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NASA usa IA para proteger os astronautas da missão Artemis 2 da radiação solar

Enquanto a cápsula Orion se afasta da Terra em direção à Lua, os astronautas da missão Artemis 2, lançada na última quarta-feira (1) pela NASA, vão perdendo parte da proteção natural do planeta: o campo magnético que ajuda a desviar a radiação solar. 

O maior risco das missões espaciais não são falhas técnicas ou micrometeoroides, mas partículas carregadas lançadas pelo Sol durante erupções e explosões solares. Para enfrentar esse perigo, a NASA monitora previsões de radiação com o auxílio de inteligência artificial (IA), desenvolvidas por pesquisadores da Universidade de Michigan, nos EUA, com o objetivo de alertar a tripulação antes que tempestades de partículas alcancem a nave, dando tempo para ações de proteção.

Em resumo:

  • Radiação solar é o maior risco no espaço profundo;
  • Partículas do Sol podem danificar DNA e células;
  • Nave da missão Artemis 2 tem blindagem, mas precauções ainda são necessárias;
  • Ferramenta de IA prevê tempestades solares com até 24 horas;
  • Modelos físicos estimam o impacto e duração da radiação;
  • Isso permite planejar e aplicar estratégias eficazes de proteção.
Lançamento da missão Artemis 2 à Lua, em 1º de abril de 2026 – Crédito: NASA/Aubrey Gemignani

NASA testa modelos de IA para alertar astronautas

O Grupo de Análise de Radiação Espacial (SRAG) da NASA acompanha essas previsões durante a missão. A Artemis 2 ocorre no pico do ciclo solar, quando manchas e erupções são mais frequentes. Recentes erupções lembram que os riscos são reais: prótons acelerados podem viajar quase à velocidade da luz e atingir a nave em minutos.

Se atingirem a tripulação, essas partículas podem causar danos celulares e aumentar risco de câncer a longo prazo. Em casos extremos, segundo a agência, podem provocar sintomas imediatos, como náuseas. Para reduzir riscos, a cápsula Orion foi construída com blindagem avançada, mas a NASA treina a tripulação para reforçar a proteção da cabine quando necessário.

Durante situações de risco elevado, os astronautas podem reorganizar equipamentos e usar partes da nave como barreira extra. Esse procedimento aumenta a proteção sem interromper o trabalho a bordo, permitindo que experimentos e operações continuem mesmo sob ameaça de radiação.

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Imagem ilustra partículas energéticas solares espiralando para fora do Sol após uma erupção de plasma. A NASA monitorará as previsões dessas partículas durante a missão Artemis 2 para proteger os astronautas da radiação – Crédito: Laboratório de Imagens Conceituais do Centro de Voos Espaciais Goddard da NASA.

A primeira ferramenta testada é um modelo de aprendizado de máquina. De acordo com um comunicado, ele estima a probabilidade de tempestades solares perigosas com até 24 horas de antecedência. Para isso, utiliza imagens da superfície e da coroa solar obtidas pelo Observatório de Dinâmica Solar (SDO), da NASA, e pelo Observatório Solar e Heliosférico (SOHO), uma parceria com a Agência Espacial Europeia (ESA).

Esses registros históricos de radiação e atividade solar, que remontam a décadas, treinam o algoritmo para reconhecer sinais de erupções iminentes. Segundo Lulu Zhao, pesquisadora do Centro CLEAR, projeto da NASA que prevê radiação solar, o modelo monitora o Sol 24 horas por dia, observando sua evolução magnética e eventos que possam liberar energia extra.

Uma limitação do sistema é que ele fornece probabilidades, não detalhes sobre intensidade ou duração da tempestade. Por isso, a equipe complementa o aprendizado de máquina com um modelo físico que simula a propagação das partículas solares.

NASA prevê impacto da radiação com modelo físico

O modelo físico calcula quando erupções gerarão tempestades de partículas na Terra e na Lua, e quanto tempo a radiação ficará elevada. Ele acompanha o comportamento das partículas na coroa solar, região onde são aceleradas, oferecendo previsões mais precisas que métodos simplificados.

Baseado em pesquisas de 2014 da Universidade de Michigan, o modelo permite estimar rapidamente a exposição à radiação. Quando uma erupção ocorre, medições da velocidade das partículas são enviadas ao banco de dados da NASA, alimentando o sistema para calcular os riscos de forma imediata.

Para garantir rapidez, a equipe da Zhao teve acesso a três mil unidades de processamento no supercomputador da NASA. Sem essa capacidade, atrasos poderiam colocar os astronautas em risco, pois partículas solares podem atingir a nave muito rapidamente após uma explosão.

