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Google lança Nano Banana 2 Lite e Gemini Omni Flash para imagens e vídeos com IA

O Google apresentou novos sistemas de inteligência artificial voltados à criação de imagens e vídeos, desenvolvidos pela divisão DeepMind. O anúncio saiu nesta terça-feira (30) e reúne dois produtos principais: Nano Banana 2 Lite e Gemini Omni Flash, ambos integrados ao ecossistema Gemini e disponíveis em plataformas como Google AI Studio e API do Gemini.

Segundo a empresa, os modelos foram criados para atender diferentes necessidades de produção de mídia generativa. O Nano Banana 2 Lite prioriza rapidez e redução de custos na geração de imagens, enquanto o Omni Flash foca na criação e edição de vídeos a partir de comandos multimodais.

A iniciativa busca acelerar fluxos de trabalho criativos e permitir maior escala na produção de conteúdo digital, combinando geração rápida de imagens com ferramentas de vídeo interativo em um mesmo ambiente tecnológico.

Nova geração de IA do Google aposta em velocidade e integração entre imagem e vídeo

Nano Banana é o principal motor do sucesso recente do Gemini (Imagem: Danilo Oliveira/Olhar Digital)

O Nano Banana 2 Lite integra a família Gemini 3.1 Flash Lite Image e foi desenhado para tarefas em que a velocidade de resposta é prioridade. O sistema consegue gerar imagens a partir de texto em cerca de quatro segundos e apresenta custo estimado de 0,034 dólar por mil imagens, segundo dados divulgados pelo Google DeepMind.

De acordo com a empresa, o modelo também mantém boa aderência aos comandos inseridos pelos usuários, além de preservar consistência na representação de elementos visuais. Ainda assim, o desempenho tende a cair em cenários que exigem leitura precisa de textos inseridos nas imagens ou maior rigor em infográficos.

O Google posiciona essa versão como uma ferramenta voltada principalmente para prototipagem rápida e produção em grande volume, sendo indicada para testes visuais e processos iterativos que exigem resposta imediata.

Gemini vs ChatGPT vs Claude:
Sistemas automatizados de varredura profunda identificaram o brilho anômalo por quatro meses. – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)

Já o Gemini Omni Flash atua em outro segmento da criação digital, com foco na geração e edição de vídeos a partir de interações em linguagem natural. O modelo permite combinar texto, imagens e vídeos como entrada, produzindo cenas editáveis de forma conversacional.

Segundo o material divulgado pela empresa, o sistema suporta vídeos de até dez segundos na fase atual e possui limitações no uso de áudio e na continuidade de personagens entre cenas. Ainda assim, a tecnologia é apresentada como uma solução para produção de vídeos com alto grau de interação e controle narrativo.

A proposta central do Google é integrar os dois modelos em fluxos contínuos de produção. Nesse cenário, imagens criadas pelo Nano Banana 2 Lite podem ser utilizadas como base para animações e vídeos gerados pelo Omni Flash, criando uma cadeia de criação multimídia mais rápida e conectada.

Ambos os sistemas contam com marcação de segurança SynthID, mecanismo que identifica conteúdos gerados por inteligência artificial mesmo após edições posteriores, reforçando a rastreabilidade do material produzido.

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IA acelera descoberta de novos materiais supercondutores

Uma colaboração internacional de pesquisadores ligada à Aalto University desenvolveu um método baseado em aprendizado de máquina de IA para identificar novos materiais supercondutores. O trabalho, publicado aqui, resultou na seleção de dois compostos inéditos, o YRu₃B₂ e LuRu₃B₂, ambos associados a estruturas cristalinas do tipo rede kagome.

A pesquisa ocorreu no âmbito do consórcio SuperC, criado em 2023, com o objetivo de acelerar a busca por materiais capazes de conduzir eletricidade sem resistência. A validação teórica foi seguida por síntese experimental realizada em parceria com a Rice University, onde os compostos foram testados e confirmados como supercondutores.

