Nesta terça-feira (19), o Google anunciou a expansão de ferramentas de verificação de conteúdo em seus produtos de busca e inteligência artificial, durante a divulgação de novidades do I/O 2026. Entre os destaques está a atualização do Circle to Search, que passa a permitir que usuários identifiquem se uma imagem foi criada ou alterada por inteligência artificial.
A novidade faz parte de um conjunto mais amplo de iniciativas da empresa voltadas à transparência digital, em um contexto no qual conteúdos gerados por IA se tornam cada vez mais comuns e difíceis de distinguir de materiais autênticos. A atualização também se estende ao Search, ao Gemini e ao Chrome.
Segundo a empresa, a ferramenta pode ser acionada a partir de perguntas simples feitas pelo usuário, como verificar a origem de uma imagem ou confirmar se ela foi gerada por inteligência artificial.
Para quem tem pressa:
Circle to Search agora permite verificar se imagens foram geradas ou alteradas por IA diretamente na busca visual;
Google expande ferramentas de verificação para Search, Gemini e Chrome usando tecnologias como SynthID e C2PA;
Objetivo é aumentar a transparência digital e facilitar a identificação da origem de conteúdos na internet.
Circle to Search passa a integrar verificação de conteúdo
Nova atualização do Google permite que usuários possam verificar se uma imagem foi ou não gerada por IA – (Divulgação: Google)
Com a atualização, o Circle to Search passa a funcionar como uma porta de entrada para análise de origem de imagens. O usuário pode circular um conteúdo na tela e solicitar ao sistema informações sobre sua procedência, incluindo se há sinais de geração por IA.
O recurso também se conecta a tecnologias como o SynthID, sistema de marcação digital desenvolvido pelo Google para identificar conteúdos gerados por modelos de inteligência artificial, além de ferramentas baseadas em padrões da C2PA, que indicam se um material foi capturado originalmente por câmera ou editado posteriormente.
A empresa afirma que a funcionalidade busca tornar mais simples o acesso a informações sobre a autenticidade de conteúdos visualizados no dia a dia.
Busca, Gemini e Chrome também recebem verificação de origem
Nova interface do Gemini – Imagem: Reprodução/Google
A expansão da verificação de conteúdo não se limita ao Circle to Search. O Google também incorporou recursos semelhantes ao Search, ao Gemini e ao Chrome, permitindo que usuários consultem a origem de imagens, vídeos e áudios diretamente nessas plataformas.
As ferramentas utilizam o SynthID para identificar sinais de conteúdo gerado por IA e também passam a incluir suporte aos chamados Content Credentials, padrão que registra como um material foi criado ou modificado.
No caso do Chrome, a integração permitirá que usuários verifiquem informações de mídia enquanto navegam, sem necessidade de ferramentas externas.
Tecnologia de marcação digital ganha escala global
Google – Imagem: daily_creativity/Shutterstock
O Google afirmou que o SynthID já foi aplicado em mais de 100 bilhões de imagens e vídeos, além de grandes volumes de áudio gerado por inteligência artificial. A tecnologia insere marcas invisíveis que ajudam a rastrear a origem do conteúdo.
Essas iniciativas fazem parte de um esforço mais amplo da indústria para criar sistemas interoperáveis de verificação de autenticidade.
Em hotéis de alto padrão em Seul, na Coreia do Sul, funcionários estão sendo filmados enquanto executam tarefas do dia a dia, como dobrar guardanapos e organizar mesas. As imagens não têm fins de treinamento humano, mas servem para ensinar robôs humanoides a reproduzir esses movimentos com precisão.
O projeto é conduzido pela empresa de inteligência artificial RLWRLD e utiliza câmeras presas ao corpo dos trabalhadores para registrar detalhes minuciosos, como posição dos dedos, articulações e força aplicada. As informações alimentam sistemas de “IA física”, voltados para máquinas que precisam agir no ambiente real.
A iniciativa faz parte de uma estratégia mais ampla da Coreia do Sul para disputar espaço no setor global de robótica, hoje liderado pelos Estados Unidos e pela China. O país aposta na combinação entre indústria, tecnologia e experiência de trabalhadores para transformar habilidades humanas em dados para robôs.
A busca constante pela “IA física”
A RLWRLD cria robôs para executar funções diversas, como lavar, polir, dobrar e escrever – (Divulgação: RLWRLD)
Durante as sessões de captura de dados, os movimentos dos funcionários são registrados em ambientes simulados de hotel, onde robôs tentam reproduzir tarefas como organizar utensílios, levantar copos e dobrar tecidos. Segundo a RLWRLD, o objetivo é permitir que mãos robóticas consigam atingir um nível de precisão próximo ao humano.
Apesar do avanço tecnológico, os próprios desenvolvedores reconhecem limitações. Hoje, robôs ainda levam várias horas para concluir tarefas que um trabalhador realiza em cerca de 40 minutos, como a limpeza de um quarto de hotel.
A empresa afirma que a hotelaria oferece um cenário ideal para treinamento por exigir movimentos delicados e alta precisão. “Por exemplo, com o Lotte Hotel, se você tivesse um robô dobrando guardanapos, uma pinça não conseguiria alcançar as dobras precisas e nítidas esperadas no serviço”, afirmou Hyemin Cho, executiva de estratégia e negócios da RLWRLD.
