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Meta lança ferramenta de programação com IA para enfrentar OpenAI e Anthropic

A Meta anunciou nesta quarta-feira (05) o lançamento do Muse Code, um agente de programação criado para disputar espaço com soluções de inteligência artificial oferecidas por empresas como OpenAI e Anthropic. A companhia apresentou a ferramenta como uma alternativa mais econômica para tarefas de desenvolvimento de software.

O novo produto faz parte da estratégia da Meta para transformar seus investimentos em inteligência artificial em aplicações capazes de gerar retorno comercial. A iniciativa ocorre após cobranças de investidores por avanços concretos depois de grandes aportes em profissionais especializados e infraestrutura computacional.

A empresa informou que alguns funcionários já utilizam internamente o agente e que pretende ampliar esse uso. O produto foi desenvolvido dentro da nova estrutura de inteligência artificial da companhia, liderada por Alexandr Wang, responsável pela área de IA da Meta.

Meta aposta em preços baixos para conquistar usuários de programação

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

Agentes de programação são sistemas capazes de auxiliar na criação de projetos e na execução de atividades de engenharia de software, reduzindo a necessidade de escrita manual de código por parte dos usuários. O segmento ganhou força com ferramentas lançadas por empresas concorrentes nos últimos meses.

O Muse Code terá duas modalidades de preço. Uma delas seguirá a estrutura do modelo geral Muse Spark, enquanto a outra foi criada com custo significativamente inferior. Nessa opção mais barata, os usuários pagarão 20 centavos por milhão de tokens de saída e deverão fornecer avaliações para ajudar no aprimoramento do sistema.

A estratégia de preço coloca a ferramenta da Meta próxima de modelos desenvolvidos por empresas chinesas, incluindo alternativas com valores semelhantes. Enquanto isso, soluções concorrentes como Claude Code e Codex utilizam planos mensais e cobranças adicionais quando os limites de uso são ultrapassados.

A Meta também informou que modelos anteriores do mercado passaram por reduções de preço, em um cenário de disputa crescente pela adoção de ferramentas de inteligência artificial. A competição envolve não apenas desempenho tecnológico, mas também custo de acesso para desenvolvedores e empresas.

Nova fase da estratégia de inteligência artificial da Meta

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(Imagem: gorodenkoff/iStock)

A empresa reformulou sua área de IA no ano passado com a criação do Meta Superintelligence Labs. Alexandr Wang, cofundador da ScaleAI, assumiu a liderança da divisão e iniciou uma campanha para atrair especialistas de outros laboratórios do setor.

A movimentação incluiu pacotes de remuneração avaliados em milhões de dólares para contratar talentos e acelerar o desenvolvimento de novos modelos. Entre os projetos resultantes está o Muse Spark, modelo de inteligência artificial apresentado pela Meta em abril.

O lançamento do Muse Code representa mais um passo da companhia para ampliar sua presença em um mercado no qual empresas de tecnologia disputam usuários, desenvolvedores e receitas associadas à inteligência artificial.

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O colapso do ‘vibe coding’ está chegando, alerta dupla por trás do OpenClaw

A inteligência artificial (IA) está inundando o mundo com programação ruim. E até potencialmente perigosa. É o que alertaram dois engenheiros criadores do núcleo de um agente de IA bem popular, o OpenClaw, em entrevista ao Wall Street Journal.

Mario Zechner e Armin Ronacher criaram o Pi, mecanismo de IA que roda dentro do OpenClaw. A dupla chamou o fenômeno em questão de “vibe slop” – mistura de “vibe coding” com “AI slop”. 

Traduzindo: “vibe coding” é quando se programa por meio de uma conversa com um grande modelo de linguagem (LLM, na sigla em inglês). Já “AI slop” é o nome dado a conteúdo de baixa qualidade gerado por IA.

O “vibe slop” começa quando programadores substituem o árduo trabalho de projetar e testar seus sistemas pelo atalho de pedir à IA para criá-los, explicou a dupla. E se consolida quando o software resultante não resiste ao teste do tempo.

“Você tem uma infraestrutura que está se deteriorando e um software que agora está muito, muito mais instável do que antes”, disse Zechner. “Podemos continuar jogando esse jogo por mais alguns meses, ou talvez até anos, mas eventualmente ele vai cobrar a conta.”

Vibe slop: quando vibe coding gera AI slop – e o colapso iminente disso

Zechner e Ronacher esclareceram que a IA é útil para lidar com tarefas repetitivas em seus próprios projetos. Mas alertam contra a ilusão de que ela substitui a mão de obra humana. 

Ao demitir programadores juniores para cortar custos e focar em produtividade imediata, as empresas estão acumulando problemas para o futuro. O resultado dessa troca inclui softwares cheios de bugs, interrupções no serviço, falhas de segurança e uma dívida técnica que só aumenta, segundo a dupla.

Ferramentas de IA são eficientes para gerar códigos simples – e olhe lá – Imagem: Jack_the_sparow/Shutterstock

Esse debate ferve no setor justamente no momento em que as gigantes OpenAI e Anthropic se preparam para abrir capital no mercado de ações (IPO, na sigla em inglês). 

Defensores da tecnologia afirmam que a IA pode avaliar e corrigir os próprios erros sem supervisão humana constante. Contudo, Rohan Varma, líder da equipe do Codex na OpenAI, reconhece que o código gerado por IA raramente funciona perfeitamente de primeira. 

Varma destacou que, embora ferramentas automatizadas ajudem nos testes, a responsabilidade final sobre sistemas críticos que atendem milhões de pessoas continua sendo dos engenheiros de programação humanos.

Apesar dos riscos apontados por críticos, o avanço corporativo é agressivo. O Google, por exemplo, já gera 75% de seus novos códigos por meio de IA, segundo o CEO, Sundar Pichai. E o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, disse em 2025 que a tecnologia escreveria e revisaria a maior parte do código da sua equipe interna até o fim de 2026. 

Para Zechner, esses números geram confusão sobre a capacidade real dos sistemas atuais. Segundo ele, ferramentas de IA são eficientes para criar códigos novos e simples do zero. Mas falham drasticamente quando o desafio é atualizar e gerenciar a imensa complexidade dos sistemas antigos que sustentam as grandes empresas.

Dupla de homens jovens olhando para computador durante sessão de programação
IA ajuda, mas bagagem de programadores humanos é essencial para o processo – Imagem: Tirachard Kumtanom/Shutterstock

Um exemplo dessa limitação aparece no Claude Code, ferramenta desenvolvida pela Anthropic – que usou seus próprios sistemas de IA no processo. “O Claude Code é um dos softwares mais problemáticos que já usei em toda a minha vida”, disse Zechner.

Ele apontou falhas na interface e consumo excessivo de memória causados pelo desenvolvimento automatizado feito às pressas. A Anthropic disse que os erros visuais foram corrigidos e justificou o ritmo acelerado pelo aumento explosivo do uso da ferramenta. Mas concordou que o controle final deve permanecer nas mãos do usuário humano.

O cientista da computação Timothy B. Lee apontou um ponto cego crucial: os modelos de IA não possuem o conhecimento prático acumulado ao longo de anos pelos programadores humanos de uma empresa. Essas informações internas e específicas não constam nos dados de treinamento dos algoritmos. 

Sem essa bagagem humana para monitorar o processo, os assistentes virtuais podem desviar facilmente do caminho correto. E gerar falhas graves sem que ninguém perceba a tempo. Daí o alerta da dupla por trás do OpenClaw. Talvez aquela cena de Oppenheimer tenha passado pela mente deles.

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