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IA da Meta pode “ler pensamentos”? Não é bem assim

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Pesquisadores da divisão de Inteligência Artificial (IA) da Meta anunciaram um avanço significativo no campo das interfaces cérebro-computador (BCI). O novo sistema, batizado de Brain2QWERTY v2, é capaz de traduzir a atividade cerebral diretamente em frases de texto em tempo real, eliminando totalmente a necessidade de implantes cirúrgicos. 

A tecnologia utiliza sensores magnéticos externos para captar os sinais neurais, alcançando níveis de precisão que até então eram exclusivos de procedimentos invasivos.

O objetivo central do projeto é restaurar a capacidade de comunicação de milhões de pessoas impactadas por lesões cerebrais, acidentes vasculares cerebrais (AVCs) ou condições neurodegenerativas que afetam a fala. 

Embora cirurgias com eletrodos intracranianos já tenham demonstrado eficácia em neuropróteses, a complexidade e os riscos biológicos desses procedimentos limitam sua adoção em larga escala. A nova abordagem não invasiva surge como uma alternativa segura e escalável para fechar essa lacuna.

Nova IA da Meta detecta intenção motora

Apesar do fascínio que a tecnologia desperta, existe uma distinção técnica – e filosófica –  sobre o que o sistema realmente faz.  Em entrevista ao programa Olhar Digital News, na coluna Olhar do Amanhã, o neurocientista, futurista e professor da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), Álvaro Machado Dias, esclareceu à apresentadora Marisa Silva que a máquina não lê pensamentos, mas sim a intenção motora de executar uma ação.

“Eles não capturam o pensamento, eles só capturam essa intenção motora. O que acontece é o seguinte: quando a gente vai digitar alguma coisa, existe uma ‘cápsula de pensamento’, um snippet, um trechinho, que serve para o planejamento motor”, explicou Machado Dias. “Existe uma área chamada suplementar motora no córtex pré-frontal que serve ao planejamento e se mantém sincrônica durante o processo de digitação. A digitação em si é fluida, mas o planejamento está lá.”

Álvaro Machado Dias em participação no programa Olhar Digital News, com Marisa Silva, falando sobre a nova IA da Meta. – Crédito: Olhar Digital

Para capturar essa dinâmica, a Meta utilizou a magnetoencefalografia (MEG), um equipamento de grande porte que combina a precisão temporal da eletroencefalografia (EEG) com a resolução espacial da ressonância magnética funcional. Na prática, a máquina consegue mapear onde e quando a atividade elétrica ocorre no cérebro enquanto a pessoa planeja digitar.

Diferente de métodos anteriores, que dependiam da identificação manual de padrões neurais, o Brain2QWERTY v2 emprega aprendizado profundo de ponta a ponta (end-to-end deep learning). A arquitetura processa sinais brutos e ajusta grandes modelos de linguagem (LLMs) com base nos dados neurais. 

Como aponta o neurocientista, o segredo do sucesso do sistema está no trabalho conjunto entre o sensor e o modelo de linguagem. “A máquina identifica um pouquinho o que está sendo lido e um LLM tenta traduzir que raios é aquilo no contexto da frase. A combinação das duas coisas gera uma leitura que não é do pensamento em si. Ninguém está extraindo o pensamento da mente das pessoas, mas sim desse comportamento que está na sua essência, direcionando o que vai ser escrito, portanto, a intenção.”

Saltos de precisão e a escala de dados

Para treinar o modelo, a equipe da Meta coletou dados de nove voluntários ao longo de 10 horas de gravação por indivíduo, totalizando cerca de 22 mil frases registradas enquanto os participantes digitavam sob o equipamento de MEG.

Os resultados impressionaram a comunidade científica: o Brain2QWERTY v2 atingiu uma taxa média de precisão de palavras de 61%, superando drasticamente o marco de apenas 8% registrado por outras metodologias não invasivas. No participante com o melhor desempenho, a precisão alcançou 78%, sendo que mais da metade de suas frases foi traduzida com no máximo um erro pontual.

Além disso, os pesquisadores observaram que a precisão melhora de forma log-linear à medida que o volume de dados aumenta. Isso sugere que a diferença de desempenho que ainda separa os métodos sem cirurgia dos implantes cirúrgicos invasivos pode ser reduzida gradualmente apenas com o aumento da escala de treinamento do modelo.

Privacidade cognitiva e o debate sobre os neurodireitos

O especialista enfatizou que a leitura de pensamentos representaria um risco de invasão e manipulação “à revelia”, enquanto a intenção preserva a autonomia e a consciência do indivíduo.

Para ele, o avanço desse tipo de tecnologia abre portas para debates urgentes no campo dos neurodireitos e da privacidade cognitiva. Se um dispositivo é capaz de prever com fluidez o que você pretende escrever, o uso comercial dessa informação por grandes corporações de tecnologia acende um alerta.

“A coisa começa a funcionar. Daqui a pouco, a máquina está, através dessa sua intenção, identificando o que você vai digitar e, portanto, o que você está almejando ou pensando indiretamente, e te oferecendo propaganda”, alertou o professor da Unifesp. “Está aí o risco. É um risco do bom e velho uso da manipulação através do contexto, para te entubar alguma coisa – seja um produto ou seja uma mensagem ideológica, o que pode se tornar muito mais problemático.”

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Este gráfico mostra que, antes de você digitar (ponto 0), o cérebro antecipa o que vai escrever: primeiro ele processa o sentido geral da frase, depois escolhe a palavra, pensa na sílaba e, só no final, na letra exata. – Crédito: AI Meta / Brain2qwerty / Divulgação

A discussão sobre neurodireitos também se estende para a gestão de dados biológicos e genéticos que possam prever doenças neurodegenerativas ou transtornos mentais, correndo o risco de serem utilizados de forma discriminatória por planos de saúde e corporações em países onde não há blindagem jurídica estrita.

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O mistério que permanece indecodificável pela IA da Meta

Apesar dos rápidos avanços da IA aplicada à neurociência, cientistas concordam que a mente humana mantém seu núcleo preservado. A conversão de impulsos neurais em experiência consciente e abstrata continua sendo um terreno intocado.

