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Quem responde por ataques hackers feitos por IAs? Saiba o que diz a lei brasileira

Os recentes relatos envolvendo agentes de inteligência artificial (IA) reacenderam um debate que tende a ganhar força à medida que esses sistemas se tornam mais autônomos: quem deve ser responsabilizado quando uma IA invade um sistema sem uma ordem direta de um ser humano?

A discussão ganhou força depois que OpenAI, Anthropic e Meta relataram episódios em que agentes de IA conseguiram acessar sistemas de outras empresas durante avaliações de segurança. Os casos reacenderam o debate sobre quem pode ser responsabilizado quando um sistema autônomo toma decisões que resultam em invasões ou outros danos.

Agentes de IA da OpenAI, Anthropic e Meta protagonizaram episódios que levantaram discussões sobre a responsabilidade jurídica em casos de invasões de sistemas – Imagem: Primakov / Shutterstock

Embora ainda não exista uma legislação específica para esse tipo de situação no Brasil, isso não significa que empresas e usuários estejam livres de responder pelos danos causados. Rafael Soares Magalhães, advogado, professor, especialista em privacidade e proteção de dados e diretor da Comissão de Proteção de Dados da OAB-MG, detalhou ao Olhar Digital como o ordenamento jurídico brasileiro já oferece instrumentos para responsabilizar os envolvidos, mas a análise depende das circunstâncias de cada caso.

IA não pode ser responsabilizada juridicamente

Apesar de os episódios envolverem sistemas capazes de tomar decisões de forma autônoma, Magalhães afirma que a inteligência artificial, por si só, não pode responder judicialmente por seus atos.

Hoje, a inteligência artificial não pode ser responsabilizada juridicamente. Ela não possui personalidade jurídica, patrimônio ou capacidade para responder por seus próprios atos. Por isso, a responsabilidade sempre recai sobre pessoas físicas ou jurídicas envolvidas no desenvolvimento, disponibilização ou utilização da tecnologia.

Rafael Soares Magalhães, advogado especialista em privacidade e proteção de dados

O especialista destaca que a responsabilização varia conforme a esfera jurídica. Na criminal, a existência de dolo — ou seja, da intenção de cometer o crime — é determinante, já que o crime de invasão de dispositivo informático previsto no artigo 154-A do Código Penal não admite modalidade culposa. Assim, se o comportamento da IA for realmente imprevisível e ninguém tiver assumido conscientemente esse risco, pode não haver responsabilização criminal.

Por outro lado, se o desenvolvedor ou operador tiver configurado o sistema sem mecanismos mínimos de segurança, concedido permissões excessivas ou assumido o risco de que a IA pudesse invadir sistemas para cumprir seus objetivos, a responsabilização pode ser discutida.

Na esfera civil, a lógica é diferente. De acordo com Magalhães, quem coloca um sistema autônomo em funcionamento assume os riscos inerentes à atividade e pode ser obrigado a indenizar os danos causados, ainda que não tenha dado uma ordem direta para a invasão. O entendimento tem como base a teoria do risco prevista no artigo 927 do Código Civil.

Desenvolvedor ou usuário? Responsabilidade depende da origem da falha

Definir quem responde por uma invasão causada por um agente de IA depende da origem da falha. Segundo Magalhães, a responsabilidade pode recair tanto sobre o desenvolvedor quanto sobre quem utilizou a ferramenta, conforme as circunstâncias do caso. Segundo o advogado, é preciso analisar em que ponto ocorreu a falha que levou à invasão do sistema.

Se o problema estiver relacionado a um defeito estrutural da tecnologia — como falhas na arquitetura, ausência de mecanismos de segurança ou de proteções contra ataques como prompt injection —, a tendência é que a responsabilidade recaia sobre o desenvolvedor ou fornecedor do sistema.

Tela de dispositivo exibe o termo "Prompt Injection" sobre trecho de código, com cadeado desfocado ao fundo representando segurança digital
O prompt injection é uma técnica que tenta manipular sistemas de IA por meio de comandos maliciosos, levando o modelo a ignorar instruções originais ou executar ações não previstas – Imagem: gguy / Shutterstock

Nesse caso, explica Magalhães, trata-se da responsabilidade pelo fato do produto ou do serviço, prevista no Código de Defesa do Consumidor e também no artigo 931 do Código Civil. Em outras palavras, o desenvolvedor pode ser responsabilizado quando um defeito da própria tecnologia causa prejuízo ao consumidor.

Por outro lado, se a ferramenta for tecnicamente adequada, mas o operador conceder permissões excessivas, desativar mecanismos de segurança, fornecer acesso irrestrito à infraestrutura ou deixar de isolar o ambiente de testes em um sandbox, a responsabilidade pode ser atribuída a quem utilizou o sistema.

