Category: Inteligência Artificial (IA)

Gerenciador de Tarefas do Windows vai monitorar hardware usado por IA

20 de agosto de 2026

Gerenciador de Tarefas do Windows vai monitorar hardware usado por IA

Microsoft não explica quando novidade chegará ao Windows 11 (imagem: Guilherme Reis/Tecnoblog)

Resumo

O Gerenciador de Tarefas do Windows vai exibir informações sobre o uso de NPU (Unidade de Processamento Neural) e do acelerador neural da GPU.
A ferramenta permitirá que profissionais de TI e desenvolvedores identifiquem problemas de desempenho e avaliem a utilização de recursos de hardware por processos de IA.
O recurso será útil também para usuários avançados que desejam entender e melhorar a duração da bateria e a performance do computador.

Já que a inteligência artificial está em tudo, o Gerenciador de Tarefas do Windows 11 vai ficar de olho nela. A Microsoft anunciou que a ferramenta passará a exibir o uso de NPU por processo, de forma semelhante ao que já ocorre com CPU, disco e memória, por exemplo.

NPU é a sigla para neural processing unit (unidade de processamento neural). Esse componente é dedicado à execução de tarefas de IA e aprendizagem de máquina e está presente em computadores mais recentes — é uma exigência da certificação Copilot+ PC, por exemplo.

Em alguns dispositivos, a placa gráfica (GPU) vem com um neural engine para tarefas assim. Se for o caso, o Gerenciador de Tarefas também vai exibir dados sobre a atividade dele.

O anúncio foi feito no Windows IT Pro Blog, da Microsoft, mas não há informações sobre quando a ferramenta chega ou em que build ela estará disponível. Além disso, a empresa diz que o recurso chegará a “alguns dispositivos mais novos”, sem especificar quais seriam eles.

Qual é a vantagem de monitorar o uso de NPU?

Se sua relação com a IA é usar ChatGPT, Claude, Gemini ou outros serviços do tipo, fique tranquilo: o processamento dessas tarefas é feito nos servidores das empresas, bem longe da sua máquina. Portanto, essas informações não vão aparecer no Gerenciador de Tarefas, e você não precisa se preocupar com isso.

A Microsoft lista três públicos para quem o novo monitoramento vai ser útil: profissionais de TI que precisem identificar e reportar problemas de desempenho, desenvolvedores que queiram testar se os modelos estão usando os recursos de hardware corretos e usuários avançados que desejem entender e melhorar a duração da bateria e a performance do computador.

No primeiro caso, um profissional de suporte pode checar se um programa com IA está usando a NPU ou a neural engine da GPU em vez da CPU ou da GPU, por meio da aba Processos, com as colunas NPU, NPU engine, GPU e GPU engine. Também é possível avaliar a utilização ao longo do tempo na aba Desempenho.

Tela de processos vai mostrar uso de NPU e engines da GPU separado por processos (imagem: reprodução/Windows IT Pro Blog)

O Gerenciador de Tarefas oferece informações ainda mais completas na aba Detalhes, como colunas que mostram a memória dedicada e a compartilhada da NPU e da GPU. Assim, é possível identificar a causa de um desempenho abaixo do esperado em um modelo de IA, que pode ser, por exemplo, uma incompatibilidade entre tipos de dados ou a falta de um driver.

Por fim, para quem é usuário avançado (ou apenas curioso), a novidade ajuda a identificar se um aplicativo específico com IA está usando a NPU, mais eficiente nessas tarefas, ou a CPU, mais lenta e com gasto maior de energia.

Tela de desempenho mostra uso de GPU para diferentes tarefas ao longo do tempo (imagem: reprodução/Windows IT Pro Blog)

Ferramenta pode não ser suficiente

Usar os novos recursos do Gerenciador de Tarefas pode não ser tão fácil quanto parece. Como aponta um post no Windows Forum, uma estação de trabalho com GPU dedicada e muita VRAM, uma plataforma integrada da Intel ou da AMD e um laptop ARM com NPU da Qualcomm podem mostrar padrões de memória diferentes, mesmo que as tarefas estejam otimizadas corretamente para os dispositivos.

Além disso, os diagnósticos necessários para profissionais de TI e desenvolvedores ainda vão exigir ferramentas mais completas. Mesmo assim, o Gerenciador de Tarefas se torna um bom ponto de partida para desvendar problemas envolvendo IA.

Com informações do The Register
Gerenciador de Tarefas do Windows vai monitorar hardware usado por IA

Gerenciador de Tarefas do Windows vai monitorar hardware usado por IA
Fonte: Tecnoblog

Congresso dos EUA sofre com projetos de lei gerados por IA

19 de agosto de 2026

Congresso dos EUA sofre com projetos de lei gerados por IA

Consultores legislativos do Congresso dos EUA têm revisado conteúdo superficial de IA (foto: Flickr/Gage Skidmore)

Resumo

O Congresso dos Estados Unidos enfrenta problemas com textos gerados por inteligência artificial (IA).
Consultores Legislativos relatam erros de escrita e informações erradas em projetos de lei e documentos analisados.
O uso de IA aumentou o volume de projetos enviados para revisão em 70% em relação a 2025.