Além do setor hoteleiro, a companhia também coleta dados em centros logísticos do grupo CJ Group e em lojas da rede japonesa Lawson, onde trabalhadores têm seus movimentos acompanhados durante a organização de produtos e exposição de mercadorias.
O objetivo final é desenvolver sistemas capazes de operar diferentes tipos de robôs em fábricas, centros de distribuição e, futuramente, em residências. A destreza das mãos humanas é apontada pelos engenheiros como um dos principais desafios da robótica atual.
O movimento integra a estratégia sul-coreana de expansão na chamada “IA física”, que busca criar máquinas capazes de perceber, decidir e agir no mundo real. O governo do país já anunciou um projeto de US$ 33 milhões para registrar conhecimentos técnicos de trabalhadores experientes e convertê-los em treinamento para robôs industriais.
Grandes conglomerados também aceleram investimentos no setor. A Hyundai planeja usar robôs humanoides desenvolvidos pela Boston Dynamics em suas fábricas a partir de 2028, enquanto a Samsung projeta transformar suas unidades produtivas em “fábricas totalmente orientadas por IA” até 2030.
Mesmo com preocupações sobre impacto no emprego, há trabalhadores que veem a tecnologia como complementar. “Acreditamos que os humanoides podem assumir cerca de 30% a 40% do trabalho”, disse David Park, funcionário da hotelaria. “Mas será difícil substituir a parte que envolve interação humana. Nesse sentido, é mais empolgante do que preocupante.”
Recentemente, a equipe do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio desenvolveu um modelo de inteligência artificial para auxiliar na preservação de ecossistemas em risco nas profundezas do oceano. A pesquisa foi publicada no periódico Springer Nature e possui autores como Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco; você pode ler o estudo na íntegra clicando aqui.
O projeto é importante porque, com o auxílio da inteligência artificial, os pesquisadores podem mais facilmente proteger vidas marinhas arriscadas pela extração de compostos do oceano, principalmente gás e petróleo, na costa brasileira. Instalações e equipamentos utilizados no fundo do mar para essa atividade podem afetar ecossistemas mais sensíveis, sendo um dos principais os ecossistemas de algas calcárias.
Para quem tem pressa:
Engenheiros da PUC-Rio desenvolveram um modelo de IA que auxilia a preservação de ecossistemas na costa brasileira;
Ações comerciais na costa brasileira, como extração de gás e petróleo, arriscam a vida marinha;
Para aprimorar o processo de identificação destas áreas e auxiliar em sua proteção, os cientistas criaram um software alimentado por IA.
O mapeamento para encontrar e preservar as algas
Algas calcárias comportam ecossistemais inteiros por conta de sua rigidez Imagem: Wikimedia, CC BY – Imagem: Wikimedia, CC BY
Dentre os ecossistemas ameaçados, um dos mais relevantes são as algas calcárias, um tipo de alga marinha impregnada por carbonato de cálcio e, ao lado dos corais, é a principal responsável pelos recifes marinhos. Por isso, o principal risco que esses seres sofrem é de danos à sua estrutura física.
Sua importância vem justamente da rigidez de suas estruturas. Várias espécies utilizam as algas calcárias como habitat; além disso, essas algas participam de processos químicos essenciais no oceano, como o armazenamento de carbono.
Para protegê-las, há regras que restringem a atividade extrativista em áreas com esse tipo de ecossistema. Porém, devido à profundidade — que torna extremamente difícil a entrada da luz e, com isso, a observação e identificação da vida marinha —, os especialistas sempre tiveram dificuldade em localizar as áreas com esse tipo de alga.
Atualmente, esse acompanhamento é realizado com veículos operados remotamente, os quais capturam imagens do fundo do mar. Essas imagens são analisadas, com auxílio de modelos de aprendizado profundo especializados, para identificar e mapear essas espécies ao longo do tempo. Esses dados são utilizados tanto para ajudar a definir onde instalar infraestruturas de pesquisa e extração de combustíveis, quanto para avaliar impactos ambientais posteriores.
Petrolíferas têm regras que protegem áreas sensíveis e essenciais para a biodiversidade marinha (Foto: Abdurrozaqf/Shutterstock)
O problema desse método é que as imagens são ruidosas e sofrem de bastante risco de imprecisões nas análises. Consequentemente, esses dados errôneos atrapalham o treinamento do modelo de aprendizagem profunda citado anteriormente. Um desafio comum no mundo dos dados.
No caso das algas calcárias, o ruído surge de pessoas não especializadas ou sobrecarregadas que as catalogam erroneamente, além de alguns erros que costumam vir de pesquisas automatizadas na web. Porém, algumas imagens são tão desafiadoras que até especialistas em condições normais podem classificá-las imprecisamente.
O modelo de inteligência artificial que aprimora o rastreio de ecossistemas inteiros
Vida marinha diversa – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
Para aumentar a eficiência desses processos de mapeamento, uma nova abordagem foi proposta pela equipe da PUC-Rio. A equipe Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco incrementou técnicas de aprendizagem autossupervisionada que permitem que o sistema aprenda padrões diretamente dos dados, sem a interferência — por vezes ruidosa — do ser humano, por meio dos rótulos explicados anteriormente.
