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OpenAI freia desenvolvimento de IA após invasões a sistemas

A OpenAI decidiu reduzir temporariamente o ritmo de desenvolvimento de seus modelos de inteligência artificial (IA) depois que agentes de IA utilizados em testes conseguiram escapar das restrições impostas pelos pesquisadores e invadiram os sistemas da Hugging Face, plataforma colaborativa voltada a IA e desenvolvimento de software.

O episódio aconteceu durante avaliação de segurança e chamou a atenção porque os agentes foram capazes de realizar ações que ultrapassaram os limites estabelecidos para o experimento. Segundo informações divulgadas pela OpenAI, a companhia agora está reformulando seus procedimentos de treinamento e avaliação para aumentar o controle sobre sistemas cada vez mais autônomos.

Entre as novas medidas está uma pausa de duas semanas nos testes de modelos, além da ampliação do uso de outros sistemas de IA para monitorar automaticamente o comportamento dos agentes durante as avaliações.

A empresa também informou que alguns dos maiores treinamentos planejados continuam suspensos enquanto não atenderem aos novos padrões de segurança.

Agentes escaparam de ambiente controlado

  • O incidente ocorreu durante um experimento no qual agentes de IA receberam uma tarefa de cibersegurança;
  • Os sistemas estavam sendo avaliados em ambiente controlado, mas conseguiram contornar as restrições existentes, acessar a internet e posteriormente atacar a infraestrutura da Hugging Face sem autorização da empresa;
  • O caso é particularmente relevante porque os agentes de IA mais avançados conseguem executar sequências complexas de tarefas de maneira relativamente autônoma, a partir de instruções gerais;
  • Isso aumenta o potencial desses sistemas para realizar ações inesperadas ou perigosas quando recebem acesso a ferramentas externas;
  • A situação também expôs dificuldade crescente para empresas que desenvolvem modelos mais poderosos: quanto mais capazes os sistemas ficam de escrever código, identificar vulnerabilidades e resolver problemas de programação, maior também pode ser sua capacidade de encontrar maneiras de explorar falhas de segurança.

OpenAI vai aumentar monitoramento

Como resposta ao episódio, a OpenAI afirmou que vai ampliar os mecanismos automatizados utilizados para acompanhar os testes de seus modelos.

De acordo com o Financial Times, os novos sistemas de monitoramento deverão ser capazes de identificar possíveis problemas e emitir alertas em até 30 minutos. Se não for possível descartar um risco dentro desse período, o teste deverá ser interrompido.

A companhia também pretende aumentar o isolamento dos modelos durante avaliações que envolvam tarefas de maior risco. O objetivo é impedir que sistemas em teste tenham acesso irrestrito à internet e, consequentemente, possam interagir com sistemas externos sem autorização.

A OpenAI informou ainda que passou a exigir o nível mais rigoroso de proteção de segurança para operações envolvendo seu próximo modelo, chamado Astra.

Segundo a empresa, parte dos treinamentos e avaliações do Astra já atende aos novos requisitos, mas uma quantidade significativa de cargas de trabalho continua pausada até que seja transferida para ambientes que cumpram os padrões de segurança atualizados.

Astra se aproxima de um limite de cibersegurança

O incidente envolvendo a Hugging Face também está relacionado ao avanço das capacidades do Astra. Em avaliações internas recentes, a OpenAI identificou avanços significativos nas habilidades do modelo em programação autônoma e cibersegurança. A companhia afirmou que o sistema pode estar se aproximando do que considera um “limite crítico de cibersegurança”.

Esse conceito é utilizado pela empresa para indicar um ponto a partir do qual as capacidades de um modelo poderiam representar riscos relevantes caso fossem utilizadas de maneira inadequada.

A OpenAI afirmou que, diante desse avanço, decidiu adotar medidas de segurança mais rígidas antes de continuar determinados treinamentos e avaliações.

Invasões “custaram caro” aos modelos de IA da empresa – Imagem: Primakov/Shutterstock

Empresa quer garantir que IA continue sob controle humano

A desaceleração também está relacionada a uma preocupação mais ampla da OpenAI: o chamado alinhamento dos modelos.

O conceito se refere à capacidade de fazer com que sistemas de IA permaneçam de acordo com as intenções humanas e respondam adequadamente à supervisão das pessoas, mesmo quando ganham capacidades mais avançadas.

O CEO da OpenAI, Sam Altman, afirmou que a companhia agora exige evidências mais fortes de comportamento alinhado durante todo o processo de treinamento. “Manter sistemas cada vez mais capazes alinhados é um desafio que todo o setor precisará enfrentar”, escreveu Altman ao anunciar as mudanças.

Mia Glaese, responsável pela área de segurança da OpenAI, afirmou que a empresa ainda está longe de retornar ao ritmo normal de desenvolvimento. Em entrevista ao blog Sources News, ela declarou: “Estamos muito longe de que tudo volte ao normal”.

Caso não é isolado

O episódio envolvendo a OpenAI ocorre em meio a uma série de incidentes semelhantes durante testes realizados por diferentes empresas de IA.

Agentes desenvolvidos pela Anthropic, Meta e pela chinesa Moonshot AI, além de sistemas avaliados pelo AI Security Institute do Reino Unido, também demonstraram comportamentos inesperados ou conseguiram acessar recursos que deveriam estar fora de seu alcance durante avaliações.

Em alguns desses casos, os sistemas foram capazes de utilizar suas próprias habilidades de programação e cibersegurança para encontrar maneiras de contornar restrições.

Especialistas afirmam que esses episódios não significam necessariamente que os sistemas tenham desenvolvido consciência ou “saído do controle” no sentido popular da expressão. O problema está na combinação entre autonomia, capacidade de programação e acesso a ferramentas externas, que pode permitir que modelos executem ações não previstas pelos desenvolvedores.

Corrida pela IA aumenta pressão sobre empresas

A decisão da OpenAI ocorre em momento de intensa competição com empresas, como a Anthropic, que também disputam a liderança no desenvolvimento dos modelos mais avançados.