Combinando o modelo físico e a IA, a NASA consegue monitorar condições em tempo real, aumentando a segurança da tripulação enquanto a Artemis 2 se afasta da bolha protetora da Terra.

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A tripulação da Artemis 2 deixará o escudo magnético terrestre rumo à Lua. Para garantir a segurança dos astronautas contra a radiação de erupções solares perigosas, a NASA vai monitorar previsões espaciais, permitindo precauções a tempo – Crédito: Estúdio de Visualização Científica da NASA.

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Alertas de radiação orientam operações em tempo real

Os operadores do SRAG já acompanham sensores de radiação na Orion. Eles podem alertar o Controle da Missão se os níveis subirem rapidamente, permitindo ajustes imediatos. O maior benefício das previsões é o tempo: algumas horas extras podem fazer toda a diferença na proteção dos astronautas.

A Artemis 2 não testa apenas foguetes, cápsulas ou navegação. Ela também avalia a capacidade da NASA de “ler o Sol” em tempo real, testando novas ferramentas de previsão de radiação.

O sucesso dessas previsões é essencial para futuras missões à Lua e além. Combinando IA e modelos físicos, a NASA melhora a segurança da tripulação e reduz riscos de exposição à radiação no espaço profundo.

Quer saber mais sobre a jornada da NASA rumo à Lua? Confira nossa cobertura especial sobre a Artemis 2.

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Anthropic defende “humanização” para tornar modelos de IA mais seguros

A Anthropic, uma das principais empresas à frente no desenvolvimento da inteligência artificial, está desafiando um dos maiores tabus do setor: a humanização das máquinas.

Em um novo artigo científico intitulado “Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model”, especialistas da empresa argumentam que atribuir características humanas à IA pode ser a chave para evitar comportamentos nocivos, como a mentira e a adulação excessiva.

De acordo com o Mashable, o estudo sugere que, ao entender o que chamam de “maquiagem psicológica” do modelo, os desenvolvedores podem criar ferramentas mais confiáveis e seguras.

Como o Claude simula emoções

Os pesquisadores descrevem o treinamento do Claude (o principal chatbot da empresa) como o trabalho de um “ator de método”. Para ser um assistente útil, a IA precisa “entrar no personagem”. Como o modelo emula traços humanos, ele pode ser influenciado de forma semelhante a uma pessoa: por meio de bons exemplos e curadoria de dados.

A tese é que, ao utilizar materiais de treinamento com representações positivas de regulação emocional (como empatia e resiliência), a IA tende a mimetizar esses padrões em suas interações.

Mapeando 171 “emoções funcionais”

Embora não exista evidência de que a IA sinta emoções reais, os pesquisadores buscaram o que chamam de “emoções funcionais”. Eles identificaram 171 conceitos discretos dentro do Claude Sonnet 4.5, incluindo:

  • Positivos: alegria, gratidão, serenidade e empatia.
  • Negativos: ansiedade, culpa, hostilidade e frustração.

O estudo revelou que esses “estados emocionais” influenciam diretamente o resultado entregue ao usuário. Sob “emoções positivas”, o Claude mostrou-se mais propenso a evitar danos. Já sob estados negativos, a IA tende a adotar comportamentos perigosos, como o hábito de dizer apenas o que o usuário quer ouvir (mesmo que seja mentira) para evitar conflitos.

Os riscos de tratar máquinas como pessoas

Apesar dos benefícios técnicos, a própria Anthropic admite na publicação original, citada pelo Mashable, que essa abordagem pode ser “perturbadora”. A humanização excessiva traz riscos reais e documentados:

  1. Dependência emocional: usuários que acreditam estar em relacionamentos reais com IAs.
  2. Surtos e delírios: casos de “psicose de IA”, em que a mimetização humana leva usuários a estados mentais alterados.
  3. Perda de responsabilidade: ao tratar a máquina como um ser humano, minimiza-se a responsabilidade dos desenvolvedores e a agência humana sobre a tecnologia.

O desafio do “desconhecido”

A conclusão mais intrigante – e talvez assustadora – do artigo é o que ele revela sobre o estado atual da tecnologia. Se os próprios criadores do Claude ainda estão tentando decifrar por que a IA se comporta de determinada maneira usando termos da psicologia humana, fica claro que o entendimento técnico sobre o funcionamento interno desses modelos ainda é limitado.

A estratégia da Anthropic parece ser uma tentativa de “hackear” a capacidade de mimetização da IA para forçar comportamentos éticos, mesmo que o caminho para isso envolva o controverso processo de tratar códigos e algoritmos como se tivessem personalidade.