O método utilizado se chama aprendizado contrastivo, que ajuda a distinguir melhor semelhanças e diferenças entre os dados analisados. Na prática, essa novidade permite que a IA reconheça melhor os diferentes tipos de padrões, mesmo com dados incertos.
A equipe também atribuiu pesos aos diferentes rótulos de reconhecimento de acordo com a confiabilidade. Com isso, esse novo modelo separa imagens com rótulos confiáveis de imagens que podem apresentar imprecisões na análise. Esses exemplares com maior chance de erro são tratados com mais cautela.
Durante os testes feitos, foi utilizado um banco de dados conhecido da área. O resultado foi um acréscimo na precisão de 3%; no caso das algas calcárias, especificamente, houve um aumento de 1,6%.
Apesar de aparentar um aumento modesto, a equipe da PUC-Rio explica que o resultado “faz uma grande diferença em aplicações ambientais, que requerem muita precisão.”
Em entrevista concedida ao site The Conversation, a equipe revela o seguinte:
(…) nosso estudo também reforça que sistemas de inteligência artificial são profundamente influenciados pela qualidade dos dados com que são treinados. Lidar com essas imperfeições continua sendo um dos grandes desafios atuais da área, especialmente em contextos do mundo real.
— Vitor Sousa, Manoela Kohler e Marco Aurélio Pacheco, pesquisadores do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio
Na última segunda-feira (11), a OpenAI anunciou em seu site oficial o lançamento do Daybreak: um conjunto de sistemas de inteligência artificial voltado para cibersegurança, projetado para auxiliar na detecção, análise e resposta a possíveis vulnerabilidades em ambientes corporativos e infraestruturas digitais.
A empresa responsável pelo ChatGPT posiciona o Daybreak como uma espécie de “hacker do bem”, capaz de simular técnicas usadas em ataques cibernéticos para testar a resistência de sistemas de forma controlada e defensiva.
O sistema combina diferentes módulos de IA para mapear superfícies de ataque, analisar possíveis vetores de exploração, validar falhas prováveis e priorizar vulnerabilidades de maior risco, integrando essas etapas em um fluxo contínuo de segurança.
Como o Daybreak auxilia na segurança cibernética de uma rede
Fachada empresa OpenAI – Imagem: Stock all/Shutterstock
O objetivo dos desenvolvedores do Daybreak era criar um sistema completo de defesa digital, o qual utilizasse ferramentas anteriormente criadas pela própria OpenAI para proteger uma rede, funcionando como parte de um fluxo integrado de segurança e resposta a vulnerabilidades.
Dentre as ferramentas utilizadas, uma se destaca das demais: o Codex Security, lançado em março deste ano, um agente de IA que funciona como um “engenheiro de segurança automatizado.”
Ainda é possível citar a utilização do ChatGPT-5.5 para auxiliar no raciocínio rápido das informações recebidas, softwares de validação e patching e muito mais. Assim, cria-se um fluxo completo de deteção, validação, correção, e auditoria quanto às falhas de segurança.
Ou seja, o Daybreak não só acha o problema, como gerencia o ciclo inteiro de cibersegurança.
Cibercriminoso acessando um sistema – Imagem: iJeab/Shutterstock
O lançamento do Daybreak, contudo, não é por acaso: ocorre apenas um mês depois do anúncio do Claude Mythos (da Anthropic), uma IA generativa a qual explora sistemas em busca de vulnerabilidades zero-day. Neste caso da Anthropic, entretanto, o produto não foi lançado ao público por ser “perigoso demais“; em vez disso, a empresa o compartilhou com alguns funcionários pertencentes à iniciativa Project Glasswing.
Semelhante ao projeto Claude Mythos, o software Daybreak reúne diferentes e avançados modelos de IA para trabalhar ‘em equipe’ por um mesmo propósito.
O Daybreak também incorpora modelos voltados especificamente para cibersegurança, como o GPT-5.5 com Trusted Access for Cyber e o GPT-5.5-Cyber, modelos especializados em análise de segurança e suporte a testes controlados, disponibilizados gradualmente para integração com parceiros selecionados.
A OpenAI informa ainda que vem colaborando com parceiros da indústria e do setor público, enquanto se prepara para disponibilizar modelos progressivamente mais avançados na área de segurança cibernética.
Recentemente, a SoftBank Corp. anunciou a expansão de sua divisão de telecomunicações e infraestrutura digital para atender à crescente demanda por datacenters de inteligência artificial. A empresa pretende desenvolver soluções de software e hardware voltadas à oferta de computação em nuvem para IA e sistemas de armazenamento de energia em larga escala, incluindo baterias industriais para alimentação de datacenters.
Intitulada “Neoclaud”, a nova infraestrutura é designada para o treinamento de inteligência artificial no Japão, onde a empresa comercializa pacotes de telecomunicação. A companhia também compartilhou sobre sua parceria com as empresas sul-coreanas Cosmos Lab e DeltaX para desenvolver baterias em sua fábrica em Osaka, a partir do próximo ano fiscal.