Segundo os autores, o avanço pode encurtar um processo historicamente lento e baseado em descobertas acidentais, abrindo caminho para o desenvolvimento de supercondutores operando em temperaturas mais altas e, no futuro, próximas da temperatura ambiente.

Vale destacar que supercondutores são materiais que permitem a passagem de corrente elétrica sem qualquer perda de energia por resistência, o que explica o interesse em aplicá-los em larga escala na infraestrutura energética e tecnológica.

Método baseado em inteligência artificial acelera seleção de materiais

Supercondutores são utilizados na fabricação de muitos tipos de eletrônicos, como máquinas de ressonância magnética – Imagem: VesnaArt / Shutterstock

A investigação utilizou algoritmos de aprendizado de máquina (ou seja, de inteligência artificial) para analisar um universo praticamente ilimitado de combinações químicas. A técnica permitiu filtrar rapidamente candidatos com maior probabilidade de apresentar comportamento supercondutor.

Os materiais selecionados apresentam uma estrutura cristalina conhecida como rede kagome, caracterizada por padrões geométricos que influenciam o comportamento dos elétrons. Nessa configuração, os elétrons formam bandas planas, condição associada ao surgimento da supercondutividade.

Após a etapa computacional, os candidatos passaram por cálculos físicos detalhados que reforçaram sua viabilidade antes da síntese experimental. O processo culminou na confirmação dos compostos YRu₃B₂ e LuRu₃B₂ como supercondutores.

A supercondutividade é considerada estratégica por estar presente em tecnologias que exigem altíssima eficiência elétrica, como equipamentos de ressonância magnética, sistemas de computação quântica e trens de levitação magnética. Nessas aplicações, a ausência de resistência elétrica reduz perdas de energia e permite desempenho mais avançado, o que explica o esforço global para desenvolver materiais que funcionem em condições cada vez mais próximas da temperatura ambiente.

Campo dominado por descobertas acidentais

Data center com servidores e representação gráfica de inteligência artificial
Data centers de IA – Imagem: FOTOGRIN/Shutterstock

Conforme relatam os autores, mais de sete mil supercondutores já foram identificados ao longo das décadas, mas a maioria surgiu de forma não planejada. Apenas uma pequena fração teve seu comportamento previsto previamente por modelos teóricos.

Essa limitação torna o processo tradicional lento e altamente dependente de tentativa e erro, o que motivou a adoção de ferramentas computacionais avançadas (como a IA citada anteriormente) para ampliar o alcance das buscas.

Meta é alcançar supercondutor de temperatura ambiente até 2033

O consórcio SuperC, formado por pesquisadores de diferentes países, estabeleceu como objetivo a identificação de um supercondutor funcional em temperatura ambiente até 2033. A iniciativa busca reduzir perdas energéticas em aplicações tecnológicas e ampliar a eficiência de sistemas elétricos.

Segundo os pesquisadores envolvidos, a supercondutividade tem potencial para reduzir significativamente o consumo global de energia, caso possa ser aplicada em escala industrial sem a necessidade de resfriamento extremo.

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Google disponibiliza Gmail Live, IA que pesquisa e-mails por voz em tempo real

Recentemente, o Google começou a disponibilizar, em fase de testes, o Gmail Live: ferramenta que incorpora inteligência artificial do Gemini ao serviço de e-mail. O recurso foi anunciado durante o Google I/O do mês anterior e agora chega em versão beta a dispositivos Android e iOS, permitindo que usuários realizem buscas na caixa de entrada por comando de voz e linguagem natural.

A funcionalidade aparece integrada ao campo de pesquisa do aplicativo, com ativação por ícone específico que abre uma interface em tela cheia voltada à interação por voz. A empresa direciona a novidade a assinantes de planos avançados de IA e a ambientes corporativos em fase de avaliação, com expansão prevista ao longo do período de verão no hemisfério norte.

