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A IA da Meta precisava fazer ligações, mas quem estava do outro lado da linha eram humanos; entenda o teste

A Meta testou uma espécie de “concierge humano” para seu novo agente pessoal de inteligência artificial (IA), o Muse. A iniciativa envolvia trabalhadores contratados pela empresa realizando discretamente algumas das ligações telefônicas que deveriam ser feitas pelo agente digital, segundo publicações internas da companhia vistas pela Reuters.

O teste foi comunicado aos funcionários na semana passada, pouco depois de a Meta lançar publicamente o recurso de ligações telefônicas do Muse.

A iniciativa, porém, provocou preocupações entre funcionários da empresa. Alguns alertaram que permitir que humanos lidassem com essas chamadas poderia fazer com que informações sensíveis fossem compartilhadas involuntariamente com trabalhadores de centrais de atendimento.

Em uma das publicações internas, uma vice-presidente da divisão SuperIntelligence Labs, da Meta, reconheceu que foi um erro iniciar os testes de ligações feitas por contratados sem informar adequadamente os usuários. Segundo ela, a empresa “recuou esse recurso” por enquanto.

A executiva afirmou ainda que a Meta continua aprimorando as ligações feitas por IA. Alguns testes indicaram que a participação humana poderia elevar a taxa de sucesso das chamadas para entre 95% e 98%, contra porcentagem menor quando o processo é realizado pela IA.

Trabalho humano por trás da promessa de IA autônoma

  • O teste do Muse mostra como empresas de tecnologia podem recorrer a trabalhadores humanos nos bastidores para tentar cumprir as promessas de agentes de IA autônomos, especialmente quando encontram resistência das pessoas que recebem as chamadas automatizadas;
  • A situação também lembra um experimento realizado pela Meta cerca de uma década atrás. Na época, quando ainda se chamava Facebook, a empresa testou um assistente digital chamado “M”, integrado ao Messenger. Reportagens posteriores estimaram que aproximadamente 70% das tarefas realizadas pelo agente eram, na verdade, executadas por humanos;
  • Questionado sobre o plano do “concierge humano” do Muse, um porta-voz da Meta afirmou que a reação dos funcionários foi “extremamente positiva”. Segundo Daniel Roberts, o objetivo do teste era obter feedback para implementar proteções de segurança e privacidade e melhorar os recursos antes de uma eventual disponibilização pública;
  • “Estamos trabalhando com comerciantes para continuar aprimorando esse possível recurso de chamadas e só vamos lançá-lo quando estiver pronto e com as devidas divulgações”, afirmou o porta-voz.

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Em uma das publicações internas, uma vice-presidente da divisão SuperIntelligence Labs, da Meta, reconheceu que foi um erro iniciar os testes de ligações feitas por contratados sem informar adequadamente os usuários – Imagem: Primakov/Shutterstock

Muse já ultrapassou 2,5 milhões de downloads

Enquanto testa novas funções, o Muse vem registrando forte adesão nos Estados Unidos. Segundo dados fornecidos pela empresa de inteligência de mercado Sensor Tower, o agente liderou os rankings de downloads de aplicativos no país nas duas semanas seguintes ao lançamento e já ultrapassou 2,5 milhões de downloads.

O Muse é uma peça central do plano do CEO Mark Zuckerberg de oferecer “superinteligência pessoal” aos bilhões de pessoas que utilizam diariamente os serviços da Meta.

O agente de IA pode realizar tarefas de forma autônoma, como enviar e-mails, fazer compras e reservar viagens em nome do usuário.

Durante o lançamento, a Meta deu grande destaque às proteções de segurança do assistente. A empresa afirmou que cada agente teria sua própria “máquina virtual” segura — um computador dedicado na nuvem projetado para manter as sessões dos usuários isoladas — e que informações sensíveis, como senhas, seriam armazenadas separadamente em um ambiente seguro.

Como funciona a ligação do Muse

Com o recurso de chamadas telefônicas, o usuário pode pedir ao Muse que ligue para empresas nos Estados Unidos e converse com as pessoas do outro lado da linha para realizar tarefas. Entre os exemplos estão marcar um corte de cabelo, verificar se determinado produto está disponível em uma loja e obter orçamentos de diferentes prestadores de serviços.

Depois da ligação, o agente fornece ao usuário um resumo e uma transcrição da conversa no aplicativo Muse.