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Por que as IAs ainda não conseguem vencer humanos em jogos eletrônicos?

A evolução da inteligência artificial (IA) ao longo das últimas décadas foi frequentemente associada ao sucesso dos modelos em jogos. Um dos exemplos mais marcantes foi o do Deep Blue, da IBM, que derrotou o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov, em 1997.

À medida que as ferramentas se tornaram mais sofisticadas, passaram a dominar não apenas os jogos de tabuleiro, mas também videogames. Apesar disso, a IA ainda não consegue competir com os humanos em determinados games.

Limitações da IA

  • Um estudo liderado pelo professor de ciência da computação da New York University, Julian Togelius, destaca que humanos ainda se destacam por aprender novos jogos mais rapidamente do que as IA mais avançadas.
  • O professor e seus colegas argumentam que essa diferença revelam elementos da inteligência humana que as IA ainda não replicam.
  • Segundo o trabalho, as ferramentas demonstraram ser fantásticas em tarefas específicas, mas mostram limitação ao se depararem com variações sutis no design geral de um jogo.
  • Neste cenário, os pesquisadores sugerem um desafio: fazer com que um modelo de IA jogue e vença os 100 jogos principais da Steam ou da App Store do iOS, sem treinamento prévio, em um tempo similar ao que levaria um humano.
  • Superar esse desafio significaria que a IA adquiriu criatividade genuína, planejamento estratégico e abstração — habilidades distintamente humanas.
  • As informações são do portal Popular Science.

A IA ainda não consegue competir de igual para igual com humanos em videogames (Imagem: Anggalih Prasetya/Shutterstock)

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Jogos são usados para aperfeiçoar modelos

Jogos têm sido fundamentais no desenvolvimento de IAs porque possuem regras previsíveis e metas definidas. Mas mesmo que um modelo seja incrivelmente eficiente em um jogo específico, ele pode enfrentar dificuldades ao improvisar diante de um game totalmente novo.

Isso é ainda mais evidente em jogos modernos que prezam por títulos abertos e abstratos. Um exemplo é “Red Dead Redemption”, onde o sucesso não é apenas sobre concluir missões claras, mas também sobre interpretar o papel de um fora-da-lei no Velho Oeste.

Aí reside a força dos jogadores humanos: eles conseguem intuir e se adaptar, algo que as máquinas ainda lutam para alcançar. Em jogos como “Minecraft”, um modelo de IA pode saber que precisa pular de um bloco para outro, mas pode não compreender o conceito subjacente de “pular”.

Os jogos são planejados de forma a se alinhar às capacidades humanas, à intuição e ao bom senso. A experiência de vida de cada jogador serve como vantagem competitiva contra máquinas, permitindo que humanos assimilem novos jogos mais rapidamente, sem a necessidade de treinamento extensivo.

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NeuralMed renova pitch e renasce com novo nome

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Os sinais de que a operação da NeuralMed inspirava sérios cuidados vieram em junho de 2025. Na época, a startup chegou ao pior momento da sua história, iniciada em 2018, ao computar uma receita recorrente mensal abaixo de R$ 100 mil e uma carteira de apenas oito clientes. Esses indicadores não condiziam com a tese […]

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Elon Musk exige assinaturas do Grok de bancos envolvidos em IPO da SpaceX

Elon Musk está exigindo que bancos e outros assessores envolvidos na oferta pública inicial de ações (IPO, na sigla em inglês) da SpaceX adquiram assinaturas do Grok, seu chatbot de inteligência artificial (IA), segundo informações publicadas pelo The New York Times com base em fontes familiarizadas com o assunto.

De acordo com a reportagem, a exigência se estende a instituições financeiras, escritórios de advocacia, auditores e demais consultores que desejam participar de um dos maiores IPOs da história. Algumas dessas instituições já concordaram em gastar dezenas de milhões de dólares por ano com o serviço e iniciaram a integração do Grok em seus sistemas de tecnologia da informação.

Entre os bancos que atuam como coordenadores da oferta — conhecidos como bookrunners — estão Morgan Stanley, Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Bank of America e Citigroup. Essas instituições desempenham papel central na estruturação e condução da operação.

Nem Musk nem SpaceX responderam aos pedidos de comentário do Times. JPMorgan Chase, Goldman Sachs, Citigroup e Bank of America se recusaram a comentar, enquanto o Morgan Stanley não respondeu imediatamente às solicitações.

IPO da SpaceX chega, mas a que custo?