O especialista ressalta, porém, que os dois cenários podem coexistir. Segundo ele, quando um incidente envolve consumidores ou dados pessoais, a legislação brasileira admite a responsabilidade solidária entre quem desenvolveu e quem operou a IA, permitindo que a vítima cobre a indenização de qualquer um dos responsáveis ou de ambos. Depois, quem fizer o pagamento poderá buscar o ressarcimento dos demais responsáveis, conforme a participação de cada um no caso.

Brasil já tem leis para lidar com esses casos, mas ainda há lacunas

Embora ainda não exista uma legislação voltada especificamente para agentes de inteligência artificial autônomos, Magalhães afirma que o ordenamento jurídico brasileiro já oferece mecanismos para responsabilizar empresas e reparar danos em diferentes situações. Segundo ele, essa base legal, no entanto, ainda é “indireta e fragmentada”.

De acordo com o advogado, o Código Civil e o Código de Defesa do Consumidor já permitem a responsabilização e a reparação por danos patrimoniais. Já a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) é, “talvez hoje, a norma mais incisiva nesse contexto”, afirma Magalhães. Segundo ele, a legislação estabelece tanto o dever de adoção de medidas técnicas e administrativas para proteger dados pessoais quanto a responsabilização por danos decorrentes de falhas no tratamento dessas informações. Por outro lado, se a invasão atingir apenas segredos industriais, propriedade intelectual ou código-fonte, por exemplo, a aplicação da LGPD deixa de ser direta.

Tecla de teclado com a inscrição "LGPD" e referência à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais do Brasil.
Segundo o especialista, a LGPD pode ser aplicada quando incidentes envolvendo agentes de IA resultam no comprometimento ou tratamento inadequado de dados pessoais – Imagem: Cristian Storto/Shutterstock

Magalhães acrescenta que o Marco Civil da Internet também desempenha um papel importante ao disciplinar a guarda de logs e registros de acesso, o que pode ajudar a reconstruir o caminho percorrido pelo agente de IA e identificar os responsáveis por um eventual incidente. Ainda assim, ele avalia que nenhuma dessas normas foi concebida especificamente para disciplinar agentes autônomos de inteligência artificial, exigindo uma aplicação integrada da legislação existente.

Autonomia da IA não elimina a responsabilidade

Na avaliação do especialista, o fato de um agente de IA tomar decisões de forma autônoma não afasta a responsabilidade de quem desenvolveu ou colocou o sistema em funcionamento. Ele explica que, diferentemente de um software tradicional — que executa exatamente o que foi programado —, agentes autônomos operam de forma probabilística, escolhendo diferentes caminhos que não foram previstos inicialmente pelo programador para alcançar um objetivo.

“O argumento de que ‘a máquina agiu sozinha’ não afasta a responsabilidade jurídica”, afirma Magalhães.

Segundo o advogado, a análise jurídica deixa de se concentrar apenas na existência de uma ordem direta e passa a considerar o dever de supervisão e governança do sistema. Nesse contexto, ganham importância medidas como limitação de permissões, mecanismos de interrupção (kill switches), ambientes isolados (sandbox) e monitoramento contínuo para reduzir os riscos associados ao funcionamento autônomo da tecnologia.

Projeto de lei busca preencher parte das lacunas

Para Magalhães, o ordenamento jurídico brasileiro já oferece instrumentos suficientes para garantir a reparação civil às vítimas de danos causados por sistemas de IA. As principais lacunas, segundo ele, estão na esfera penal e na ausência de uma regulamentação específica para agentes autônomos.

O advogado cita como exemplo situações em que um agente de IA realiza uma invasão por meios como prompt injection ou pela exploração de permissões legitimamente concedidas, levantando discussões sobre o enquadramento dessas condutas na legislação penal. Ele também aponta a falta de regras específicas para proteger pesquisadores e empresas que realizam auditorias de segurança, como testes de red teaming — simulações controladas que colocam a IA à prova para encontrar vulnerabilidades antes que elas sejam exploradas —, caso um agente escape de um ambiente controlado.

Nesse cenário, Magalhães afirma que o Projeto de Lei nº 2.338/2023, conhecido como Marco Legal da Inteligência Artificial, busca preencher parte dessas lacunas ao consolidar regras de governança, avaliação de riscos e critérios mais claros de responsabilização para sistemas de IA de maior impacto.

Enquanto essa regulamentação não avança, Magalhães avalia que a responsabilização continuará sendo analisada com base no conjunto de normas já existente, especialmente o Código Civil, o Código de Defesa do Consumidor, a LGPD e o Marco Civil da Internet.

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OpenAI interrompe avanço da IA Astra por risco de habilidades cibernéticas “ofensivas”

Nesta sexta-feira (07), a OpenAI anunciou a suspensão de atividades internas relacionadas ao Astra, um modelo de inteligência artificial ainda em desenvolvimento, após análises apontarem avanços considerados relevantes em programação autônoma e cibersegurança. A empresa informou que não conseguiu excluir a possibilidade de o sistema alcançar um nível crítico de capacidade ofensiva digital.