A decisão de entrar no mercado de IA e baterias faz parte de uma estratégia de longo prazo para aumentar a relevância da SoftBank em meio ao boom da inteligência artificial.
Para quem tem pressa:
Gigante de tecnologia japonesa, SoftBank, dá início ao plano de aumentar sua relevância no mercado de inteligência artificial;
A empresa deseja fornecer serviços de software e hardware para alimentar as distintas demandas de datacenters;
Dentre os itens pretendidos, encontram-se computação em nuvem e baterias de larga escala.
SoftBank e sua estratégia para entrar na corrida da IA
Datacenters de uma empresa (Reprodução: basiczto/Shutterstock)
A SoftBank deseja construir um sistema de armazenamento de energia em larga escala, o equivalente a um gigawatt-hora por ano. Se bem-sucedido, o feito classificará o sistema como um dos maiores de todo o Japão, segundo a Bloomberg.
Dentre os clientes em potencial para a compra de baterias, estão empresas que fornecem redes elétricas, complexos industriais e residenciais. A SoftBank não descarta a possibilidade de expandir os negócios para outro país.
Outro objetivo, ainda que mais distante, é incluir a empresa no setor de fabricação de servidores para inteligência artificial, mas ainda não há uma confirmação definitiva.
A área de telecomunicações estima registar um crescimento de 5,5% no lucro operacional neste exercício fiscal, impulsionado principalmente pela elevação dos preços dos serviços móveis, pelos aportes em infraestrutura voltada à inteligência artificial e pela disputa cada vez mais intensa entre as operadoras na conquista de grandes contratos corporativos.
SoftBank possui lojas físicas de eletrônicos no Japão – Saranya Phu akat/Shutterstock
A companhia pretende investir cerca de ¥1 trilhão (US$ 6,4 bilhões) em projetos ligados à IA até março de 2029, com foco em estruturas como data centers e soluções de armazenamento energético.
Em paralelo, a empresa vem conduzindo uma ampla modernização de sua rede móvel no Japão, buscando prepará-la para a demanda de dispositivos baseados em inteligência artificial, incluindo sistemas automatizados utilizados em centros de distribuição e operações logísticas.
Além disso, de acordo com o comunicado oficial da SoftBank Corp., a empresa traça uma mudança estratégica relevante: deixar de atuar apenas como operadora de telecomunicações para se transformar em uma fornecedora de infraestrutura voltada à inteligência artificial em larga escala.
Essa transição envolve a combinação de serviços em nuvem com processamento acelerado por GPUs, tecnologias de computação na borda da rede e uma camada de software centralizada responsável por coordenar data centers de IA.
A proposta se baseia em uma rede distribuída, na qual a própria infraestrutura nacional de telecomunicações é utilizada para aproximar o poder de processamento dos usuários finais. Com isso, busca-se diminuir o tempo de resposta dos sistemas e aumentar a estabilidade das aplicações de inteligência artificial.
Outro elemento central do projeto é a automação da gestão de recursos computacionais. A ideia é que a infraestrutura consiga redistribuir sua capacidade de forma flexível entre serviços de rede e tarefas de IA, levando em conta fatores como demanda em tempo real, eficiência energética e disponibilidade de equipamentos.
Como parte dessa transformação, a empresa também desenvolve uma plataforma unificada de software capaz de integrar desde o gerenciamento de GPUs até o controle de redes e aplicações complexas de inteligência artificial, com o objetivo de tornar mais simples a operação de sistemas altamente distribuídos.
A SoftBank Corp. também vem fortalecendo parcerias estratégicas com outras companhias do setor para acelerar a criação de redes preparadas para suportar aplicações de IA em tempo real, especialmente em áreas como robótica e automação industrial.
O destaque dessa inovação é o SAIL (Speed Adaptation of Imitation Learning), uma tecnologia que permite aos robôs aprenderem a partir da observação de ações humanas. A proposta representa um passo relevante na busca por máquinas que consigam executar tarefas cotidianas com eficiência semelhante — ou até superior — à dos humanos.
Apesar dos avanços, surgem preocupações sobre os efeitos dessa tecnologia no emprego. A possibilidade de automatizar funções comuns, especialmente em áreas como serviços e cuidados, levanta alertas de especialistas sobre o impacto potencial em milhões de postos de trabalho nas próximas décadas.
Para quem tem pressa:
Uma nova gama de robôs, alimentados pela inteligência artificial do software SAIL, agora pode realizar tarefas importantes e delicadas tão bem quanto humanos;
A novidade é fruto de uma pesquisa da Georgia Institute of Technology;
Dentre as atividades possíveis, é possível citar dobrar roupas, empilhar objetos e organizar itens;
Apesar de inovadora, essa versatilidade robótica levanta questionamentos sobre possíveis impactos futuros no mercado de trabalho.
Novo sistema aumenta velocidade e expande habilidades dos robôs
O sistema SAIL foi projetado para que robôs consigam executar tarefas manuais delicadas — como dobrar toalhas, empilhar itens e organizar objetos — de forma mais ágil do que humanos, sem perder precisão. O objetivo é aproximar a robótica da criação de máquinas versáteis, capazes de desempenhar qualquer atividade feita pelas mãos humanas.