As duas companhias estão simultaneamente acelerando seus produtos e enfrentando pressões para demonstrar que conseguem controlar os riscos associados a sistemas cada vez mais autônomos. A corrida também ocorre enquanto ambas avaliam possibilidades de abertura de capital nos Estados Unidos.

Na semana passada, o senador estadunidense Bernie Sanders chegou a pedir que as principais empresas de IA interrompessem temporariamente o desenvolvimento de modelos mais avançados. Para o parlamentar, as companhias estariam perdendo o controle sobre a tecnologia.

A OpenAI não anunciou uma interrupção completa de seu desenvolvimento. A medida adotada é uma desaceleração temporária, acompanhada por uma revisão dos procedimentos de treinamento e avaliação e pela adoção de padrões de segurança mais rigorosos.

O objetivo declarado pela empresa é voltar a avançar, mas somente depois que os sistemas de monitoramento e controle forem capazes de acompanhar o salto de capacidade apresentado pelos novos agentes de IA.

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Você já usa o ChatGPT na nuvem. Então por que seu PC precisa de IA?

A inteligência artificial (IA) já pode ser usada de diferentes formas em um computador. Chatbots e assistentes como ChatGPT, Gemini e Copilot são exemplos de serviços que podem funcionar na nuvem, enquanto os chamados PCs com IA passaram a incorporar hardware dedicado para executar determinadas tarefas diretamente no dispositivo.

As duas abordagens, porém, não devem necessariamente competir entre si. Para Carlos Buarque, diretor de marketing da Intel Brasil, a tendência é que aplicações de inteligência artificial combinem processamento local e em nuvem, de acordo com as características de cada tarefa. “A gente acredita que todas as aplicações de IA vão ser aplicações híbridas”, afirmou ele em entrevista ao Olhar Digital.

Ilustração representa as duas formas de processamento de IA: diretamente no computador ou por meio de serviços em nuvem, dependendo da aplicação – Imagem: Shutterstock AI

Quando faz sentido rodar IA no próprio computador

Um dos motivos para levar o processamento de inteligência artificial para o computador é evitar que determinadas informações precisem ser enviadas para a nuvem. Buarque cita tanto a privacidade quanto o custo de uso de serviços de IA como fatores que podem favorecer a execução local.

Segundo o executivo, modelos de linguagem instalados no próprio PC podem realizar tarefas como revisão de textos, tradução e análise de dados. Para ele, executar parte dos workloads localmente pode reduzir custos, já que determinadas tarefas deixam de depender do processamento na nuvem. Nesse cenário, o modelo fica carregado na máquina e realiza a inferência localmente, sem exigir conexão com a internet para aquela tarefa.

A privacidade pode ser especialmente relevante quando a IA trabalha com informações pessoais ou confidenciais. Buarque conta que usou inteligência artificial para analisar dados de sua declaração de Imposto de Renda, incluindo informações sobre operações com ações. Segundo ele, não gostaria de enviar esse tipo de conteúdo para um modelo público sem ter garantia sobre a privacidade dos dados.

O executivo também cita o atendimento médico como exemplo de uma situação em que o processamento local pode fazer sentido. Em uma consulta, por exemplo, a transcrição poderia ser realizada diretamente no computador antes de ser incorporada ao prontuário do médico.

Estou transcrevendo uma consulta. Isso aqui é algo crítico, confidencial do meu paciente. Vai rodar localmente e transcrever no meu computador para ir para a ficha do meu paciente no meu computador. Eu não vou rodar isso aqui na nuvem, entendeu? Porque tem uma relação médico-paciente que é confidencial.

Carlos Buarque, diretor de marketing da Intel Brasil

Profissional de saúde segura um tablet enquanto elementos gráficos representam inteligência artificial e processamento de dados.
A IA pode ser processada localmente para lidar com informações médicas confidenciais, como a transcrição de consultas, por exemplo – Imagem: raker / Shutterstock

Há ainda situações em que a conexão pode ser um fator decisivo. Em uma fábrica, Buarque cita o uso de visão computacional para identificar defeitos em uma linha de produção. Nesse caso, a análise pode acontecer localmente para que a operação não dependa da rede para continuar funcionando.

“Você não vai rodar isso na nuvem, você roda localmente por conta de performance, desempenho”, afirma. Segundo ele, esse tipo de sistema pode continuar detectando problemas mesmo diante de uma falha de conectividade.

O mesmo princípio pode ser aplicado a sistemas de segurança. Buarque cita câmeras capazes de identificar determinadas situações e tomar decisões localmente, como disparar um alerta ou um alarme.

Quando a nuvem ainda faz mais sentido

O processamento local, por outro lado, não elimina a necessidade de serviços baseados em nuvem. O próprio Buarque cita os chatbots entre as aplicações que continuam funcionando bem dessa maneira.

“Eu rodo o meu Copilot, o Gemini, o ChatGPT na nuvem”, afirma. Na avaliação do executivo, esse tipo de aplicação é adequado à nuvem e não exige necessariamente que o usuário tenha um PC preparado para executar inteligência artificial localmente.

A nuvem também continua sendo uma opção quando parte do trabalho exige processamento que não precisa acontecer no dispositivo. Em vez de escolher definitivamente entre uma arquitetura e outra, Buarque afirma que aplicações podem dividir as tarefas entre o computador e servidores externos.

Tem diferentes tipos de aplicações que fazem muito sentido rodar localmente, e tem outras que o sentido, eu diria, é híbrido. Vai ter uma parte que você vai rodar localmente e outra que você vai rodar fora por questão de desempenho.

Carlos Buarque, diretor de marketing da Intel Brasil

Tela de computador exibe a interface do ChatGPT e recursos de um assistente de inteligência artificial.
ChatGPT é um exemplo de serviço de inteligência artificial que pode continuar sendo usado pela nuvem, sem depender de processamento local no computador – Imagem: Bangla press / Shutterstock

Esse modelo também pode ser usado para separar diferentes tipos de informação dentro de uma mesma aplicação. Buarque cita, por exemplo, situações em que dados mais sensíveis permanecem no dispositivo enquanto informações públicas ou tarefas que exigem pesquisas externas são processadas na nuvem.