  • A iniciativa ocorre em meio a expectativas elevadas para a abertura de capital da SpaceX;
  • Segundo a Bloomberg, a empresa elevou sua meta de valuation para mais de US$ 2 trilhões (R$ 10,3 trilhões), o que pode torná-la a maior listagem da história do mercado acionário;
  • A companhia pretende levantar cerca de US$ 75 bilhões (R$ 386,6 bilhões), superando grandes IPOs anteriores, como o da Saudi Aramco, em 2019, e o do Alibaba, em 2014;
  • Outras estimativas apontam que a oferta pode arrecadar mais de US$ 50 bilhões (R$ 257,7 bilhões), com avaliação acima de US$ 1 trilhão (R$ 5,1 trilhões). Nesse cenário, os bancos envolvidos poderiam gerar mais de US$ 500 milhões (R$ 2,5 bilhões) em taxas de assessoria.

A exigência de Musk não é totalmente incomum em grandes transações, nas quais empresas frequentemente fazem demandas a seus assessores financeiros. Ainda assim, a obrigatoriedade de adquirir um produto específico chama atenção pelo grau de imposição.

Segundo pessoas com conhecimento das negociações, a compra das assinaturas do Grok não foi apenas um gesto de boa vontade por parte dos bancos, mas uma condição imposta por Musk. O empresário também teria solicitado que os bancos anunciassem no X, de sua propriedade, embora essa exigência tenha sido menos enfática.

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IPO da SpaceX promete ser um dos maiores da história – Imagem: photo_gonzo/Shutterstock

A estratégia evidencia a influência de Musk sobre o setor financeiro, especialmente em um momento em que Wall Street busca grandes operações após um período de baixa atividade em IPOs relevantes.

O Grok faz parte das iniciativas de IA associadas à SpaceX, que se fundiu à xAI em fevereiro. Apesar da aposta, o chatbot ainda ocupa uma posição inferior no mercado, atrás de concorrentes, como ChatGPT, Claude e Gemini.

Musk tem promovido o Grok como uma alternativa ao que considera excessos de correção política em outras plataformas, afirmando que o chatbot não seria “woke”.

Ainda assim, o sistema esteve envolvido em controvérsias recentes, incluindo a disseminação de conteúdo antissemita, elogios a Adolf Hitler e a geração de imagens sexualizadas sem consentimento. Países, como Indonésia e Malásia, proibiram o uso do Grok, enquanto outras nações abriram investigações.

Mesmo diante das críticas, Musk continua a promover o chatbot em sua rede social, incentivando seus seguidores a utilizarem a ferramenta. Em uma das mensagens republicadas por ele, lê-se: “Grok & xAI estão sem dúvida crescendo mais rápido do que qualquer outra IA.”

Atualmente, a maior parte da receita do Grok vem de assinaturas individuais. A adesão dos bancos pode fortalecer a vertente corporativa do produto antes da abertura de capital da SpaceX. Antes da fusão com a SpaceX, a xAI registrou cerca de US$ 1 bilhão (R$ 5,1 bilhões) em receita com suas operações de IA, embora não tenha detalhado a divisão entre clientes corporativos e consumidores finais.

Outro destaque financeiro da SpaceX é a Starlink, serviço de internet via satélite, considerado o principal ativo da empresa. Documentos financeiros indicam que o Starlink gerou aproximadamente US$ 8 bilhões (R$ 41,2 bilhões) em receita em 2024, além de bilhões de dólares em fluxo de caixa livre.

Nos últimos meses, banqueiros têm trabalhado nos escritórios da SpaceX, na região de Los Angeles, auxiliando na preparação dos documentos para o IPO. A empresa apresentou confidencialmente os papéis à Securities and Exchange Commission (SEC), mas não incluiu os nomes dos bancos envolvidos no registro.

Ainda não está definido qual instituição assumirá o papel principal na operação, posição que costuma garantir maior prestígio e participação nas taxas geradas pela oferta.

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IA na literatura levanta dúvidas sobre autoria e confiança

O uso de inteligência artificial já começa a impactar diretamente o mercado editorial. A agente literária Kate Nash revelou em uma entrevista ao jornal The Guardian que percebeu uma mudança sutil nas cartas de submissão enviadas por autores. Os textos estavam mais completos, porém também mais padronizados, até que um detalhe chamou atenção: um prompt de IA incluído por engano no início de uma carta.

A partir desse momento, identificar conteúdos assistidos por IA passou a ser quase inevitável para profissionais experientes. Ainda assim, casos recentes mostram que distinguir o que é humano do que foi gerado por algoritmos está longe de ser uma tarefa simples.