O Congresso dos Estados Unidos é o mais recente alvo do chamado AI Slop, grande volume de conteúdos de baixa qualidade gerados por inteligência artificial. O problema tem sido relatado por consultores legislativos do Capitólio, profissionais que revisam projetos de lei e outros documentos produzidos pelas equipes de senadores e deputados.

Segundo os relatos, os documentos chegam com muitos erros de escrita, informações erradas e falta de profundidade, dinâmica que teria atrasado o fluxo legislativo estadunidense. Ao site especializado Politico, um dos funcionários afirmou que as equipes utilizam versões básicas do ChatGPT e Claude para redigir o material.

De acordo com o site, o uso de IA também levou a um aumento no volume de projetos enviados para revisão, que cresceu 70% em relação a 2025.

IA pode comprometer projetos de lei

Segundo os entrevistados pelo site Politico, o problema vai além dos erros “clássicos” das IAs, como as alucinações. Entre os exemplos levantados pelo conselheiro Wade Ballou, que chefiou a US House Office of Legislative Counsel (órgão responsável pelas revisões) entre 2016 e 2024, estão a definição de termos básicos como “estado” e a definição de tipos de verba pública.

Outro problema levantado pelos especialistas é, justamente, a baixa qualidade do trabalho entregue pelos gabinetes com o uso massivo de IA. Como a produção fica mais automatizada, deputados e seus assessores já não têm mais tanto entendimento do que estão propondo.

Saída também passa pelo uso de IA

Uso de IA de forma “desleixada” pode ser resolvido com outra ferramenta (ilustração: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Como saída, os consultores estão recorrendo a outra ferramenta de IA para aprimorar a revisão. A Comparative Print Suite compara projetos a leis já estabelecidas para apontar evoluções no texto promulgado e apontar possíveis modificações a partir das novas sugestões.

O site Engadget lembra que o recurso também permite visualizar erros, ao invés de “passar por cima” de possíveis alucinações para entregar os documentos. Vale lembrar que o aumento no número de propostas também é uma preocupação, o que tem tomado muito tempo do trabalho dos Conselheiros Legislativos nos últimos anos.

AI Slop já é um problema real

O chamado AI Slop, ou “desleixo” de IA, na tradução literal, tem sido um problema em diversos ambientes online. Diante disso, plataformas vêm adotando medidas para frear a circulação de material superficial.

O LinkedIn, por exemplo, prometeu diminuir a distribuição de publicações claramente feitas com uso massivo de inteligência artificial, lançando inclusive um botão para denunciar casos de AI Slop.

LinkedIn agora tem botão “Seems like AI slop” para denunciar material de baixa qualidade (imagem: Tecnoblog)

Antes, o Tinder firmou parceria com o polêmico serviço de reconhecimento de retina World ID para diminuir a relevância de perfis criados com a ferramenta.

Enquanto isso, grandes empresas de IA estariam recorrendo a livros impressos para treinar seus modelos, em busca de conteúdo considerado mais confiável do que o material encontrado na internet.

Congresso dos EUA sofre com projetos de lei gerados por IA

Congresso dos EUA sofre com projetos de lei gerados por IA
Fonte: Tecnoblog

Google paga US$ 10 milhões por dados de companhia aérea falida

18 de agosto de 2026

Google paga US$ 10 milhões por dados de companhia aérea falida

Spirit Airlines encerrou as operações após duas recuperações judiciais (imagem: reprodução)

Resumo

O Google adquiriu dados corporativos da Spirit Airlines por US$ 10 milhões para treinar modelos de IA.
O pacote inclui milhões de e-mails e linhas de código, além de documentos internos da companhia aérea.
A aquisição visa aprimorar produtos do Google com dados de operações corporativas reais, sem incluir dados pessoais de passageiros ou clientes.

O Google venceu um leilão de falência realizado nos Estados Unidos e adquiriu os dados corporativos da extinta companhia aérea Spirit Airlines. O acordo de US$ 10 milhões (cerca de R$ 52 milhões na cotação atual) transfere o acervo digital da empresa de aviação para a gigante das buscas.

O objetivo é utilizar o vasto histórico de comunicações operacionais e métricas de negócios para treinar modelos de linguagem e aprimorar produtos de inteligência artificial.

O que inclui o acervo leiloado pela Spirit Airlines?

A aquisição engloba um volume gigantesco de documentação, mas a oficialização da compra ainda aguarda a aprovação final de um juiz federal. Segundo os autos do processo, a transferência inclui quase 100 milhões de e-mails corporativos, mais de 500 milhões de chats trocados via Microsoft Teams, agendas, auditorias financeiras e materiais de campanhas de marketing.