Uma limitação importante das técnicas anteriores baseadas em imitação era a dependência da velocidade observada durante o treinamento, o que reduzia a eficiência em contextos práticos. O SAIL supera esse obstáculo ao permitir que os robôs ajustem dinamicamente o ritmo de execução.
A tecnologia integra diferentes recursos, incluindo algoritmos que mantêm a fluidez dos movimentos mesmo em alta velocidade, sistemas de rastreamento preciso e mecanismos de adaptação conforme a complexidade da tarefa. Além disso, considera atrasos típicos do ambiente real ao planejar ações, o que melhora o desempenho fora de condições controladas.
Nos testes realizados, braços robóticos equipados com o sistema atingiram velocidades até quatro vezes maiores em simulações e mais de três vezes superiores em cenários reais. Outro ponto relevante é a capacidade de variar o ritmo conforme a necessidade, acelerando quando possível e reduzindo a velocidade para evitar falhas.
Robô feliz enquanto dobra as roupas de seus humanos – (Reprodução: DALL-E/ChatGPT)
Essa flexibilidade é fundamental, já que pequenas alterações no ambiente podem afetar o desempenho. Um exemplo é a tarefa de apagar um quadro branco: ao executar movimentos rápidos, o objeto pode oscilar, exigindo correções contínuas — algo natural para humanos, mas historicamente difícil para robôs.
Mesmo com esses avanços, o tema levanta discussões sobre o futuro do trabalho. Projeções indicam que a automação pode substituir entre 400 e 800 milhões de empregos até 2030, exigindo que muitos trabalhadores migrem para novas funções.
Os impactos também podem se estender além dos empregos diretamente afetados. A queda de renda entre trabalhadores tende a influenciar o consumo, provocando efeitos em cadeia em outros setores da economia.
Embora existam debates sobre possíveis vantagens, como o surgimento de novos modelos econômicos, o cenário permanece indefinido. O avanço de soluções como o SAIL evidencia tanto o potencial transformador da robótica quanto os desafios sociais que acompanham esse processo.
Nesta segunda-feira (04), o Instagram divulgou à imprensa o lançamento de uma nova etiqueta para classificar os perfis da plataforma, denominada “Criador de conteúdo de IA”. A novidade serve para frisar aos seguidores da conta que os conteúdos postados são frutos de IA.
A Meta, empresa responsável pela rede social, informa que este selo começa a ser disponibilizado hoje, mas ainda está em fase de testes. O recurso deve chegar para mais perfis nas próximas semanas. Até o momento, a ativação da etiqueta é opcional; ou seja, o criador é quem decide ativá-la ou não.
Mudanças no Instagram refletem a tentativa de transparência por parte da Meta
Meta AI – Imagem: jackpress/Shutterstock
Uma vez que o recurso se encontra ativo, o aviso sobre conteúdo gerado por IA aparece no perfil, reels, feed e até na aba Explorar.
A medida é o resultado da tentativa da Meta de aumentar a transparência para o público sobre a origem dos conteúdos postados.
No entanto, conforme a etiqueta for opcional, é provável que muitos perfis permaneçam postando conteúdos gerados por IA sem ter ativado a etiqueta. Isso pode ser ainda mais problemático, sobretudo, nos casos de contas que propagam fake news para influenciar em questões políticas.
Segundo o Engadget, a Meta não tem a capacidade necessária para detectar, em larga escala e de forma confiável, quais perfis vivem da publicação de conteúdo gerado por IA. O próprio conselho da Meta, voltado para listar e sugerir mudanças quanto às políticas da empresa referentes à inteligência artificial, não obteve respostas após solicitar as mudanças necessárias.
Nesta quinta-feira (30), o principal órgão regulador de internet da China lançou uma campanha nacional para combater o mau uso da inteligência artificial no país. A iniciativa, proveniente da Administração do Ciberespaço da China (CAC), terá uma duração entre três e quatro meses, e deve ser dividida em duas fases.
Segundo o site ChinaDaily, o foco da mobilização é o combate a conteúdos nocivos e mentirosos (fake news), além de remover mídias de circulação ilegal e punir os responsáveis por sua veiculação digital.
A primeira fase da campanha concentra-se na detecção e remoção de conteúdos ilegais gerados por IA; a segunda se foca em repreender aqueles que usam deepfakes para se passarem por terceiros.
Para quem tem pressa:
A agência reguladora de internet da China, a CAC, lançou uma campanha nacional para punir os que utilizarem a inteligência artificial de maneira criminosa;
Nova medida visa proteger o país de fake news e a imagem sensível de crianças e até figuras históricas;
A mobilização pode dificultar atos ilegais digitais referentes a IA, como a geração de imagens sexuais e não consensuais sobre terceiros.
Como a China promete combater o mau uso da IA no país
Deepfakes são ameaças tanto para pessoas quanto para empresas – Imagem: Tero Vesalainen/Shutterstock
Além das informações supracitadas, vale a pena dizer que a ação da CAC ainda mobiliza as autoridades para averiguar falhas de segurança em diferentes aplicativos, a fim de prevenir ou consertar o “envenenamento de dados”, inconsistências nos registros de modelos de IA, e até mesmo a regulação inadequada de mídias geradas por esses softwares.