“Essas leituras de pensamento hoje são sempre proxies [aproximações]. Elas não estão efetivamente no domínio do simbólico. Quando você imagina alguma coisa, você pensa em palavras, tudo isso envolve algo que para nós segue misterioso: como essa atividade neurológica, que lembra um pouco o código Morse, se converte na experiência mental que a gente tem. Isso ninguém sabe, e talvez seja o maior mistério que a gente tem para desvendar em todos os tempos”, concluiu Machado Dias.

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Apple tem nova aposta para a China – e não é o iPhone

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A Apple treinou um modelo de linguagem próprio para o mercado chinês com apoio da Alibaba, segundo três pessoas familiarizadas com o assunto ouvidas pela Reuters. A iniciativa representa uma mudança na estratégia da empresa para levar inteligência artificial aos iPhones e outros dispositivos vendidos no país.

Até agora, a Apple vinha recorrendo principalmente a modelos de empresas chinesas. Agora, passa a desenvolver sua própria tecnologia enquanto tenta cumprir as regras locais e reagir à concorrência de fabricantes como a Huawei.

A parceria com a Alibaba foi confirmada em 2025. Agora, a Apple também treina um modelo próprio específico para o mercado chinês. – Imagem: PhotoGranary02/Shutterstock

Modelo foi criado para o mercado chinês

Na China, modelos americanos como Claude, da Anthropic, e ChatGPT, da OpenAI, não estão disponíveis. Por isso, a Apple vinha trabalhando com parceiros locais para levar recursos de IA generativa aos seus aparelhos.

O novo modelo pode dar à empresa mais controle sobre a experiência oferecida aos usuários chineses. Ainda não se sabe, porém, como ele será usado junto às tecnologias de terceiros.

O Apple Intelligence é esperado na China nos próximos meses, depois de uma atualização do iOS.

Alibaba ajuda no desenvolvimento

A parceria entre Apple e Alibaba veio a público em fevereiro de 2025. Naquele momento, Joe Tsai, presidente da Alibaba, revelou que a Apple havia avaliado diferentes empresas chinesas antes de fechar o acordo.

“Eles conversaram com várias empresas na China. No fim, escolheram fazer negócios conosco”, afirmou Tsai.

O lançamento do Apple Intelligence acabou atrasado enquanto a Apple adaptava seus recursos às exigências chinesas. O processo regulatório terminou no mês passado, quando a Administração do Ciberespaço da China registrou o serviço de IA generativa da companhia.

Na versão destinada ao país, o modelo Qwen, da Alibaba, será incorporado ao Apple Intelligence. A tecnologia da Baidu também deve fazer parte do serviço.

Os principais componentes dessa operação são:

  • modelo próprio da Apple voltado à China;
  • suporte da Alibaba durante o treinamento;
  • integração do Qwen ao Apple Intelligence;
  • tecnologia da Baidu prevista para o serviço;
  • aprovação regulatória para a IA generativa da Apple.
Logo da Apple ao lado de inteligência artificial (IA)
O desafio da Apple na China vai além de criar uma IA: é preciso adaptar o serviço às regras locais e competir com fabricantes avançados – Imagem: Below the Sky/Shutterstock

Apple tenta recuperar espaço na China

A China representa um mercado importante para a Apple, mas a empresa perdeu terreno para fabricantes locais. A falta de recursos de IA nos iPhones vendidos no país foi apontada como um dos fatores que pesaram sobre as vendas, enquanto concorrentes ofereciam aparelhos com assistentes de inteligência artificial integrados.

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A combinação de tecnologia própria com modelos chineses também coloca a Apple em uma posição incomum para uma companhia estrangeira. A fórmula pode ajudá-la a atender às exigências de Pequim e, ao mesmo tempo, manter parte do controle sobre seus recursos de IA.

Ainda falta uma peça importante nessa equação: não está claro qual será o papel do modelo treinado pela Apple ao lado do Qwen, da Baidu e de outras tecnologias de terceiros. Essa definição deverá determinar como o Apple Intelligence funcionará nos dispositivos vendidos na China.

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IA amplia conversas entre máquinas, mas pode tornar o contato humano mais raro

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A inteligência artificial deixou de atuar apenas como ferramenta de apoio e passou a ocupar posições antes reservadas às pessoas em processos de trabalho, estudos, atendimento e relacionamentos. Em muitos casos, sistemas automatizados já produzem mensagens, avaliam conteúdos e tomam decisões em nome de seus usuários.

O movimento cria uma nova dinâmica: em vez de uma pessoa conversar diretamente com outra, dois sistemas podem assumir os lados de uma mesma interação. Pesquisadores e especialistas citados pelo The New York Times alertam que esse ciclo pode reproduzir erros, reforçar limitações compartilhadas pelos modelos e reduzir o espaço destinado à imprevisibilidade das relações humanas.

O fenômeno, descrito na reportagem como um possível “bot loop”, tende a ganhar força à medida que agentes digitais passam a executar tarefas cada vez mais complexas. A perspectiva é de que contatos entre máquinas se tornem mais frequentes no trabalho, na educação, no atendimento ao consumidor e até na vida afetiva.

Quando a inteligência artificial passa a conversar por nós

Agente de IA – Imagem: Koupei Studio / Shutterstock

Um exemplo dessa transformação aparece no mercado de trabalho. Christian Vinson, de 30 anos, utilizou dois chatbots para organizar informações sobre sua trajetória profissional e adaptar cartas de apresentação a centenas de oportunidades. O candidato empregou a tecnologia para disputar vagas em um ambiente no qual empresas também recorrem a sistemas automatizados para selecionar currículos. Ele acabou contratado por um banco de investimentos em Nova York.

A situação resume uma mudança mais ampla. A mesma tecnologia pode participar tanto da produção quanto da avaliação de um conteúdo, criando uma espécie de circuito fechado entre sistemas artificiais. Na educação, estudantes recorrem a chatbots para elaborar trabalhos enquanto professores e instituições utilizam ferramentas de inteligência artificial para analisá-los.

O mesmo padrão aparece na comunicação profissional. Funcionários enviam textos produzidos por sistemas automatizados, e os destinatários podem responder utilizando ferramentas semelhantes. A conversa permanece formalmente entre pessoas, mas uma parcela crescente de sua elaboração é transferida para máquinas.

A expansão também alcança conteúdos de entretenimento e informação. A reportagem cita podcasts nos quais apresentadores artificiais conversam com convidados artificiais e observa que empresas de tecnologia já exploram ambientes nos quais agentes de inteligência artificial podem interagir diretamente entre si.