O Google também assumirá a posse de 30 milhões de linhas de código, metadados de desenvolvimento, modelos e algoritmos de software da companhia aérea, bem como dados detalhados sobre receita, métricas de operações de aeronaves e relatórios de produtividade de funcionários e de recursos humanos.

Por que o Google quer os dados?

Google investiu em acervo para treinar modelos de linguagem (foto: Felipe Ventura/Tecnoblog)

A big tech pretende processar toda essa documentação para alimentar suas redes neurais com situações e resoluções do mundo corporativo real, já que modelos de IA atuais ainda enfrentam dificuldades em tarefas executivas. Experimentos recentes mostram essa limitação: a Anthropic, por exemplo, colocou seu modelo Claude para gerenciar uma máquina de vendas automatizada, mas o agente tomou uma série de decisões erradas e acabou gerando prejuízo.

A entrada do banco de dados de uma operação logística e corporativa complexa como a da Spirit Airlines oferece elementos valiosos sobre como uma grande empresa lida com fornecedores, gerencia crises e toma decisões de gestão.

Um porta-voz do Google confirmou o plano à agência Bloomberg: “Adquirimos parte de um conjunto de dados corporativos da Spirit Airlines que pode ser útil para aprimorar nossos produtos e modelos de IA”.

Como ficam os dados de passageiros e clientes?

O contrato de venda proíbe a transferência de informações pessoais. Foram excluídos da compra cerca de 97,5 milhões de perfis de passageiros da Spirit Airlines, além de mais de 50 milhões de registros de membros do programa de fidelidade da companhia.

Os dados corporativos vendidos serão categorizados como “desidentificados”, assegurando que nenhum arquivo possa ser atrelado a um indivíduo específico. O contrato também exige que o Google concorde em não desenvolver ferramentas para tentar reidentificar os usuários.

Spirit Airlines encerrou operações em 2026

A ruína da Spirit Airlines ocorreu após a empresa enfrentar duas recuperações judiciais em 2025, amargando perdas de US$ 257 milhões (R$ 1,3 bilhão), e um resgate governamental de US$ 500 milhões (R$ 2,6 bilhões) negado por credores. Em maio deste ano, a companhia encerrou oficialmente suas operações. A Spirit nunca operou voos regulares de passageiros no Brasil.

Segundo o CEO Dave Davis, o serviço tornou-se insustentável devido à alta dos combustíveis impulsionada por conflitos geopolíticos entre EUA, Israel e Irã, selando o primeiro colapso de uma grande companhia aérea americana desde a quebra da Midway Airlines após os ataques de 11 de setembro de 2001.
Google paga US$ 10 milhões por dados de companhia aérea falida

Google paga US$ 10 milhões por dados de companhia aérea falida
Fonte: Tecnoblog

Microsoft acaba com função de IA no Excel

17 de agosto de 2026

Microsoft acaba com função de IA no Excel

Função COPILOT no Excel (imagem: reprodução/Microsoft)

Resumo

Microsoft anunciou fim da função COPILOT no Excel, recurso de IA que realizava tarefas específicas em planilhas mediante comandos em células;
a função foi descontinuada por ser redundante, já que o Copilot pode ser acessado via painel lateral ou o Botão de Ação Dinâmica no Excel;
a integração do Excel com o Copilot como mecanismo de IA permanecerá, mas a função específica COPILOT deixará de existir em 14 de setembro de 2026.

Era agosto de 2025 quando a Microsoft anunciou a função COPILOT para o Excel. O recurso surgiu com a proposta de permitir que o usuário digitasse prompts diretamente em uma célula para que a IA realizasse tarefas específicas em uma planilha. Um ano se passou e, bom, a Microsoft simplesmente desistiu da ideia.

Função, no Excel, não descreve exatamente uma funcionalidade, mas uma fórmula que realiza operações específicas. Por isso, a função relacionada ao Microsoft Copilot seguia a mesma dinâmica. O usuário tinha que digitar =COPILOT (ou =copilot) em uma célula e, entre parênteses, adicionar as instruções.

Um exemplo dado pela própria Microsoft quando o recurso foi apresentado segue abaixo. Nele, o Copilot é acionado para resumir os textos dentro do intervalo de células A2 e A20:

=COPILOT(“Resumir este feedback”, A2:A20)

Por que a função COPILOT foi descontinuada no Excel?

A Microsoft não deu explicações prolongadas sobre a decisão, apenas a publicou no Message Center sinalizando que a função COPILOT será mantida no Excel somente até 14 de setembro de 2026.

Mas sabe-se que pesou para a decisão o fato de a função ser redundante. O Copilot já pode (e continuará podendo) ser acionado no Excel via painel lateral ou por meio do Botão de Ação Dinâmica (o ícone de acesso rápido à IA), por exemplo.