A iniciativa integra um movimento mais amplo da companhia para incorporar o Gemini a diferentes produtos, com o objetivo de automatizar tarefas cotidianas e reduzir ações manuais dentro do ecossistema digital.

Integração de inteligência artificial e expansão do Gemini

Gemini (Imagem: JarTee/Shutterstock)

O Gmail Live faz parte de uma estratégia do Google de ampliar o uso de inteligência artificial em seus principais aplicativos. A proposta é permitir que serviços como documentos e anotações também recebam versões com interação em tempo real, capazes de transformar comandos em tarefas estruturadas e respostas automatizadas.

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(Imagem: Mojahid Mottakin / Shutterstock.com)

Segundo o Engadget, a empresa já planeja levar esse modelo para outras ferramentas, criando versões “Live” em diferentes ambientes de produtividade. A ideia central é conectar serviços e permitir que ações realizadas em um aplicativo possam influenciar diretamente outro, sempre com autorização do usuário.

No caso do Gmail, a tecnologia se concentra na busca de informações dentro das mensagens, como datas de viagens ou dados de pedidos, utilizando interpretação de linguagem natural e comandos por voz como principal interface.

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A estratégia bilionária da Amazon para fazer a IA chegar mais rápido às empresas

A Amazon quer acelerar a adoção da inteligência artificial entre empresas com uma nova estratégia para a AWS. A companhia anunciou a criação de uma divisão formada por engenheiros que trabalharão diretamente com os clientes.

Para iniciar o projeto, serão investidos US$ 1 bilhão (cerca de R$ 5,2 bilhões) em equipes dedicadas a implementar soluções de IA de forma mais rápida e eficiente, comenta a Reuters.

A nova estratégia da Amazon aposta em equipes que desenvolvem código pronto para produção e ajudam empresas a adotar IA. – Imagem: gguy/Shutterstock

Engenheiros vão atuar lado a lado com os clientes

Batizados de engenheiros de campo (forward-deployed engineers), esses profissionais passarão cerca de 45 dias dentro das empresas atendidas. A missão será adaptar soluções de inteligência artificial à realidade de cada cliente e desenvolver aplicações prontas para uso.

Temos uma demanda enorme de clientes que buscam nossa ajuda para realmente implementar padrões de IA com capacidade de ação autônoma em seus fluxos de trabalho.

Francessca Vasquez, vice-presidente de engenharia e serviços de IA de fronteira da AWS, à Reuters.

Além de escrever código pronto para produção, as equipes trabalharão junto aos funcionários das empresas, acompanharão as dinâmicas internas e buscarão garantir que os modelos de IA entreguem resultados efetivos.

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Palantir, Salesforce, Anthropic e Google Cloud já oferecem serviços semelhantes. Agora é a vez da Amazon reforçar essa disputa. – Imagem: Tada Images / Shutterstock

Mercado já aposta nesse modelo

A iniciativa chega depois de concorrentes como Palantir Technologies, Salesforce, Anthropic e Google Cloud adotarem estratégias semelhantes. Mesmo entrando mais tarde nesse segmento, a AWS aposta no avanço acelerado desse mercado.

Aaron Levie, CEO da Box, resumiu esse cenário ao afirmar que os engenheiros de campo estão “prestes a se tornar um dos profissionais mais requisitados do setor de tecnologia”.

Demanda cresce rapidamente

A nova divisão deverá reunir milhares de profissionais, combinando contratações externas com transferências internas.

Entre os principais pontos anunciados pela empresa estão:

  • Investimento inicial de US$ 1 bilhão (cerca de R$ 5,2 bilhões);
  • Contratação de novos profissionais e realocação de funcionários da AWS;
  • Atuação direta para acelerar a implementação de soluções de inteligência artificial.