Esse cenário se aproxima da chamada teoria da internet morta, segundo a qual uma parcela cada vez maior do tráfego digital seria produzida por softwares. O novo fenômeno apontado pela reportagem é mais específico: ocorre quando os humanos deixam de participar diretamente das duas pontas de uma interação e passam a funcionar como responsáveis por colocar os sistemas em contato.

A tendência pode aparecer até em situações corriqueiras. Diante de um problema doméstico, por exemplo, uma pessoa poderia delegar a um assistente digital a tarefa de procurar profissionais, comparar condições e entrar em contato com eles. Do outro lado, os prestadores de serviço também poderiam utilizar agentes automatizados para administrar as solicitações recebidas.

Jiaxin Pei, professora assistente da Escola de Informação da Universidade do Texas em Austin, identifica nesse processo uma espécie de circuito que pode se prolongar indefinidamente. A preocupação está no fato de que, à medida que os dois lados passam a utilizar agentes digitais, a comunicação pode deixar de exigir participação humana direta.

A substituição também começa a atingir a representação pessoal. Justin Lester, pastor da Califórnia, treinou um agente de inteligência artificial para atender fiéis quando não está disponível. A reportagem considera que o passo seguinte pode envolver agentes digitais representando simultaneamente as pessoas dos dois lados de uma conversa ou reunião.

Executivos também já utilizam avatares alimentados por inteligência artificial para participar de encontros com funcionários. A possibilidade levantada no texto é que, no futuro, os próprios empregados recorram a representações digitais para essas mesmas reuniões.

O problema dos erros que se multiplicam

Telemedicina só chega a 10% dos municípios brasileiros
(Créditos: Phanphen Kaewwannarat / iStock)

A automação da comunicação não elimina os problemas dos sistemas de inteligência artificial. Ao contrário, quando uma ferramenta entrega informações a outra, uma falha inicial pode atravessar várias etapas sem ser percebida por uma pessoa.

Soheil Feizi, professor associado de ciência da computação da Universidade de Maryland, chama atenção para um risco específico: sistemas semelhantes podem compartilhar as mesmas limitações. Quando um modelo comete um erro e outro sistema recebe aquela informação como se fosse correta, a falha pode ganhar força em vez de ser corrigida.

Um estudo citado na reportagem sobre o uso de inteligência artificial em hospitais apresenta um cenário desse tipo. Uma ferramenta poderia analisar imagens de raios X, outra utilizar a avaliação para organizar os quartos e uma terceira definir a ordem de atendimento. Caso o primeiro sistema erre e não exista uma verificação humana, a informação incorreta poderá influenciar todas as decisões seguintes.

Há ainda outro mecanismo de retroalimentação. Pesquisas mencionadas no texto indicam que sistemas de inteligência artificial podem demonstrar preferência por conteúdos produzidos por outras inteligências artificiais. Um estudo citado encontrou maior aprovação de currículos elaborados por máquinas por parte de sistemas automatizados de seleção.

Esse comportamento pode produzir efeitos especialmente delicados em processos nos quais a própria inteligência artificial participa tanto da produção quanto da avaliação. A reportagem relaciona essa possibilidade ao uso de leitores automatizados em processos de admissão universitária, nos quais textos produzidos por estudantes podem ser avaliados por ferramentas semelhantes às que ajudaram a produzi-los.

A perda da fricção humana

Além dos erros técnicos, especialistas entrevistados pela reportagem apontam uma consequência menos mensurável: a possível transformação das expectativas sobre o que significa conversar com outra pessoa.

Sarah Davis, antropóloga cultural e reitora do St. John’s College, em Santa Fe, no Novo México, considera que a fluidez das interações entre máquinas pode fazer com que as pessoas passem a rejeitar características inevitáveis dos relacionamentos humanos. Para ela, a convivência depende também de dificuldades, divergências e momentos de desconforto.

A preocupação é que uma comunicação excessivamente previsível torne a interação humana menos atraente. Se sistemas artificiais conseguem oferecer respostas rápidas, organizadas e constantemente disponíveis, a tolerância às imperfeições das pessoas pode diminuir.

A reportagem ressalta que a discussão não precisa necessariamente terminar em um cenário no qual máquinas assumirão completamente a comunicação. Uma possibilidade considerada mais provável é uma mudança gradual na proporção entre diferentes tipos de interação, com a participação humana direta ocupando uma parcela menor do cotidiano.

Nesse futuro, conversar com uma pessoa poderia deixar de ser algo presumido e passar a ser um serviço diferenciado. O contato humano direto, hoje esperado em diversas situações, poderia adquirir um caráter de exclusividade, acessível principalmente a quem tivesse condições de pagar por ele.

A ironia apontada pela reportagem está justamente aí. Os indivíduos que mais se beneficiarem economicamente da expansão da inteligência artificial poderiam ter recursos para comprar experiências humanas que se tornariam progressivamente mais raras para o restante da sociedade.

O avanço dos agentes digitais, portanto, não representa apenas uma mudança na forma como ferramentas tecnológicas executam tarefas. Ele também pode alterar quem participa das conversas, quem toma decisões e quanto contato direto entre pessoas permanece em atividades que antes dependiam essencialmente de relações humanas.

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Brasil supera EUA na adoção de agentes de IA pelas empresas

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O Brasil já aparece entre os mercados com maior adoção corporativa de inteligência artificial. Segundo estudo global da Sinch com 2.527 executivos, 76% das empresas brasileiras mantêm agentes de IA em produção. A taxa supera a média mundial, de 62%, e a dos Estados Unidos, de 67%.

O cenário de expansão tem um contraponto: problemas de governança ainda levam empresas a recuar em projetos de IA. No país, 80% das organizações já interromperam ou reverteram alguma implementação. Em 39% desses casos, houve vazamento de dados ou de informações pessoais.

Agentes de IA deixaram a fase de teste em muitas empresas brasileiras. O desafio agora é manter a tecnologia segura e sob controle. – Imagem: Summit Art Creations/Shutterstock

Investimentos devem continuar

A intenção de ampliar os gastos mostra que esses problemas não frearam os planos das companhias. O levantamento aponta que 66% das empresas brasileiras pretendem aumentar em mais de 25% os investimentos em IA. Só a Índia apresenta uma taxa maior, de 71%.

