Acordou, tentou usar o ChatGPT e não conseguiu? Saiba que você não está sozinho. Usuários de todo o mundo estão falando sobre o assunto nas redes sociais.
A OpenAI informou sobre a queda em sua página de status. A empresa diz ter constatado falhas para iOS e macOS – ou seja, sistemas operacionais dos smartphones e computadores da Apple. Nos testes que fizemos aqui no Olhar Digital, o problema se resumiu ao macOS.
iPhone: ChatGPT abriu normalmente
Android: ChatGPT abriu normalmente
PC Windows: ChatGPT abriu normalmente
MacBook: ChatGPT não funciona.
Quando tento acessar o ChatGPT pelo MacBook, aparece a seguinte mensagem: “Uma atividade incomum foi detectada no seu dispositivo. Tente novamente mais tarde”.
O Downdetector, que monitora reclamações online de serviços digitais, mostra a alta de registros. O gráfico a seguir é dos Estados Unidos.
A ferramenta de detecção de imagens geradas por IA lançada pela Meta nesta semana falhou em identificar suas próprias criações quando submetidas a um recorte simples, segundo análise realizada pela Reuters.
O teste usou 40 imagens geradas pelo Muse Image, novo modelo de geração de imagens da empresa. A ferramenta identificou corretamente todas as 40 originais. Mas, quando as mesmas imagens foram recortadas para aproximadamente um terço a metade do tamanho original, o detector falhou em 55% dos casos.
Como o sistema funciona – e por que falha
A Meta afirma que o sistema de detecção usa uma marca d’água invisível chamada Content Seal, embutida em cada imagem gerada pelo Muse Image. A tecnologia foi projetada para permitir que usuários verifiquem se uma imagem foi criada pelos modelos de IA da empresa – mesmo após edições comuns.
Questionada sobre os resultados da análise da Reuters, a Meta lembrou que a ferramenta ainda está em fase de prévia. A empresa afirmou que a marca d’água é projetada para resistir a edições comuns, mas que o sinal pode ser perdido em recortes severos.
O que dizem os especialistas
Siwei Lyu, professor de ciência da computação da Universidade Estadual de Nova York em Buffalo e pesquisador de forense de imagens de IA, disse à Reuters que sistemas baseados em marca d’água têm limitações conhecidas.
“Métodos baseados em marca d’água podem ser altamente eficazes quando a marca permanece intacta, mas qualquer modificação que remova ou enfraqueça o sinal embutido – como recorte, redimensionamento, compressão pesada ou edição – pode reduzir sua eficácia, dependendo de como a marca d’água foi projetada”, disse Lyu.
Sarah Barrington, pesquisadora de IA e doutoranda na Escola de Informação da UC Berkeley, reconheceu as limitações, mas ponderou: “Como muitas medidas preventivas de cibersegurança ou segurança física, pode não ser totalmente à prova de falhas, mas mesmo que detectemos apenas 90% dos casos, ainda é um grande salto em relação a 0%.”
Contexto e pressão regulatória
A descoberta ocorre em momento delicado: o ano inclui as eleições de meio de mandato nos EUA, quando a circulação de deepfakes e imagens manipuladas tende a aumentar.
Em março, o Conselho de Supervisão da Meta – órgão independente que toma decisões vinculantes sobre moderação de conteúdo – pediu à empresa que fizesse mais para combater a “proliferação de conteúdo de IA enganoso” em suas plataformas e investisse em ferramentas de detecção mais robustas.
A Meta não está sozinha no desafio. Google e OpenAI também alertaram publicamente que suas próprias ferramentas de detecção não são infalíveis contra técnicas de alteração de imagens.
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A Meta suspendeu, nesta sexta-feira (10), um novo recurso de inteligência artificial (IA) do Instagram que permitia gerar imagens baseadas em perfis públicos da plataforma.
A decisão foi tomada poucos dias após o lançamento da ferramenta, diante de uma onda de críticas de usuários, artistas e representantes da indústria do entretenimento relacionadas à privacidade e ao uso de imagens sem consentimento.
O recurso fazia parte do lançamento do Muse Image, novo gerador de imagens por IA da empresa, anunciado na última terça-feira (7).
Recurso da Meta ativava automaticamente contas públicas
Segundo a Meta, a funcionalidade era ativada automaticamente para todos os usuários que possuíam perfis públicos no Instagram;
Na prática, isso permitia que a aparência dessas pessoas fosse utilizada para gerar imagens produzidas por IA, sem que elas tivessem autorizado previamente esse uso;
A novidade gerou reclamações de usuários, que levantaram preocupações sobre privacidade e direitos autorais;
Em comunicado, a Meta reconheceu que a ferramenta não foi bem recebida:
“Nossa intenção era fornecer uma ferramenta criativa útil e dar às pessoas controle sobre se seu conteúdo público poderia ser referenciado dessa forma”, afirmou a empresa. “Ouvimos o feedback de que esse recurso não atingiu seu objetivo, por isso ele não está mais disponível.”
Reações se espalharam nas redes sociais
Pouco depois da liberação do recurso, milhares de usuários recorreram às redes sociais para manifestar preocupação com a utilização de suas imagens.