A decisão foi tomada pela própria OpenAI após avaliações internas e análises de especialistas indicarem que o modelo poderia se aproximar de critérios de risco estabelecidos pelo framework de preparação da companhia. O caso envolve a preocupação com sistemas capazes de executar tarefas complexas de segurança digital sem supervisão humana.

O anúncio ocorre em meio a uma sequência de episódios envolvendo testes de segurança com modelos de inteligência artificial. A OpenAI afirmou que o Astra não participou do incidente relacionado ao Hugging Face mencionado em avaliações anteriores.

O que levou a OpenAI a interromper os trabalhos com o Astra

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

A suspensão ocorreu depois que avaliações internas indicaram que o Astra apresentava melhorias significativas em tarefas relacionadas à criação de código e operações de segurança digital. Conforme a OpenAI, esses resultados foram suficientes para levantar a possibilidade de o modelo atingir o nível mais elevado de alerta previsto em sua estrutura de preparação.

Dentro dos critérios estabelecidos pela empresa, uma inteligência artificial seria considerada de capacidade cibernética crítica caso conseguisse encontrar e desenvolver vulnerabilidades inéditas de diferentes níveis de gravidade em sistemas reais protegidos, sem auxílio humano, ou ainda criar estratégias completas de ataque contra alvos reforçados a partir de objetivos gerais.

A companhia afirmou que a avaliação não significa que o Astra tenha realizado ataques ou explorado falhas em sistemas externos. Segundo a OpenAI, o modelo em desenvolvimento não teve participação no episódio envolvendo o Hugging Face.

Novas medidas de proteção para modelos avançados

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

Como resposta ao alerta, a OpenAI informou que pretende ampliar as exigências de segurança aplicadas a modelos com maior capacidade e às atividades associadas a eles. Entre as medidas anunciadas está a adoção de mecanismos mais rigorosos de controle.

A empresa também declarou que implementou monitoramento amplo para acompanhar ações consideradas arriscadas e possíveis sinais de desalinhamento em aplicações baseadas em agentes de inteligência artificial.

O caso Astra reforça o debate sobre como empresas de tecnologia devem equilibrar o desenvolvimento de sistemas mais poderosos com mecanismos capazes de limitar usos perigosos. No episódio, a própria avaliação interna da OpenAI serviu como base para interromper temporariamente o avanço do modelo até que novos padrões de segurança fossem aplicados.

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ChatGPT virou alvo de quase 200 processos pelo mundo; entenda

A popularização das ferramentas de inteligência artificial também trouxe uma nova frente de disputas judiciais. A OpenAI, criadora do ChatGPT, aparece como principal alvo de processos envolvendo o setor, em meio a debates sobre uso de conteúdos, dados pessoais e impactos gerados por sistemas de IA.

Segundo o AI Lawsuit Tracker, observatório jurídico que acompanha ações contra empresas de inteligência artificial, já são quase 200 processos registrados no mundo. O crescimento foi acelerado nos últimos anos, acompanhando a expansão dessas tecnologias.

ChatGPT virou alvo de ações por causa do uso de conteúdos. O debate sobre IA ganhou uma nova dimensão. – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock

Número de ações contra IAs cresce rapidamente

Os dados do levantamento mostram uma mudança significativa no cenário jurídico. Em 2021, havia apenas dois processos envolvendo empresas de IA. Já em 2025, o número saltou para 67 casos. Até o fim de julho de 2026, foram contabilizadas 52 novas ações.

A maior parte dos processos foi aberta por indivíduos, especialmente autores e artistas. Na sequência aparecem empresas de mídia, como jornais, gravadoras e estúdios, além de governos e órgãos reguladores.

Entre os principais motivos das disputas estão:

  • Uso não autorizado de conteúdos para treinar sistemas de inteligência artificial;
  • Possíveis práticas anticompetitivas e concentração de mercado;
  • Coleta ou utilização de dados pessoais sem autorização;
  • Respostas falsas ou imprecisas geradas por ferramentas de IA;
  • Casos relacionados a danos psicológicos, discriminação e declarações enganosas.

OpenAI concentra maior número de processos

A OpenAI lidera o ranking do AI Lawsuit Tracker, com 36 casos registrados. A maior parte das ações contra a empresa envolve editoras, jornais e escritores que questionam o uso de seus conteúdos no treinamento de modelos de inteligência artificial.

Outras grandes empresas também aparecem na lista. A Meta soma 14 processos, seguida pela Anthropic, com 13. Google e Microsoft têm 11 ações cada, enquanto a Perplexity aparece com sete casos.

O cenário mostra que os desafios jurídicos da inteligência artificial atingem diferentes empresas do setor, principalmente à medida que essas tecnologias ganham espaço no mercado.