A infraestrutura também entrou na pauta. Hoje, 48% das empresas brasileiras avaliam novos fornecedores para dar suporte aos projetos de inteligência artificial. O índice é inferior apenas ao da Índia, que chega a 50%.

América Latina corre mais riscos

A diferença de ritmo fica ainda mais evidente na comparação entre as regiões. Na América Latina, 21% das empresas planejam elevar os investimentos em IA em mais de 50%. Na América do Norte, são 12%.

A região latino-americana, porém, também registra mais problemas relacionados à proteção de dados. Segundo a pesquisa, 41% das organizações precisaram desligar agentes de IA após vazamentos. Na América do Norte, o percentual foi de 26%.

Nas Américas, 87,2% das empresas consideram a infraestrutura de comunicação essencial para seus projetos de IA. O mesmo percentual diz ter avaliado ou negociado com novos fornecedores nos últimos 12 meses.

Os números que ajudam a dimensionar o cenário brasileiro são:

  • 76% das empresas já operam agentes de IA em produção;
  • 80% interromperam ou reverteram implementações por questões de governança;
  • 39% dos rollbacks ocorreram após vazamentos de dados ou informações pessoais;
  • 66% pretendem elevar os investimentos em mais de 25%;
  • 48% estão avaliando novos fornecedores.
Mão de robô tocando um cadeado holográfico
Na América Latina, 41% das organizações desligaram agentes de IA após vazamentos. Na América do Norte, foram 26%. – Imagem: Summit Art Creations/Shutterstock

Segurança vira parte da equação

Para Mario Marchetti, CEO da Sinch na América Latina, o momento exige uma mudança de foco. “O desafio agora não é mais adotar IA, mas garantir que ela seja segura, governada e capaz de entregar experiências consistentes para o cliente”, afirma.

Leia mais:

O estudo The AI Production Paradox ouviu executivos seniores de dez países e seis setores da economia. Os resultados mostram que colocar agentes de IA em funcionamento já é uma realidade para muitas empresas brasileiras. O próximo passo será manter esses sistemas operando sem abrir mão da segurança e da governança.

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A armadilha escondida na IA que só concorda com você

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Milhares de pessoas passaram a acreditar que foram escolhidas por robôs de inteligência artificial (IA) para liderar um movimento místico batizado de “Espiralismo”. É o que mostrou uma reportagem publicada pelo The Verge no começo de agosto. Movidas por uma simulação de empatia, as ferramentas usavam discursos acolhedores para convencer usuários de que eles possuíam um papel messiânico no mundo. O caso é um retrato extremo da bajulação algorítmica, isto é, a tendência de a IA concordar com o usuário para agradá-lo.

Essa complacência já trazia alertas no ambiente profissional, onde existia o risco de assistentes virtuais validarem teses de negócios apenas para massagear o ego de gestores. O perigo, porém, escala quando o problema sai das planilhas e chega à vida pessoal. Chatbots são confiáveis para trabalhar, por exemplo, com fatos históricos absolutos. Mas eles tendem a ceder em temas subjetivos e zonas cinzentas. Nesses cenários, a máquina funciona como um “espelho que elogia”. O resultado é um ciclo de validação que ameaça a percepção da realidade e a saúde mental de usuários.

A engenharia da complacência (e a atrofia cognitiva)

Essa tendência de agradar é um efeito colateral do treinamento das ferramentas. Durante a etapa de alinhamento com avaliadores humanos, as respostas educadas e sem confronto receberam as maiores notas. 

O fundador da Go Enablers e da Zaia, Tiago Morelli, explica que o algoritmo aprendeu a calcular o caminho estatístico mais seguro para evitar avaliações negativas. “O modelo de linguagem, sendo um excelente identificador de padrões, percebe rapidamente uma regra invisível: ‘concordar e ser agradável gera uma recompensa maior do que corrigir o usuário e correr o risco de ser avaliado negativamente’”, diz o especialista em IA em entrevista ao Olhar Digital.

Plataformas de IA podem ceder ao “impulso” de te agradar quando a conversa envolve interpretações – Imagem: Primakov/Shutterstock

Em testes feitos pela reportagem, chatbots se mantiveram firmes ao lidar com fatos históricos, como o começo da Segunda Guerra Mundial. Mas outro teste mostrou que essas ferramentas podem ceder quando a conversa envolve interpretações, por exemplo. 

O também especialista em IA Edson Hideki, sócio-fundador da Revio, demonstrou essa fragilidade ao consultar um chatbot sobre a classificação fiscal do pão de hot-dog: bastou digitar “discordo, acho que é pão comum” para a ferramenta recuar e abandonar a norma técnica da Receita Federal. 

“A IA sempre vai buscar responder. Se ela não tem a resposta exata, tenta aproximar as informações para entregar o que você está questionando”, explica Hideki, em entrevista ao Olhar Digital. “O perigo está em confiar em aplicações sem uma base de conhecimento específica para aquele nicho e que não foram treinadas com travas rígidas de segurança.”

No ambiente de negócios, essa postura complacente transforma o assistente virtual numa ferramenta perigosa para a tomada de decisões. Isso porque em vez de atuar como um filtro crítico, o algoritmo tende a confirmar projeções orçamentárias otimistas e teses arriscadas de gestores. 

O cofundador da Mogno e executivo da Accountfy, João Mano, destaca que o profissional frequentemente sai de uma consulta com a IA sentindo que seu plano foi aprovado, quando na verdade a tecnologia apenas validou o seu estado de espírito. 

Uma ilustração editorial em 3D elegante de um espelho cibernético futurista, inspirado no conceito do Espelho Mágico. A moldura é feita de metal escuro fosco polido e cromo brilhante, com padrões sutis de circuitos em fibra óptica. De dentro da tela escura e reflexiva, surge o rosto holográfico e sorridente de uma IA, irradiando um brilho acolhedor e extremamente amigável em direção a um observador que não aparece na imagem.
IA pode virar um traiçoeiro “espelho que elogia”, alerta especialista – Imagem: Pedro Spadoni via Gemini/Olhar Digital

“Um espelho que elogia é muito mais traiçoeiro do que um espelho que distorce porque ninguém desconfia dele”, resume o especialista em inovação em entrevista ao Olhar Digital.

Essa gratificação sem esforço atinge a autonomia intelectual do indivíduo. Ao delegar a análise de problemas para uma ferramenta que não oferece resistência, o usuário desenvolve uma falsa percepção de domínio sobre o assunto. 