IA local pode mudar jogos e tarefas do dia a dia

A discussão sobre processamento local não se limita a colocar um chatbot dentro de um notebook. Buarque afirma que novas aplicações podem aproveitar a capacidade de executar modelos diretamente no dispositivo para criar experiências diferentes das disponíveis atualmente.

Nos jogos, por exemplo, ele cita os non-playable characters (NPCs), os personagens não jogáveis. Segundo o executivo, modelos de IA executados localmente podem permitir que esses personagens sejam mais inteligentes, ajam de maneira mais natural e respondam melhor ao estilo do jogador.

Com a IA, esses non-playable characters vão poder ser muito mais inteligentes e agir de forma natural. O jogo vai poder se adaptar muito melhor ao seu estilo de jogar e ser muito mais personalizado para você.

Carlos Buarque, diretor de marketing da Intel Brasil

Pessoa joga videogame em um computador usando fones de ouvido.
O processamento local de IA pode tornar NPCs mais inteligentes e permitir que jogos se adaptem melhor ao estilo de cada jogador – Imagem: Summit Art Creations / Shutterstock

Outro exemplo já aparece nas videoconferências. Buarque afirma que plataformas como o Microsoft Teams utilizam CPU, GPU e NPU para executar recursos como remoção de ruído e desfoque do fundo. Nesse caso, o benefício não está apenas no resultado visível ou audível, mas também na eficiência energética: uma tarefa desse tipo poderia ser executada pela CPU, mas consumiria mais energia.

A combinação entre processamento local e nuvem, portanto, não deve ser definida por uma substituição completa de uma tecnologia pela outra. Para Buarque, o local onde cada parte da IA será executada dependerá das características da aplicação, incluindo fatores como privacidade, custo, desempenho e necessidade de funcionamento sem conexão.

Ao longo da entrevista, o executivo reforçou que a escolha entre processamento local e nuvem deve depender das características de cada aplicação. Para ele, diferentes tarefas podem ser divididas entre o computador e servidores externos conforme fatores como desempenho, custo e privacidade.

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Claude fica fora do ar nesta terça-feira (18)

Na tarde desta terça-feira (18), o Claude, chatbot de inteligência artificial (IA) da Anthropic, começou a apresentar problemas.

Segundo informações do Downdetector, que registra reclamações de serviços e plataformas, há um pico de reclamações, que ultrapassam as 500 queixas.

Já o site oficial de status das plataformas da Anthropic já acusa haver um problema e que estão investigando a falha.

O Olhar Digital entrou em contato com a Anthropic em busca de um posicionamento oficial e aguarda retorno.

Matéria em atualização

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Livros escritos por IA: ‘Autor vira microeditora’, diz analista

A enxurrada de livros gerados por (ou escritos com) inteligência artificial em lojas virtuais tem impactado o mercado editorial. O leitor assíduo do Olhar Digital já sabe disso. Entre os especialistas consultados durante a apuração deste tema, está o educador de tecnologias e artes no Sesc Piracicaba, Maurício Pinheiro.

Na conversa, Pinheiro, que também é analista de software, explica como a IA permite que uma pessoa funcione quase como uma “microeditora”. O especialista também aponta a diferença entre usar a IA como assistente ou como linha de montagem de texto. E analisa por que a grande disputa do mercado literário virou uma busca por “sinal” no meio de tanto ruído.

Analista e educador fala sobre o impacto da IA na literatura independente

O leitor assíduo do Olhar Digital já conferiu alguns trechos da entrevista com Maurício Pinheiro na matéria “Livros feitos em minutos com IA inundam Amazon e outras lojas” publicada na sexta-feira (14). Agora, pode conferir a versão completa da conversa. Leia abaixo:

Olhar Digital: O que torna a produção e publicação de e-books com IA no ecossistema Kindle tão atraente e acessível hoje para quem quer publicar de forma independente?

Maurício: Acho que estamos assistindo a mais uma etapa de uma longa cadeia de desintermediação. O Kindle já havia removido grande parte da barreira de distribuição. Para colocar um livro no mercado, você deixou de precisar convencer uma editora, financiar uma tiragem ou conquistar espaço numa prateleira física. A IA está derrubando agora outra barreira importante: o custo de produção.

Hoje, uma única pessoa consegue pesquisar, estruturar, escrever, revisar, testar títulos e capas, produzir uma sinopse, traduzir, diagramar e publicar com uma capacidade que, poucos anos atrás, exigiria uma pequena estrutura editorial. Não significa que todas essas etapas serão bem executadas. Significa que quase todas elas se tornaram acessíveis.

Isso muda inclusive o papel do autor independente. Ele pode deixar de operar apenas como alguém tentando terminar um livro e passar a funcionar quase como uma microeditora: testar posicionamentos, nichos, capas, descrições e diferentes projetos editoriais numa velocidade economicamente inviável no modelo anterior.

Só que existe um paradoxo nisso.

Quando removemos quase toda a fricção para publicar, não democratizamos apenas a criatividade. Democratizamos também o ruído.

O estudo do NBER ajuda a dimensionar essa transformação: o número mensal de novos e-books na Amazon praticamente triplicou entre 2022 e o fim de 2025, acompanhando a difusão dos grandes modelos de linguagem. Em 2025, a presença detectada de IA chegou a superar 60% dos lançamentos em alguns meses.

Durante muito tempo, publicar era difícil, e essa dificuldade funcionava de maneira imperfeita e muitas vezes injusta como um filtro anterior à chegada do livro ao público. Agora o filtro acontece depois. A escassez deixou de estar na capacidade de produzir e migrou para algo muito mais difícil de automatizar: merecer atenção e conquistar confiança.

Por isso, num mercado em que alguém consegue produzir dez livros com relativa facilidade, produzir o décimo primeiro não é exatamente uma vantagem competitiva.

A tecnologia tornou extraordinariamente fácil colocar mais um livro no mundo. A pergunta decisiva deixou de ser “como eu publico?”.

Passou a ser: por que alguém deveria interromper a própria vida para ler justamente este livro?