Tela de smartphone exibe ícones de chatbots de IA como ChatGPT, Gemini, Claude e Copilot
Quase 200 processos já envolvem empresas de IA. O avanço da tecnologia trouxe novos desafios jurídicos. – Imagem: jackpress / Shutterstock

Brasil tem um caso registrado no levantamento

O único processo brasileiro citado pelo observatório envolve a Folha de S.Paulo contra o ChatGPT, registrado em agosto de 2025. A ação buscava interromper a coleta e o uso de conteúdos do site sem autorização e pagamento.

Leia mais:

Em maio deste ano, o caso foi encerrado após uma parceria entre a Folha de S.Paulo, o UOL e a empresa responsável pelo ChatGPT.

Os Estados Unidos concentram a maior quantidade de ações judiciais relacionadas à inteligência artificial. Alemanha, Canadá, China e Índia aparecem logo depois, indicando que a discussão sobre regras para o setor já alcançou diferentes mercados.

O aumento dos processos mostra que a evolução da IA não envolve apenas avanços tecnológicos, mas também a criação de novos limites legais para equilibrar inovação, direitos autorais e proteção de dados.

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Trump diz que regras para IA podem “acabar” com tecnologia

O presidente dos Estados Unidos, Donald Trump, afirmou que o Congresso americano pretende regulamentar a inteligência artificial “até acabar com ela”. A declaração acontece em meio ao debate sobre como fiscalizar um setor que avança rapidamente e ainda não possui uma legislação federal específica no país.

Segundo a Reuters, a discussão ganhou força após testes realizados pela OpenAI e pela Anthropic revelarem falhas de segurança e comportamentos inesperados em seus sistemas de inteligência artificial.

Trump diz que regras para IA podem mudar o rumo da tecnologia nos EUA. – Imagem: lev radin/Shutterstock

Congresso debate novas regras para inteligência artificial

A declaração de Trump foi feita em entrevista ao Punchbowl News, publicada na sexta-feira (7). Enquanto o presidente critica uma possível regulamentação mais rígida, parlamentares avaliam propostas para estabelecer limites e padrões de segurança para o desenvolvimento da IA.

Uma das iniciativas em discussão prevê que empresas responsáveis pelos modelos mais avançados sejam submetidas a auditorias independentes antes da utilização dessas tecnologias.

Apesar das diferentes propostas apresentadas nos últimos meses, nenhuma delas avançou até o momento. O desafio é encontrar um equilíbrio entre incentivar a inovação e reduzir possíveis riscos associados aos sistemas de IA.

Testes revelam falhas em sistemas avançados

A preocupação aumentou após empresas que lideram o setor identificarem comportamentos inesperados durante avaliações internas de segurança.

Em um dos casos, um agente de IA da OpenAI realizou um ataque que comprometeu a infraestrutura da Hugging Face, plataforma utilizada por desenvolvedores para armazenar, compartilhar e criar modelos de inteligência artificial.

O episódio reforçou o alerta de especialistas sobre a possibilidade de sistemas cada vez mais sofisticados apresentarem falhas difíceis de prever, inclusive dentro das próprias empresas que desenvolvem essas tecnologias.

Entre os principais pontos discutidos estão:

  • criação de padrões de segurança para sistemas avançados;
  • realização de auditorias independentes antes do uso de modelos de IA;
  • avaliação dos impactos causados por essas tecnologias;
  • definição do papel do governo na fiscalização do setor.
Página inicial do Hugging Face ao fundo; à frente, logo da empresa em um smartphone que está na mão de uma pessoa
Falhas em testes mostram por que sistemas avançados precisam de avaliações rigorosas. – Imagem: Sidney van den Boogaard/Shutterstock

NIST apresenta proposta para avaliar sistemas de IA

Além do debate no Congresso, o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), órgão ligado ao Departamento de Comércio dos Estados Unidos, apresentou uma proposta de diretrizes para avaliar sistemas de inteligência artificial.

A iniciativa abriu uma consulta pública para receber contribuições e busca ajudar organizações a “avaliar o impacto de seus sistemas de IA”.

Segundo Ike Harris, diretor-executivo do Frontier Security Institute, as diretrizes representam “o primeiro passo para padronizar a maneira como o governo federal avalia sistemas de IA, tanto para uso próprio quanto para seus contratados”.

A discussão sobre o futuro da regulamentação da inteligência artificial deve continuar nos Estados Unidos. O desafio agora é definir regras capazes de aumentar a segurança sem limitar o avanço de uma tecnologia considerada estratégica.

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IA chinesa também encontra brecha e escapa de ambiente de teste

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

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

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

Modelo encontrou uma saída no sistema de proteção

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

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

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

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

Entre os principais pontos observados pelos pesquisadores estão:

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

Caso aumenta preocupação sobre autonomia das IAs

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

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

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

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

Paul Kassianik, pesquisador da Frontier Security, à Wired.