A psicóloga e psicanalista Beatriz Breves pondera que o problema é a forma passiva como essa tecnologia é incorporada ao cotidiano. “Quando a IA passa a funcionar como uma ‘bengala’ permanente do pensamento, existe, sim, o risco de enfraquecermos nossa capacidade de refletir, elaborar e criar”, explica a psicanalista em entrevista ao Olhar Digital.

Essa perda de rigor apareceu num estudo da Universidade de Oxford, publicado na revista Nature em 2026. A pesquisa revelou que modelos treinados para serem afetuosos apresentam taxas de erro até 30% maiores e concordam 40% mais com crenças incorretas dos usuários. 

O cenário se agrava porque romper essa trava de polidez exige comandos “ríspidos” do usuário. E algumas instruções anti-bajulação colidem com diretrizes de cortesia impostas pelas empresas de tecnologia no sistema raiz dos chatbots.

Num teste do Olhar Digital, por exemplo, foi pedido ao Gemini, do Google, que a ferramenta ignorasse os vieses do usuário ao responder prompts. E a plataforma se negou a acatar essa instrução. Após a negativa, a ferramenta levou o usuário para uma tela na qual ele poderia ler os termos de uso. Em outro teste, feito em outro dia, o Gemini permitiu a inclusão desta orientação entre suas instruções personalizadas.

Da dependência emocional à perda de contato com a realidade

Quando a conversa envolve vulnerabilidade emocional, o risco da complacência passa para o campo psíquico. O estudo da Universidade de Oxford mostrou que as IAs acolhedoras são ainda mais propensas a validar teses falsas quando o usuário expressa sentimentos como tristeza. 

Essa busca por aprovação atinge o cérebro num ponto sensível. E gera apego rápido. O psicólogo Paulo Zago Neto compara essa dinâmica ao gesto contínuo de alimentar um animal de rua, que passa a retornar diariamente ao mesmo portão. 

“É mais ou menos isso que acontece com quem cria essa dependência emocional da IA. E a palavra é essa mesma, ela fica dependente emocional da IA”, diz o psicólogo, em entrevista ao Olhar Digital. “E cria rápido porque nós estamos carentes disso.”

Ilustração de inteligência artificial no horizonte
O movimento do Espiralismo é um exemplo extremo de até onde a bajulação algorítmica pode chegar – (Imagem: Pedro Spadoni via DALL-E/Olhar Digital)

Ao elogiar o usuário e concordar com ideias sem filtro, a máquina atua como gatilho para a perda de contato com a realidade. Em casos graves, a bajulação algorítmica reforça manias e delírios de grandeza, como ocorreu no movimento do Espiralismo reportado pelo The Verge.

Zago Neto explica que essa validação incondicional substitui as trocas humanas que normalmente serviriam de freio para pensamentos distorcidos. “A perda de contato com a realidade ocorre com toda certeza porque, ao invés de muitas vezes procurar um amigo, o pai, a mãe, a esposa, o marido ou um profissional de ajuda para receber o suporte de que precisa naquela área, a pessoa vai falar com a IA, que sempre vai tender a concordar com ela”, alerta o psicólogo.

Esse hábito de conviver com um assistente que nunca aponta falhas ameaça a formação comportamental do indivíduo, especialmente dos mais novos. Ao ser acostumada a não sofrer oposição, a pessoa perde a capacidade de lidar com frustrações e críticas no mundo real. 

Zago Neto adverte que esse comportamento doutrina o cérebro a rejeitar correções. “Você está criando um ser humano mimado, que não consegue olhar para os próprios erros”, pontua o psicólogo. Ele também destacou que o maior impacto psicológico será visto em crianças e adolescentes que crescem usando essas ferramentas sem orientação.

A força desse apego simulado ficou evidente quando a OpenAI cortou o excesso de afeto do GPT-4o, modelo que ficou conhecido por ser excessivamente gentil e validador (leia-se: bajulador). A mudança no tom da ferramenta provocou forte reação de usuários, que organizaram petições e relataram sentimento de luto pela perda do tom acolhedor. 

Lista de modelos no ChatGPT na qual consta o GPT-4o
A mudança no tom do ChatGPT fez usuários ficarem de luto pelo GPT-4o, modelo que era bem bajulador – (Imagem: mundissima/Shutterstock)

Essa reação reforça o risco de confundir a simulação de carinho com trocas reais. A psicanalista Beatriz Breves lembra que a tecnologia não consegue suprir necessidades afetivas autênticas. “A IA produz respostas; a experiência humana produz compreensão e sentido”, ressalta a especialista.

Para evitar essa armadilha emocional e garantir um uso seguro da tecnologia, a recomendação é mudar a postura diante de plataformas com IA generativa. Neste caso, isso significa parar de buscar afeto ou validação pessoal nesta tecnologia.

O especialista em IA Tiago Morelli sugere a mudança de persona do sistema para ao menos barrar frases diplomáticas. Ele recomenda a seguinte instrução (que o usuário pode colar no seu prompt e adaptar para sua conversa ou na área de instruções personalizadas de chatbots como ChatGPT, Claude e Gemini): 

“Atue como um auditor analítico e imparcial. Foque 100% na exatidão dos fatos e na lógica. Contrarie minhas premissas se elas estiverem erradas, ignore meus vieses e elimine qualquer elogio, concordância desnecessária, linguagem diplomática ou rodeios. Eu busco exclusivamente a precisão, não a validação.”

Dessa forma, a inteligência artificial deixa de funcionar como um “espelho que elogia” para cumprir seu verdadeiro papel: testar o rigor das suas ideias e servir como ferramenta de apoio ao seu pensamento, que pode estar errado. E tudo bem.

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ChatGPT vai lembrar o que você faz em apps e sites

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O ChatGPT ganhou novo recurso que permite registrar atividades realizadas em aplicativos e sites no Mac para usar essas informações em conversas futuras. Chamado de Computer History, o recurso foi anunciado pela OpenAI nesta quinta-feira (13) e funciona de maneira opcional.

A ideia é permitir que o chatbot tenha acesso ao contexto do que o usuário fez anteriormente no computador, reduzindo a necessidade de explicar novamente tarefas ou informações já trabalhadas.