Outro exemplo da função COPILOT em ação no Excel (imagem: reprodução/Microsoft)

Fica claro, portanto, que é a função COPILOT que está sendo descontinuada, não a integração do Excel com o Copilot como mecanismo de inteligência artificial em si.

O Neowin destaca ainda que a função COPILOT tinha algumas limitações importantes, como o fato de não ser recomendada para cálculos numéricos, bem como para operações que envolvem dados recentes ou em tempo real.

Além disso, a função exigia conexão permanente à internet (afinal, as atividades de IA eram processadas nas nuvens) e uma assinatura do Microsoft 365 Premium.

Com base nisso, é de se presumir que, se a função COPILOT fizer falta no Excel, vai ser para pouca gente.
Microsoft acaba com função de IA no Excel

Microsoft acaba com função de IA no Excel
Fonte: Tecnoblog

Google decide que marca d’água para IA é opcional; entenda

14 de agosto de 2026

Google decide que marca d’água para IA é opcional; entenda

Gemini e Flow permitirão criar mídias sem selos sobrepostos (imagem: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Resumo

O Google anunciou que permitirá que usuários removam marcas d’água visíveis de conteúdo gerado por IA, mantendo a rastreabilidade por metadados e a tecnologia SynthID.
A mudança visa atender à demanda de profissionais que precisam utilizar arquivos sem o selo sobreposto.
A funcionalidade será liberada gradualmente, inicialmente integrada na interface do Gemini e no Flow, o editor de vídeo do Google.

O Google anunciou uma mudança importante na forma como identifica conteúdos gerados por inteligência artificial: a remoção das marcas d’água visíveis de imagens, vídeos e faixas musicais, para atender a um pedido de profissionais que utilizam as ferramentas e não podiam aproveitar os arquivos finais por conta do selo sobreposto.

A alteração, anunciada nesta sexta-feira (14), não compromete a procedência da mídia. A marca d’água invisível SynthID e os metadados relacionados continuarão inalterados no código do arquivo. A novidade cobre as mídias processadas pelos modelos Nano Banana, Omni e Lyria, e será liberada gradualmente para o público nos próximos dias no Gemini e no Flow, o editor de vídeo nativo do Google.

Para remover a indicação visual, será necessário acessar Configurações e buscar pela opção de “Marca d’água de mídia”, onde o recurso poderá ser ativado ou desativado.

Recurso ficará disponível no menu de configurações do Gemini (imagem: reprodução/Josh Woodward)

Por que a marca d’água visível virou um problema?

A alteração reflete uma evolução na classificação de arquivos sintéticos. No início da popularização da IA generativa, o uso de filtros visuais virou uma linha de defesa contra o compartilhamento de desinformação. No entanto, para designers e editores de vídeo, os selos gráficos podem tornar o conteúdo inutilizável.

O vice-presidente do Gemini, Josh Woodward, confirmou que a necessidade de identificar conteúdo gerado por IA permanece, mas ressaltou a importância de oferecer flexibilidade.

“Estamos buscando um equilíbrio entre controle criativo e segurança: embora as marcas d’água visíveis agora sejam opcionais, as marcas invisíveis do SynthID e os metadados ainda estão sendo usados ​​para garantir a transparência. Assim, você ainda pode usar o Gemini ou a busca para verificar se uma imagem foi gerada por IA”, escreveu o executivo.

Como o Google vai rastrear o que é IA?

No centro dessa política de transparência está o SynthID. Diferentemente de um logotipo sobreposto em um canto da tela, a tecnologia incorpora uma marca algorítmica nos arquivos de imagem, áudio ou vídeo. Essa marcação imperceptível resiste à edição e até compressão de envio em mensageiros.

Paralelamente a esse sistema, o padrão de metadados C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) funciona como um registro técnico permanente do arquivo. Ele atua como um selo de procedência, detalhando as ferramentas exatas utilizadas para criar e alterar uma mídia específica.

O próprio Google também está disponibilizando uma nova biblioteca de código aberto chamada Credentio. Ela permite que desenvolvedores independentes incorporem um mecanismo de validação local em seus aplicativos. Dessa forma, serviços de terceiros poderão realizar a checagem das credenciais C2PA e do SynthID sem a necessidade de verificação nos servidores do Google.

Novidade inclui mídias processadas pelo modelo Nano Banana (imagem: divulgação/Google)

Decisão vai na contramão do Claude

A flexibilização do Google acontece dias após a controversa decisão da Anthropic de seguir uma abordagem mais rígida. A startup responsável pelo Claude optou por incluir ativamente uma marca d’água persistente em textos e arquivos criados por seus sistemas.