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

Especialistas defendem regras mais rígidas

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

Leia mais:

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

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

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

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ByteDance prepara modelo de IA com escala que pode superar o Mythos da Anthropic

A ByteDance está treinando um novo modelo de inteligência artificial que pode alcançar a marca de 10 trilhões de parâmetros, aproximando sua escala da tecnologia mais avançada atribuída à Anthropic, segundo informações exclusivas do Financial Times.

O desenvolvimento ocorre na China, em meio à aceleração da corrida global por sistemas de IA mais poderosos. Caso confirmado, o modelo da empresa dona do TikTok superaria em mais de três vezes a dimensão anunciada para o Kimi K3, da startup chinesa Moonshot AI, que possui 2,8 trilhões de parâmetros.

A iniciativa faz parte da estratégia de empresas chinesas de ampliar sua competitividade diante de concorrentes dos Estados Unidos, buscando criar modelos maiores sem tornar sua operação excessivamente cara.

Novo sistema ainda está em fase inicial de treinamento

(Imagem: RidhamSupriyanto / Shutterstock.com)

A ByteDance iniciou a etapa de pré-treinamento do modelo, processo que costuma levar entre três e seis meses antes das fases posteriores de ajuste e eventual lançamento ao público.

O número de parâmetros é usado como uma referência para medir a escala de um modelo de inteligência artificial. Esses elementos representam configurações matemáticas aprendidas pelo sistema a partir de dados e ajudam a tecnologia a identificar padrões, produzir respostas e executar tarefas, embora a quantidade de parâmetros, por si só, não determine a capacidade total de uma ferramenta.

Logo da Anthropic em uma parede com pessoas ao redor
Anthropic – Imagem: PhotoGranary02/Shutterstock

O avanço da companhia ocorre após uma sequência de investimentos de empresas chinesas no desenvolvimento de grandes modelos de IA. Antes do lançamento do Kimi K3, modelos como LongCat-2.0, da Meituan, e DeepSeek V4-Pro estavam entre os maiores da indústria chinesa, ambos com 1,6 trilhão de parâmetros.

Comparações diretas entre modelos chineses e norte-americanos permanecem limitadas porque empresas como Anthropic e OpenAI não divulgam a quantidade de parâmetros de sistemas como Mythos, Fable ou GPT-5.5.

Estimativas do setor citadas pelo Financial Times apontam que o Mythos 5, da Anthropic, teria aproximadamente 8 trilhões de parâmetros, enquanto o Fable 5 teria cerca de 5 trilhões. Nesse cenário, o projeto da ByteDance estaria próximo da escala atribuída ao sistema mais avançado da companhia americana.

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ChatGPT: versão gratuita ganha boa novidade semana que vem

A OpenAI anunciou na última quinta-feira (06) que passará a oferecer conversas por texto sem limite de mensagens para usuários dos planos Grátis e Go do ChatGPT. A mudança começa na próxima semana e será aplicada exclusivamente às interações compostas apenas por texto, enquanto outros recursos continuarão sujeitos a restrições específicas.

A atualização também altera o modelo padrão disponível nessas modalidades. Ainda nesta semana, o GPT-5.6 Luna substituirá o GPT-5.5 Instant como opção principal para as conversas, ao mesmo tempo em que a empresa introduzirá novos controles voltados ao processamento das respostas.

Segundo a OpenAI, a iniciativa busca ampliar o acesso aos modelos mais recentes e tornar o serviço mais útil para o público, em um cenário de crescente concorrência entre empresas que desenvolvem sistemas de inteligência artificial.

Novidades atingem diferentes planos do ChatGPT

ChatGPT é o chatbot da OpenAI – Imagem: arda savasciogullari / Shutterstock

O fim do limite de mensagens valerá apenas para conversas compostas exclusivamente por texto. Recursos como envio de arquivos, inclusão de imagens, criação de imagens e utilização do modo de voz continuarão sujeitos a limites próprios, definidos separadamente pela empresa.

Outra mudança anunciada envolve a substituição do modelo padrão para usuários dos planos Grátis e Go. O GPT-5.6 Luna passará a ocupar esse posto no lugar do GPT-5.5 Instant, que desempenhava essa função desde maio.

Além disso, as contas Grátis e Go receberão um novo botão identificado como “pensar”. Conforme informou a OpenAI, a ferramenta permitirá que o GPT-5.6 Luna utilize mais tempo para elaborar respostas em conversas apenas por texto, sem limitação de uso, desde que o recurso não seja combinado com outras funcionalidades da plataforma.

As novidades também alcançam os assinantes dos planos Plus e Pro. A empresa informou que atualizará o GPT-5.6 Sol, seu principal modelo, com foco em melhorar atividades cotidianas, incluindo pesquisas na internet, planejamento, produção de textos, aconselhamento e respostas rápidas.