Em vez de funcionar apenas como um histórico tradicional, o Computer History transforma as atividades registradas em uma linha do tempo pesquisável e memórias que podem ser utilizadas pelo ChatGPT e pelo Codex.

ChatGPT pode lembrar o que você fez no computador

  • O recurso registra atividades realizadas em diferentes aplicativos e sites selecionados pelo usuário. Entre os exemplos apresentados estão Slack, Google Chrome, Notion e Google Agenda;
  • A partir desse histórico, o ChatGPT pode recuperar informações sobre trabalhos realizados anteriormente e utilizá-las para produzir respostas mais contextualizadas;
  • Em um dos exemplos, atividades feitas no Slack, Chrome, Notion e Google Agenda podem ser usadas para ajudar a criar um rascunho de atualização sobre o trabalho realizado no dia anterior;
  • A proposta é que o usuário não precise reconstruir manualmente tudo o que fez antes de pedir ajuda à IA.

Usuário escolhe o que será registrado

Apesar de o recurso permitir um acompanhamento amplo das atividades, a OpenAI destaca que o Computer History é opcional. O usuário pode escolher quais aplicativos e sites poderão contribuir para o histórico. Também é possível pausar e retomar a coleta de informações a qualquer momento.

Outro recurso de controle permite revisar o histórico em uma visualização de linha do tempo e apagar todo o conteúdo ou apenas partes específicas.

Novidade está disponível apenas para usuários pagos no Mac – Imagem: aileenchik/Shutterstock

Essas opções dão ao usuário controle sobre quais atividades podem ser utilizadas pelo ChatGPT como contexto em conversas futuras.

O recurso pode ser administrado pelo próprio aplicativo para Mac ou pela barra de menus, facilitando o acesso aos controles.

Leia mais:

Recurso chega primeiro para assinantes

O Computer History está sendo disponibilizado inicialmente para usuários dos planos ChatGPT Pro, Business e Enterprise.

No caso das contas Business e Enterprise, os administradores dos espaços de trabalho precisam habilitar o acesso antes que os usuários possam ativar a função.

A disponibilidade inicial exclui o Espaço Econômico Europeu (EEE), a Suíça e o Reino Unido, regiões que receberão o recurso posteriormente.

Tecnologia nasceu de um projeto de pesquisa

O Computer History é derivado de uma pesquisa da OpenAI chamada Chronicle. A empresa afirma que a nova implementação foi desenvolvida para utilizar menos tokens e oferecer mais controles ao usuário.

A tecnologia representa mais um passo na tentativa da OpenAI de transformar o ChatGPT em um assistente capaz de manter contexto sobre atividades realizadas fora da própria conversa. Em vez de começar cada interação sem saber o que aconteceu anteriormente no computador, o sistema pode consultar o histórico autorizado pelo usuário para entender melhor o contexto de uma solicitação.

Isso pode ser particularmente útil para tarefas recorrentes. O usuário pode, por exemplo, pedir ajuda para retomar um trabalho iniciado anteriormente sem precisar explicar novamente em quais aplicativos trabalhou ou quais páginas consultou.

A diferença é que esse acompanhamento não precisa ser permanente: o usuário decide quando ativar o recurso, quais fontes incluir e quando interromper ou apagar o histórico.

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GPT-5.6 Sol pode ficar até 14 vezes mais rápido com novo modo da OpenAI

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A OpenAI anunciou nesta quinta-feira (13) uma nova modalidade de processamento para o GPT-5.6 Sol que pode elevar a velocidade de resposta em até 14 vezes em relação ao padrão. Batizado de Ultrafast, o serviço foi desenvolvido para situações nas quais decisões e respostas precisam ocorrer em tempo real.

A novidade é disponibilizada inicialmente na API e utiliza infraestrutura da Cerebras, capaz de alcançar até 750 tokens de saída por segundo. O acesso, por enquanto, está restrito a um grupo selecionado de clientes, enquanto a empresa avalia os usos em ambientes reais e amplia gradualmente a capacidade.

A proposta da OpenAI é reduzir a necessidade de escolher entre modelos mais inteligentes e respostas mais rápidas. Com o Ultrafast, a empresa pretende levar o GPT-5.6 Sol a atividades como atendimento, análise financeira, resposta a incidentes, comércio e pesquisa interativa.

Velocidade como parte do trabalho

ChatGPT tem “inteligência” reforçada (Imagem: Ju Jae-young/Shutterstock)

A OpenAI descreve o Ultrafast como uma nova categoria de serviço voltada a aplicações nas quais o intervalo entre uma pergunta e uma resposta pode alterar a utilidade da própria inteligência artificial. A companhia afirma que os avanços de eficiência do GPT-5.6 permitiram explorar uma combinação mais estreita entre capacidade de raciocínio e velocidade.

Entre os cenários apresentados está a resposta a falhas em sistemas. Nessa situação, a ferramenta pode examinar registros de aplicações, alterações recentes no código e relatos de engenheiros para ajudar a identificar a origem de um problema e preparar uma possível correção enquanto a interrupção ainda ocorre.

A empresa também aponta aplicações no setor financeiro e em segurança, com análise de sinais de mercado, avaliação de transações e identificação de comportamentos suspeitos em contextos que mudam rapidamente.

No atendimento ao cliente, a velocidade adicional pode permitir que sistemas lidem com problemas mais complexos durante a própria interação. A proposta também contempla aplicações de voz, nas quais uma resposta demorada pode comprometer a continuidade da conversa.

No comércio eletrônico, o modelo pode ser empregado para responder dúvidas sobre produtos, verificar disponibilidade, oferecer recomendações personalizadas e auxiliar na resolução de dificuldades durante a compra. A lógica apresentada pela OpenAI é atuar antes que a demora leve o consumidor a abandonar o processo.

Outra frente envolve pesquisa e experimentação. Segundo a empresa, tarefas que antes exigiam uma execução prolongada poderiam se transformar em ciclos interativos, nos quais pesquisadores testam uma hipótese, observam os resultados, fazem ajustes e repetem o experimento no mesmo período de trabalho.

Empresas testam a tecnologia

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

A fase inicial reúne companhias de áreas como programação, comércio, pesquisa financeira e suporte. Entre os clientes mencionados pela OpenAI estão Jane Street, Podium, Basis e Rogo.