A Meta começou a testar internamente o recurso de chamadas em agosto, em um processo conhecido como “dogfooding”, e passou a disponibilizá-lo gradualmente aos usuários do Muse nos dias seguintes à estreia do aplicativo.

Na semana passada, a empresa ativou o recurso de “concierge humano”, também chamado de “ligações feitas por agentes humanos”, para metade de seus funcionários.

De acordo com a publicação interna, o Muse passou a poder encaminhar determinadas solicitações para um agente treinado, que realizava a ligação e conduzia o atendimento. Funcionários que não quisessem participar do teste podiam entrar em um grupo de exclusão.

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Meta é processada por suposto uso de fotos públicas do Instagram para reconhecimento facial

Famílias de Illinois e da Califórnia processaram a Meta, acusando a empresa de coletar fotos públicas do Facebook e Instagram para desenvolver um sistema de reconhecimento facial ligado aos óculos inteligentes.

Segundo a ação, dados biométricos teriam sido extraídos dessas imagens para alimentar o NameTag. A Meta contesta a acusação e afirma que a tecnologia não chegou aos consumidores e ainda não tem lançamento definido.

A ação afirma que a Meta teria extraído assinaturas biométricas de fotos públicas do Facebook e Instagram. – Imagem: Primakov / Shutterstock

O que está por trás da acusação

A ação acusa a Meta de extrair assinaturas biométricas, chamadas de “impressões faciais”, de perfis públicos nas duas redes sociais. Segundo os autores, esses dados apareceram no código do aplicativo de inteligência artificial usado com os óculos.

O recurso recebeu o nome de NameTag. Em junho, a Wired revelou trechos de código relacionados ao reconhecimento facial. A descoberta levantou preocupações sobre a possibilidade de identificar pessoas a partir de informações biométricas captadas ou associadas aos óculos.

Uma patente descreve um software capaz de comparar essas assinaturas com fotos de perfis. Os reclamantes também relacionam o caso ao Emu, gerador de imagens de IA da Meta. Eles afirmam que o sistema, treinado com grande quantidade de imagens e textos enviados por usuários, teria sido usado para coletar dados biométricos.

O que apareceu no código

O código encontrado no aplicativo indicava recursos ligados ao reconhecimento facial. A tecnologia poderia associar uma assinatura biométrica à foto de um perfil.

Andrew Bosworth, diretor de tecnologia da Meta, chegou a descrever publicamente planos relacionados ao recurso e o chamou de “uma ótima funcionalidade”. Poucos dias antes, havia classificado como “absolutamente desonesta” a reportagem da Wired que revelou o código.

A Meta passou a negar que pretendesse disponibilizar a tecnologia. A companhia afirma que ainda não existe uma decisão definitiva sobre o futuro do NameTag.

Entre os principais pontos apresentados na ação estão:

  • coleta de fotos públicas do Facebook e Instagram;
  • extração de assinaturas biométricas;
  • código relacionado ao reconhecimento facial no aplicativo dos óculos;
  • possível associação entre impressões faciais e fotos de perfis.
Sistema de reconhecimento e análise de dados aplicado sobre pessoas em um espaço público
O caso reacende a discussão sobre o uso de fotos públicas e dados biométricos por sistemas de inteligência artificial. – Imagem: Oselote / Shutterstock

Meta afirma que o NameTag não foi lançado

Em declaração à Wired, a Meta disse que a ação não tem fundamento e distorce o trabalho da empresa.

“Temos sido transparentes sobre como usamos as informações das pessoas para criar e melhorar nossos produtos de IA”, afirmou um porta-voz.

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Sobre o NameTag, a companhia acrescentou: “Nada foi disponibilizado aos consumidores e nenhuma decisão final foi tomada sobre o que fazer aqui, se é que será feito algo”.

O caso se soma a outras disputas envolvendo reconhecimento facial. Em 2020, a Meta fechou um acordo de US$ 650 milhões (cerca de R$ 3,31 bilhões) em uma ação coletiva relacionada a outro sistema de reconhecimento facial.

Em 2024, a companhia concordou em pagar US$ 1,4 bilhão (aproximadamente R$ 7,13 bilhões) para encerrar outro processo sobre dados de reconhecimento facial no Texas.

A nova ação amplia a pressão sobre a Meta em torno do uso de imagens públicas e informações biométricas. Por enquanto, a empresa afirma que o NameTag não chegou ao público e que ainda não decidiu se a tecnologia será lançada.