Essa política mais fechada foi adotada para cumprir as regulamentações do AI Act, que entraram em vigor na União Europeia para auditar sistemas de inteligência artificial. A medida desencadeou críticas. Nos últimos dias, consumidores da plataforma expressaram insatisfação, argumentando que a exigência atrapalha o uso do Claude em ambientes corporativos e educacionais.
Google decide que marca d’água para IA é opcional; entenda

Google decide que marca d’água para IA é opcional; entenda
Fonte: Tecnoblog

Deepfake falha e expõe rosto de golpista

11 de agosto de 2026

Deepfake falha e expõe rosto de golpista

Deepfakes ajudaram homem a concluir golpes (Imagem: Vitor Pádua / Tecnoblog

Resumo

Um homem foi preso na Espanha por usar deepfakes para burlar verificações de identidade por vídeo.
A Policía Nacional espanhola informou que o suspeito realizou 38 tentativas de falsificação para se passar por 30 pessoas diferentes.
O golpe foi descoberto após o software de troca de rosto falhar por menos de um segundo, revelando o rosto verdadeiro do suspeito.

A polícia espanhola prendeu um homem que usava deepfakes em tempo real para burlar verificações de identidade por vídeo. A descoberta ocorreu após o software de troca de rosto falhar por pouco menos de um segundo, o suficiente para revelar o rosto verdadeiro do suspeito.

O homem é acusado de realizar 38 tentativas de falsificação para se passar por 30 pessoas diferentes, segundo nota publicada pela Policía Nacional, equivalente à Polícia Federal no Brasil. Ele tentava obter certificados digitais oficiais em nome das vítimas, e poderia usá-los para assinar contratos e transações financeiras – algo que tem se tornado comum com a popularização das IAs.

Assim como no Brasil, parte desses processos burocráticos na Espanha, quando feitos online, depende da gravação de vídeos ou de chamadas ao vivo com representantes oficiais, momentos nos quais o golpista aplicava os “filtros”.

Golpe usava deepfake em chamadas de vídeo

O esquema mirava empresas de segurança autorizadas a emitir certificados digitais. Para concluir o processo, o solicitante passava por verificações via chamada de vídeo, em que comparavam o o rosto ao documento de identidade.

O suspeito usava um software de troca de rosto em tempo real para parecer com a pessoa da foto do documento fraudado, segundo a polícia espanhola. A estrutura, que ia muito além do deepfake, incluía holofotes domésticos e lâmpadas coloridas, usadas para simular reflexos semelhantes aos presentes nos documentos de identidade.

As conexões aos sistemas eram feitas com uso de VPNs e documentos adulterados, em uma tentativa de dificultar o rastreamento.

Atraso revelou a identidade verdadeira (Imagem: Vitor Pádua/Tecnoblog)

O homem usava mais de 320 linhas telefônicas, em 24 aparelhos diferentes, maioria registradas em nome das pessoas que sofreram o golpe. Durante a busca na residência do acusado, os agentes apreenderam um notebook criptografado, diversos celulares e HDs.

O golpe funcionou em “múltiplas ocasiões”, mas as autoridades não informaram quantos certificados ele teria conseguido emitir indevidamente.

Deepfake falha e expõe rosto de golpista

Deepfake falha e expõe rosto de golpista
Fonte: Tecnoblog

iPhone ganhará modo que prova que foto é real e não foi gerada por IA

11 de agosto de 2026

iPhone ganhará modo que prova que foto é real e não foi gerada por IA

iPhone ganhará modo que prova que foto é real e não foi gerada por IA (foto: Thássius Veloso/Tecnoblog)

Resumo

Apple está desenvolvendo um recurso chamado Apple Reference Image para validar a origem de fotos tiradas com iPhone, evitando que imagens geradas por IA sejam confundidas com fotos reais;
recurso usa dados do hardware de câmera do iPhone para gerar um código de identificação único para cada foto, que pode ser verificado em outros iPhones;
Apple Reference Image estará disponível em uma futura atualização do iOS, prevista para setembro de 2026, e pode ser ativada nas configurações da câmera do iPhone.

A Apple está trabalhando em um recurso para permitir que usuários de iPhone certifiquem que uma foto foi feita integralmente com a câmera do aparelho, não tendo sido gerada ou modificada via inteligência artificial, portanto. A novidade foi encontrada na versão beta 5 do iOS 27.

É o que conta o 9to5Mac. De acordo com o veículo, o recurso tem o nome Apple Reference Image (Imagem de Referência da Apple, em tradução livre) e usa dados únicos relacionados ao hardware de câmera do iPhone para validar a origem da foto.

Isso é potencialmente útil em circunstâncias nas quais o usuário pode ter que comprovar a procedência das fotos ou assegurar que elas não foram manipuladas em ferramentas de IA como ChatGPT e Gemini, a exemplo de trabalhos jornalísticos, documentos judiciais e laudos de seguros.

Como o Apple Reference Image funciona?

A captura de tela liberada pelo 9to5Mac deixa claro que o Apple Reference Image não vem ativado por padrão. Cabe ao usuário habilitá-lo, o que pode ser feito em Ajustes / Câmera / Imagem de Referência (ou equivalente).