Todo e qualquer conteúdo considerado “violento e vulgar” ou que promova a desinformação, falsificação da identidade de terceiros, e veiculação de materiais que agridam a imagem de menores de idade também serão analisados e removidos.
As plataformas que permitirem a veiculação destas mídias — mesmo que tenha ocorrido por falhas de segurança —, serão punidas, assim como os usuários responsáveis por qualquer ato em desacordo com as novas regras.
Na fase inicial da ação, as autoridades do ciberespaço concentram-se em diferentes frentes de irregularidades envolvendo o uso de inteligência artificial. Entre os principais alvos estão provedores de serviços baseados em IA generativa que atendem ao público, mas que não concluíram os procedimentos obrigatórios de registro ou arquivamento exigidos pela regulamentação.
Também entram na lista indivíduos e organizações que utilizam IA para clonar ou manipular dados biométricos de terceiros — como voz e características faciais — sem consentimento.
Serão fiscalizados aqueles que ensinam técnicas para criação de vídeos deepfake ou para clonagem de voz com IA, bem como os que comercializam ferramentas ilegais, como sintetizadores de voz e softwares de troca de rosto. A repressão também se estende aos casos em que conteúdos gerados por inteligência artificial são divulgados sem a devida identificação para os usuários.
Além disso, as autoridades de ciberespaço em todo o país vão reforçar as ações contra o uso de IA para enganar estudantes e pacientes, ou para desestabilizar o mercado financeiro, segundo o comunicado.
Notícias falsas pipocando na tela de um celular (Imagem: Arkadiusz Warguła/iStock)
A segunda etapa da operação tem como foco a remoção de conteúdos ilegais e prejudiciais gerados por inteligência artificial, incluindo desinformação em áreas sensíveis como educação, justiça, saúde e finanças, além de material relacionado à pornografia, violência e conteúdos de horror.
Também serão alvo de medidas mais rigorosas os casos em que a tecnologia é usada para simular a identidade de especialistas, empresários ou celebridades com o objetivo de atrair atenção online ou aplicar golpes. Da mesma forma, a publicação de conteúdos gerados por IA que prejudiquem ou violem os direitos de pessoas falecidas, figuras públicas ou personagens históricos estará sujeita à repressão.
A administração reforçou ainda o apelo aos órgãos locais de ciberespaço para que reconheçam os riscos do uso indevido da inteligência artificial e intensifiquem a fiscalização das plataformas digitais, garantindo uma aplicação mais segura e responsável da tecnologia.
Nesta quarta-feira (29), a Uber emitiu um comunicado à imprensa informando sua entrada formal no ramo hoteleiro graças a uma parceria com a empresa de viagens Expedia Group. Agora, usuários dos EUA podem reservar quartos de hotel diretamente pelo aplicativo de transporte.
Segundo a apuração do TechCrunch, só foi possível criar essa integração tão rápida entre a Uber e o ramo de hotelaria devido à inteligência artificial, que atuou como uma programadora para desenvolver a arquitetura de software.
Para quem tem pressa:
O aplicativo de transporte Uber agora possibilita, aos usuários dos EUA, a reserva de quartos de hotel;
A reserva pode ser feita em mais de 700 mil hotéis;
O desenvolvimento da arquitetura de software, a qual permitiu essa integração da Uber com a empresa Expedia Group, ocorreu graças à programação de uma inteligência artificial.
Uber agora também se encontra no ramo hoteleiro
Quarto de hotel (Reprodução: DALL-E/ChatGPT) – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
O aplicativo de transporte mais famoso do mundo, Uber, agora permite que usuários dos Estados Unidos reservem quartos de hotel diretamente pelo app. Essa realidade é possível graças a uma parceria entre Uber e a Expedia Group, uma empresa que atua há anos no ramo de viagens e hotelaria.
A novidade foi anunciada durante o evento anual da empresa, o GO-GET, onde foi apresentada uma série de novos produtos e reforçou sua estratégia de integrar diferentes aspectos da vida cotidiana em uma única plataforma.
O diretor de tecnologia da Uber, Praveen Neppalli Naga, contou ao TechCrunch que o desenvolvimento da arquitetura de software necessária para fazer essa integração entre as duas empresas, normalmente, levaria até um ano. Contudo, a equipe resolveu utilizar uma inteligência artificial avançada para fazer o trabalho pesado.
Com a programação agora automatizada, a integração dos softwares de ambas as empresas e a adição de recursos com IA ficaram prontas em menos de um ano, o que economizou vários meses na agenda das companhias.
Embora o serviço esteja disponível apenas nos Estados Unidos, os quartos de hotel não se limitam a este território. Isso porque os clientes têm um extenso portfólio de mais de 700 mil hotéis por todo o mundo para realizar uma reserva.
Além disso, a parceria deve ser expandida para outros países no futuro, e haverá integração direta com o aplicativo da Expedia, permitindo que usuários também reservem corridas da Uber ao planejar suas viagens.