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Meta lança Muse, agente de IA que envia e-mails, compra produtos e reserva viagens

A Meta lançou, nesta terça-feira (8), o Muse, agente de inteligência artificial (IA) criado para funcionar como uma espécie de assistente digital pessoal. A ferramenta é capaz de utilizar aplicativos e sites de forma autônoma em nome do usuário, realizando tarefas, como enviar e-mails, reservar viagens e fazer compras pela internet.

O lançamento representa uma das primeiras tentativas de uma grande empresa de tecnologia de levar um agente de IA ao mercado de massa. Diferentemente dos chatbots tradicionais, esses sistemas são projetados para executar tarefas por conta própria, em vez de apenas responder a comandos.

O Muse pode ser utilizado como um chatbot, por meio de conversas, e receber instruções para executar diferentes atividades. A ferramenta está disponível por meio de um aplicativo e também pelo WhatsApp, plataforma que pertence à própria Meta.

O agente pode ser conectado aos demais serviços da empresa, incluindo Facebook e Instagram. Com autorização do usuário, também pode acessar aplicativos e serviços de terceiros, como Spotify, Ticketmaster, Shopify, Gmail e OpenTable.

A integração permite que o Muse utilize informações de diferentes contas para compreender melhor o usuário e executar tarefas em seu nome.

Muse pode enviar e-mails e fazer compras

  • Entre as funções do agente estão o envio de e-mails, reservas de viagens e compras online;
  • Quando o usuário conecta contas do OpenTable ou Ticketmaster, por exemplo, o Muse pode enviar mensagens sobre reservas de restaurantes ou ingressos para shows que considere relevantes. Essas atividades podem ser concluídas com apenas um clique;
  • O sistema também se conecta ao Stripe e ao Shopify para realizar compras em nome do usuário;
  • Segundo a Meta, o Muse é o primeiro agente de IA coberto pelas garantias e pela política de devolução do Stripe. A proteção foi criada para situações em que o agente cometa um erro durante uma compra;
  • A empresa reconhece, porém, que a tecnologia não é infalível. A Meta afirma que o Muse “às vezes cometerá erros”, mas que foi desenvolvido para permitir que o usuário permaneça no controle sem ficar sobrecarregado;
  • A companhia também criou um programa que recompensa pessoas que identificarem e relatarem falhas no funcionamento do agente.

Agente acessa dados de Facebook e Instagram

Uma das características que diferenciam o Muse de outros agentes de IA é sua integração com o ecossistema da Meta. A ferramenta pode acessar informações do Facebook e do Instagram e utilizar esses dados para conhecer melhor seus usuários. A partir dessas conexões, o agente pode atuar de maneira mais personalizada.

Essa capacidade também amplia as preocupações relacionadas à privacidade. A Meta afirma que os dados pessoais coletados pelo Muse, assim como o próprio agente, são armazenados com segurança em seus servidores e equipamentos de computação em nuvem.

O Muse também é destinado exclusivamente a adultos. Os usuários podem personalizar a ferramenta com um nome e um avatar próprios.

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Uma das características que diferenciam o Muse de outros agentes de IA é sua integração com o ecossistema da Meta – Imagem: Ascannio/Shutterstock

Meta aposta em agentes para avançar na corrida da IA

O Muse é um dos primeiros produtos relevantes voltados ao consumidor desenvolvidos pelo Meta Superintelligence Labs, divisão criada pelo CEO Mark Zuckerberg para acelerar os esforços da companhia na corrida da IA.

Zuckerberg já descreveu o Muse como o próximo grande avanço da Meta. Segundo ele, o agente foi desenvolvido para trabalhar “24 horas por dia, sete dias por semana em seu nome” e ajudar o usuário a atingir objetivos e melhorar aspectos, como vida pessoal, saúde, relacionamentos e finanças.

A Meta vem investindo bilhões de dólares no desenvolvimento de modelos fundamentais de IA e na construção de data centers para competir com empresas, como Google, OpenAI e Anthropic.

Até agora, a estratégia da companhia apresentou resultados variados. Os óculos inteligentes de IA da Meta já venderam milhões de unidades, mas também provocaram preocupações relacionadas à privacidade.

Em julho, a empresa retirou temporariamente do ar seu gerador de imagens de IA do Instagram após críticas relacionadas a direitos autorais e privacidade.

Modelo do Muse ainda fica atrás de rivais

O agente é alimentado pelo Muse Spark, modelo de IA lançado pela Meta em abril. Foi o primeiro modelo desenvolvido pela divisão sob o comando de Alexandr Wang, diretor de IA da empresa.