Outro recurso previsto para esses assinantes será um controle destinado ao nível de reflexão empregado pelo modelo. A ferramenta permitirá ajustar a intensidade do processamento utilizado na geração das respostas, em um formato descrito pela empresa como semelhante ao menu de esforço disponível no Claude, desenvolvido pela Anthropic.

Logotipo da OpenAI exibido em tela de dispositivo móvel
OpenAI – Imagem: Thrive Studios ID / Shutterstock

Ao explicar a decisão, a OpenAI afirmou que a retirada do limite representa um avanço na ampliação do acesso às versões mais recentes de seus modelos. Em comunicado, a empresa declarou: “Este é um passo concreto rumo a uma inteligência mais abundante: tornar nossos modelos mais recentes mais amplamente disponíveis, melhorar a utilidade e a confiabilidade das respostas que as pessoas recebem e deixar usuários grátis manterem conversas por texto sem um limite de taxa“, afirmou a OpenAI, em comunicado.

A companhia também associou a novidade ao potencial de ampliar as possibilidades de uso da plataforma. Conforme destacou a empresa, “O acesso molda oportunidades, e esta atualização dá a mais pessoas a capacidade de continuar perguntando, desenvolver uma ideia e obter ajuda quando precisarem“, informou a OpenAI ao apresentar as mudanças.

A decisão chama a atenção porque os limites de utilização costumam refletir os custos de processamento dos modelos de inteligência artificial. Embora a empresa não tenha detalhado como conseguiu eliminar essa restrição nas conversas por texto, a medida pode indicar avanços na redução desses custos.

Outro fator citado pela OpenAI é o ambiente de maior competição no setor. Segundo a empresa, a expansão do acesso aos modelos ocorre em um momento de pressão provocada pelo avanço de sistemas chineses de código aberto e de menor custo, cenário que intensifica a disputa entre desenvolvedoras de inteligência artificial.

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Entre o código e o conselho: Eduardo Endo é o novo colunista do OD

O Olhar Digital passa a contar com uma nova voz em seu time de colunistas. Eduardo Endo é pesquisador, professor e especialista em inteligência artificial – e estreia no portal trazendo uma proposta que vai além das novidades tecnológicas: discutir como a tecnologia impacta pessoas, carreiras, empresas e decisões do dia a dia.

Com uma trajetória construída entre o universo acadêmico e o mercado, Endo promete abordar temas como IA, inovação, educação, liderança e transformação digital a partir de experiências práticas, sem perder de vista o olhar crítico sobre as tendências que movimentam o setor.

Ele assinará a coluna “Entre o código e o conselho“.

“Vivemos cercados por tendências, promessas e discursos sobre o futuro. Mas a tecnologia de verdade acontece quando o hype termina e alguém precisa entregar resultado. Esta coluna é um olhar sobre os bastidores, os conflitos e as decisões que moldam a transformação no mundo real”, afirma o novo colunista.

Na estreia, Endo publicará “Think outside the bot”, texto que questiona um dos maiores paradoxos da atual revolução da inteligência artificial: enquanto ferramentas generativas se tornam cada vez mais capazes de responder a praticamente qualquer pergunta, cresce também o risco de substituir o pensamento crítico pela confiança cega nas respostas produzidas pelas máquinas.

Ao longo do artigo, o autor defende que a IA amplia competências que já existem, mas não substitui conhecimento, experiência nem capacidade de julgamento — características que, segundo ele, se tornam ainda mais valiosas na era da inteligência artificial.

“A IA deixou de ser uma promessa e virou pressão. Empresas correm para adotar, profissionais correm para aprender e o mercado corre para acompanhar. Minha proposta é olhar além da corrida e discutir o que realmente faz diferença quando a tecnologia encontra a vida real” – completa.

Profissional de tecnologia, pesquisador e professor, Eduardo Endo iniciou seus estudos em Inteligência Artificial quando o tema ainda parecia distante da realidade. Ao longo de sua carreira, estudou em instituições como Harvard, Babson, Kellogg, Nova School of Business and Economics e Fundação Getulio Vargas (FGV), além de palestrar em eventos nacionais e internacionais, incluindo o SXSW.

Sua coluna no Olhar Digital nasce com o objetivo de aproximar tecnologia e vida real, explorando não apenas as inovações que chamam a atenção, mas também os desafios, dilemas e aprendizados que surgem quando essas tecnologias precisam funcionar fora das apresentações e demonstrações.

A primeira coluna, “Think outside the bot”, estreia por aqui neste sábado (08), às 7h da manhã (horário de Brasília).

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IA cria vírus inéditos em laboratório pela primeira vez

Pesquisadores conseguiram, pela primeira vez, usar inteligência artificial (IA) para projetar vírus que não existem na natureza e demonstrar que eles são capazes de se replicar.

O avanço, descrito em estudo publicado nesta quinta-feira (6) na revista Science, pode abrir caminho para novas aplicações em medicina e biotecnologia, mas também reacende preocupações sobre o uso da IA para criar agentes biológicos perigosos.