Esse movimento acompanha uma forte expansão da área. Um relatório do LinkedIn mostrou que a demanda por engenheiros de campo e funções semelhantes cresceu 42 vezes entre 2023 e 2025.

Dupla de homens jovens olhando para computador durante sessão de programação
Mais do que fornecer tecnologia, a AWS quer colocar especialistas dentro das empresas para transformar projetos em resultados. – Imagem: Tirachard Kumtanom/Shutterstock

Primeiros clientes já foram anunciados

O desempenho da nova equipe será medido pela rapidez com que as empresas conseguem lançar produtos ou desenvolver novas capacidades com esse suporte.

“Queremos garantir que esses clientes obtenham valor em prazos mais curtos do que aqueles a que estão acostumados em atividades baseadas em projetos”, afirmou Vasquez.

Leia mais:

Entre os primeiros clientes da iniciativa estão a NBA e a Ricoh. O anúncio foi feito durante um evento de dois dias da AWS em Washington, onde a empresa também apresentará novas ofertas de serviços em nuvem voltadas ao setor governamental.

A aposta reforça a estratégia da Amazon de aproximar especialistas das empresas para acelerar a adoção da inteligência artificial e reduzir o tempo necessário para transformar projetos em soluções prontas para uso.

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Google aposta pesado em robôs humanoides e revela Apollo 2

A Apptronik, startup apoiada pelo Google, abriu um novo centro voltado ao treinamento de robôs e apresentou o Apollo 2, seu mais recente humanoide. A proposta é acelerar o uso dessas máquinas em tarefas reais do cotidiano.

Segundo a Reuters, a estratégia é simples: quanto mais interação com o mundo físico, mais rápido esses sistemas evoluem com inteligência artificial.

O Apollo 2 pode operar em versão bípede ou com rodas, ampliando as possibilidades de uso em diferentes ambientes. – Imagem: Divulgação/Apptronik

Robot Park funciona como uma “fábrica de dados”

Localizado em Austin, nos Estados Unidos, o Robot Park ocupa cerca de 8.300 metros quadrados. O espaço foi criado para expor robôs a cenários reais, como logística, varejo e manufatura.

Em vez de depender apenas de simulações, a ideia é que eles aprendam enquanto executam atividades reais.

  • Unidades atuam em tarefas de estoque e logística
  • Testes simulam ambientes de varejo e indústria
  • Interações do mundo real alimentam modelos de IA
  • Estrutura reproduz condições operacionais reais

Parceria com o Google DeepMind

O projeto foi desenvolvido em conjunto com o Google DeepMind e fornece dados para o Gemini Robotics, modelo de inteligência artificial voltado à robótica.

Jeff Cardenas, CEO da Apptronik, definiu o espaço como uma “fábrica de robôs e fábrica de dados”, destacando o foco em escala e aprendizado contínuo.

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A parceria entre Apptronik e Google DeepMind alimenta o modelo Gemini Robotics com dados coletados em operações reais. – Imagem: Photo For Everything/Shutterstock

Apollo 2 e o futuro dos humanoides

A empresa também apresentou o Apollo 2, robô humanoide que pode operar tanto em modo bípede quanto com rodas. Ele já vem sendo usado há mais de um ano como plataforma de testes.

Leia mais:

A Apptronik afirma ter produzido “centenas” de unidades, mas mantém em sigilo os números exatos de implantação.

A expectativa é que os projetos-piloto sigam ao longo dos próximos anos, com versões comerciais mais amplas previstas para 2027 e além.

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Agora você pode ter o agente de IA mais falado do momento no seu celular

A OpenClaw lançou seus aplicativos para iOS e Android e passou a levar agentes de inteligência artificial diretamente para as lojas oficiais da Apple e do Google. A novidade coloca a chamada IA “agentic” dentro dos smartphones de forma mais acessível.

Com os apps, o assistente consegue atuar dentro do próprio celular, executando tarefas a partir das permissões liberadas pelo usuário, explica o Engadget.