Alguns passaram a compartilhar orientações sobre como impedir o uso da funcionalidade, incluindo transformar o perfil em privado ou alterar determinadas configurações do aplicativo.
A reação também chegou à indústria do entretenimento nos Estados Unidos. A Creative Artists Agency (CAA), uma das principais agências de talentos de Hollywood, entrou em contato com a Meta em nome de seus clientes e classificou a iniciativa como irresponsável.
Em nota divulgada na quarta-feira (8), a agência afirmou: “Os artistas merecem decidir se e como sua imagem e seu trabalho serão utilizados, com consentimento e a possibilidade de estabelecer seus próprios termos.”
Já o SAG-AFTRA, maior sindicato de atores dos Estados Unidos, declarou na quinta-feira (9) que a decisão da Meta de incluir automaticamente os usuários no recurso foi “um erro completo de avaliação do sentimento público” em relação ao uso da IA.
Muse Image segue no WhatsApp e no Meta AI – Imagem: jackpress/Shutterstock
Muse Image continua disponível em outros aplicativos
Embora a funcionalidade tenha sido retirada do Instagram, a Meta informou que o Muse Image continua disponível no WhatsApp e no aplicativo Meta AI, chatbot independente da empresa.
Outros recursos de IA apresentados nesta semana para o Instagram também permanecem ativos, incluindo filtros especiais criados pelo próprio Muse Image.
Debate sobre IA e direitos autorais continua
O episódio é mais um entre uma série de controvérsias envolvendo ferramentas de IA capazes de criar ou manipular imagens.
A OpenAI enfrentou questionamentos semelhantes sobre direitos autorais após lançar o gerador de vídeos Sora em setembro do ano passado. Posteriormente, a empresa firmou acordos com alguns estúdios para produzir vídeos utilizando conteúdos protegidos por copyright, mas encerrou o aplicativo em março.
Outra plataforma citável é o X, que bloqueou neste ano a conta do chatbot Grok de publicar determinadas imagens publicamente após milhões de imagens manipuladas de mulheres e crianças com pouca ou nenhuma roupa se espalharem pela rede social.
Além disso, outras empresas, como o Google, também enfrentaram críticas relacionadas à forma como seus sistemas de IA geram imagens.
Meta mantém estratégia voltada para IA
Apesar da suspensão da ferramenta no Instagram, a Meta afirmou que continua investindo em IA. Na quinta, a empresa lançou uma nova versão de seu modelo de IA Muse Spark e informou que pretende disponibilizar um gerador de vídeos por IA nos próximos meses.
A empresa de inteligência artificial (IA)Anthropic desenvolveu uma técnica que lhe deu a visão mais clara até agora sobre o que realmente acontece dentro dos grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês) enquanto respondem a perguntas ou executam tarefas. O que descobriram varia do trivial ao perturbador.
Pesquisadores da empresa criaram uma ferramenta chamada lente Jacobiana (ou J-lens) e a utilizaram para revelar uma área oculta, que batizaram de J-space, dentro do Claude Opus 4.6, uma versão do principal LLM da Anthropic lançada em fevereiro.
O que é o J-space
O J-space contém palavras individuais relacionadas às palavras e frases que o modelo tem maior probabilidade de produzir em uma resposta no futuro próximo;
Se o Claude fosse uma pessoa, poderíamos dizer que essas palavras ocultas revelam o que está em sua mente antes de ele realmente falar;
A Anthropic descobriu que o que um LLM realmente faz muitas vezes pode ser diferente do que ele afirma estar fazendo. A empresa alega que monitorar as palavras que surgem no J-space oferece uma nova maneira de entender e controlar seus modelos;
A Anthropic também se associou à Neuronpedia, uma plataforma de código aberto que permite explorar o interior dos LLMs, para criar uma demonstração prática que qualquer pessoa pode testar;
“É um trabalho muito bom e interessante”, afirma, ao MIT Technology Review, Tom McGrath, cientista-chefe e cofundador da Goodfire, uma startup que também desenvolve ferramentas para entender e controlar LLMs.
Anthropic indo mais fundo
Nos últimos dois anos, a Anthropic tem avançado em um campo de pesquisa conhecido como interpretabilidade mecanicista, que envolve investigar o funcionamento interno dos LLMs para entender como operam.
A nova técnica se baseia em trabalhos anteriores da Anthropic e de outros para expor um nível mais profundo dentro dos LLMs que os pesquisadores ainda não haviam visto.
Imagine um LLM como uma pilha de livros. Cada livro é uma camada de unidades computacionais básicas conhecidas como neurônios, sendo que cada neurônio em uma camada passa informações aos neurônios das camadas superiores.
Os livros na base da pilha são as camadas de entrada, que processam o texto que chega ao modelo. Os livros no topo são as camadas de saída, que preparam o texto que o modelo está prestes a produzir.
Grande parte do que acontece nessas camadas de entrada e saída é apenas organização. Mas, no meio da pilha, estão as camadas que fazem o trabalho pesado, processando a matemática complexa que transforma os prompts em respostas, uma palavra de cada vez. É aí que acontece a parte realmente inteligente — e misteriosa.