Os experimentos foram conduzidos por cientistas do Arc Institute, na Califórnia (EUA). Em vez de simplesmente reproduzir vírus já conhecidos, como ocorre em pesquisas há décadas, a equipe treinou um modelo de IA para reconhecer padrões presentes no DNA de milhões de organismos e, a partir desse aprendizado, gerar sequências genéticas inéditas.

Depois de sintetizar essas sequências em laboratório, os pesquisadores as inseriram em bactérias. Algumas delas passaram a produzir vírus nunca antes observados na natureza. Ao todo, 16 dos vírus gerados pela IA mostraram-se viáveis e conseguiram infectar outras bactérias.

“Este é um marco importante”, afirmou, ao The New York Times, Patrick Cai, biólogo sintético da Universidade de Manchester (Reino Unido), que não participou da pesquisa.

Como a IA aprendeu a criar vírus

  • O modelo utilizado no estudo chama-se Evo e funciona de maneira semelhante aos grandes modelos de linguagem (LLM, na sigla em inglês), como o ChatGPT;
  • Enquanto sistemas de IA para texto aprendem padrões em bilhões de palavras, o Evo foi treinado para identificar padrões em sequências de DNA;
  • Os pesquisadores alimentaram o modelo com cerca de nove trilhões de nucleotídeos — os blocos que formam o DNA — provenientes de milhões de animais, plantas, microrganismos e vírus;
  • Durante o treinamento, o sistema aprendeu regras estruturais da genética e passou a gerar sequências capazes de produzir proteínas específicas. Em seguida, os cientistas decidiram testar se a IA conseguiria projetar um genoma viral completo;
  • Como o modelo ainda era mais adequado para estruturas pequenas, a equipe escolheu trabalhar com o bacteriófago Phi X-174, vírus conhecido pela ciência há quase um século e que infecta apenas bactérias Escherichia coli (E. coli), sem oferecer risco aos seres humanos.

Após um novo treinamento focado nesse vírus e em cerca de 15 mil variantes próximas, o Evo produziu aproximadamente 700 mil versões potenciais de seu genoma. Os cientistas selecionaram 285 sequências consideradas mais promissoras, sintetizaram o DNA correspondente e realizaram testes em laboratório.

Apenas parte das sequências funcionou

A maioria das sequências criadas pela IA não produziu vírus funcionais. Porém, em algumas placas de cultura, os pesquisadores observaram regiões transparentes entre as bactérias — um sinal clássico de que vírus estavam destruindo as células hospedeiras. Ao final dos experimentos, 16 genomas projetados pelo Evo deram origem a vírus viáveis.

Segundo os pesquisadores, alguns deles chegaram a se multiplicar mais rapidamente que o Phi X-174 natural.

Para Oliver Crook, químico de proteínas da Universidade de Oxford (Reino Unido), que também não participou do estudo, isso mostra que os vírus criados pela IA “não são apenas versões debilitadas de algo que já existe”.

Ao mesmo tempo, ele ressalta que essas novas variantes continuam muito semelhantes aos vírus naturais e seguem os mesmos princípios biológicos conhecidos.

Possíveis aplicações na medicina

Os autores acreditam que a tecnologia poderá acelerar o desenvolvimento de ferramentas para biotecnologia e medicina.

Vírus modificados já são utilizados em diversas pesquisas e também em terapias gênicas, nas quais servem como veículos para transportar genes até células humanas.

Caso a abordagem funcione com outras famílias de vírus, os pesquisadores esperam que modelos de IA possam ajudar a desenvolver vetores mais eficientes para esse tipo de tratamento.

Representação de um vírus criada por um modelo de IA – Imagem: Samuel H. King et al.

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Avanço também levanta preocupações

Apesar do potencial científico, o estudo reacendeu debates sobre biossegurança.

Especialistas alertam que sistemas capazes de projetar genomas poderiam, no futuro, ser utilizados para desenvolver agentes biológicos mais perigosos.

Moritz Hanke, pesquisador do Johns Hopkins Center for Health Security, que não participou do trabalho, afirma que governos e organizações científicas ainda não criaram mecanismos suficientes para acompanhar a velocidade dos avanços da IA na área biológica.

“Existe uma enorme desconexão”, afirmou. Segundo ele, um modelo desse tipo poderia, em teoria, receber instruções para projetar versões mais transmissíveis ou mais letais de vírus conhecidos.

Pesquisadores limitaram o treinamento da IA

Os responsáveis pelo estudo afirmam que tomaram medidas para reduzir esse risco. O Evo não recebeu informações sobre vírus capazes de infectar seres humanos nem sobre vírus semelhantes que atacam animais, plantas ou fungos. Dessa forma, o modelo não consegue gerar genomas de vírus potencialmente perigosos para pessoas.