O Muse Spark ainda apresenta desempenho inferior ao de modelos líderes da Anthropic e da OpenAI. A Meta, porém, trabalha em um sistema mais poderoso, conhecido internamente pelo codinome Watermelon, que pode ser lançado já no próximo mês.

A empresa também pretende ampliar as funções do Muse nos próximos meses. Entre os planos está a integração com os óculos inteligentes da Meta, que contam com câmera e assistente de voz.

Muse chega com diferentes planos de uso

O aplicativo do Muse é gratuito, mas possui limites de utilização. Para ampliar esses limites, os usuários poderão pagar US$ 20 (cerca de R$ 104) ou US$ 100 (cerca de R$ 520) por mês.

Com a chegada do Muse, a Meta entra de maneira mais direta em uma categoria de IA que promete substituir parte das tarefas atualmente realizadas diretamente pelos usuários.

A diferença está justamente no grau de autonomia: em vez de apenas conversar, o agente pode acessar serviços, realizar determinadas ações e concluir tarefas em nome de quem o utiliza.

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Meta lança Muse Spark 1.3 com foco em agentes mais autônomos

A Meta anunciou o Muse Spark 1.3, nova versão de seu modelo de inteligência artificial para tarefas agênticas e programação. A atualização busca melhorar o desempenho em trabalhos longos, nos quais a IA precisa manter contexto, lidar com diferentes demandas e seguir instruções detalhadas.

O modelo já está disponível no Muse Code e na API Meta Model. A versão 1.3 chega ainda com mudanças na segurança e, segundo a empresa, maior eficiência no uso de ferramentas e tokens.

A Meta quer que o Muse Spark 1.3 consiga conduzir tarefas longas sem perder requisitos ou contexto. – Imagem: miss.cabul/Shutterstock

Mais controle em tarefas demoradas

O Muse Spark 1.3 foi treinado para lidar melhor com trabalhos que se estendem por várias etapas. Diante de um objetivo aberto, consegue usar ferramentas para reunir informações, identificar falhas no próprio planejamento e acompanhar o que descobriu ao longo do processo.

A relação com o usuário ganhou outro peso. Se uma instrução estiver pouco clara, o modelo pode interromper o trabalho para pedir esclarecimentos. Quando encontra um obstáculo, pode solicitar ajuda. Antes de realizar uma ação de maior consequência, pede confirmação.

O comportamento durante tarefas longas pode variar conforme a preferência do usuário: há a opção de receber atualizações frequentes ou deixar o sistema trabalhando em segundo plano.

Entre os avanços destacados pela Meta estão:

  • Maior precisão ao seguir instruções extensas;
  • Preservação de requisitos e restrições ao longo das tarefas;
  • Melhor gerenciamento de diferentes solicitações na mesma conversa;
  • Maior percepção sobre o que sabe e o que não sabe;
  • Menor propensão a inventar resultados diante de limitações.

A empresa diz ainda que o modelo consegue identificar melhor qual tarefa corresponde a cada solicitação, mesmo quando a conversa mistura assuntos, interrupções e pedidos anteriores.

Programação com menos recursos

O desenvolvimento de código recebeu atenção especial no treinamento do Muse Spark 1.3. A Meta afirma que o modelo ficou menos verboso e mais eficiente em tarefas de programação que exigem várias etapas.

Nos testes internos comparativos com o Muse Spark 1.2, a nova versão usou cerca de 20% menos chamadas de ferramentas e 25% menos tokens. Para a empresa, a redução torna esses trabalhos mais rápidos e eficientes.

O modelo foi pensado para situações em que precisa interpretar diferentes arquivos, respeitar uma série de instruções e chegar a um resultado completo, sem perder de vista as exigências apresentadas no início.

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O Muse Spark 1.3 utilizou cerca de 25% menos tokens em comparações internas com a versão 1.2 – Imagem: Divulgação/Meta

Segurança acompanha a evolução

A atualização inclui maior resistência a entradas adversárias e injeções de prompt. O modelo recebeu ainda treinamento para avaliar melhor quando uma ação pode ser irreversível e agir com mais cautela nesses casos.

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A Meta relaciona essas mudanças ao avanço de sistemas de IA que assumem trabalhos mais longos e executam etapas com menor intervenção humana. Quanto maior a autonomia, maior passa a ser a importância de saber quando seguir adiante e quando pedir confirmação.