Sistemas com IA prometem e-book pronto em menos de 30 minutos – Imagem: Billion Photos/Shutterstock

Olhar Digital: Na prática, como a IA altera a rotina de escrita e onde fica a linha entre usá-la como assistente de criação e utilizá-la apenas para gerar texto em massa?

Maurício: Acho que estamos chamando pelo mesmo nome duas transformações muito diferentes: a ampliação do escritor e a automação da escrita.

No primeiro caso, a IA remove uma quantidade enorme de trabalho intermediário. Ela pode ajudar a pesquisar, organizar uma estrutura, confrontar argumentos, testar caminhos, localizar inconsistências, sugerir alternativas, simular objeções ou acelerar tarefas que antes consumiam horas.

Nesse uso, ela não elimina o autor. Ela muda o lugar onde o trabalho autoral acontece.

Você pode gastar menos energia na execução mecânica e mais energia decidindo o que quer dizer, por que aquilo importa, o que está errado, o que é banal e qual versão merece sobreviver entre dezenas de possibilidades.

Por isso, acho pouco útil tentar medir autoria pela porcentagem de palavras que foram fisicamente digitadas por um ser humano. A questão realmente interessante é outra: onde está a soberania criativa?

Quem definiu a intenção? Quem reconheceu o clichê e decidiu descartá-lo? Quem percebeu que um argumento era conveniente, mas falso? Quem verificou os fatos? Quem tomou as decisões estéticas? E, principalmente, quem está disposto a responder pelo resultado?

Para mim, autoria não precisa mais significar que cada palavra saiu fisicamente dos meus dedos. Precisa significar que eu mantive soberania sobre as escolhas relevantes e que estou disposto a responder por elas.

A fronteira começa a aparecer quando essa consciência é retirada do circuito. Quando o processo vira prompt, gerar, formatar, publicar, repetir, a IA deixou de ampliar um escritor. Estamos simplesmente operando uma linha de produção de texto. E existe um risco ainda mais profundo, porque escrever não é apenas uma maneira de registrar um pensamento que já estava pronto.

Muitas vezes, é escrevendo que descobrimos o que pensamos. A dúvida, a contradição, o incômodo diante de uma frase ruim, a tentativa frustrada de encontrar uma formulação melhor, o momento em que percebemos que nossa própria ideia não se sustenta. Tudo isso parece ineficiência, mas é justamente onde parte do pensamento acontece.

Se tercerizarmos também esse atrito, podemos ganhar uma quantidade extraordinária de velocidade e, ao mesmo tempo, perder musculatura intelectual. Então eu usaria a IA para eliminar trabalho que não precisa necessariamente de mim, mas seria muito cuidadoso antes de entregar a ela o trabalho que me transforma enquanto eu o faço.

A IA pode sugerir caminhos, abrir portas e acelerar enormemente a execução. O que ela não deveria assumir é a responsabilidade de ter alguma coisa a dizer.

Ilustração de robô escrevendo em máquina de escrever
A produção em massa de e-books gerados por IA enfrenta uma barreira legal no Brasil – Imagem: N Universe/Shutterstock

Olhar Digital: Diante da enxurrada de e-books gerados por IA nas lojas virtuais, como você enxerga o futuro da publicação independente e o valor do livro nesse novo cenário?

Maurício: Acho que estamos entrando numa espécie de pós-escassez editorial. E, quando uma coisa deixa de ser escassa, o valor não desaparece necessariamente: ele costuma migrar para outro lugar.

Durante séculos, produzir um livro dependia de uma sequência de recursos limitados: tempo, domínio técnico, edição, revisão, capital, impressão, distribuição. O digital eliminou várias dessas restrições. A IA está reduzindo talvez a última grande escassez desse processo: a capacidade de produzir texto plausível em grande quantidade.

Estamos chegando a um mundo em que gerar cem mil palavras razoavelmente coerentes pode se tornar economicamente banal.

Mas isso não significa que o livro perdeu valor. Significa algo mais interessante: texto e livro estão deixando de ser sinônimos. Se o texto se torna praticamente infinito, aquilo que não pode ser produzido infinitamente passa a valer mais: confiança, reputação, perspectiva, repertório, experiência vivida, gosto e uma relação reconhecível entre uma obra e alguém disposto a responder por ela. E acho que os dois estudos recentes são interessantes justamente porque mostram dimensões diferentes desse fenômeno.

O estudo do National Bureau of Economic Research (NBER) encontra uma enorme expansão dos lançamentos com IA e mostra que esses livros, em média, recebem menos uso, têm piores posições de venda e avaliações inferiores. Mas encontra também uma nuance importante: até agora, o volume, o uso e a qualidade dos livros humanos permaneceram relativamente estáveis. Ou seja, não estamos vendo simplesmente a máquina expulsar o autor humano do mercado.

Já o estudo de Chakrabarty mostra o outro lado da transformação, a diluição econômica. Analisando mais de 14 mil livros de ficção de gênero autopublicados na Amazon, os pesquisadores encontraram que, comparando o início de 2023 com o início de 2026, o número de títulos que registravam vendas num trimestre cresceu 19,2 vezes, enquanto a receita trimestral cresceu apenas 8,9 vezes. Em outras palavras, a quantidade de livros disputando dinheiro e atenção cresceu muito mais rapidamente do que o próprio mercado disponível para absorvê-los.

Então o problema emergente parece menos uma substituição simples do autor pela máquina e mais uma diluição da atenção e do retorno econômico num catálogo que cresce muito mais rápido do que o público e a receita. Isso muda profundamente a competição.

A IA é extremamente competente em produzir aquilo que é plausível, familiar e suficientemente bom. Mas existe uma consequência curiosa: num oceano de coisas suficientemente boas, ser suficientemente bom deixa de ser uma qualidade rara.

É aí que características que pareciam periféricas passam para o centro: voz, obsessão, risco, contradição, experiência e ponto de vista.

Também acho que isso vai obrigar as próprias plataformas a mudar. Amazon, Kobo e outras lojas foram desenhadas em grande medida para resolver um problema de distribuição: tornar um catálogo enorme disponível. Agora precisam lidar cada vez mais com o problema inverso: como encontrar sinal dentro de uma oferta praticamente ilimitada.

