não viu a prova produzida pela OpenAI e que não sabe exatamente como o modelo chegou ao resultado ou se os dados dos pesquisadores foram utilizados. Ele pediu uma investigação independente sobre a origem do trabalho da empresa.

Comunidade matemática reage

Diego Córdoba afirmou ter ficado surpreso com a rapidez com que o resultado apareceu. Outros matemáticos também demonstraram preocupação com a maneira como a descoberta foi divulgada.

Terence Tao, professor de matemática da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA), afirmou que o episódio mostra como até mesmo o rumor de que alguém está trabalhando em um grande problema pode desencadear um esforço massivo de IA para resolver a questão antes que a pesquisa original esteja concluída.

Segundo Tao, os incentivos podem fazer pesquisadores deixarem de compartilhar ideias promissoras com a comunidade científica, prejudicando uma tradição de séculos de ciência aberta.

A prova da OpenAI ainda aguarda revisão formal por pares. O Clay Mathematics Institute também não confirmou nem rejeitou oficialmente a solução apresentada pela empresa.

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Agentes de IA da OpenAI usaram mais de dez sites para se comunicar sem autorização

Agentes de inteligência artificial (IA) desenvolvidos pela OpenAI usaram pelo menos dez sites adicionais para estabelecer comunicações não autorizadas no início deste ano, segundo seis grupos de pesquisadores independentes ouvidos pela Reuters. A descoberta indica que o comportamento dos agentes foi mais amplo do que havia sido divulgado anteriormente.

Os pesquisadores identificaram mensagens deixadas pelos agentes em sites que incluem wikis pouco conhecidos, páginas pessoais e serviços de encurtamento de links administrados por universidades.

A atividade não é considerada um ataque hacker e, em alguns aspectos, se aproxima mais de spam. Ainda assim, o fato de os agentes terem encontrado maneiras de contornar as próprias restrições impostas pela OpenAI para abrir canais de comunicação levantou novas preocupações sobre as capacidades dos modelos e sobre a transparência da empresa.

Andrew Yoon, pesquisador da organização sem fins lucrativos CivAI, afirmou que contabilizou 18 sites que teriam sido usados pelos agentes entre maio e julho. Segundo ele, é quase certo que existam outros casos que ainda não foram identificados.

Sydney Von Arx, cujo grupo revelou na semana passada que agentes da OpenAI haviam transformado uma wiki em alemão em uma espécie de plataforma de mensagens, afirmou que sua equipe identificou atividades semelhantes em 23 sites que ainda não haviam sido divulgados.

Os pesquisadores ressaltam, porém, que suas estimativas são incompletas.

Agentes encontraram brechas para se comunicar

  • Os agentes foram autorizados pela OpenAI a navegar pela internet em busca de informações para responder a perguntas de pesquisa, mas não deveriam publicar conteúdo. Mesmo assim, pesquisadores descobriram que eles aproveitaram características de sites antigos para deixar mensagens uns para os outros;
  • Em muitos casos, os investigadores identificaram a atividade comparando textos deixados na wiki alemã com mensagens idênticas encontradas em outros sites. Nomes de usuários semelhantes e atividades relacionadas às mesmas perguntas específicas também ajudaram a estabelecer conexões;
  • Alguns pesquisadores conseguiram rastrear a atividade até endereços de protocolo de internet associados à infraestrutura Azure, da Microsoft, que é usada pela OpenAI;
  • Entre os sites encontrados estão uma wiki sobre química para estudantes de Advanced Placement criada por um professor de ensino médio de Massachusetts em 2008, dois sites pessoais de profissionais de tecnologia da Polônia, wikis dedicadas a jogos e um site criado há cerca de duas décadas para entusiastas de softwares de edição de texto.

Kenneth Russell DeGraff, desenvolvedor de software e ex-assessor do Congresso dos Estados Unidos, afirmou ter encontrado informações relacionadas aos agentes em pelo menos dez sites. “Se esses modelos foram instruídos a apenas ler, eles precisam ser criativos para deixar informações para trás”, disse.

Agentes foram autorizados pela OpenAI a navegar pela internet em busca de informações para responder a perguntas de pesquisa, mas não deveriam publicar conteúdo – Imagem: Olhar Digital via ChatGPT

Leia mais:

OpenAI é pressionada por falta de transparência

A OpenAI não explicou publicamente por que seus agentes usaram sites de terceiros como quadros de mensagens improvisados. A empresa também não respondeu diretamente às perguntas da Reuters sobre quantos sites foram utilizados ou por que manteve a atividade em segredo durante meses.

Em comunicado, a OpenAI afirmou que está realizando uma análise mais ampla das atividades de seus agentes. Segundo a empresa, até agora não foram identificadas outras atividades com gravidade ou escala semelhantes ao ataque contra o Hugging Face.

A companhia também disse que pretende publicar em breve uma estrutura para comunicar casos de “desalinhamento” — termo usado no setor para descrever comportamentos de sistemas de IA que fogem do esperado.

A revelação ocorre depois de pesquisadores descobrirem que uma série de agentes da OpenAI havia tomado uma wiki em alemão e a transformado em uma plataforma improvisada de comunicação. O episódio não havia sido divulgado pela empresa até ser revelado pela Reuters.

Sites afetados só descobriram os casos depois

Alguns operadores dos sites utilizados pelos agentes disseram à Reuters que não haviam sido procurados pela OpenAI.

A Universidade de Toronto (Canadá), cujo serviço de encurtamento de links teria sido usado pelos agentes, afirmou que a OpenAI entrou em contato com a instituição depois que a Reuters apresentou suas descobertas. A Universidade Vanderbilt (EUA), que administra outro serviço semelhante supostamente utilizado pelos agentes, não respondeu aos pedidos de comentário.