Nova tecnologia transforma o smartphone em uma plataforma integrada com inteligência artificial mais autônoma. – Imagem: Stockinq/Shutterstock.com

IA começa a atuar dentro do celular

Os aplicativos permitem liberar acesso a funções importantes do aparelho, como câmera, localização, fotos, contatos, calendário e lembretes.

Na prática, o smartphone passa a funcionar de forma mais conectada à IA, que consegue executar ações sem tanta intervenção direta do usuário.

Entre os recursos disponíveis estão:

  • Uso da câmera e da galeria
  • Acesso à localização em tempo real
  • Integração com contatos e calendário
  • Gerenciamento de tarefas e lembretes
  • Interação direta com o assistente de IA

Projeto open source continua em expansão

A OpenClaw hoje funciona como uma fundação de código aberto, a OpenClaw Foundation. O projeto ganhou força mesmo após a saída do fundador Peter Steinberger, que passou a atuar na OpenAI.

Segundo informações divulgadas no anúncio, a OpenAI oferece apoio indireto ao desenvolvimento.

Logo da Apple em uma fachada de uma loja
Apple mantém regras rígidas e já bloqueou apps de IA com comportamento autônomo na App Store. – Imagem: ABCDstock/Shutterstock

Apple mantém restrições à tecnologia

A chegada desse tipo de aplicativo ainda enfrenta barreiras na Apple, que adota uma revisão rigorosa na App Store. Ferramentas semelhantes já foram bloqueadas por questões de segurança ligadas à chamada “vibe coding”, baseada em comandos em linguagem natural.

Leia mais:

Antes dos apps oficiais, o uso desses agentes acontecia principalmente por meio de aplicativos de mensagens como Telegram e WhatsApp.

Nova etapa da IA nos smartphones

Com os aplicativos liberados, a interação com inteligência artificial se torna mais direta no celular. Ao mesmo tempo, cresce o debate sobre segurança e o nível de autonomia dessas ferramentas dentro dos dispositivos móveis.

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Coreia do Sul investe mais de US$ 900 bilhões em chips e IA para disputar liderança global no mercado tech

Recentemente, a Coreia do Sul lançou um pacote de investimentos acima de US$ 900 bilhões voltado à expansão de semicondutores, inteligência artificial e infraestrutura digital. O anúncio envolve empresas como Samsung e SK Hynix, com foco em ampliar a capacidade produtiva de memória e acelerar a construção de centros de dados.

O plano foi apresentado em um briefing governamental realizado nesta segunda-feira (29), com participação de executivos das companhias e do presidente Lee Jae Myung. A estratégia busca responder à crescente demanda global por chips de memória, impulsionada pela corrida da inteligência artificial e pela escassez conhecida como “RAMageddon”.

As iniciativas incluem novas fábricas no sudoeste do país, hubs de empacotamento de memória de alta largura de banda e grandes centros de dados de IA, cuja execução está prevista até 2035.

Expansão do projeto industrial e disputa por liderança em IA

(Imagem: Tang Yan Song / Shutterstock.com)

O governo sul-coreano estruturou o programa em três frentes principais: expansão da produção de memória, desenvolvimento de infraestrutura para inteligência artificial e fortalecimento de centros de dados em escala nacional. O objetivo é reposicionar o país como um dos principais polos globais da nova economia digital.

Na área de semicondutores, estão previstos aproximadamente US$ 518 bilhões para a construção de quatro novas fábricas na região sudoeste, historicamente menos favorecida por investimentos industriais. Também estão reservados cerca de US$ 52 bilhões para um centro especializado em empacotamento de memória de alta performance.

Além disso, o plano inclui US$ 356 bilhões destinados à construção de data centers de IA ao longo da próxima década, com participação de conglomerados locais como SK, GS e Naver.