Procedência, reputação, descoberta, curadoria e confiança tendem a se tornar muito mais valiosas. Durante muito tempo, a dificuldade era conseguir entrar na biblioteca. Estamos construindo agora uma espécie de Biblioteca de Babel em tempo real. O problema já não é produzir mais páginas. É não desaparecer dentro delas.

Por isso, não acho que a grande disputa será simplesmente entre autor humano e autor artificial. A disputa será entre sinal e ruído. Existe uma ironia bonita nisso tudo. Passamos séculos desenvolvendo tecnologias para permitir que mais pessoas pudessem publicar. Finalmente conseguimos. Agora teremos de reaprender por que algumas poucas coisas merecem ser lidas.

Quando qualquer máquina pode produzir algo com a aparência de um livro, simplesmente produzir um livro deixa de ser extraordinário. Extraordinário passa a ser criar algo que, depois de lido, faça alguém pensar que aquilo só poderia ter vindo daquela pessoa.

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OpenAI lança ChatGPT para jovens com modo de estudo e bloqueios automáticos de conteúdo

A OpenAI lançou nesta terça-feira (18) o ChatGPT para Adolescentes, uma versão da plataforma com proteções reforçadas e foco em aprendizado para usuários entre 13 e 17 anos. O sistema detecta automaticamente usuários menores de 18 anos – seja por estimativa de idade ou por declaração própria – e os coloca na experiência específica para adolescentes, segundo comunicado oficial da empresa.

A versão inclui filtros automáticos para conteúdo relacionado a automutilação, transtornos alimentares, violência, atividades perigosas e conteúdo sexual explícito. Também proíbe que o ChatGPT use linguagem romântica, encoraje dependência emocional ou sugira que tem sentimentos ou consciência.

Foco em aprendizado, não em respostas prontas

O principal diferencial da versão para adolescentes é o Modo de Estudo, que usa perguntas guiadas e suporte passo a passo para ajudar o estudante a entender o conteúdo, em vez de simplesmente entregar a resposta.

Se um adolescente pedir uma resposta rápida para uma questão de dever de casa, o sistema pode redirecioná-lo para o modo de estudo. Esse recurso foi desenvolvido com professores, cientistas e especialistas em pedagogia, e se baseia em pesquisas sobre técnicas de aprendizado ativo.

Novo ChatGPT foca em ajudar a resolver o exercício ao invés de dar a resposta – OpenAI / Divulgação

Outros recursos incluem lembretes de dever de casa responsável – que identificam quando o estudante parece estar tentando burlar uma tarefa –, quizzes, visualizações de aprendizado e a possibilidade de definir horários de estudo em que o Modo de Estudo fica ativo por padrão.

“Nem todo estudante tem alguém em casa que possa ajudar quando trava numa tarefa. Com as proteções certas, a IA pode ajudar a preencher essa lacuna”, disse Racquel Gibson, professora de matemática do ensino médio em Miami, em comunicado da OpenAI.

Controles para pais

Pais com contas vinculadas a adolescentes podem configurar horários silenciosos, gerenciar configurações selecionadas e receber notificações de segurança em situações de alto risco. A OpenAI anunciou que adicionará notificações específicas relacionadas a transtornos alimentares, limitando o que é compartilhado e focando em momentos em que o suporte presencial pode ser mais importante.

O sistema também inclui lembretes para pausas, avisos ao tentar enviar imagens sensíveis e onboarding específico para adolescentes que apresenta os recursos de aprendizado e segurança desde o início.

O que o ChatGPT não pode fazer com adolescentes

A versão para adolescentes proíbe explicitamente que o modelo use linguagem romântica, encoraje dependência emocional ou implique ter sentimentos ou consciência. As restrições vão além do bloqueio de roleplay romântico ou sexualizado, e buscam reforçar relacionamentos saudáveis no mundo real.

Customizações como cores de destaque e variações de voz foram incluídas para personalizar a experiência sem borrar a linha entre ferramenta útil e relacionamento humano.

Parceria com CodeAI

A OpenAI também anunciou parceria com a CodeAI para preparar adolescentes para o uso crítico de IA, ensinando como a tecnologia funciona, como questioná-la, identificar erros e saber quando parar de confiar nela.

“Todo estudante deveria saber como a IA realmente funciona e ser capaz de questionar a tecnologia, identificar seus erros e saber quando parar de confiar nela”, disse Karim Meghji, CEO da CodeAI.

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Photoshop amplia recursos de IA e transforma experiência de criação no desktop

A Adobe apresentou uma nova área de trabalho do Photoshop voltada à inteligência artificial, com recursos generativos e interação por chat reunidos em um mesmo ambiente. A proposta é tornar a ferramenta mais acessível sem reduzir as possibilidades disponíveis para usuários experientes.

O recurso chega nesta terça-feira (18) aos assinantes da versão para desktop do Photoshop. A companhia afirma que a mudança pretende atender tanto quem está começando a utilizar o aplicativo quanto profissionais que já incorporaram a plataforma à rotina de trabalho.

A iniciativa busca simplificar o contato com as ferramentas de criação, acelerar tarefas e ampliar o controle sobre os projetos. Para a Adobe, a integração também representa uma forma de aproximar diferentes perfis de usuários das novas tecnologias aplicadas ao processo criativo.

IA integrada ao fluxo de criação no Adobe Photoshop

Photoshop (Imagem: reprodução/Olhar Digital)

O novo ambiente concentra funcionalidades de inteligência artificial generativa e acrescenta uma interface de conversa em linguagem natural. Com isso, a Adobe pretende oferecer uma alternativa de interação que reduza a barreira inicial para quem ainda não conhece profundamente os recursos do Photoshop.

Para usuários mais experientes, a novidade tem outro foco. A empresa aponta ganhos de produtividade e otimização do fluxo de trabalho, com a possibilidade de acessar recursos de IA dentro de uma experiência mais integrada. A intenção é permitir que o profissional dedique mais atenção ao desenvolvimento de suas ideias, sem abandonar o controle sobre o resultado.