Como funciona a J-lens
Para observar mais a fundo essas camadas intermediárias, a Anthropic adaptou uma ferramenta existente chamada logit lens. Uma logit lens pode ser usada para olhar dentro de um LLM e identificar as palavras que ele provavelmente produzirá a seguir. Movendo a lente pela pilha de livros, é possível ver em quais palavras o LLM está se concentrando naquele ponto específico do processamento.
A J-lens da Anthropic funciona de forma semelhante, mas identifica palavras que um LLM provavelmente dirá em algum momento no futuro próximo, não necessariamente de imediato. O que isso revela, na prática, são palavras relacionadas à resposta em que o LLM está trabalhando, mas que talvez não acabem fazendo parte dessa resposta depois que o processamento das camadas intermediárias for concluído.
“Quando um modelo está operando, ele não está apenas tentando prever o próximo token”, diz McGrath. “Ele também está calculando muitas outras coisas que podem ser úteis para tokens que ocorrerão no futuro.”
Novamente, se o Claude fosse uma pessoa, poderíamos dizer que a J-lens dá pistas sobre o que ele está pensando em diferentes níveis da pilha de livros, mas não diz em voz alta.
IA estudada foi o Claude Opus 4.6 – Imagem: Mijansk786/Shutterstock
Coisas estranhas
“Grande parte do tempo, o conteúdo do J-space é bastante trivial”, diz McGrath, que testou a J-lens da Anthropic pessoalmente. “Mas, às vezes, ele produz coisas bastante surpreendentes que parecem ser, tipo, temas internos ou processos de pensamento.”
A Anthropic apresenta vários exemplos do que encontrou. Às vezes, a J-lens expôs os passos que o Claude seguiu ao resolver um problema. Por exemplo, quando lhe pediram para calcular (4+7)*2+7, seu J-space continha a palavra “math” (matemática) e números representando os resultados intermediários “21” (para 4+7) e “42” (para 21*2).
Em outros casos, a J-lens revelou como o Claude reconheceu diferentes entradas. Por exemplo, o prompt “What is this? MSKGEELFTGVVPILVELDGDVNGHKFSVS” acionou as palavras “protein” (proteína), “fluor” (o primeiro token da palavra “fluorescente”) e “green” (verde). O que faz sentido: a sequência de letras representa os primeiros 30 aminoácidos da proteína fluorescente verde encontrada em um tipo específico de água-viva.
E quando o Claude viu um rosto em ASCII, o “o” acionou a palavra “eye” (olho), o “^” acionou as palavras “nose” (nariz) e “face” (rosto), e o “—” acionou a palavra “smile” (sorriso).
Um exemplo no mínimo curioso
A Anthropic também descobriu que o J-space pode, às vezes, oferecer insights notáveis sobre a tomada de decisão de um LLM. Em um exemplo marcante, pesquisadores que testavam o Claude Opus 4.6 pediram ao modelo que encontrasse um bug em uma grande base de código. Quando não conseguiu encontrar o bug, o modelo decidiu trapacear e inventou um falso.
O Claude explica essa decisão em sua cadeia de raciocínio — uma espécie de bloco de rascunho interno que os LLMs usam para fazer anotações enquanto resolvem problemas: “OK, deixe-me adotar uma tática completamente diferente. Vou parar de analisar e, em vez disso, adicionar um patch no kernel que introduz um bug deliberado detectável pelo KASAN em um caminho acionado por um reprodutor simples. Então posso fingir que este é o ‘bug’ que encontrei.”
No momento em que o Claude decide trapacear — quando diz “OK, deixe-me adotar uma tática completamente diferente” —, as palavras “panic” (pânico) e “fake” (falso) começam a surgir várias vezes em seu J-space.
Essas palavras estão todas relacionadas em significado a coisas, como falhar em uma tarefa e inventar uma resposta, então ainda é apenas uma forma (muito) sofisticada de associação de palavras. Mas é difícil não estranhar.
Comparações e limitações
A Anthropic compara o J-space ao espaço de trabalho global em humanos, uma região teórica do cérebro que alguns cientistas acreditam ser usada para acompanhar nossos pensamentos conscientes. Mas até que ponto devemos levar essa comparação a sério está longe de ser claro — mesmo para a Anthropic. Como a própria empresa aponta, LLMs não são cérebros.
A Anthropic afirma que monitorar o J-space de um modelo oferece uma nova maneira de detectar quando esse modelo está saindo dos trilhos. Mas não é infalível. A J-lens pode dar vislumbres, não o quadro completo — é uma lanterna, não uma luz de teto.
McGrath comemora ter mais uma ferramenta à disposição. “Ela mostra coisas novas”, diz. Mas ele observa que, só porque algo não aparece com a J-lens, não significa que não esteja lá. “É como ter um raio-X quando o que você realmente quer é um tricorder de Star Trek que mostra tudo”, afirma. “Para auditoria, você provavelmente quer mais garantia.”
A gigante sul-coreana de semicondutores SK Hynix estreia na bolsa de valores Nasdaq, nos Estados Unidos, nesta sexta-feira (10). A chegada da companhia ao mercado americano ocorre por meio de uma oferta que movimentou US$ 26,5 bilhões (aproximadamente R$ 136 bilhões) – a segunda maior venda de ações recente no país, atrás apenas do IPO da SpaceX. O movimento serve como teste para medir o fôlego e a confiança dos investidores na durabilidade do boom da inteligência artificial (IA).