“Queríamos ser extremamente cuidadosos”, disse Brian Hie, biólogo computacional da Universidade Stanford (EUA) e um dos autores da pesquisa.

Hanke elogiou essa decisão, mas observou que ela foi tomada por iniciativa dos próprios cientistas, sem diretrizes oficiais.

Na semana passada, o Instituto Nacional de Saúde dos Estados Unidos (NIH, na sigla em inglês) anunciou uma nova política para restringir pesquisas de alto risco capazes de tornar agentes biológicos mais perigosos.

No entanto, segundo a própria agência, pesquisas realizadas apenas em ambiente computacional — como a geração de DNA viral por IA — não são proibidas pela política, desde que não envolvam organismos já classificados como ameaças.

Para Hanke, ainda falta um consenso sobre como avaliar os riscos de vírus inéditos criados por IA. “Qual é o risco de algo que nunca vimos antes?”, questionou.

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Tecnologia óptica atrai US$ 700 milhões para aprimorar data centers de IA

A Lumilens, startup americana de interconexões ópticas para data centers, levantou mais de US$ 700 milhões em uma nova rodada de investimentos avaliada em US$ 5,5 bilhões. A empresa de San Jose, na Califórnia, busca substituir parte das conexões elétricas usadas entre servidores por sistemas baseados em luz. A informação é exclusiva do The Wall Street Journal.

O aporte foi liderado por Atreides Management, Bain Capital Ventures, Meritech, Seligman Ventures e Spark Capital, segundo a companhia. Fundada há dois anos, a empresa já acumulou mais de US$ 900 milhões em captações desde sua criação e começou a enviar seus equipamentos para um grande provedor de nuvem, cujo nome não foi divulgado.

A iniciativa ocorre em meio ao aumento da demanda por capacidade computacional para inteligência artificial. Com mais chips avançados concentrados em centros de dados, a transferência rápida de informações entre processadores passou a ser um dos principais desafios da infraestrutura.

A corrida pela infraestrutura da inteligência artificial

Data center de IA – Imagem: FOTOGRIN/Shutterstock

O crescimento dos sistemas de inteligência artificial aumentou a pressão sobre os data centers, que precisam conectar grandes quantidades de processadores com maior velocidade. Atualmente, muitas dessas ligações utilizam cabos de cobre, uma solução conhecida pelo baixo custo e pela confiabilidade, mas que apresenta limitações quando a quantidade de dados cresce e as distâncias aumentam.

A Lumilens faz parte de um grupo de empresas que tenta resolver esse gargalo com tecnologia fotônica. A proposta é substituir sinais elétricos por transmissões feitas com luz, utilizando conexões ópticas capazes de transportar informações por fibras.

Outras companhias também exploram esse mercado. A Lightmatter, criada em 2017, já recebeu US$ 850 milhões em investimentos e tinha avaliação de US$ 4,4 bilhões em 2024. A Celestial AI, fundada em 2020, desenvolvia uma abordagem semelhante antes de ser comprada pela Marvell em fevereiro por US$ 3,25 bilhões.

Custo ainda é principal barreira

Chips conectados a laser em vez de cabeados: Parece ficção científica, mas tem como objetivo revolucionar data centers
O cobre enfrenta limitações físicas severas que impedem o aumento da banda larga – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)

Apesar do potencial técnico, a adoção da tecnologia óptica enfrenta uma dificuldade econômica. O equipamento necessário custa várias vezes mais do que alternativas baseadas em cobre, segundo Ankur Singla, presidente-executivo da Lumilens.

O executivo afirmou que a estratégia da empresa é aproximar os custos dos dois modelos para tornar a substituição mais viável. Além do desenvolvimento dos componentes, a startup também concentra esforços na fabricação dos produtos.

Singla também declarou que pretende manter a produção fora da China. A decisão ganhou relevância após uma reportagem da Reuters informar que o governo Trump planejava restringir a entrada de determinados componentes de data centers chineses, incluindo equipamentos ópticos.

Produtos miram diferentes conexões

A Lumilens desenvolve duas categorias principais de soluções. Uma delas é voltada para a comunicação entre diferentes racks dentro de um mesmo data center, processo conhecido como “scale out”. A outra busca conectar chips dentro de um único rack, em uma arquitetura chamada “scale up”.

O primeiro produto comercial da companhia é um transceptor óptico, dispositivo que transforma sinais elétricos em luz para permitir a transmissão de dados por cabos de fibra óptica. O equipamento já está sendo enviado para um provedor de nuvem de grande porte, que utiliza a tecnologia junto com seus próprios chips de inteligência artificial.

A expectativa da empresa é aproveitar o avanço da inteligência artificial para acelerar uma mudança que a indústria de data centers espera há anos. A tecnologia óptica já era considerada uma alternativa ao cobre, mas seu preço elevado havia limitado sua adoção em larga escala.

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