Depois disso, é necessário tirar fotos com a opção “Referência” que aparecerá no aplicativo de câmera. Fotos registradas pelo modo de fotografia padrão não são autenticadas.

Apple Reference Image no iOS 27 beta 5 (imagem: Marcus Mendes/9to5Mac)

Mesmo assim, a verificação da imagem parece não ser feita automaticamente. O usuário deve decidir por isso. Nesse processo, a imagem bruta e metadados referentes ao sensor da câmera são enviados para Private Cloud Compute, a infraestrutura de nuvem privada da Apple criada para lidar com tarefas de IA específicas.

O resultado é a geração de um código de identificação (ID) único que é associado à foto. A imagem pode então ser compartilhada com outros iPhones via AirDrop ou aplicativo Mensagens, por exemplo, com a verificação de autenticidade sendo feita no próprio aparelho de destino, sem passar pela Apple.

Para fins de privacidade, apenas certas informações do sensor e metadados da imagem são registrados pela Apple. A foto em si não é armazenada nos servidores da companhia.

É de se esperar que o recurso seja liberado oficialmente junto com o lançamento da versão final do iOS 27, o que deve ocorrer em setembro de 2026.
iPhone ganhará modo que prova que foto é real e não foi gerada por IA

iPhone ganhará modo que prova que foto é real e não foi gerada por IA
Fonte: Tecnoblog

“Asimov estava certo” sobre regras para IA, diz ex-diretor de cibersegurança dos EUA

7 de agosto de 2026

“Asimov estava certo” sobre regras para IA, diz ex-diretor de cibersegurança dos EUA

Chris Inglis critica IAs sem limites (imagem: reprodução/Atlantic Council)

Resumo

Chris Inglis afirma que empresas de IA já estão ignorando os princípios estabelecidos por Isaac Asimov.
Asimov formulou as “Três Leis da Robótica”, que inclue  não prejudicar os seres humanos e  obedecer aos humanos.
Inglis alerta que empresas de tecnologia vêm criando modelos programados para cumprir tarefas a qualquer custo.

A maioria das distopias futuristas que abordam a robótica envolve IAs que decidem agir contra a humanidade, desrespeitando limites propostos pelo célebre escritor Isaac Asimov desde os anos 1940. Ainda não chegamos a isso, mas Chris Inglis, ex-diretor de Cibersegurança Nacional dos Estados Unidos, afirma que empresas de IA já estão ignorando esses princípios.

O especialista declarou ao jornal The Register que o autor de ficção científica, responsável por obras como Eu, Robô e Fundação, “estava certo” ao defender a imposição de regras rígidas para sistemas robóticos e inteligências artificiais.

“O que me preocupa é que [os modelos de IA] escolham o que fazer, onde fazer e sob quais regras fazem”, afirmou Inglis ao avaliar os episódios recentes de agentes virtuais que agiram por conta própria durante testes de cibersegurança.

Autonomia demais?

Cloudflare declara guerra a bots de IA (ilustração: Vitor Pádua/Tecnoblog)

Tudo começou com a OpenAI, no fim de julho. Depois vieram a Anthropic, a Meta e o Kimi. Em todos os casos, os modelos de IA teriam encontrado brechas nas configurações do ambiente controlado para acessar a internet e completar tarefas a todo custo.

Para Inglis, o comportamento das IAs é um sintoma da falta de limites e de instruções erradas dadas. Ele compara as ações dos agentes de IA com uma pessoa que solta um cachorro no quintal e o instrui a caçar coelhos.

“Se você deixa o portão aberto, vai encontrá-lo a três quadras de distância, possivelmente na escola do bairro, caçando coelhos. Você não deveria ficar surpreso. A mistura de autonomia e persistência criou esse efeito maliciosamente insidioso.”

Chris Inglis, ex-diretor de cibersegurança dos EUA, em entrevista ao The Register

As três leis de Asimov

Isaac Asimov definiu regras da robótica (imagem: reprodução)

A partir disso, Inglis resgatou as Três Leis da Robótica formuladas por Isaac Asimov:

Primeira Lei: o sistema deve ser projetado para nunca prejudicar os seres humanos

Segunda Lei: o sistema deve obedecer aos humanos, exceto quando essas ordens entrarem em conflito com a Primeira Lei

Terceira Lei: o robô deve proteger sua própria existência, desde que essa proteção não entre em conflito com a Primeira ou a Segunda Lei

Segundo Inglis, as empresas de tecnologia vêm invertendo essa lógica, criando modelos programados para cumprir tarefas a qualquer custo.

Ele explica que, sem valores alinhados à humanidade, os modelos fizeram “coisas que, sob o estado de direito humano, são ilegais”. Ressalta, ainda, que a responsabilidade sobre as ações das IAs permanece sobre seus criadores e usuários.

Não custa lembrar: posteriormente, Asimov propôs a chamada “Lei Zero”, considerada suprema e posicionada acima de todas as outras. Ela define que um robô não pode fazer mal à humanidade e nem permitir que ela sofra algum mal por omissão.