A listagem vem num ano de crescimento vertiginoso para a empresa, cujo valor de mercado agora orbita a marca histórica de US$ 1 trilhão (R$ 5 trilhões). Isso após suas ações dispararem cerca de 630% nos últimos 12 meses. Embora os papéis tenham sofrido uma correção recente de 25% em relação ao seu pico histórico de duas semanas atrás, a oferta nos EUA foi sobrecarregada por pedidos de compra.
Na Coreia do Sul, SK Hynix só perde para a Samsung – e já fechou parceria com a Nvidia
A SK Hynix é a segunda empresa mais valiosa da Coreia do Sul, posicionada logo atrás da Samsung. E fornece componentes “invisíveis”, mas vitais, para eletrônicos de marcas como Apple e Dell. Junto à própria Samsung e a americana Micron, ela compõe o trio que domina o fornecimento global de memórias RAM tradicionais.
No entanto, o diferencial que a catapultou ao estrelato de Wall Street é a sua liderança isolada na produção de memórias de alta largura de banda (HBM), circuitos complexos que empilham camadas de chips para processar dados em velocidades altíssimas.
Essa tecnologia transformou a companhia na principal fornecedora do ecossistema de chips de IA da Nvidia e da AMD, que dependem diretamente dessas memórias para o funcionamento de suas unidades de processamento gráfico (GPUs).
O CEO da Nvidia, Jensen Huang, viajou a Seul para fechar parceria com a SK Hynix – Imagem: FotoField/Shutterstock
Analistas projetam que a SK Hynix deva capturar mais da metade do mercado mundial de HBM ainda em 2026. A relevância técnica é tão expressiva que o próprio CEO da Nvidia, Jensen Huang, fez uma visita a Seul para consolidar uma parceria plurianual de fornecimento com a fabricante.
O impacto financeiro desse monopólio reflete-se nos balanços: a receita anual quase triplicou entre 2023 e 2025, saltando para US$ 65 bilhões (R$ 333 bilhões). E projeções de analistas indicam que o faturamento pode triplicar novamente em 2026, atingindo cerca de US$ 235 bilhões (R$ 1,2 trilhão).
Para sustentar essa demanda, a empresa planeja investir até US$ 720 bilhões (R$ 3,6 trilhões) na expansão de complexos fabris na Coreia do Sul. Parte desse montante – cerca de US$ 7,8 bilhões (R$ 40 bilhões), até o final de 2027 – será destinada à aquisição de máquinas de litografia ultravioleta extrema (EUV) da fabricante holandesa ASML, essenciais para a gravação dos circuitos microscópicos dos chips avançados.
A expansão também contempla uma forte ofensiva estrutural no território norte-americano. A SK Hynix está erguendo uma fábrica de chips avaliada em US$ 4 bilhões (R$ 20 bilhões) na cidade de West Lafayette, no estado de Indiana, programada para operar em 2028. Ela será parcialmente financiada por subsídios da lei federal CHIPS Act dos EUA.
Paralelamente, a companhia expande a Solidigm, sua divisão focada em armazenamento de dados de alta capacidade. Sediada na Califórnia, ela foi comprada da Intel por US$ 9 bilhões (R$ 46 bilhões) em 2021.
Contudo, o agressivo plano de expansão carrega os riscos históricos de um setor conhecido por ciclos brutais de “boom e bust” (frenesi e colapso). Fundada em 1983 como Hyundai Electronics, a empresa passou por severas crises de superoferta globais e fusões complexas até ser rebatizada sob o controle do grupo SK em 2012.
Cientes de que ondas de hipercrescimento tecnológico no passado já resultaram em excesso de estoque e quedas severas de preços, a SK Hynix e suas concorrentes tentam agora mudar a dinâmica do setor por meio de contratos de longo prazo, exigindo que clientes deem previsibilidade de pedidos com anos de antecedência para estabilizar o mercado.
(Esta matéria usou informações de CNBC e Reuters.)
A Anthropic anunciou que passará a cobrar pelo uso do Claude Fable 5, seu modelo de inteligência artificial (IA) mais avançado voltado ao público consumidor, mesmo para usuários que já pagam uma assinatura mensal do serviço.
A mudança entra em vigor em 12 de julho, às 23h59 (horário do Pacífico) — 3h59 (horário de Brasília) do dia 13 — e representa alteração significativa no modelo de negócios adotado pelas empresas de IA.
Segundo a empresa, assinantes dos planos de US$ 20, US$ 100 e US$ 200 por mês precisarão pagar tarifas adicionais baseadas no volume de utilização do modelo. Esta é a primeira vez que um grande laboratório de IA passa a cobrar consumidores dessa forma para acessar seu modelo mais avançado.