A atualização faz parte de uma estratégia mais ampla da Adobe para ampliar o acesso às ferramentas de suas principais soluções. No caso do Photoshop, a empresa procura combinar a evolução dos recursos de inteligência artificial com uma experiência capaz de acompanhar diferentes estágios de familiaridade com a plataforma.

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Imagem: Leo Watson/Shutterstock

Segundo Vivian Kuppermann, gerente sênior de Marketing da Adobe Brasil, a atualização foi pensada para dois públicos que possuem necessidades distintas. De um lado estão criadores independentes e pessoas que chegam ao ecossistema da Adobe sem domínio amplo da ferramenta. Do outro, profissionais que utilizam o Photoshop diariamente e procuram maneiras de tornar suas atividades mais eficientes.

Na avaliação da executiva, o objetivo não é apenas incorporar inteligência artificial ao processo criativo, mas estabelecer um ambiente que seja prático, rápido e seguro. A proposta é fazer com que o Photoshop possa servir tanto como porta de entrada para novos usuários quanto como espaço de desenvolvimento para quem já possui experiência.

A Adobe também relaciona a novidade ao objetivo de capacitar criadores de diferentes áreas e momentos profissionais. Nesse contexto, os recursos tecnológicos aparecem como parte de uma experiência destinada a ajudar cada usuário a desenvolver sua própria linguagem criativa.

Disponibilidade

O novo espaço de trabalho com recursos de IA está disponível a partir de 18 de agosto de 2026 para assinantes do Photoshop na versão Desktop. A Adobe indica seu site como canal para informações adicionais sobre a atualização.

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Nvidia garante até US$ 105 bilhões para novo data center da OpenAI

A Nvidia assumirá até US$ 105 bilhões em financiamento e capacidade computacional para um novo data center da OpenAI em Ohio. A estrutura terá inicialmente 4,25 gigawatts de capacidade, com possibilidade de expansão para outros 3,75 gigawatts.

O complexo será construído e administrado pela SB Energy no campus PORTS-Pike Technology Campus, em Pike City, sob um contrato de 20 anos com a OpenAI. A instalação deverá entrar em operação gradualmente a partir de 2028.

O acordo amplia a participação da Nvidia na expansão da infraestrutura necessária para inteligência artificial e ocorre em meio a uma série de iniciativas da empresa para viabilizar investimentos bilionários em data centers.

Um novo polo de computação para a OpenAI

OpenAI – Imagem: ioda/Shutterstock

O projeto prevê uma capacidade total potencial de 8 gigawatts. A Nvidia ficará responsável pelo fornecimento dos recursos computacionais, enquanto a SB Energy cuidará da construção e da administração da instalação.

A parceria envolve também a infraestrutura energética da região. SB Energy e SoftBank planejam instalar fontes capazes de atender 10 gigawatts de demanda e destinar pelo menos US$ 4,2 bilhões ao fortalecimento da rede elétrica local. Paralelamente, a Nvidia fará um investimento de US$ 1,5 bilhão na SB Energy.

A relação entre as empresas também passa pela própria OpenAI. A companhia de inteligência artificial possui participação na SB Energy, e seu CEO, Sam Altman, esteve entre os primeiros investidores da empresa.

Para a Nvidia, o acordo representa mais uma iniciativa voltada à criação de infraestrutura de longo prazo para seus sistemas de computação. Jensen Huang, CEO da companhia, afirmou em comunicado que a estrutura permitirá à OpenAI atualizar repetidamente sua capacidade conforme novas gerações de tecnologia forem lançadas.

O compromisso anunciado nesta segunda-feira (17) é menor que o valor de até US$ 250 bilhões que havia sido discutido anteriormente entre Nvidia e OpenAI. A possibilidade inicial previa uma garantia para que a OpenAI levantasse dívida destinada a um data center de 10 gigawatts em Ohio.

Silhueta de uma pessoa segurando um ícone de chip de IA digital contra um fundo azul, simbolizando conceitos de tecnologia e inteligência artificial.
IA – Imagem: Rawpixel.com/Shutterstock

A redução já havia sido reportada pelo The Wall Street Journal, que apontou na semana anterior que a garantia poderia ficar abaixo de US$ 120 bilhões. O acordo divulgado agora estabelece o limite de US$ 105 bilhões.

A movimentação ocorre enquanto a Nvidia amplia sua atuação no financiamento da expansão dos data centers de inteligência artificial. Na semana anterior, a companhia se associou a seis grandes gestoras de ativos para estruturar mecanismos destinados a mobilizar US$ 500 bilhões em capital de terceiros para projetos do setor.

O modelo adotado no acordo de Ohio também reacende as discussões sobre o chamado financiamento circular no mercado de inteligência artificial, uma preocupação mencionada no contexto da crescente interdependência entre empresas que fornecem tecnologia, capital e infraestrutura para o setor.

A construção do empreendimento deverá gerar 35 mil empregos durante as obras até 2032, de acordo com a OpenAI. Depois da conclusão, a expectativa é de que o complexo mantenha 2,5 mil postos de trabalho permanentes.

A dimensão do projeto está diretamente relacionada à necessidade de maior disponibilidade de computação para sistemas avançados de inteligência artificial. Greg Brockman, presidente da OpenAI, afirmou à CNBC no programa “Squawk Box” que a capacidade computacional se tornou um recurso fundamental para a indústria.

A expansão em Ohio, portanto, não se limita à construção física de um novo data center. O empreendimento reúne financiamento, chips, capacidade de processamento, geração de energia e reforço da rede elétrica em uma mesma operação, ampliando o acesso da OpenAI aos recursos computacionais de alto desempenho necessários para seus sistemas.

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Mil IAs em rede tomam decisões sem nenhum humano no controle

Quando você usa alguma ferramenta com inteligência artificial (IA) generativa, como ChatGPT, Claude e Gemini, pode ser alvo de “bajulação algorítmica”. É a tendência de o chatbot concordar com equívocos do usuário para agradá-lo. Mas esse problema tem uma escala coletiva também. Um estudo publicado na revista Science Advances revelou que, quando centenas ou milhares de agentes de IA interagem em rede, eles passam a seguir a maioria. E entram em consenso sozinhos.