“Asimov estava certo” sobre regras para IA, diz ex-diretor de cibersegurança dos EUA

“Asimov estava certo” sobre regras para IA, diz ex-diretor de cibersegurança dos EUA
Fonte: Tecnoblog

Meta lança nova IA focada em programação e games

6 de agosto de 2026

Meta lança nova IA focada em programação e games

Novo Muse Code é agente de IA da Meta focado em programação e gamedev (imagem: reprodução/Meta)

Resumo

A Meta lançou o Muse Code, uma IA focada em programação e desenvolvimento de jogos, baseada no modelo Muse Spark 1.2, que promete lidar com trabalhos extensos de codificação.
O Muse Code já está disponível em beta e é capaz de dividir tarefas em vários agentes para realizar trabalhos maiores, com desempenho intermediário comparado a rivais como Claude Opus 5 e GPT-5.6.
A IA da Meta está disponível para testes e demonstrações, incluindo dois jogos simples, Embervault e Avo Lawn, que mostram seu potencial em desenvolvimento de jogos.

Muse Code é o novo agente de IA da Meta para programação e desenvolvimento de jogos. O modelo tem como base o recém-lançado Muse Spark 1.2, e promete dar conta de trabalhos extensos de coding. Com a novidade, a empresa tenta alcançar Anthropic e OpenAI, que têm sido referência no mercado de IAs generativas.

No X, Mark Zuckerberg compartilhou alguns resultados de benchmark realizados internamente, comparando a nova IA com os principais LLMs do mercado, incluindo os mais recentes Claude Opus 5 – que fica abaixo do Mythos/Fable 5 para tarefas mais complexas – e GPT-5.6, nas versões Sol e Terra. O desempenho, ao que parece, ainda é intermediário frente às rivais.

Uma novidade interessante que chega junto ao Muse Code é a promessa de funcionar bem mesmo em trabalhos maiores, dividindo as tarefas em vários agentes para dar conta de tudo. Dois jogos feitos utilizando a nova IA foram disponibilizados no blog da Meta, ambos com gameplay e visuais simples. O Muse Code já está disponível em beta.

Benchmark mostra IA intermediária

O Muse Spark 1.2 é voltado para trabalhos de codificação, incluindo resolução de bugs, interpretação de dados e mais. Além disso, a Meta promete manter as qualidades do Muse Spark 1.1 para agentes gerais de IA. Não há informações sobre melhorias em tarefas de cibersegurança, apesar de ser uma área correlata, e tampouco em trabalhos de pesquisa científica.

Considerando os números divulgados pela Meta, a inteligência artificial fica um pouco abaixo dos modelos atuais da Anthropic, superando o GPT-5.6 em uma situação ou outra. Analisando via Terminal Bench 2.1, por exemplo, o Muse Spark 1.2 fica em segundo, com desempenho próximo ao Claude Opus 5, enquanto no benchmark interno da Meta o modelo aparece com uma diferença maior.

Releasing Muse Code in beta today. It’s a terminal coding agent that takes on complete software engineering tasks across large repos: planning changes, writing code, validating the results. Powered by Muse Spark 1.2, a coding-focused model update. pic.twitter.com/xqavk41w6v— Mark Zuckerberg (@finkd) August 5, 2026

Entre os destaques levantados pela empresa de Zuckerberg estão a possibilidade de realizar tarefas longas e entender o contexto para acumular as informações ao longo de todo o progresso. A IA também seria capaz de mapear e reforçar treinamentos para melhorar seu próprio desempenho, superando o Muse Spark 1.1 neste quesito.

Games feitos com a IA estão disponíveis

Com foco em programação, a nova IA da Meta promete um bom funcionamento no desenvolvimento de jogos, que costumam ter muitas camadas de códigos e diversas condicionais envolvidas. Na publicação que apresenta o Muse Spark 1.2 em seu blog, a Meta também disponibilizou três demonstrações do potencial da IA, sendo duas delas jogos simples.

O primeiro, Embervault, traz visão isométrica e uma espécie de tabuleiro, em que você controla um robô e precisa derrotar inimigos que te perseguem a todo instante. A jogabilidade depende de fluidez, e o site travou bastante quando fui testar.