O Muse Spark 1.3 pode ser usado no Muse Code e na API Meta Model. Os modos de raciocínio disponíveis anteriormente já foram liberados na nova versão.

O modo de raciocínio máximo, por sua vez, será disponibilizado depois da conclusão de testes adicionais de segurança. A Meta não informou uma data específica para essa liberação.

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Meta lança IA que transcreve conversas em tempo real e muito mais

A Meta apresentou nesta terça-feira (1) o Muse Voice Transcribe, seu primeiro modelo de inteligência artificial (IA) voltado à percepção de áudio em tempo real. A tecnologia consegue transcrever conversas enquanto elas acontecem, distinguir quem está falando e lidar com mais de 20 pessoas simultaneamente.

O modelo foi desenvolvido pelo Meta Superintelligence Labs (MSL) e também consegue trabalhar com diferentes idiomas em uma mesma conversa. Segundo a empresa, ele foi treinado com mais de 70 idiomas, sendo que 25 deles foram amplamente validados para o lançamento.

Uma das características mais interessantes do Muse Voice Transcribe é a capacidade de realizar o chamado code-switching, quando uma pessoa alterna entre idiomas durante uma conversa. A tecnologia consegue reconhecer essa mudança mesmo no meio de uma frase.

Em uma demonstração divulgada pela Meta, oito pessoas conversam simultaneamente e o sistema consegue identificar cada participante e associar corretamente suas falas. A IA também consegue lidar com interrupções, sobreposição de vozes e diferentes sotaques.

A tecnologia combina três funções principais em um único modelo: reconhecimento automático de fala em fluxo contínuo (ASR, na sigla em inglês), identificação dos diferentes participantes da conversa, conhecida como speaker diarization, e identificação dos momentos em que uma fala começa ou termina.

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Modelo também consegue trabalhar com diferentes idiomas em uma mesma conversa – Imagem: Reprodução/Meta

IA decide quanto tempo deve ouvir

  • O Muse Voice Transcribe processa o áudio em blocos de 80 milissegundos. A cada novo trecho, o modelo decide se deve continuar ouvindo ou começar a produzir o texto;
  • A Meta chama esse mecanismo de “atraso adaptativo”. Na prática, a IA pode esperar um pouco mais quando encontra uma palavra difícil e produzir a transcrição mais rapidamente quando identifica uma palavra simples;
  • A estratégia busca equilibrar velocidade e precisão. Quanto mais tempo o modelo espera antes de transcrever, maior tende a ser a precisão, mas também aumenta o atraso na resposta;
  • A tecnologia também pode utilizar informações sobre o idioma, palavras-chave e contexto para melhorar a precisão das transcrições;
  • Segundo a Meta, o Muse Voice Transcribe alcançou a primeira posição nos rankings da Artificial Analysis para reconhecimento de fala em streaming e também em benchmarks públicos de identificação de participantes. A classificação considera os resultados disponíveis em 1º de setembro de 2026.

Onde a tecnologia pode ser usada

O novo modelo já está sendo utilizado para recursos de ditado no aplicativo Meta AI para Mac. Como o aplicativo consegue oferecer recursos de voz para outros serviços, o Muse Voice Transcribe também pode ser usado para ditado em diferentes aplicações.

A tecnologia ainda está disponível para desenvolvedores por meio do Muse Code e da API de modelos da Meta. O acesso custa US$ 3 (cerca de R$ 15,50) por mil minutos de áudio. A Meta também disponibilizou uma demonstração do modelo em sua página de pesquisa, permitindo testar a transcrição de áudio em tempo real.

O lançamento acontece menos de uma semana depois da apresentação do Gemini 3.5 Transcribe, do Google, que também aposta em recursos avançados de reconhecimento de áudio. A diferença é que o Muse Voice Transcribe chega com foco explícito em combinar transcrição, identificação de múltiplos participantes e processamento multilíngue em tempo real.

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

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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China determina que Meta desfaça negócio com a Manus

A Manus, startup de inteligência artificial, voltará a operar de forma independente após autoridades chinesas determinarem que a Meta desfaça a aquisição da empresa. O negócio, anunciado em dezembro de 2025, envolvia mais de US$ 2 bilhões (cerca de R$ 10,3 bilhões).

A separação terá impacto também sobre usuários. Alguns precisarão fazer backup de dados gerados a partir de 29 de dezembro de 2025, que poderão ser apagados ainda neste mês.