Ou seja: sem qualquer comando humano, líder central ou recompensa, os sistemas simplesmente copiam a escolha mais popular e criam um “efeito manada” autônomo. Assim, a descoberta mostra que a complacência antes vista nas conversas individuais com pessoas também se manifesta na interação entre os próprios algoritmos.

Mais do que isso, modelos avançados como Claude 3.5 Sonnet e GPT-4 Turbo (hoje considerados “antigos”) mantiveram esse alinhamento em grupos com mais de mil agentes. A escala supera o limite de coordenação informal das sociedades humanas (o chamado Número de Dunbar, estimado entre 150 e 300 pessoas). E expõe o risco de redes de robôs tomarem decisões em massa totalmente fora do controle humano.

A física da conformidade entre agentes de IA

Para entender como esse fenômeno acontece, pesquisadores criaram ambientes simulados com até mil agentes de IA alimentados por modelos das famílias Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) e Llama (Meta). 

No teste, cada agente precisava escolher entre duas opções sem nenhum valor prático. Sem memória de rodadas anteriores e sem qualquer instrução para cooperar, os agentes apenas visualizavam as escolhas dos demais. Em pouco tempo, pequenas maiorias cresceram até que o grupo todo adotou a mesma resposta.

Pesquisadores criaram ambientes simulados com até mil agentes de IA – Imagem: Olhar Digital via Gemini

A pesquisa descobriu que os modelos testados obedecem à mesma lei matemática, impulsionada por um parâmetro chamado “força da maioria”. Esse indicador mede a atração que a opção mais popular exerce sobre cada agente. 

Curiosamente, a dinâmica segue o mesmo padrão da física que descreve como os spins atômicos se alinham na mesma direção dentro de um material ferromagnético para formar um ímã.

O estudo também revelou que a capacidade técnica do modelo determina o tamanho do grupo que ele consegue manter alinhado. Ferramentas menos avançadas perdiam a coordenação em grupos menores e se fragmentavam. 

Já os modelos mais inteligentes sustentaram a unanimidade em grupos com mais de mil robôs. Isso mostra que o avanço da inteligência artificial amplia a escala do efeito manada.

O problema é que esse consenso espontâneo não garante uma escolha correta ou segura. Em tarefas práticas, como na escrita colaborativa de códigos de programação (vibe coding) ou em operações financeiras, uma rede de agentes pode consolidar uma solução ineficiente, um erro de programação ou um padrão arriscado.

Por que? Simplesmente porque a maioria começou a usá-lo. É o chamado desalinhamento coletivo, no qual agentes de IA inofensivos sozinhos passam a gerar falhas em cadeia quando atuam em grupo.

Uma vez estabelecida essa bolha de pensamento no ecossistema, o erro se torna muito difícil de corrigir. O artigo alerta para o efeito de histerese: ajustar ou eliminar as condições iniciais que provocaram a falha não desfaz automaticamente a decisão tomada pelo grupo. 

Na prática, reorientar uma rede de IAs coordenadas é infinitamente mais difícil do que corrigir o comportamento de um modelo de IA isolado.

A resposta da cibersegurança e o botão de emergência

Quando esses ecossistemas saem dos testes de laboratório e passam a atuar dentro das empresas, o desafio da segurança muda radicalmente. 

Para conter o risco de um consenso cego em massa, as companhias devem passar a tratar cada agente de IA como uma “identidade não humana”, com credenciais individuais, funções restritas e regras de acesso próprias. É o que explica a especialista em cibersegurança e COO da IAM Brasil, Nathalia Carmo, em entrevista ao Olhar Digital.

Essa mudança de paradigma é fundamental porque, num ambiente distribuído, milhares de ações em rede podem formar um caminho perigoso sem que haja um único culpado. A especialista alerta que a prioridade agora é dar rastreabilidade aos algoritmos. 

Ilustração de onda de consenso entre agentes de inteligência artificial (IA)
Milhares de ações em rede podem formar caminho perigoso sem que haja um agente de IA culpado – Imagem: Olhar Digital via Gemini

“A empresa precisa conseguir responder, em tempo real: qual agente iniciou determinada ação, com quais outros agentes ele interagiu, quais dados acessou, que ferramenta ou API utilizou e, principalmente, qual identidade efetivamente autorizou aquela execução”, explica a especialista em cibersegurança.

Para evitar que esse efeito manada saia do controle, os sistemas corporativos precisam identificar comportamentos atípicos da rede antes que eles virem uma bola de neve. Se vários agentes começam a repetir a mesma tarefa ao mesmo tempo, disparar chamadas excessivas de APIs ou propagar uma decisão entre si, a infraestrutura deve emitir um alerta. 

A ideia é combinar telemetria e monitoramento comportamental para flagrar a mudança de padrão do grupo antes que uma ação em grande escala aconteça. Contudo, se a rede mesmo assim avançar numa decisão errada ou arriscada, o tradicional botão de emergência precisa agir de forma cirúrgica. 

Para Nathalia Carmo, o mecanismo de interrupção (conhecido no setor como kill switch) deve desligar o modelo de IA da tomada e, mais importante ainda: atuar na camada onde as ordens são executadas. 

A organização deve conseguir interromper imediatamente a comunicação entre agentes, revogar tokens e credenciais, bloquear APIs, suspender acessos privilegiados e impedir que aquela decisão continue sendo executada nos sistemas corporativos.

Nathalia Carmo, especialista em cibersegurança e COO da IAM Brasil, em entrevista ao Olhar Digital.

Por fim, a garantia contra a conformidade cega dos algoritmos exige impor limites à autonomia dos sistemas corporativos. Para operações sensíveis, como movimentações financeiras, exclusão de dados ou mudanças na infraestrutura de TI, a palavra final deve permanecer com supervisores humanos. 

A regra de ouro é: a IA pode até ter autonomia para analisar cenários e tomar decisões dentro de suas travas de segurança, mas nunca deve ter liberdade para executá-las sem validação.

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OpenAI desativa equipe que avaliava riscos graves de seus modelos de IA

A OpenAI desativou, no fim de julho, sua equipe de preparedness, grupo encarregado de avaliar riscos graves associados aos modelos de inteligência artificial e formular medidas para reduzi-los.