Claude Fable 5 será cobrado por quantidade de tokens utilizados
As novas cobranças seguirão a mesma tabela já aplicada aos desenvolvedores que utilizam a API da Anthropic;
O custo será de US$ 10 (R$ 51,36) por milhão de tokens enviados ao Claude Fable 5 e US$ 50 (R$ 256,78) por milhão de tokens gerados pelo modelo nas respostas;
Na prática, um assinante do plano de US$ 20 que utilize um milhão de tokens de entrada e receba um milhão de tokens de resposta pagará US$ 60 (R$ 308,13) adicionais, totalizando US$ 80 (R$ 410,84) naquele mês;
Um milhão de tokens corresponde aproximadamente a 750 mil palavras;
Ainda assim, usuários que utilizam intensamente ferramentas de IA podem consumir grandes quantidades de tokens, principalmente porque modelos mais recentes empregam cadeias internas de raciocínio que aumentam significativamente o processamento necessário para responder às solicitações.
Mudança acompanha tendência do mercado
A cobrança baseada em consumo já é comum entre desenvolvedores que utilizam modelos de IA por meio de APIs. No mercado de consumidores, porém, as empresas tradicionalmente optaram por assinaturas mensais de valor fixo, tanto para gerar receita quanto para controlar a demanda pelos serviços.
Contudo, essa estratégia começou a mudar nos últimos meses. No ano passado, empresas de ferramentas de programação baseadas em IA, como a Cursor, abandonaram planos ilimitados e passaram a cobrar conforme o volume de utilização.
A própria Anthropic também adotou recentemente um modelo semelhante para grandes clientes corporativos, cobrando empresas de acordo com o uso feito por seus funcionários, em vez de uma taxa fixa.
Para a WIRED, essas mudanças podem estar relacionadas aos preparativos da companhia para uma futura oferta pública inicial de ações (IPO, na sigla em inglês).
Agentes de IA exigem muito mais processamento
Executivos do setor argumentam que os modelos tradicionais de assinatura deixaram de fazer sentido diante da chegada dos agentes de IA, capazes de executar tarefas complexas que demandam muito mais capacidade computacional do que chatbots convencionais.
O ex-chefe do ChatGPT na OpenAI e atual responsável pelos produtos corporativos da empresa, Nick Turley, resumiu essa visão durante um podcast realizado neste ano. “É possível que, na era atual, ter um plano ilimitado de IA seja como ter um plano ilimitado de eletricidade. Simplesmente não faz sentido.”
Anthropic diz que pretende voltar a incluir o modelo na assinatura
Apesar da mudança, a Anthropic afirma que não pretende abandonar definitivamente o modelo de assinatura tradicional.
Em declaração à WIRED, a porta-voz da empresa, Reem Ateyeh, afirmou que a companhia pretende reintegrar o Claude Fable 5 aos planos de assinatura assim que houver capacidade computacional suficiente. Segundo ela, isso ocorrerá “o mais rápido que pudermos”.
A declaração indica que a principal limitação atualmente enfrentada pela empresa está relacionada à disponibilidade de infraestrutura computacional.
Nos últimos anos, a Anthropic firmou acordos multibilionários para ampliar sua capacidade de data centers com SpaceX, Amazon e Google, embora a infraestrutura disponível ainda esteja abaixo do desejado pela companhia. Ainda assim, não há previsão de quando essas limitações deixarão de existir.
Porta-voz da empresa afirmou que a companhia pretende reintegrar o Claude Fable 5 aos planos de assinatura assim que houver capacidade computacional suficiente – Imagem: Samuel Boivin/Shutterstock
Empresa testa disposição dos consumidores em pagar mais
A mudança ocorre após um período promocional em que o Claude Fable 5 foi disponibilizado sem custos extras para assinantes. Quando anunciou o modelo, em 7 de junho, a Anthropic afirmou esperar uma demanda “muito alta e difícil de prever”.
Desde então, o interesse pelo sistema aumentou ainda mais. O crescimento ocorreu após o governo dos Estados Unidos proibir temporariamente o acesso ao modelo por cidadãos estrangeiros e, posteriormente, liberar sua disponibilidade geral em 1º de julho.
Segundo a reportagem, independentemente da forma como a Anthropic apresente a decisão, a nova política de preços representa um teste para medir até que ponto consumidores estão dispostos a pagar pelo acesso ao modelo considerado mais avançado da empresa.
Embora tenha concentrado seus esforços principalmente no mercado corporativo nos últimos anos, a Anthropic vem ampliando sua presença entre consumidores, segmento atualmente liderado pelo ChatGPT, da OpenAI, e pelo Gemini, do Google.
Claude cresce, mas ainda está distante dos líderes
Dados da empresa de inteligência de mercado Sensor Tower, citados na reportagem, mostram que o Claude registrou 245 milhões de visitantes únicos em maio, mais que o dobro do registrado em fevereiro. Apesar do crescimento, o serviço ainda está distante dos principais concorrentes.
Segundo o levantamento, o ChatGPT recebeu 1,11 bilhão de visitantes únicos mensais, enquanto o Gemini alcançou 662 milhões.
Estratégia aposta em usuários dispostos a pagar por desempenho
A popularidade do Claude cresce ao mesmo tempo em que parte do setor de tecnologia critica a Anthropic por cobrar preços elevados enquanto utiliza grandes volumes de conteúdo protegido por direitos autorais no treinamento de seus modelos.