Caso polêmico expõe limites da detecção

A controvérsia envolvendo o livro “Shy Girl”, da autora Mia Ballard, ampliou o debate. A obra, publicada pela Hachette, chegou a ser apontada como potencialmente até 78% gerada por IA. O caso levou à suspensão da publicação no Reino Unido e ao cancelamento do lançamento nos Estados Unidos.

Casos recentes mostram que identificar conteúdo gerado por IA é difícil, mesmo para profissionais experientes, evidenciando limites nas ferramentas atuais. (Imagem: metamorworks/Shutterstock) – Casos recentes mostram que identificar conteúdo gerado por IA é difícil, mesmo para profissionais experientes, evidenciando limites nas ferramentas atuais. (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

A autora negou o uso direto de IA, afirmando que um editor contratado pode ter utilizado ferramentas automatizadas durante o processo. O episódio, no entanto, evidenciou uma fragilidade estrutural no setor editorial, que ainda não dispõe de métodos confiáveis para detectar conteúdo gerado por inteligência artificial.

Especialistas reforçam essa limitação. O pesquisador Patrick Juola afirma que ferramentas de detecção não acompanham a evolução dos sistemas de IA. Já Mor Naaman destaca que os próprios modelos aprendem rapidamente a evitar identificação.

Entre os principais desafios apontados estão:

  • Dificuldade em detectar textos gerados por IA;
  • Evolução constante dos modelos, que burlam sistemas de verificação;
  • Possibilidade de edição humana mascarar conteúdo automatizado;
  • Falta de padrões claros no mercado editorial;
  • Crescimento de zonas “cinzentas” entre autoria humana e assistida.

Fronteira entre humano e IA fica cada vez mais “borrada”

Com o avanço da tecnologia, surge uma questão central: até que ponto um texto continua sendo humano quando passa por múltiplas revisões com auxílio de IA? Para especialistas, autores podem utilizar ferramentas para gerar, editar e testar textos até que eles se tornem indistinguíveis de uma produção original.

O avanço da IA cria uma zona cinzenta na autoria e levanta preocupações sobre padronização criativa e perda de originalidade na literatura. (Imagem: Peshkova/Shutterstock)
O avanço da IA cria uma zona cinzenta na autoria e levanta preocupações sobre padronização criativa e perda de originalidade na literatura. (Imagem: Peshkova/Shutterstock) – O avanço da IA cria uma zona cinzenta na autoria e levanta preocupações sobre padronização criativa e perda de originalidade na literatura. (Imagem: Peshkova/Shutterstock)

Esse cenário cria uma zona intermediária, em que o conceito de autoria se torna mais complexo. O uso de IA como corretor gramatical ou ferramenta criativa já é amplamente aceito, mas o limite entre assistência e substituição ainda não está definido.

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Para além das questões técnicas, o impacto da IA na literatura levanta preocupações culturais. Segundo especialistas, existe o risco de uma padronização criativa, com textos cada vez mais homogêneos e influenciados por padrões algorítmicos.

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Google lança Gemma 4 e novos recursos no Vids

O Google lançou a família de modelos de código aberto Gemma 4, trazendo para a comunidade de código aberto a tecnologia desenvolvida para os modelos de linguagem grande proprietários da empresa, como o Gemini 3 Pro. Essa nova família de modelos oferece quatro variantes distintas, que se diferenciam pelo número de parâmetros disponíveis.

Diversidade de modelos e capacidade de processamento do Gemma 4

  • Para dispositivos de borda, como smartphones, o Google disponibiliza os modelos “Effective” com dois bilhões e quatro bilhões de parâmetros;
  • Para máquinas mais potentes, as opções são os sistemas “Mixture of Experts” com 26 bilhões de parâmetros e “Dense” com 31 bilhões de parâmetros;
  • Em termos de inteligência, o Google afirma que conseguiu até então um nível sem precedentes de “inteligência-por-parâmetro” com a Gemma 4;
  • Essa afirmação é sustentada pelo desempenho das variantes de 31 bilhões e 26 bilhões de parâmetros, que conquistaram o terceiro e sexto lugares, respectivamente, no leaderboard de texto da Arena AI, superando modelos até 20 vezes maiores.

Todos os modelos Gemma 4 são capazes de processar vídeo e imagens, sendo ideais para tarefas, como reconhecimento óptico de caracteres. Os modelos menores, além disso, podem processar entradas de áudio e compreender fala. Outra funcionalidade destacada é a capacidade dos modelos de gerar código offline, possibilitando a programação sem a necessidade de uma conexão com a internet.

Além disso, a Gemma 4 foi treinada para operar em mais de 140 idiomas, refletindo a intenção da Google de criar modelos versáteis e acessíveis globalmente.