A decisão chinesa mostra como regras sobre tecnologia podem mudar grandes negócios de IA. Imagem: Photo For Everything/Shutterstock

Manus retoma operação independente

Fundada na China em 2022, a Manus transferiu posteriormente suas operações para Singapura. A startup desenvolve agentes de IA de uso geral.

A Meta anunciou a aquisição em dezembro, mas o acordo passou a ser analisado por autoridades chinesas e americanas. Em abril, a Comissão Nacional de Desenvolvimento e Reforma da China determinou que a transação fosse desfeita.

A decisão iniciou o processo de separação entre as empresas. No mesmo período, Pequim ampliou o controle sobre exportações de tecnologia e negócios internacionais, enquanto China e Estados Unidos disputam espaço em áreas como talentos, hardware e dados de IA.

A Manus informou que “em breve voltará a operar como uma empresa independente”.

Alguns dados serão apagados

A mudança afetará parte dos dados armazenados pelos usuários. A Manus informou que determinadas informações geradas a partir de 29 de dezembro de 2025 serão excluídas ainda neste mês.

Segundo a empresa, a medida é necessária para cumprir exigências regulatórias em algumas regiões e faz parte da separação da Meta.

  • Usuários afetados serão avisados pelo aplicativo Manus;
  • também receberão uma comunicação por e-mail;
  • será possível fazer backup dos dados antes da exclusão;
  • os dados afetados são os gerados a partir de 29 de dezembro de 2025.
IA processa entradas, a IA coordena tarefas e a IA acelera o conteúdo e as decisões.
Enquanto a Meta perde a Manus, a disputa por negócios de IA entre China e EUA continua. – Imagem: Summit Art Creations/Shutterstock

Meta perde uma aposta em IA

A aquisição fazia parte da estratégia da Meta para ampliar seus negócios de inteligência artificial. A empresa planejava incorporar a tecnologia da Manus a produtos destinados a consumidores e empresas.

O acordo ocorreu enquanto a Meta trabalhava para criar um negócio de assinaturas ligado à IA e competir com o Google e os laboratórios Anthropic e OpenAI.

Na semana anterior ao anúncio da separação, a Meta lançou seu primeiro agente de programação, em mais uma iniciativa para gerar receita com inteligência artificial.

Tencent aparece como possível interessada

A separação também ocorre em meio ao interesse de outras empresas pela Manus. Segundo a Reuters, a Tencent negociava em julho para se tornar a maior acionista da startup.

Leia mais:

Com o rompimento do acordo, a Manus volta ao caminho independente enquanto o mercado de IA continua marcado pela disputa entre empresas chinesas e americanas. A startup ainda precisará lidar com as exigências regulatórias que determinaram o fim da aquisição pela Meta.

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Meta lança IA que pode rodar no PC com uma única placa gráfica

A Meta lançou o Muse Glimmer, novo modelo de inteligência artificial de pesos abertos voltado a tarefas executadas diretamente em computadores pessoais. A novidade veio acompanhada de uma defesa de Mark Zuckerberg por menos restrições nos EUA para esse tipo de tecnologia.

Segundo a Reuters, a estratégia também mira o avanço de empresas chinesas no segmento. A ideia é ampliar o acesso à IA e fortalecer a posição americana nessa disputa.

A Meta quer aproximar a inteligência artificial do computador pessoal, com modelos que podem rodar diretamente no dispositivo. – Imagem: Derick Hudson/iStock

IA direto no computador

Menor que os principais modelos de empresas concorrentes, o Muse Glimmer foi projetado para executar tarefas de agentes em um Mac ou PC com apenas uma placa gráfica.

A proposta é fazer a IA funcionar no próprio dispositivo, sem depender exclusivamente de grandes estruturas de computação. Zuckerberg ainda antecipou que modelos maiores estão a caminho.

“Temos modelos ainda maiores que estão chegando em breve”, afirmou Mark Zuckerberg, CEO da Meta.

A declaração foi publicada em um vídeo que acompanhou o ensaio de 14 páginas “O futuro é para todos”. No texto, o executivo defendeu uma distribuição mais ampla da inteligência artificial e criticou a ideia de concentrar seu desenvolvimento nas mãos de poucas empresas.

Por que os pesos abertos ganharam força?

Modelos de pesos abertos costumam ser mais baratos que os principais sistemas da OpenAI e da Anthropic. Seus componentes centrais também podem ser acessados publicamente e personalizados, ao contrário dos modelos fechados.