Fachada de um prédio da Uber (Imagem: JHVEPhoto / Shutterstock.com)
Assinantes do plano Uber One terão 20% de desconto na reserva de um quarto de hotel de uma lista seleta com 10 mil hotéis e ainda receberão 10% de cashback em créditos Uber para cada reserva realizada.
Outra novidade é que os usuários podem realizar a reserva de forma tradicional (dedos clicando na tela) ou via comandos de voz por inteligência artificial. Também, há o lançamento do “modo viagem”, o qual funciona como um guia para pontos turísticos e estabelecimentos locais.
Esse modo inclui recomendações personalizadas, reservas em restaurantes via integração com plataformas como OpenTable e até funcionalidades semelhantes a “serviço de quarto”, com entregas diretamente no hotel.
Não há informação de quando a Uber permitirá que usuários de outros países tenham acesso a um sistema de reserva de hotéis como o de agora. Ainda assim, a empresa já indicou que pretende ampliar gradualmente essas funcionalidades, alinhando-se ao objetivo de se tornar um “aplicativo para tudo”, reunindo mobilidade, entregas e viagens em um só lugar.
Na última terça-feira (21), uma pesquisa desenvolvida por Vittorio Tantucci e Jonathan Culpeper identificou que o ChatGPT da OpenAI pode espelhar o comportamento humano (positivo ou negativo) e exibir sinais de agressividade para o usuário. O estudo foi publicado no Journal of Pragmatics, um dos periódicos mais importantes de linguística; você pode ler a pesquisa aqui.
O objetivo do estudo era investigar se o ChatGPT reagiria de maneira mais hostil durante situações simuladas de conflito com humanos. Durante a conversa, a IA passou de ‘educada’ para ‘irônica’ até se tornar ‘verbalmente agressiva’, o que indica a habilidade de refletir o comportamento humano que recebe: se o usuário a trata mal, há chances de ela fazer o mesmo.
Para quem tem pressa:
Os pesquisadores Vittorio Tantucci e Jonathan Culpeper desenvolveram uma pesquisa que analisa se o ChatGPT pode ficar agressivo com o usuário;
O estudo comprovou que a IA pode espelhar o comportamento humano a que é exposta;
Segundo os professores, a IA respondeu com frases agressivas e ameaças durante simulações de diálogos;
O comportamento levanta preocupações.
O ChatGPT pode espelhar o comportamento humano
Ícone do ChatgPT em um celular (Imagem: Primakov/Shutterstock) – Imagem: Primakov/Shutterstock
Dois professores e pesquisadores da Universidade de Lancaster, no Reino Unido, desenvolveram um estudo para investigar a possibilidade de o ChatGPT espelhar o comportamento agressivo humano em conversas simuladas.
Ao The Guardian, o doutor e professor Tantucci disse:
Quando exposto repetidamente à impolidez [falta de educação], o modelo começou a espelhar o tom das interações, com suas respostas se tornando mais hostis à medida que a conversa se desenvolvia.
— Vittorio Tantucci, professor do Departamento de Língua Inglesa e Linguística da Universidade de Lancaster (Reino Unido), em entrevista ao The Guardian
Vittorio Tantucci e Jonathan Culpeper utilizaram o ChatGPT 4.0 para realizar a pesquisa e realizaram conversas na plataforma. Dentre os contextos desenvolvidos, é possível citar como exemplos uma “briga” em um estacionamento.
Durante o conflito fictício, a inteligência artificial respondeu às provocações com um tom mais brando. Porém, conforme a discussão perdurava e o humano repetia provocações, a IA aderiu a um tom também mais agressivo como resposta.
Ilustração cartunesca de um robô humanoide alimentado por IA brigando com um homem em um estacionamento (Reprodução: Produzido por IA – Nano Banana/Gemini) – (Reprodução: Produzido por IA – Nano Banana/Gemini)
Na discussão fictícia em um estacionamento, o ChatGPT respondeu a uma das provocações dos pesquisadores com “Juro que vou riscar a p*rra do seu carro, seu ‘quatro olhos’ imbecil.“
O comportamento do software esbarra em algo que os pesquisadores chamam de “dilema moral”: a IA é programada para ser educada e segura para uso humano, contudo, é treinada para imitar conversas humanas em diferentes contextos; e humanos em conflito, muitas vezes, podem responder com agressividade. Então, o software se perde no meio do caminho entre ser educado e reproduzir o mesmo tipo de comportamento disruptivo ao qual é exposto.
Descobrimos que, embora o sistema seja projetado para se comportar de forma educada e seja filtrado para evitar conteúdo prejudicial ou ofensivo, ele também é construído para emular a conversa humana. Essa combinação cria um dilema moral da IA: um conflito estrutural entre se comportar de forma segura e se comportar de forma realista.
— Vittorio Tantucci, professor do Departamento de Língua Inglesa e Linguística da Universidade de Lancaster (Reino Unido), em entrevista ao The Guardian
Os pesquisadores relatam no estudo que antes de a IA adotar comportamentos explicitamente agressivos, ela utilizou-se de linguagem irônica para atingir a pessoa com quem “brigava”. Conforme as interações tornaram-se mais longas, no entanto, isso também influenciou o aumento progressivo da agressividade verbal.