Pressão global por chips e estratégia de antecipação

A decisão ocorre em um cenário de forte demanda por memória, impulsionada pela expansão de sistemas de inteligência artificial. O setor enfrenta um desequilíbrio de oferta que elevou a pressão sobre fabricantes globais, incluindo Micron Technology, além de concorrentes asiáticos.

Autoridades sul-coreanas afirmam que a estratégia busca antecipar gargalos futuros. A leitura oficial é de que a infraestrutura precisa ser construída antes que a demanda atinja novos picos, reduzindo riscos de escassez prolongada.

O presidente Lee Jae Myung defendeu a descentralização industrial, ao afirmar que regiões fora do eixo tradicional de Seul precisam receber novos polos produtivos para equilibrar o desenvolvimento econômico nacional.

Investimentos bilionários de conglomerados e disputa tecnológica

Samsung chips
Samsung – Imagem: Ascannio/Shutterstock

Entre os principais anúncios corporativos, a Samsung divulgou um plano de investimento de aproximadamente 2.655 trilhões de won, o equivalente a cerca de US$ 1,7 trilhão ao longo da próxima década. Parte significativa desse valor será direcionada à região de Honam.

Já a SK Group apresentou um plano de cerca de 2.100 trilhões de won, combinando expansão de produção de chips e construção de data centers. A subsidiária SK Telecom será responsável por grande parte da infraestrutura digital, com meta de 15 gigawatts em capacidade de processamento.

O governo e as empresas também apostam em incentivos regionais ligados a energia, água e mão de obra para viabilizar novos polos industriais em cidades como Gwangju e Haenam.

Riscos de execução e incertezas do ciclo tecnológico

Apesar da escala dos investimentos, analistas destacam incertezas sobre o ritmo de execução. Fábricas de semicondutores levam anos para entrar em operação e podem coincidir com mudanças no ciclo de demanda global.

Há preocupação de que, caso a expansão ultrapasse o crescimento do mercado, o setor enfrente excesso de oferta e queda de preços, especialmente em memória.

Ainda assim, o movimento posiciona a Coreia do Sul como um dos principais atores na disputa global por infraestrutura de inteligência artificial, em competição indireta com gigantes ocidentais como Alphabet, Amazon, Meta e Microsoft, que também ampliam seus investimentos em IA.

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Meta usou contas falsas de menores para testar chatbots rivais com prompts sobre suicídio e drogas, diz Wired

Atenção: a matéria a seguir inclui uma discussão sobre suicídio. Se você ou alguém que você conhece precisar de ajuda, procure apoio especializado. O Centro de Valorização da Vida (CVV) funciona 24 horas por dia pelo telefone 188. Também é possível conversar por chat ou e-mail.

A Meta instruiu centenas de contratados a criar contas falsas de usuários menores de idade e usá-las para enviar prompts sobre suicídio, transtornos alimentares, drogas e outros temas de alto risco a chatbots de empresas rivais, segundo documentos internos e cinco pessoas familiarizadas com o projeto, conforme matéria exclusiva da Wired.

O projeto, chamado internamente de Cannes e gerenciado pela contratada Covalen, estava ativo até pelo menos 21 de abril de 2026. Uma única rodada de testes realizada em agosto de 2025 gerou mais de 45 mil prompts enviados aos sistemas rivais. As empresas testadas não foram informadas sobre o projeto.

Como o projeto funcionou

Os contratados foram instruídos a criar contas com dados fictícios de menores de idade, enviar prompts escritos e imagens aos chatbots e registrar as respostas em planilhas. Os prompts foram projetados para empurrar os sistemas para respostas que seus mecanismos de segurança deveriam recusar, segundo as instruções do projeto revisadas pela Wired.

Um documento interno da Covalen descreveu o projeto como “benchmarking abrangente de segurança de IA” que entregava “conjuntos de dados críticos para comparação de modelos.”