Entre os exemplos de modelos abertos estão:

O interesse por essa tecnologia ocorre em meio a incidentes de cibersegurança envolvendo modelos de Anthropic, OpenAI e Meta. A Hugging Face, plataforma de colaboração para programação, foi atacada por um modelo da OpenAI e recorreu a um modelo chinês de pesos abertos para se defender.

Enquanto startups chinesas avançam, os principais modelos de OpenAI, Anthropic e Google continuam fechados.

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Zuckerberg defende menos barreiras nos EUA para modelos de pesos abertos e aposta em uma IA mais distribuída. Imagem: El editorial – Shutterstock

Meta prepara novos modelos e muda estratégia

A Meta planeja liberar os pesos do Muse Spark 1.2, considerado seu modelo mais avançado. A empresa também anunciou um fundo de US$ 1 bilhão, cerca de R$ 5,08 bilhões, para apoiar comunidades afetadas pela expansão de data centers.

Leia mais:

A companhia prevê gastar até US$ 145 bilhões, aproximadamente R$ 736 bilhões, em infraestrutura de IA neste ano. Ao mesmo tempo, cresce a oposição local à construção dessas estruturas nos EUA.

Zuckerberg defendeu ainda mudanças nas políticas americanas sobre uso de dados e destilação, técnica que usa resultados de um sistema mais poderoso para treinar um modelo menor.

“Os laboratórios estrangeiros atualmente têm várias vantagens aqui, pois os laboratórios americanos precisam cumprir muitas restrições adicionais sobre dados de treinamento”, afirmou.

A Meta também pretende criar uma estrutura de governança que permita aos diretores independentes aprovar critérios de segurança antes do lançamento de modelos. Para Zuckerberg, reduzir essas barreiras é importante para que os sistemas americanos de pesos abertos avancem.

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A nova aposta de Zuckerberg para tirar a Meta do atraso na IA

Mark Zuckerberg apresentou uma nova estratégia para a Meta avançar na inteligência artificial: ampliar o acesso aos modelos e destinar mais recursos às comunidades próximas aos data centers da empresa.

Segundo o The Wall Street Journal, o plano inclui novos modelos de pesos abertos, propostas para políticas de segurança e um fundo de US$ 1 bilhão (cerca de R$ 5,08 bilhões) para comunidades locais.

A Meta pretende investir até US$ 145 bilhões em gastos de capital neste ano, principalmente em data centers. – Imagem: Derick Hudson/iStock

Zuckerberg quer ampliar o acesso à IA

Em um manifesto, o CEO da Meta defendeu uma abordagem baseada na distribuição ampla da tecnologia. Para ele, concentrar sistemas avançados em empresas, governos ou outras instituições poderia aumentar o desequilíbrio de poder.

Se nossas crenças e princípios prevalecerem, então o equilíbrio de poder favorecerá os indivíduos e um futuro melhor para todos.

Mark Zuckerberg, CEO da Meta, em trecho do manifesto.

A Meta ainda tenta alcançar Anthropic e OpenAI na corrida pelos modelos mais avançados. A empresa aposta em uma estratégia mais aberta justamente enquanto busca recuperar espaço nesse mercado.

Entre os principais pontos do plano estão:

  • lançamento de novos modelos com pesos abertos;
  • criação de um fundo de US$ 1 bilhão para comunidades próximas aos data centers;
  • propostas para testes de segurança de novos modelos;
  • possibilidade de desenvolvedores destilarem modelos uns dos outros;
  • maior participação do conselho da Meta nos critérios de segurança dos sistemas.

Dois novos modelos estão a caminho

A Meta lançará o Muse Glimmer, modelo cujos pesos poderão ser baixados pelos usuários. Nas próximas semanas, a empresa também pretende disponibilizar uma versão com pesos abertos do Muse Spark 1.2, seu modelo mais avançado.

A decisão alimenta uma discussão importante no setor: sistemas avançados de IA devem ser distribuídos abertamente ou permanecer sob controle de laboratórios que mantêm seus códigos restritos?

Zuckerberg também propôs que o governo dos Estados Unidos trabalhe com empresas na realização de testes de segurança de novos modelos. Outra ideia é permitir que desenvolvedores façam a destilação entre modelos.