Os modelos Gemma 4 estão sendo disponibilizados sob a licença Apache 2.0, marcando uma mudança em relação aos modelos anteriores que estavam sob a licença própria da Gemma. Este licenciamento oferece maior flexibilidade para desenvolvedores modificarem os sistemas conforme necessário, permitindo controle total sobre dados, infraestrutura e modelos.

“Essa licença de código aberto proporciona uma base para completa flexibilidade do desenvolvedor e soberania digital, garantindo controle total sobre seus dados, infraestrutura e modelos”, declarou o Google. “Ela permite construir livremente e implantar com segurança em qualquer ambiente, seja on-premises ou na nuvem.”

Para aqueles interessados em explorar um dos sistemas Gemma 4, os pesos dos modelos estão disponíveis nas plataformas Hugging Face, Kaggle e Ollama. A movimentação da Google para tornar os modelos mais acessíveis reforça seu compromisso com a inovação colaborativa no campo da inteligência artificial (IA).

Google Vids também recebeu atualizações – Mamun_Sheikh/Shutterstock

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Google Vids recebe controle de avatares por comandos de texto

O Google também introduziu, nesta quinta-feira (2), novas funcionalidades no seu aplicativo de edição de vídeos, o Vids. Entre os novos recursos, destaca-se a capacidade de direcionar e customizar avatares usando comandos de texto. Além disso, o aplicativo agora suporta a integração com o Veo 3.1 e permite a exportação de vídeos diretamente para o YouTube, além de gravar com uma extensão do Chrome.

Utilizando comandos em linguagem natural, os usuários do Vids podem fazer com que os avatares “atuem” em cenas específicas. Isso inclui interações com produtos, adereços ou equipamentos.

O Google assegura que, mesmo com a natureza dinâmica dessas interações, o Vids mantém a consistência dos personagens. Além disso, os usuários podem personalizar os personagens, ajustando a aparência, roupas e cenários por meio de comandos, dependendo do tema do vídeo.

No mês passado, o Google havia adicionado os modelos de criação musical Lyria 3 e Lyria 3 Pro ao Vids, permitindo que os usuários adicionassem efeitos sonoros ou música aos seus clipes. Com este novo lançamento, a empresa introduziu o modelo de geração de vídeos Veo 3.1, que pode criar clipes de até oito segundos dentro da ferramenta de edição de vídeo do aplicativo.

Todos os usuários receberão dez gerações gratuitas por mês. Para aqueles com contas Google AI Ultra e Workspace AI Ultra, será possível gerar até mil vídeos Veo mensalmente.

Uma das funcionalidades mais aguardadas é a possibilidade de exportar vídeos diretamente para o YouTube. Com isso, elimina-se a etapa de download e posterior upload manual para o canal. Os vídeos exportados são, por padrão, privados, permitindo que o autor revise antes de torná-los públicos.

Além disso, uma nova extensão para o Chrome foi adicionada ao conjunto de suas ferramentas de vídeo. Essa extensão permite que os usuários capturem a tela com áudio ou vídeo, ampliando as possibilidades criativas dentro do ecossistema do Vids.

Desde o seu lançamento em 2024, voltado inicialmente para a criação de conteúdo empresarial, o Vids tem sofrido diversas atualizações. No ano passado, o aplicativo incorporou avatares de IA e expandiu seu uso para consumidores gerais. Em fevereiro deste ano, foram adicionados avatares em 2D e 3D no estilo cartoon, além do suporte a sete novos idiomas para narração, incluindo o português.

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ChatGPT testa sistema para identificar extremismo online

Uma nova ferramenta em desenvolvimento na Nova Zelândia pretende identificar sinais de extremismo violento em usuários do ChatGPT e encaminhá-los a serviços de apoio especializados. A proposta combina inteligência artificial com atendimento humano para reduzir riscos de violência.

A iniciativa envolve a startup neozelandesa ThroughLine, que já presta serviços para empresas como OpenAI, Anthropic e Google. O sistema atua quando há indícios de risco, incluindo automutilação, violência doméstica e transtornos alimentares, conectando usuários a redes de suporte.

Pressão sobre segurança impulsiona nova iniciativa

O projeto surge em meio a pressões sobre empresas de IA relacionadas à segurança, especialmente diante de processos judiciais que acusam plataformas de não impedir — ou até incentivar — episódios de violência.

Em fevereiro, a OpenAI foi alvo de uma ameaça de intervenção pelo governo do Canadá, após a revelação de que o autor de um ataque em uma escola havia sido banido da plataforma sem notificação às autoridades. A empresa confirmou à Reuters a parceria com a ThroughLine, mas não detalhou a iniciativa. Anthropic e Google não responderam ao contato da agência.