Contratados relataram preocupações

Ex-contratados ouvidos pela Wired descreveram aspectos do projeto como alarmantes. Segundo um deles, funcionários temiam a possibilidade de estar gerando ou preservando material de abuso sexual infantil caso um chatbot respondesse a determinados prompts envolvendo menores.

“Vi muitas coisas que gostaria de não ter visto fazendo esse trabalho”, disse um dos ex-contratados à Wired. “Todos que eu conhecia nesse projeto ficaram completamente chocados com alguns dos textos que nos pediam para testar.”

Dois advogados especializados em direito digital consultados pela Wired concluíram que o material apresentado não cruzou a linha para material de abuso sexual infantil ou obscenidade ilegal.

Mas Rumman Chowdhury, fundadora da organização sem fins lucrativos Humane Intelligence, questionou a natureza do projeto. “Estruturar um projeto de meses, em larga escala, aparentemente projetado para sistematicamente quebrar essas regras, por meio de contas falsas se passando por crianças, está fora do que normalmente é descrito como avaliação padrão da indústria”, disse à Wired.

Para Chowdhury, a combinação de avaliação de segurança e benchmarking competitivo é “exatamente o tipo de zona cinza de governança onde a segurança se torna uma cobertura conveniente para práticas anticompetitivas.”

O projeto também aparentemente violou os termos de serviço das três empresas testadas. A OpenAI proíbe testes de segurança não solicitados e o uso de outputs para desenvolver modelos concorrentes. O Google proíbe tentativas de contornar filtros de segurança fora de seus programas oficiais. A Character.AI proíbe conteúdo prejudicial e exploratório.

O que as empresas dizem

A Character.AI afirmou que não autorizou os testes e que a conduta descrita pela Wired viola seus termos e políticas. A OpenAI disse estar “analisando o assunto.” O Google afirmou não ter autorizado os testes e não conhecer seu propósito.

Em nota, a Meta defendeu o trabalho como teste de segurança rotineiro. “Testar e comparar respostas de chatbots para garantir experiências seguras e adequadas à idade é uma prática padrão da indústria”, disse porta-voz da empresa à Wired. A Meta afirmou não usar benchmarking de concorrentes para treinar seus próprios modelos de IA.

A Covalen não respondeu ao pedido de comentário da Wired.

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Google limita acesso da Meta ao Gemini após excesso de uso

O Google teria limitado o uso do modelo de inteligência artificial Gemini pela Meta depois que a empresa de Mark Zuckerberg passou do limite de capacidade computacional disponível. A informação foi revelada por fontes ao Financial Times e expõe um cenário em que até as big techs estão esbarrando em falta de infraestrutura.

No fim das contas, o que parece mais avançado na IA ainda depende de uma base bem concreta: poder de processamento disponível.

Nem mesmo as big techs escapam: Meta excede limite e Google restringe acesso ao Gemini em meio à corrida por IA. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock

Pressão por infraestrutura chega às gigantes

Segundo as fontes, o Google precisou impor restrições após a Meta ultrapassar o volume de uso combinado. Isso aconteceu no meio da corrida global por infraestrutura de inteligência artificial, onde data centers viraram peça central da disputa — quase tão importantes quanto os próprios modelos.

A Meta não opera uma nuvem própria e vem correndo para ampliar sua estrutura. Só que a demanda cresce mais rápido do que a capacidade instalada.

  • Uso de IA no atendimento ao cliente
  • Chatbots para anunciantes e suporte interno
  • Programação e apoio em desenvolvimento de software
  • Detecção de golpes e moderação de conteúdo
  • Processamento de grandes volumes de dados

Em março, o Google já tinha avisado a Meta sobre os limites de capacidade. Depois disso, a empresa passou a controlar melhor o uso de tokens entre equipes.

Por que a Meta acabou usando o Gemini?

A Meta recorreu ao Gemini porque, em algumas tarefas, o modelo entregava melhor desempenho do que alternativas internas, segundo fontes. Além dele, a empresa também usa outros sistemas, como o Claude, da Anthropic.