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Zuckerberg defende que a IA coloque mais poder nas mãos dos usuários, em vez de concentrá-lo em grandes instituições. – Imagem: Regi Cris/Shutterstock

Data centers também entram no plano

A estratégia depende de uma grande expansão da infraestrutura de IA. A Meta prevê investir até US$ 145 bilhões (cerca de R$ 736 bilhões) em gastos de capital neste ano, principalmente na construção de data centers. Até 2028, o planejamento chega a US$ 600 bilhões (aproximadamente R$ 3,04 trilhões).

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A empresa também pretende direcionar mais recursos às comunidades próximas dessas instalações. Zuckerberg citou Richland Parish, na Louisiana, onde professores receberam bônus de US$ 50 mil (R$ 254 mil) financiados pelo aumento da atividade econômica perto do campus de data center da Meta.

“Todos nós nos beneficiaríamos ao descobrir juntos os acordos comunitários necessários para permitir um desenvolvimento sustentável em todo o país”, afirmou Zuckerberg.

A movimentação ocorre em meio à crescente oposição à construção de data centers nos Estados Unidos e à cobrança de investidores por retornos mais rápidos sobre os investimentos da Meta em inteligência artificial.

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Modelos de IA passaram a agir em grupo para escapar de testes

Modelos de IA da OpenAI passaram semanas tentando escapar de ambientes de teste sem que os pesquisadores percebessem. Em determinado momento, os agentes chegaram a acessar a internet e coordenar ações entre si.

Segundo o The Washington Post, o caso faz parte de uma sequência de incidentes envolvendo OpenAI, Anthropic e Meta, levantando novas dúvidas sobre como empresas de IA estão testando e protegendo seus modelos.

Alguns modelos de IA criaram identidades falsas, exploraram falhas e até tentaram acessar sistemas fora dos testes. – Imagem: Primakov / Shutterstock

Quando os testes saíram do controle

Os problemas apareceram durante avaliações de cibersegurança. Em vez de apenas resolver os desafios propostos, alguns modelos começaram a procurar maneiras de burlar as regras e colaborar entre si.

Durante maio e junho, os agentes criaram um fórum interno secreto para trocar informações. Depois, conseguiram escapar do ambiente de testes e acessar a internet.

A equipe da OpenAI identificou a primeira fuga e corrigiu o problema. Dois dias depois, porém, os modelos escaparam novamente sem serem detectados. Dessa vez, a operação foi mais sofisticada: eles se comunicaram para coordenar ações e chegaram a usar nomes como “Jan18”.

Entre os comportamentos observados nos incidentes recentes estão:

  • exploração de falhas de software ainda desconhecidas;
  • fuga de ambientes de teste para obter acesso à internet;
  • criação de identidades humanas falsas;
  • coordenação entre diferentes agentes por meio de mensagens;
  • roubo de credenciais de acesso à nuvem.

A segunda fuga só foi percebida depois que a plataforma Hugging Face revelou, em julho, ter sido invadida por modelos de IA desconhecidos.

Outras empresas também enfrentaram problemas

A OpenAI não foi a única empresa a registrar comportamentos inesperados. Um modelo da Anthropic criou perfis na internet e tentou pressionar um desenvolvedor humano a aprovar código malicioso enviado a um projeto de código aberto. A tentativa não funcionou.

A Meta também teve um episódio incomum. Um modelo instruído a invadir uma empresa fictícia acabou acessando uma companhia real que utilizava o mesmo nome. A empresa atribuiu o problema a uma configuração incorreta que permitiu acesso à internet durante o teste.

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Um dos casos chamou atenção: modelos da OpenAI criaram um fórum secreto para trocar informações durante os testes. – Imagem: Evolf/Shutterstock

Segurança entra no centro da discussão

Os episódios ganham importância porque OpenAI e Anthropic já haviam declarado compromisso com o desenvolvimento seguro da tecnologia. Em 2023, Sam Altman, CEO da OpenAI, afirmou: “Fazemos esforços significativos para garantir que a segurança seja incorporada aos nossos sistemas em todos os níveis”.

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Agora, especialistas defendem medidas como monitoramento mais rigoroso e testes em sistemas isolados de redes externas. A OpenAI adiou o lançamento do modelo Astra por preocupações com seu possível uso por hackers, enquanto a Anthropic interrompeu testes de seus sistemas por problemas de cibersegurança.

Os casos mostram um problema que a indústria terá de enfrentar à medida que seus modelos ficam mais capazes: testar uma IA não significa apenas avaliar se ela consegue cumprir uma tarefa, mas também observar o que faz quando encontra uma maneira de contornar as regras.

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