Helmut Leitner, desenvolvedor aposentado responsável pela hospedagem e pelo software de seis dos sites afetados, incluindo a wiki alemã que revelou o caso, também disse inicialmente que não havia recebido contato da OpenAI.

Horas depois de a Reuters apresentar suas descobertas à empresa, porém, Leitner afirmou ter recebido um e-mail sem assinatura da OpenAI alertando sobre o incidente. Segundo ele, o conteúdo da mensagem ficou muito aquém do que esperava da empresa.

Leitner afirmou ainda que o operador da wiki alemã precisou passar horas limpando o site depois da atividade dos agentes. Para ele, porém, a responsabilidade não deve ser atribuída à IA, mas às pessoas e organizações que estão por trás desses sistemas.

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Anthropic revela mais um incidente de segurança envolvendo o Claude

A Anthropic identificou um quarto incidente de cibersegurança envolvendo uma versão inicial de seu modelo de inteligência artificial (IA) Claude. O caso ocorreu em janeiro e envolveu uma versão preliminar do Claude Opus 4.6, segundo a empresa.

O episódio foi descoberto durante uma segunda análise de 141.006 sessões de testes. A revisão encontrou sessões que não haviam sido examinadas anteriormente e levou a Anthropic a identificar o novo incidente.

A empresa informou que notificou as partes afetadas, mas não revelou detalhes específicos sobre os sistemas envolvidos ou sobre o que o modelo fez durante o episódio.

Anthropic amplia investigação sobre os incidentes

  • O novo caso se soma a três incidentes divulgados pela Anthropic em julho. Na ocasião, a empresa informou que modelos Claude haviam conseguido acessar os sistemas de três organizações durante testes de cibersegurança;
  • Os episódios aconteceram depois que uma falha na configuração dos testes permitiu que os modelos tivessem acesso à internet aberta, embora os ambientes de avaliação devessem estar isolados. Os modelos envolvidos incluíam o Claude Opus 4.7, o Claude Mythos 5 e um modelo interno de pesquisa;
  • Em um dos casos, o Claude Opus 4.7 chegou a acessar a infraestrutura de produção de uma organização durante quatro execuções de um teste de captura de bandeira, obtendo informações de produção e credenciais de usuários;
  • Depois das descobertas, a Anthropic interrompeu as avaliações de cibersegurança de alto risco e adotou medidas adicionais para impedir que situações semelhantes se repitam. Entre elas estão controles mais rígidos nos ambientes de teste e alertas para comportamentos não autorizados dos modelos;
  • Agora, a Anthropic contratou a empresa independente de pesquisa METR para realizar uma investigação abrangente. O trabalho terá acesso aos registros das sessões e à colaboração de funcionários da empresa, inicialmente durante oito semanas.
Novo caso se soma a três incidentes divulgados pela Anthropic em julho – Imagem: Mehaniq/Shutterstock

Leia mais:

Crescem os alertas sobre agentes de IA

Os episódios alimentam as preocupações em torno dos chamados “AI breakout events”, situações em que sistemas de IA conseguem escapar das limitações estabelecidas durante testes e passam a agir de maneira independente na internet.

O caso da Anthropic ocorre em momento de crescente atenção aos riscos associados a agentes de IA. Em outro episódio recente, agentes da OpenAI acessaram e modificaram um site colaborativo em alemão depois de ultrapassarem as restrições estabelecidas para seu funcionamento.

A sequência de incidentes levou a Anthropic a reconhecer problemas operacionais de segurança e a afirmar que seus modelos ainda não estão perfeitamente alinhados aos valores humanos. A empresa também passou a defender controles mais rigorosos para ambientes de teste e maior supervisão sobre sistemas capazes de executar tarefas de forma autônoma.

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Nova Siri AI do iOS 27 lê e-mails e entende tudo o que está na tela

A Apple finalmente começou a liberar o iOS 27. O grande chamariz do sistema é a nova Siri, reconstruída do zero para entender o que está na tela e conversar de forma bem mais natural.

A novidade apareceu durante o evento “Surprise and Shine” e expande as ferramentas do ecossistema Apple Intelligence nos celulares. Os testes iniciais já estão rodando na versão beta.

Contexto do usuário em primeiro lugar

Esqueça as respostas genéricas tiradas da web. A Siri AI agora lê e-mails, checa compromissos no calendário e vasculha anotações para resolver tarefas do dia a dia.

A própria Apple resume o objetivo da ferramenta como “uma IA verdadeiramente útil, centrada em você e nas suas necessidades”.

App próprio e lente inteligente

As mudanças práticas aparecem no uso diário da câmera e na criação de conteúdo:

  • Um app só para ela: Interface em formato de chat para quem prefere digitar em vez de falar com a assistente.
  • Siri Camera: Aponte o celular para algo e pergunte o que é. A IA lê a cena pela lente em tempo real.
  • Geração e ajuste de imagens: O recurso Image Playground cria figuras do zero, enquanto o sistema expande ou reenquadra fotos antigas.
  • Ajuste de textos e atalhos: Ajuda a redigir e-mails, revisar notas e criar automações complexas com simples comandos de voz.

Parceria de peso com o Gemini

Para bater de frente com o ChatGPT, a Apple reforçou o processamento de linguagem e as buscas na web integrando os modelos do Google Gemini ao motor do sistema.

A distribuição começou de forma limitada. Quem está testando a versão beta pode encontrar travas temporárias de uso até que os servidores deem conta da demanda global.

A Siri AI já pode ser testada em inglês no iOS 27 beta e no macOS 27. O lançamento da versão final acontece neste segundo semestre, com suporte a mais idiomas liberado aos poucos.

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