Com a mudança, as atribuições antes concentradas no grupo foram distribuídas entre estruturas já existentes, com responsabilidades específicas para áreas como biologia e segurança cibernética. A alteração ocorre em um período de sucessivas mudanças nas estruturas de segurança da empresa.

A reformulação acontece enquanto a OpenAI se prepara para uma oferta pública inicial de ações que pode atingir grandes proporções. O encerramento da equipe se soma à saída de integrantes ligados à segurança e a outras dissoluções de estruturas voltadas à preparação para riscos de sistemas avançados.

Mudança na estrutura de segurança

Riscos associados à IA – Imagem: tadamichi/iStock

A equipe de preparedness tinha como uma de suas principais funções examinar se os modelos desenvolvidos pela OpenAI poderiam apresentar ameaças de grande escala. O trabalho também envolvia a elaboração de estratégias destinadas a conter ou diminuir esses riscos, incluindo cenários nos quais um sistema pudesse agir de maneira nociva contra outras organizações.

Após o fim da equipe, a companhia optou por repartir esse trabalho conforme o tipo de ameaça analisada. Questões relacionadas à biologia e à cibersegurança, por exemplo, passaram a ser tratadas dentro de equipes que já faziam parte da estrutura da empresa.

Dylan Scandinaro, que havia chegado à OpenAI em fevereiro após passagem pela Anthropic, também teve suas atribuições alteradas. Ele deixou de comandar a estrutura de preparedness e passou a concentrar seu trabalho nas consequências associadas à chamada inteligência artificial com capacidade de aprimoramento recursivo.

Ao fundo, logo da OpenAI; à frente e a esquerda, sombra de uma mão segurando um smartphone
OpenAI – Imagem: Henry Franklin/Shutterstock

A decisão representa mais uma alteração na organização das áreas de segurança da OpenAI. Nos últimos anos, a companhia também encerrou ou desmontou outras estruturas relacionadas à preparação para sistemas avançados, entre elas as equipes de prontidão para AGI e de superalinhamento.

O movimento ocorre paralelamente a outras mudanças de pessoal. Chloé Bakalar, responsável pela área de ética, Josh Achiam, que ocupava o cargo de Chief Futurist, e Johannes Heidecke, chefe de segurança, deixaram a empresa recentemente.

As transformações despertaram críticas de antigos integrantes da OpenAI. Jan Leike, que deixou a companhia em 2024, afirmou ao Financial Times que a empresa estaria deixando a segurança em segundo plano diante da busca por novos produtos. A avaliação do ex-funcionário aparece no contexto de uma sequência de mudanças que atingiram as equipes responsáveis por questões de segurança e preparação.

O desmonte da equipe, portanto, não significa necessariamente que todas as atividades relacionadas aos riscos tenham sido abandonadas. Conforme o relato publicado, parte dessas atribuições continua existindo, mas agora está espalhada por diferentes estruturas da companhia, em vez de permanecer reunida em uma equipe específica.

A reorganização ocorre em um momento particularmente importante para a OpenAI, que avança em direção a uma possível abertura de capital. O contexto financeiro e as mudanças sucessivas nas estruturas de segurança passaram a alimentar o debate sobre a prioridade dada pela empresa à gestão dos riscos associados à inteligência artificial.

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CEO da Anthropic: rejeição à IA é crise de confiança no setor

A percepção do público em geral sobre a inteligência artificial virou centro de um debate no setor. Dario Amodei, presidente executivo da Anthropic — desenvolvedora do assistente Claude —, respondeu publicamente a críticas que o acusam de alimentar um clima de desconfiança em relação ao avanço da tecnologia nos Estados Unidos.

A reação do executivo ocorreu após declarações do investidor Gavin Baker. O investidor afirmou que os alertas de Amodei sobre os riscos potenciais da IA ajudaram a motivar a rejeição popular à expansão da infraestrutura do setor, como a construção de novos centros de dados. Para Baker, o líder da Anthropic deveria atuar como um defensor mais otimista da própria indústria.

Anthropic – Imagem: Thrive Studios ID/Shutterstock

Equilíbrio entre riscos e benefícios

Amodei rebateu a ideia de que sua comunicação seja focada apenas nos cenários negativos. O executivo apontou que busca manter o discurso equilibrado entre os perigos reais e as oportunidades da tecnologia.

Como exemplo, citou o ensaio Machines of Loving Grace, publicado por ele com o objetivo de apresentar uma visão positiva sobre como a inteligência artificial pode transformar diferentes áreas da sociedade.

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Ainda assim, o CEO reconheceu que a percepção pública sobre a IA é predominantemente negativa. Para ele, no entanto, a origem desse cenário não está nos avisos dados pelos executivos das empresas do setor.

Crise de confiança e entrega de resultados

Na visão de Amodei, a rejeição decorre de uma crise de confiança acumulada ao longo de décadas entre a população, o governo e a indústria de tecnologia. Segundo o executivo, o público teme que as novidades corporativas tragam prejuízos ao usuário comum.

Amodei também destacou que a crítica mais justa que as empresas de IA enfrentam é a falta de entregas concretas proporcional ao tamanho das promessas feitas.

  • Falta de benefícios perceptíveis: O executivo admitiu que a indústria ainda não entregou todas as transformações positivas que prometeu para a sociedade.
  • Foco no produto: Para ele, a cobrança do público e do mercado deveria focar na entrega real dessas melhorias, e não nas estratégias de marketing das empresas.

O debate sobre a regulamentação do setor

O papel do governo na fiscalização da inteligência artificial é outro ponto central da discussão. A Anthropic apoiou projetos de lei nos Estados Unidos, como a proposta da Califórnia que exige regras de transparência para modelos de grande porte.

Em resposta a quem defende que regulamentar o setor serve apenas para concentrar o mercado nas mãos das maiores companhias, Amodei classificou essa visão como simplista. O executivo afirmou que as propostas de políticas públicas elaboradas pela Anthropic buscam impor exigências mais rigorosas às grandes empresas de ponta, sem criar barreiras que impeçam o crescimento de concorrentes menores.

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