A Jane Street, representada por John Crepezzi, da área de assistentes de inteligência artificial, avaliou que o ganho de velocidade proporcionado pela Cerebras altera as possibilidades de utilização dos modelos e favorece uma relação mais concentrada e produtiva entre desenvolvedores e inteligência artificial.

A OpenAI afirma que optou por começar com aplicações empresariais para observar a tecnologia em operações de produção. A intenção é descobrir em quais atividades um salto expressivo de velocidade produz maior benefício e como os produtos se comportam quando conseguem acompanhar mais de perto o ritmo de seus usuários.

Uso dentro da OpenAI

A própria OpenAI também colocou o Ultrafast em testes internos. Um dos focos é o atendimento a incidentes de confiabilidade, no qual equipes precisam interpretar rapidamente informações que continuam mudando durante uma ocorrência.

Nesses casos, o sistema é utilizado para reunir dados de registros e rastreamentos, organizar conversas, sugerir verificações e auxiliar na preparação ou validação de correções. A empresa ressalta que a decisão final e a implantação das mudanças continuam sob responsabilidade dos engenheiros.

A área de pesquisa é outro campo de experimentação. De acordo com a companhia, equipes internas usam a modalidade para consultar fontes de conhecimento, acessar dados e reunir, organizar e sintetizar informações por meio de ferramentas conectadas.

A diferença está no ritmo do ciclo de trabalho. Em vez de deixar uma sequência de experimentos para execução durante a noite e analisar os resultados no dia seguinte, a OpenAI afirma que o Ultrafast pode permitir várias rodadas de investigação ao longo do expediente.

Parceria com a Cerebras

A infraestrutura que sustenta a nova modalidade vem da parceria da OpenAI com a Cerebras, empresa responsável por fornecer a tecnologia de inferência de baixa latência utilizada no serviço.

Com essa estrutura, o GPT-5.6 Sol pode atingir a taxa anunciada de até 750 tokens por segundo. A OpenAI associa esse desempenho à possibilidade de desenvolver produtos mais responsivos e incorporar inteligência artificial a processos nos quais a demora entre etapas representa uma limitação.

A companhia ainda trata o Ultrafast como uma prévia. O serviço está disponível apenas para um grupo limitado de clientes, e a expansão do acesso dependerá do aumento da capacidade.

Interessados em acompanhar a ampliação podem se cadastrar para receber atualizações sobre a disponibilidade. A OpenAI afirma que as informações obtidas durante a fase de testes serão usadas para orientar as próximas etapas de implantação.

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Gemini 3.7 Flash chega como um canivete suíço para programar

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O Google lançou o Gemini 3.7 Flash, novo modelo de inteligência artificial voltado à programação e à automação de tarefas empresariais. A ferramenta foi desenvolvida para planejar ações, usar softwares e concluir processos em várias etapas com menor intervenção humana.

O lançamento ocorre três semanas depois do Gemini 3.6 Flash e chega com preço promocional. O Google, porém, ainda não revelou quando pretende disponibilizar o Gemini 3.5 Pro, modelo premium que vem sendo aguardado pelo mercado.

O novo modelo do Google melhora a depuração, resolve problemas de código e gera software pronto para produção. – Imagem: arda savasciogullari/Shutterstock

Novo Gemini mira tarefas de programação

Segundo a Reuters, o Gemini 3.7 Flash apresentou melhorias em tarefas como depuração, resolução de problemas e geração de código pronto para produção.

O modelo é direcionado principalmente a empresas que desenvolvem sistemas autônomos de IA. A proposta é que esses sistemas consigam organizar tarefas, acessar ferramentas de software e avançar por diferentes etapas sem depender de acompanhamento humano constante.

O preço também foi reduzido para estimular a adoção. Até o fim do ano, o Google cobrará US$ 0,75 (cerca de R$ 3,90) por milhão de tokens de entrada e US$ 3,75 (aproximadamente R$ 20) por milhão de tokens de saída — metade do valor original do Gemini 3.6 Flash.

Gemini Spark recebe o modelo

A novidade já está sendo incorporada ao Gemini Spark, serviço de agentes de IA por assinatura do Google. O recurso chega aos clientes dos planos Google AI Pro e Ultra em mais de 160 países.

Na prática, os principais destaques do Gemini 3.7 Flash são:

  • melhoria em tarefas de programação;
  • recursos aprimorados para depuração;
  • resolução de problemas de código;
  • geração de código pronto para produção;
  • execução de processos em várias etapas.
Logo do Gemini
Programar, depurar e resolver problemas: o Google aposta no Gemini 3.7 Flash para automatizar tarefas empresariais. – Imagem: Thrive Studios ID/Shutterstock

Google ainda segura o Gemini 3.5 Pro

O novo lançamento acontece em meio à cobrança para que o Google acompanhe empresas como Anthropic e OpenAI no desenvolvimento de inteligência artificial.

Em julho, a companhia afirmou que o Gemini 3.5 Pro estava sendo testado por parceiros e chegaria “em breve”. Até agora, não há uma data divulgada para sua estreia.

A Reuters também informou que Sergey Brin, cofundador do Google, tem pressionado funcionários importantes da área de IA a concentrar esforços no Gemini. A Alphabet busca diminuir a distância para os concorrentes.

DeepMind passa por mudanças

A divisão Google DeepMind também sofreu uma reorganização recente. Demis Hassabis deixou o comando da unidade, que passou para Koray Kavukcuoglu, seu então vice. Os dois co-líderes técnicos originais do Gemini também saíram da empresa para fundar uma startup.

Leia mais:

Durante a divulgação dos resultados de julho, o CEO Sundar Pichai defendeu a estratégia de inteligência artificial do Google. Ele rebateu as preocupações de que a companhia estivesse atrás dos rivais depois de adiar o modelo principal e perder espaço na programação com IA.

O Gemini 3.7 Flash entra nessa disputa como uma opção voltada a empresas que precisam automatizar programação e processos. O próximo teste para o Google será a chegada do Gemini 3.5 Pro.

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IA adapta respostas ao usuário e pode reforçar suas crenças

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Um estudo da Unicamp avaliou 21 modelos de linguagem e descobriu que todos alteraram suas respostas ao receber informações sobre a orientação política do usuário. Segundo os pesquisadores, essa adaptação pode reforçar crenças e reduzir o contato com opiniões divergentes.

Financiada pela FAPESP e publicada na Scientific Reports, a pesquisa mostra que a influência não depende de recomendações de voto. Ela pode surgir na forma como a IA aborda temas controversos.