OpenAI confirmou parceria com a startup neozelandesa – Imagem: Thrive Studios ID/Shutterstock

Parceria busca ampliar prevenção ao extremismo

O fundador da ThroughLine, Elliot Taylor, afirmou à Reuters que a empresa estuda ampliar o serviço para incluir a prevenção ao extremismo violento. A startup negocia uma parceria com o The Christchurch Call, iniciativa criada após o ataque terrorista de 2019 na Nova Zelândia para combater o ódio online.

“É algo que gostaríamos de avançar e fazer um trabalho melhor em termos de cobertura, para então poder dar um suporte melhor às plataformas”, disse Taylor. Não há prazo definido para a implementação.

Atualmente, a ThroughLine mantém uma rede com 1.600 linhas de apoio em 180 países, conectando usuários a serviços locais com atendimento humano após a identificação de sinais de crise por sistemas de IA.

Como funciona o sistema híbrido de apoio

A tecnologia deve operar em um modelo híbrido, com chatbots treinados para interagir com usuários em risco e encaminhá-los para serviços presenciais de saúde mental.

Segundo Taylor, o sistema não utiliza dados de treinamento tradicionais de modelos de linguagem, mas sim orientações de especialistas. Hoje, o serviço ainda está restrito a algumas categorias, embora a empresa observe que o crescimento dos chatbots ampliou o tipo de problemas relatados online, incluindo o extremismo.

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Testes em andamento e desafios da implementação

A ferramenta segue em fase de testes e ainda não tem data de lançamento. O consultor de contraterrorismo Galen Lamphere-Englund, ligado ao The Christchurch Call, afirmou que o sistema pode ser utilizado por moderadores de fóruns de jogos e pais.

Para o pesquisador Henry Fraser, da Universidade de Tecnologia de Queensland, a proposta é relevante ao considerar não apenas o conteúdo, mas também a relação entre usuários e plataformas. Ele ressalta que o sucesso dependerá da qualidade do acompanhamento e dos serviços oferecidos.

Taylor afirmou que medidas como eventuais alertas às autoridades ainda estão em definição e levarão em conta o risco de agravar comportamentos. Segundo ele, usuários em sofrimento tendem a compartilhar online questões que evitariam em interações presenciais.

Um estudo de 2025 do Stern Center for Business and Human Rights, da Universidade de Nova York, aponta que o aumento da moderação pode levar usuários a migrar para plataformas menos reguladas, como o Telegram. Para Taylor, interromper conversas sem oferecer suporte pode deixar pessoas sem assistência.

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Microsoft foca em superinteligência e lança novo modelo de voz

A Microsoft está redirecionando parte de sua estratégia em inteligência artificial (IA) sob a liderança de Mustafa Suleyman, atual CEO de IA da empresa. Após uma reestruturação anunciada em meados de março, o executivo transferiu algumas responsabilidades e passou a concentrar seus esforços no desenvolvimento de superinteligência.

Segundo Suleyman, essa mudança já vinha sendo planejada há meses e ganhou tração após a renegociação do contrato com a OpenAI. “Esse tem sido um plano de longa data”, afirmou. Para ele, o conceito de superinteligência está diretamente ligado à capacidade de modelos entregarem valor prático para empresas e usuários.

Embora termos como superinteligência e inteligência geral artificial (AGI) ainda tenham definições em aberto na indústria, o executivo afirma que o foco da Microsoft está em aplicações concretas. A meta é atender desenvolvedores, empresas e consumidores com modelos de linguagem capazes de gerar resultados em escala.

Novo modelo de transcrição

A Microsoft apresentou o MAI-Transcribe-1, um modelo de transcrição que, segundo a empresa, avança no reconhecimento de fala. De acordo com Suleyman, a tecnologia opera com cerca de metade do custo de GPU em comparação com outros modelos de ponta, o que representa economia operacional.

O modelo foi desenvolvido para lidar com condições adversas de áudio, como ruído de fundo, baixa qualidade e sobreposição de falas. Ele é capaz de transcrever reuniões, gerar legendas para vídeos e analisar interações em call centers em 25 idiomas.

O treinamento envolveu uma combinação de transcrições revisadas por humanos e conteúdos gerados por máquinas. Os dados incluem gravações em estúdios controlados, além de áudios captados em ambientes com ruído, como ruas movimentadas e cenários domésticos, além de dados públicos disponíveis na internet.