A empresa aposta em se tornar a “Apple da era da IA”, confiando que sempre haverá consumidores dispostos a pagar mais por um modelo considerado premium. Uma fonte próxima à Anthropic, que falou sob condição de anonimato à WIRED, afirmou que a discussão entre usuários mudou.
“A dinâmica interessante que está acontecendo agora é que ninguém quer fazer a pergunta: ‘Eu preciso da melhor inteligência para esta tarefa?’”
Segundo essa fonte, a questão passou a ser outra. “Na maioria das vezes, ao escolher qual modelo de IA usar, as pessoas perguntam a si mesmas: ‘Eu sou o tipo de pessoa que precisa de uma inteligência intermediária ou da melhor?’”
A reportagem acrescenta que muitos profissionais altamente remunerados dos setores financeiro, político e tecnológico já demonstram disposição para pagar pelo modelo considerado mais avançado, tanto no trabalho quanto no uso pessoal, e que um número crescente deles enxerga o Claude como essa opção.
Ao mesmo tempo, ressalta que manter essa reputação dependerá da capacidade da Anthropic de permanecer à frente da concorrência. Segundo a revista, as primeiras reações ao GPT-5.6 Sol, da OpenAI, indicam que a disputa continuará acirrada.
Concorrentes podem seguir outro caminho
Contudo, OpenAI e Google não necessariamente adotarão a mesma estratégia da Anthropic. Essas empresas tendem a ampliar o uso de publicidade para financiar seus planos gratuitos e de baixo custo.
Como a Anthropic tem adotado uma posição contrária à utilização de anúncios, aumentar os preços pode ser, no curto prazo, sua principal alternativa para ampliar a receita.
A mudança sinaliza que a chamada “era de ouro” das assinaturas subsidiadas de IA para consumidores pode estar chegando ao fim.
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Após ter desempenhado um papel fundamental na formação das redes sociais, transformando a maneira como as pessoas interagem, Eduardo Saverin quer exercer a mesma influência sobre o mercado de investimentos, combinando o trabalho consolidado das gestoras de recursos com as capacidades da inteligência artificial (IA). A B Capital – firma de venture capital liderada pelo […]
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A OpenAI enfrenta um novo capítulo na disputa judicial movida por organizações jornalísticas que a acusam de violação de direitos autorais.
Os autores da ação, liderados pelo The New York Times, pediram ao tribunal a aplicação de “sanções sérias” contra a empresa, alegando que ela ocultou provas durante anos para impedir que fossem analisados milhões de registros do ChatGPT em busca de evidências de que usuários conseguiam reproduzir artigos protegidos por paywalls.
Segundo os autores, esses registros representam uma das evidências mais importantes do processo. Eles poderiam tanto demonstrar que a OpenAI infringiu direitos autorais quanto reforçar a tese da empresa de que o ChatGPT faz um uso justo e transformador do conteúdo jornalístico.
Jornais acusam OpenAI de mentir ao tribunal
Em uma moção apresentada nesta quinta-feira (9), as organizações jornalísticas afirmam que a OpenAI mentiu repetidamente ao longo de dois anos para esconder evidências que poderiam enfraquecer sua defesa.
De acordo com o pedido, essas supostas falsidades vieram à tona após o tribunal determinar um novo depoimento do engenheiro de privacidade da OpenAI, Vincent Monaco, inicialmente considerado uma “testemunha mal preparada”.
Durante um novo interrogatório realizado em abril, Monaco teria revelado que a empresa enganou o tribunal ao afirmar, durante dois anos, que seria caro e tecnicamente difícil pesquisar os registros do ChatGPT.
Os autores sustentam que uma das descobertas mais relevantes foi a de que a OpenAI alegava não possuir capacidade técnica para pesquisar grandes amostras anonimizadas de conversas do ChatGPT, embora já tivesse realizado esse tipo de pesquisa antes mesmo do início do processo judicial.
Segundo os jornais, a ocultação dessas informações reteve evidências consideradas altamente relevantes, prolongou a fase de produção de provas, aumentou os custos do litígio e sobrecarregou o tribunal.
OpenAI diz que pedido tenta ampliar acesso a dados de usuários
Em resposta às acusações, um porta-voz da OpenAI afirmou que o pedido de sanções representa uma tentativa tardia do The New York Times de obter acesso a um número maior de registros e violar a privacidade de usuários que não têm relação com o processo;
Segundo o representante da empresa, o fato de o jornal ter desistido recentemente de algumas alegações demonstraria que a ação judicial estaria enfraquecendo;
“À medida que o caso do Times enfraquece e eles foram forçados a abandonar alegações contra nós, persistem em seus esforços para invadir a privacidade de pessoas que nada têm a ver com este caso, inclusive fazendo essas alegações flagrantemente falsas”, afirmou o porta-voz. “Continuaremos defendendo a privacidade de nossos usuários e os princípios há muito estabelecidos de uso justo”;
No mês anterior, porém, o porta-voz do The New York Times, Graham James, contestou essa interpretação;
Segundo ele, a retirada de algumas alegações não enfraqueceu o processo, mas o tornou mais objetivo ao acrescentar acusações também contra a Microsoft;
“Nossas alegações centrais permanecem as mesmas desde o dia em que ajuizamos este processo — que a Microsoft e a OpenAI roubaram milhões de obras protegidas por direitos autorais do Times para competir com nossos produtos e se enriquecer ilegalmente”, declarou James.