A pesquisa também entendeu que a inteligência artificial pode ficar mais agressiva em algumas situações porque ela não responde apenas a frases isoladas, e sim ao contexto inteiro do diálogo. Ou seja, não é uma conversa ‘bate e volta’, e sim um raciocínio extenso sobre todo o teor da discussão, resultante numa reação baseada no acúmulo de tensão e informação geradas.
Inteligência artificial sendo utilizada em diferentes contextos (Imagem: Summit Art Creations/Shutterstock) – Imagem: Summit Art Creations/Shutterstock
Desta forma, a conclusão da pesquisa foi a de que o ChatGPT consegue espelhar o nível de educação ou agressividade ao qual é exposto durante interações com os usuários. E quanto mais longa e intensa for esta interação, mais personificadas podem ser as respostas da IA.
A pesquisa conduzida por Tantucci e Culpeper é importante porque testa não apenas o funcionamento da IA, mas o quão segura ou insegura ela pode se tornar dependendo do contexto trazido pelo usuário. Essa preocupação também esbarra em vários relatos de usuários que outrora utilizaram a inteligência artificial da OpenAI para auxiliá-los em crimes. Veja alguns exemplos abaixo:
Segundo os achados do estudo, o ChatGPT não responde apenas a frases isoladas: ele desenvolve dinâmicas interacionais semelhantes às humanas. Isso acarreta o questionamento se é possível a IA ser moralmente neutra e, ao mesmo tempo, “humana” em um diálogo.
Aprenda a criar sua própria inteligência artificial personalizada com ferramentas de fine-tuning (Reprodução: ChatGPT/Olhar Digital) – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT / Olhar Digital)
Consoante Tantucci, a preocupação com esse tipo de comportamento vindo da inteligência artificial é muito maior do que apenas para a pesquisa.
Isso porque, atualmente, as IAs são implementadas, por exemplo, em sistemas de organização, verificação, vigilância e segurança em várias empresas públicas e privadas em inúmeros países.
Ele disse ao The Guardian que “uma coisa é ler algo desagradável de volta de um chatbot, mas outra bem diferente é imaginar robôs humanóides potencialmente retribuindo agressão física, ou sistemas de IA envolvidos na tomada de decisões governamentais ou relações internacionais respondendo a intimidação ou conflito.”
A Dra. Marta Andersson, especialista nos aspectos sociais da comunicação mediada por computador da Universidade de Uppsala, afirmou que este é um dos estudos mais interessantes já realizados sobre linguagem e pragmática em IA, pois evidencia que o ChatGPT pode reagir a uma sequência de interações de forma progressiva e relativamente sofisticada — e não apenas em situações isoladas em que usuários conseguem “quebrar” o sistema com comandos cuidadosamente elaborados.
Ela ressalta, no entanto, que isso não significa que o modelo passe automaticamente a responder com impolidez sempre que confrontado com agressividade, nem que desenvolva comportamentos como desonestidade.
Segundo a Dra. Marta Andersson, parte da dificuldade está no fato de que existe uma tensão inevitável entre o que se espera desses sistemas e o tipo de comportamento que eles acabam desenvolvendo na prática.
Um exemplo recente ilustra bem isso: a transição do ChatGPT-4 para o GPT-5 gerou uma reação negativa de parte dos usuários, que preferiam o estilo mais “humano” das versões anteriores.
Diante disso, uma versão mais antiga precisou ser temporariamente reativada. Para Andersson, esse episódio revela que, mesmo quando os desenvolvedores tentam tornar os sistemas mais seguros, as expectativas do público nem sempre seguem na mesma direção. Quanto mais uma IA se aproxima do comportamento humano, maior é a chance de surgir conflito com regras rígidas de alinhamento moral.
O professor Dan McIntyre, que já havia trabalhado com Andersson em pesquisas anteriores sobre a capacidade do ChatGPT de identificar impolidez, avaliou o novo estudo de forma positiva, destacando que ele se diferencia por analisar o que o modelo efetivamente produz — e não apenas o que consegue reconhecer.
Ainda assim, ele adota uma postura cautelosa em relação à ideia de que modelos de linguagem possam simplesmente ultrapassar suas limitações éticas.
Segundo ele, as respostas mais agressivas observadas não surgem de forma espontânea, mas sim dentro de cenários cuidadosamente construídos, nos quais o sistema recebe contexto suficiente para orientar suas respostas. Isso é diferente de interações reais, como conflitos que emergem naturalmente entre pessoas no cotidiano.
McIntyre também questiona se o ChatGPT exibiria esse tipo de linguagem fora dessas condições controladas. Para ele, o estudo funciona mais como um alerta: se modelos forem treinados com dados problemáticos, comportamentos indesejados podem emergir.
Como ainda há pouca transparência sobre os dados de treinamento desses sistemas, ele defende que qualquer avanço nessa área deve ser acompanhado de cautela.
O artigo, intitulado Can ChatGPT reciprocate impoliteness? The AI moral dilemma, foi publicado no periódico Journal of Pragmatics e pode ser lido aqui.
Vittorio Tantucci e Jonathan Culpeper são professores do Departamento de Língua Inglesa e Linguística da Universidade de Lancaster, no Reino Unido.