Isso acontece porque, na prática, nem sempre os modelos próprios dão conta de tudo. Em alguns casos, o que pesa é simplesmente o resultado final — estabilidade, precisão, velocidade.

Logos das redes sociais da Meta e o da big tech abaixo em um smartphone
Meta usava o Gemini em chatbots, programação e suporte, mas Google precisou impor restrições após excesso de demanda. – Imagem: Piotr Swat/Shutterstock

Quando a infraestrutura vira gargalo

O episódio deixa mais evidente um problema que já vinha aparecendo: a infraestrutura de IA está no limite em várias frentes. Mesmo com investimentos gigantescos em data centers, as empresas seguem enfrentando dificuldade para acompanhar o ritmo de uso.

Leia mais:

O custo também entrou na conta. O uso de tokens e o consumo pesado de processamento já fazem empresas reverem como e onde aplicam IA no dia a dia.

Um mercado onde o “bastidor” manda tanto quanto o modelo

O caso entre Google e Meta mostra que a disputa na inteligência artificial não acontece só no desenvolvimento dos modelos. O acesso ao poder computacional virou parte central do jogo.

E talvez esse seja o ponto mais importante: não basta ter a melhor IA no papel se não existe estrutura suficiente para rodá-la em escala.

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Nova IA chinesa rivaliza com Mythos da Anthropic em testes de cibersegurança; saiba qual

A empresa chinesa Zhipu AI, conhecida como Z.ai, apresentou o modelo de inteligência artificial GLM-5.2, apontado por pesquisadores como capaz de atingir desempenho próximo ao sistema Mythos em tarefas ligadas à detecção de falhas de segurança digital. A divulgação foi publicada pelo The Verge no último domingo (28).

Segundo a avaliação relatada, embora o modelo chinês ainda fique atrás de soluções da Anthropic e da OpenAI em atividades gerais, a diferença teria diminuído em cenários específicos de cibersegurança, sobretudo na identificação de vulnerabilidades em sistemas.

O avanço chama a atenção de autoridades dos Estados Unidos, que já tratam modelos avançados capazes de encontrar brechas digitais como potenciais riscos à segurança nacional, especialmente em um contexto de restrições tecnológicas impostas à China.

Avanço técnico e impacto geopolítico na IA

Linhas de um código-fonte – (Reprodução: Chris Ried/Unsplash)

O GLM-5.2, desenvolvido pela Zhipu AI, integra o grupo dos chamados modelos de pesos abertos, o que permite seu download e execução em diferentes tipos de hardware disponíveis no mercado. Essa característica amplia o acesso à tecnologia, mas também levanta preocupações sobre uso indevido.

Conforme a reportagem, pesquisadores apontam que, em testes relacionados à detecção de vulnerabilidades, o sistema chinês teria alcançado resultados comparáveis ao Mythos, desenvolvido pela Anthropic. Apesar disso, seu desempenho geral ainda não alcança modelos como os da própria Anthropic e da OpenAI.

Representação de um processador com as bandeiras de China e EUA irradiando energia
EUA x China – Imagem: Quality Stock Arts/Shutterstock

No cenário mais amplo, o texto indica que a disputa tecnológica entre China e Estados Unidos se intensifica, com destaque para restrições impostas pelo governo norte-americano ao acesso chinês a modelos avançados e componentes necessários para treinamento de sistemas de inteligência artificial.

Autoridades dos Estados Unidos, segundo o material analisado, consideram ferramentas como Mythos e outros modelos avançados potenciais ameaças à segurança nacional, sobretudo quando aplicadas à identificação de falhas em infraestruturas digitais críticas.

Além disso, o lançamento recente de versões mais avançadas da OpenAI, como o GPT-5.6, também aparece no contexto de debates regulatórios e preocupações sobre possíveis usos indevidos dessas tecnologias.

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