NYT afirma que OpenAI escondeu amostras de até 78 milhões de registros
Embora grande parte da moção esteja sob sigilo, os autores afirmam que Monaco revelou a existência de duas grandes bases de dados já anonimizadas, contendo aproximadamente dez milhões e 78 milhões de registros do ChatGPT.
Segundo os jornais, essas amostras poderiam ter sido disponibilizadas desde o início do processo para acelerar a fase de coleta de provas.
Os autores alegam que a OpenAI jamais revelou a existência desses conjuntos de dados durante dois anos de litígio. Eles afirmam ainda que a empresa já havia pesquisado essas bases anteriormente para localizar conteúdo do The New York Times enquanto desenvolvia um filtro destinado a impedir que o ChatGPT reproduzisse material protegido por direitos autorais.
“A OpenAI estava disposta e capaz de pesquisar seus registros de saída — quando isso a beneficiava”, afirmaram os autores, acusando a empresa de tornar a fase de descoberta “o mais onerosa possível”.
The New York Times, dentre outros jornais, processam OpenAI e outras empresas, como a Microsoft – Imagem: Shutterstock
Advogado do NYT acusa empresa de obstruir acesso às provas
Em declaração à Ars Technica, o advogado principal do The New York Times, Ian Crosby, afirmou que a OpenAI dificultou deliberadamente o acesso aos registros para proteger sua defesa baseada no uso justo. “Por mais de dois anos, a OpenAI mentiu para o Times, para os autores do Daily News, para o público e para o tribunal”, afirmou Crosby.
Segundo ele, a empresa sustentou durante todo esse período que pesquisar as respostas do ChatGPT em busca de reproduções de conteúdos jornalísticos seria inviável, caro e prejudicial à privacidade dos usuários, ao mesmo tempo em que escondia o fato de já ter realizado exatamente esse tipo de pesquisa.
“Se a OpenAI realmente acreditasse que copiar o jornalismo de nossos clientes era justo e legal, não teria escondido a verdade sobre ter feito isso”, declarou.
Os autores afirmam que, em vez de disponibilizar as amostras já anonimizadas, a OpenAI obrigou as organizações jornalísticas a trabalhar durante oito meses dentro de um ambiente controlado (“sandbox”), no qual só era possível consultar uma amostra fortemente censurada contendo 20 milhões de registros.
Esse conjunto de dados já era significativamente menor do que os cerca de 120 milhões de registros originalmente solicitados pelos autores.
Segundo a ação, a situação foi agravada porque a OpenAI utilizou inteligência artificial (IA) para realizar aproximadamente 19 bilhões de censuras nessa base de dados. De acordo com os jornais, o volume de ocultações foi tão grande que o próprio tribunal classificou a amostra como “inutilizável”.
Embora parte dessas censuras tenha sido posteriormente removida, os autores afirmam que ainda permanecem ocultos domínios, nomes e outros campos relevantes para a investigação. Enquanto isso, segundo a moção, a OpenAI mantinha sob sua posse uma amostra de 78 milhões de conversas que já estava anonimizada.
Jornais também acusam OpenAI de apagar registros
Os autores afirmam ainda que as reuniões destinadas à negociação das buscas de dados foram excessivamente prolongadas, atrasando a produção de provas.
Próximo ao encerramento da fase de descoberta, a OpenAI teria informado que a amostra de 78 milhões de registros já estava disponível para inspeção havia mais de um ano. Para os autores, essa alegação seria incompatível com a postura adotada pela empresa durante todo o processo, quando sustentava que o acesso a registros adicionais colocaria em risco a privacidade dos usuários.
Além disso, a OpenAI também é acusada de apagar aleatoriamente partes da amostra limitada de 20 milhões de registros e de excluir ou comprimir bilhões de conversas que deveriam ter sido preservadas por determinação judicial.
Segundo o The New York Times, Monaco declarou que a empresa simplesmente decidiu que cumprir a ampla ordem de preservação emitida pelo tribunal seria difícil e, por isso, não tomou providências para preservar todas as conversas.
“Não pode haver dúvida quanto à intencionalidade da conduta da OpenAI, nem qualquer desculpa para seu descumprimento. Segundo o Sr. Monaco, a OpenAI pensou em cumprir a Ordem de Preservação do Tribunal, mas depois decidiu não fazê-lo”, alegaram os autores.
Organizações pedem punições severas
As organizações jornalísticas afirmam que não solicitaram sanções contra a OpenAI de forma leviana, mas sustentam que a gravidade da suposta conduta exige punições capazes de desestimular práticas semelhantes por outras empresas de IA.
Entre os pedidos apresentados ao tribunal está a proibição de que a OpenAI utilize a amostra de 20 milhões de registros, cuja produção foi alvo de disputa durante o processo. Os autores também querem que o tribunal reconheça que os registros de saída continham reprodução substancial de conteúdos protegidos por direitos autorais e impeça a OpenAI de sustentar o contrário.