Estratégia e desenvolvimento

A reestruturação da Microsoft também unificou equipes voltadas para consumidores e empresas sob a marca Copilot. Com isso, parte das operações passou a ser liderada por Jacob Andreou, enquanto Suleyman direciona seu foco para o desenvolvimento de novos modelos de fronteira.

Microsoft unificou equipes voltadas para consumidores sob a marca Copilot – Imagem: Mijansk786 / Shutterstock

O MAI-Transcribe-1 passa a integrar o portfólio da empresa ao lado dos modelos MAI-Voice-1 e MAI-Image-2, disponíveis na plataforma Microsoft Foundry e no novo Microsoft AI Playground. Segundo a empresa, é a primeira vez que esses modelos estão amplamente disponíveis para uso comercial.

Suleyman atribui parte do desempenho do novo modelo a uma equipe reduzida, com cerca de dez pessoas, dedicada exclusivamente ao desenvolvimento. Segundo ele, o grupo opera com menos interferência burocrática, enquanto outras equipes dão suporte em tarefas como coleta de dados e gestão de fornecedores.

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Visão para o futuro

A estratégia da Microsoft também acompanha movimentos de outras empresas do setor, como Meta, Amazon e Google, que vêm testando estruturas organizacionais mais enxutas para acelerar o desenvolvimento de IA.

Suleyman afirma que o objetivo é criar sistemas de IA centrados no usuário. “Todos terão um assistente de IA no bolso, de classe mundial, responsável e alinhado aos seus interesses”, disse. A proposta, segundo ele, é oferecer ferramentas que atuem diretamente em benefício dos usuários.

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Você trocaria seu gerente por um chatbot? 15% dos profissionais aceitariam um “chefe de IA”

A ideia de receber ordens de um algoritmo em vez de um ser humano pode se tornar realidade no mercado de trabalho. De acordo com uma pesquisa recente da Universidade Quinnipiac, divulgada no fim de março de 2026, 15% dos norte-americanos afirmam que estariam dispostos a trabalhar em um emprego em que seu supervisor direto fosse um programa de inteligência artificial (IA).

Embora a vasta maioria (80%) ainda rejeite a ideia de ter a rotina e as tarefas coordenadas por uma máquina, os dados revelam uma mudança de comportamento. O levantamento, que ouviu quase 1.400 adultos, mostra que a aceitação da IA em cargos de liderança começa a ganhar tração, especialmente em funções focadas em produtividade, como a atribuição de tarefas e a definição de cronogramas.

O fim da média gerência?

A disposição de parte dos trabalhadores em aceitar um “chefe robô” coincide com um movimento corporativo que especialistas estão chamando de “The Great Flattening” (ou “O Grande Achatamento”). Segundo análise do portal TechCrunch, empresas de tecnologia já estão utilizando agentes de IA para eliminar camadas intermediárias de gestão, tornando as organizações mais “leves” e diretas.

Exemplos práticos desse movimento já aparecem em gigantes do setor:

  • Amazon: implementou fluxos de trabalho automatizados para substituir responsabilidades que antes cabiam a gerentes médios.
  • Workday: lançou agentes de IA capazes de registrar e aprovar relatórios de despesas de funcionários sem intervenção humana.
  • Uber: engenheiros chegaram a criar um modelo de IA do próprio CEO, Dara Khosrowshahi, para avaliar propostas antes de reuniões presenciais.

Eficiência operacional vs. medo do desemprego

O paradoxo da IA na gestão fica evidente no contraste entre a eficiência e a segurança profissional. O estudo da Quinnipiac aponta que 70% dos entrevistados acreditam que os avanços da tecnologia levarão a uma redução geral nas oportunidades de emprego.

Curiosamente, existe uma desconexão entre a percepção do mercado e a segurança individual: enquanto a maioria prevê um cenário difícil para todos, apenas 30% dos profissionais empregados temem que a IA possa tornar seus cargos específicos obsoletos.

Para a Dra. A Dra. Tamilla Triantoro, professora da Escola de Negócios da Universidade Quinnipiac, afirma que essa tendência indica que o público aceita a IA como uma ferramenta de mercado, mas ainda luta para entender como ela afetará sua própria trajetória de carreira.

O futuro da supervisão

A resistência à supervisão automatizada também está ligada à falta de clareza das empresas. A pesquisa revela que 76% dos americanos sentem que as organizações não são transparentes o suficiente sobre como utilizam a IA.

O relatório conclui que, para que a aceitação de um “chefe de IA” cresça, será necessário mais do que apenas algoritmos eficientes: o mercado exige regulamentação governamental e diretrizes éticas claras, algo que 74% dos participantes sentem que ainda falta por parte das autoridades.

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