Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
O time da DeepMind, do Google, publicou uma pesquisa com uma proposta de “protein watermarking” para lidar com riscos de biosegurança ligados a proteínas projetadas por ferramentas de IA. A ideia é criar uma marca d’água diretamente nas sequências de proteínas, sem comprometer a função do material, permitindo identificar proteínas desenhadas por pesquisadores considerados confiáveis.
O método se baseia na tecnologia SynthID, que já adiciona watermark a conteúdo digital gerado por IA ao influenciar probabilidades de escolhas do modelo. Como a marca depende de como foi codificada, ela não pode ser removida sem conhecimento prévio, e por estar distribuída ao longo da sequência tende a resistir a alterações comuns no processo de uso.
Executivos de grandes empresas de IA têm alertado publicamente para riscos associados à tecnologia que estão desenvolvendo. Dario Amodei, da Anthropic, defendeu que o avanço deveria ser desacelerado, enquanto Sam Altman, da OpenAI, respondeu no X que é preciso “pace the frontier”.
O debate ganhou força após pesquisadores apontarem que ferramentas de IA podem ajudar a projetar, criar e até viabilizar a liberação de bioweapons, incluindo vírus letais, fungos que destruiriam plantações ou toxinas que poderiam ser inseridas em água. O texto cita casos anteriores, como um “molecule generator” que gerou 40 mil moléculas em menos de seis horas com potencial para agentes de guerra química, além de um relatório recente em que a Anthropic reconheceu tentativas de explorar seus modelos para aumentar transmissibilidade de vírus e montar um “atlas” de toxinas.