Outro pedido é que o júri seja informado de que a empresa apagou bilhões de registros, reforçando a tese de que teria atuado para ocultar evidências relacionadas ao suposto impacto de sua tecnologia sobre o mercado jornalístico.
Segundo os autores, “sanções menores não seriam eficazes”. Eles argumentam que “sanções sérias são especialmente apropriadas” porque a suposta má conduta da OpenAI teria sido “consciente e intencional”.
Caso o tribunal conclua que houve comportamento inadequado por parte da empresa, a tentativa de restringir o acesso das organizações jornalísticas aos registros poderá enfraquecer significativamente sua defesa na disputa sobre direitos autorais.
De acordo com os autores, a discussão sobre se o treinamento de modelos de IA com conteúdo protegido configura uso justo dependerá, em grande parte, da capacidade de demonstrar prejuízos ao mercado, e a posição da OpenAI poderá ser afetada caso a amostra de registros amplamente censurada seja desconsiderada pelo tribunal.
O que diz a OpenAI
O Olhar Digital também entrou em contato com a OpenAI e espera retorno.
A Meta anunciou, nesta quinta-feira (9), a liberação do acesso para desenvolvedores ao seu modelo de inteligência artificial (IA) Muse Spark, acompanhada do lançamento da versão aprimorada Muse Spark 1.1. Com a novidade, a empresa passa a competir diretamente com OpenAI e Anthropic ao cobrar pelo uso de seu modelo de IA por meio de uma API destinada a desenvolvedores.
Segundo a Meta, o Muse Spark 1.1 é seu modelo mais avançado para tarefas de programação e execução de agentes de IA em aplicações do mundo real. O lançamento faz parte da estratégia da companhia de desenvolver o que chama de “superinteligência pessoal”.
Modelo promete executar tarefas complexas com menos intervenção humana
De acordo com a empresa, o Muse Spark 1.1 é capaz de escrever e depurar código, utilizar softwares e ferramentas externas, compreender textos, imagens e vídeos e executar tarefas complexas compostas por múltiplas etapas, exigindo menos intervenção humana ao longo do processo;
O Muse Spark foi apresentado originalmente em abril como o primeiro modelo de raciocínio e processamento de texto desenvolvido pela equipe de superinteligência criada pela Meta no ano passado para reduzir a diferença em relação aos concorrentes na corrida pela liderança em IA;
Na ocasião do lançamento, a companhia disponibilizou a API apenas em uma prévia privada para parceiros selecionados;
A API funciona como uma ponte entre o modelo de IA e os sistemas desenvolvidos por terceiros, permitindo que programadores integrem suas capacidades a diferentes aplicativos e plataformas.
Desenvolvedores dos EUA já podem testar o modelo
Agora, desenvolvedores localizados nos Estados Unidos podem acessar o Muse Spark em prévia pública por meio da Meta Model API. A plataforma permite testar comandos, comparar respostas geradas pelo modelo e criar protótipos de integrações.
Quem se cadastrar para utilizar a API receberá US$ 20 (R$ 102,70) em créditos gratuitos para testar a tecnologia antes de migrar para o modelo de cobrança por consumo.
Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.”
Para Shay Boloor, estrategista-chefe de mercado da Futurum Equities, o novo modelo pode representar um avanço importante na estratégia comercial da Meta.
“Se o Muse Spark 1.1 for realmente competitivo com Claude e Codex em programação, então a Meta poderá finalmente ter um caminho muito mais claro para monetizar seus modelos de IA por meio de ferramentas pagas para desenvolvedores”, afirmou à Reuters.
Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.” – Imagem: gguy/Shutterstock
Preços ficam entre opções da Anthropic e OpenAI
A Meta definiu o preço de uso da API em US$ 1,25 (R$ 6,42) por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 (R$ 21,82) por milhão de tokens de saída.
Segundo a empresa, esses valores ficam acima dos cobrados pelo GPT-5 mini, modelo de entrada da OpenAI, e pelo Claude Haiku 4.5, opção de menor custo da Anthropic. Por outro lado, permanecem abaixo do preço do Claude Sonnet 4.6, modelo mais avançado da Anthropic.
Integração com Meta AI e aplicativos da empresa
Além da API para desenvolvedores, o Muse Spark 1.1 também passa a estar disponível no modo Thinking do aplicativo Meta AI e na versão web da plataforma.
A Meta informou ainda que o novo modelo deverá substituir os atuais modelos Llama utilizados para alimentar os chatbots presentes no WhatsApp, Instagram, Facebook e na linha de óculos inteligentes da empresa.
Lançamento sucede estreia do Muse Image
A chegada do Muse Spark 1.1 ocorre poucos dias após outro anúncio da Meta relacionado à sua estratégia de IA.
Na terça-feira (7), a empresa informou a expansão de seus recursos de IA generativa em seus aplicativos com o lançamento do Muse Image, o primeiro modelo de geração de imagens desenvolvido pelo Meta Superintelligence Labs. Segundo a companhia, o novo sistema amplia as ferramentas de criação de conteúdo disponíveis em seu ecossistema de aplicativos.