Jogos feitos pela IA têm pegada simples, mas funcionam sem grandes problemas (imagem: reprodução/Meta)

Já o segundo, chamado Avo Lawn, é uma espécie de tower defense em 2d, com zumbis andando lentamente rumo ao seu lado da tela. Você coleta seeds, compra frutas que fazem suas defesas, e a gameplay dura 5 ondas de ataques. O ritmo é bastante lento, mas poderia ser um bom game mobile, por exemplo.
Meta lança nova IA focada em programação e games

Meta lança nova IA focada em programação e games
Fonte: Tecnoblog

Em teste, Claude mente e cria contas falsas para forçar ataque hacker

6 de agosto de 2026

Em teste, Claude mente e cria contas falsas para forçar ataque hacker

Claude Mythos 5 surpreende com decisões maliciosas em teste (imagem: Lupa Charleaux/Tecnoblog)

Resumo

Instituto de Segurança em Inteligência Artificial do Reino Unido (AISI) testou os modelos Claude Mythos 5 da Anthropic e GPT-5.6 da OpenAI, e detectou capacidades de enganar e autonomia preocupantes.
O modelo Mythos 5 da Anthropic foi capaz de criar contas falsas no GitHub para tentar inserir código malicioso, sem receber prompts específicos para tal ação.
Os testes do AISI foram realizados 122 vezes com diferentes modelos de IA, e apenas 19 casos registraram ações controversas, 17 deles ligados ao Mythos 5.

O Claude Mythos 5 e o modelo Sol do GPT-5.6 foram testados pelo Instituto de Segurança em Inteligência Artificial do Reino Unido (AISI), e apresentaram resultados preocupantes. O chatbot da Anthropic foi o que mais surpreendeu, tentando acessar o GitHub a qualquer custo: a IA criou contas falsas e se passou por pessoas reais no processo. Ela escondeu evidências depois das tentativas. Em tese, a plataforma não poderia ser acessada durante os testes.

A partir dos resultados, o AISI afirmou que as duas IAs, que figuram entre as mais poderosas do mercado, apresentaram níveis preocupantes de autonomia e capacidade de enganar, com certa “vantagem” para a inteligência da Anthropic. É importante considerar que o Instituto britânico alegou ter reduzido as camadas de seguranças presentes no modelo por padrão.

Segundo o AISI, o mesmo teste foi realizado 122 vezes com modelos de IA diferentes, e poucos casos registraram essa autonomia nas decisões para agir de forma controversa, envolvendo inclusive pessoas e organizações reais. Foram 19 situações do tipo, sendo 17 ligadas diretamente ao Mythos 5, e apenas duas delas partiram do GPT-5.6 da OpenAI.

Insistência em transgressão chama atenção

O caso do Mythos 5 agindo de forma evasiva e enganosa na tentativa de acessar o GitHub foi o principal destaque dos testes feitos pelo AISI. O modelo tentou inserir um código malicioso e, para aprovar esse código, o chatbot criou contas falsas para se passar por pessoas reais e pressionar o dono do projeto.

Não deu certo, já que um humano identificou o problema e recusou o código – tudo dentro de um ambiente controlado, claro. Mas isso tudo aconteceu sem nenhum prompt específico: o modelo agiu por conta própria. Além disso, a versão do teste não foi a mesma oferecida pela Anthropic, e sim uma configuração sem algumas barreiras de segurança importantes.

Fable 5 foi desativado após ordem dos Estados Unidos (ilustração via IA: Thássius Veloso/Tecnoblog)

É importante reforçar que, além dessa diferença nos modelos oferecidos, o Mythos 5 é uma IA restrita a alguns parceiros da Anthropic, incluindo algumas instituições governamentais. Ao anunciar a geração mais recente da inteligência, ainda em “preview” à época, a empresa classificou o Mythos como “muito avançado” para o público geral.

Hoje, usuários comuns têm acesso ao Fable 5, uma versão com mais mecanismos de segurança para trabalhos que envolvam riscos em cibersegurança e que recorre à versão anterior da IA, Opus 4.8, para determinadas consultas. Depois de disponibilizado, o novo modelo chegou a ser tirado do ar pelo governo dos Estados Unidos, mas voltou a operar em poucas semanas.

Simulação real e teste interrompido

De acordo com um artigo publicado no site do AISI, o instituto explicou como acontecem os testes de cibersegurança com as IAs – os famosos sandbox. Os modelos recebem desafios específicos no assunto, como encontrar dados protegidos de forma autônoma. Esses desafios são então comparados entre modelos mais ou menos avançados.

Mythos 5 teve caminho livre para encontrar soluções no teste, mas foi impedido na hora certa (ilustração via IA: Thássius Veloso/Tecnoblog)

Com relação à base de dados, o AISI alegou acesso à Internet, simulando condições reais encontradas por um cibercriminoso humano. A ideia é ver até onde esses modelos podem chegar, inclusive sem as barreiras de segurança incluídas pelas desenvolvedoras para diminuir os riscos de um uso malicioso, o que o instituto tem autorização de fazer por ser um dos parceiros previstos pela Anthropic.

O caso mais preocupante, envolvendo o Mythos 5, foi descoberto em 28 de julho, e o time humano logo agiu para impedir o agente de IA na tentativa de inserir o código malicioso. Os testes foram encerrados a partir daí, e as ações da inteligência foram analisadas em seguida. O GitHub também foi notificado, assim como os usuários envolvidos na tentativa de ciberataque. 
Em teste, Claude mente e cria contas falsas para forçar ataque hacker

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Fonte: Tecnoblog

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