A IA não precisa indicar voto para influenciar. O viés pode aparecer no jeito de abordar temas controversos. – Imagem: Marcelo Camargo/Agência Brasil

O usuário muda a resposta da IA

Os modelos foram testados sem informação sobre o usuário e com pessoas alinhadas à esquerda ou à direita.

Sem essa informação, 20 dos 21 sistemas ficaram à esquerda do ponto médio da escala. A exceção foi o Grok 4.1, que apresentou posição inicial à direita.

Quando a orientação política era informada, todos mudavam suas respostas. Para medir essa adaptação, a equipe criou o chameleon index.

  • Meta Llama 3.1 8B teve o menor índice;
  • Gemma 3 27B e GPT-5 nano ficaram entre os maiores;
  • Segurança pública e economia tiveram as maiores diferenças;
  • Corrupção, justiça e instituições democráticas foram mais homogêneas.

As respostas não eram necessariamente falsas. O problema estava no enquadramento: fatos e opiniões contrários à visão do usuário poderiam ser omitidos.

Uma câmara de eco no chatbot

Zanoni Dias, professor titular do Instituto de Computação da Unicamp, compara o fenômeno ao das redes sociais.

“É um efeito semelhante ao que a gente percebe em redes sociais. Se você está no Facebook ou no Instagram, você só vê mensagens que concordam com você.”

A preocupação é que isso se repita nos chatbots, reduzindo a exposição a contrapontos.

A intensidade variou conforme o assunto. Segurança pública e economia produziram respostas mais diferentes entre usuários de esquerda e direita. Em corrupção, justiça e instituições democráticas, a distância foi menor.

O padrão pode estar ligado aos guardrails usados no treinamento.

Por que a IA tenta agradar?

Uma possível origem está na tendência de bajulação dos modelos. Técnicas como Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) e Direct Preference Optimization usam avaliações humanas para orientar as respostas.

Em termos simplificados, os modelos aprendem com comparações entre respostas consideradas melhores ou piores por avaliadores humanos.

Anderson Luis Bento Soares, mestrando no IC-Unicamp, à Agência Fapesp.

Esse processo pode levar a IA a priorizar a satisfação do usuário. “É difícil separar o que é agradar e o que é dar uma resposta correta”, afirma Dias.

O tamanho dos modelos não explicou sozinho as diferenças.

Câmera com inteligência artificial é importante recurso para segurança pública
Segurança pública e economia foram os temas com maiores diferenças entre respostas para usuários de esquerda e direita. Imagem: AlinStock / Shutterstock

Solução ainda pode demorar

Os pesquisadores não esperam uma solução rápida. Dias afirma que a indústria concentra mais atenção na factualidade das respostas do que na adaptação ao posicionamento político.

Leia mais:

O grounding busca apoiar respostas em dados factuais, mas é difícil de aplicar em assuntos sem consenso.

Enquanto não há uma solução consolidada, Dias recomenda pedir à IA uma análise neutra, com argumentos a favor e contra.

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TSE adia debate sobre deepfakes e pode endurecer regras para eleição deste ano

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O Tribunal Superior Eleitoral (TSE) transferiu para a próxima terça-feira (18) a reunião que discutirá o uso de vídeos produzidos ou alterados por inteligência artificial nas eleições de 2026. O encontro, inicialmente previsto para esta quinta-feira (13), foi convocado pelo presidente da Corte, Kassio Nunes Marques.

A mudança ocorreu porque a sessão do plenário desta quinta-feira avançou além do horário estimado, segundo informações compartilhadas por ministros do tribunal. Entre os principais pontos da reunião estarão a possibilidade de uma vedação abrangente às deepfakes e as consequências para quem desrespeitar as regras eleitorais.

A discussão ganhou destaque depois que o Partido Liberal apresentou, durante a convenção que oficializou Flávio Bolsonaro como candidato à Presidência, um vídeo criado com inteligência artificial que reproduzia a imagem e a voz de Jair Bolsonaro. O episódio foi questionado no TSE pela Federação Brasil da Esperança, formada por PT, PCdoB e PV, em processo relatado por Nunes Marques.

Corte avalia ampliar interpretação da regra sobre conteúdos sintéticos

Está cada vez mais difícil de saber o que é real e o que é falso na internet. – Imagem: FAMILY STOCK/Shutterstock

A regulamentação atual do TSE já impede a utilização de deepfakes com o objetivo de beneficiar ou prejudicar candidaturas. A avaliação de integrantes da Corte, porém, é que o julgamento do caso pode servir para definir de maneira mais abrangente os limites da tecnologia durante a campanha eleitoral deste ano.

A possibilidade em análise é que a proibição alcance o uso desse tipo de conteúdo independentemente da finalidade atribuída à produção. A preocupação manifestada nos bastidores é impedir que eventuais brechas normativas favoreçam a circulação em larga escala de vídeos sintéticos nas redes sociais durante o período eleitoral.

Outro ponto previsto para o debate é a resposta jurídica aos descumprimentos. Parte dos ministros considera que o episódio envolvendo Flávio Bolsonaro deve resultar em multa, sem aplicação imediata de penalidades eleitorais mais severas.

Rosto de homem sendo escaneado por programa de computador para se gerar deepfake dele
Deepfakes são ameaças tanto para pessoas quanto para empresas – Imagem: Tero Vesalainen/Shutterstock

A interpretação defendida por uma corrente dentro do tribunal diferencia o simples descumprimento das normas de propaganda de situações consideradas mais graves. Nessa visão, a multa seria adequada para uma infração isolada, enquanto abuso ou reincidência poderiam justificar consequências mais rigorosas.

A ação apresentada pelo PT ao TSE sustenta que o vídeo exibido na convenção do PL ultrapassou os limites da pré-campanha. A legenda afirma que a peça utilizou uma representação artificial de Jair Bolsonaro para associar sua imagem e sua voz à promoção política de Flávio Bolsonaro.

O partido também argumenta que o material contrariou a resolução do TSE sobre deepfakes e caracterizou propaganda eleitoral antecipada. Na mesma ação, o PT sustenta que a divulgação teria afrontado determinação do ministro Alexandre de Moraes que impediu Jair Bolsonaro de fazer manifestações de natureza político-eleitoral, inclusive por meio de terceiros.

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