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.
A Snorkel AI, startup que ajuda laboratórios e empresas a construir conjuntos de dados de treino e ambientes simulados, levantou uma rodada Series E de US$ 350 milhões com valuation de US$ 3,5 bilhões. O novo aporte foi liderado por Insight Partners e S32 e avalia a empresa em quase o triplo dos US$ 1,3 bilhão que ela atingiu na Series D, 17 meses antes.
A Snorkel passou a oferecer “data-as-a-service”, entregando datasets prontos em vez de operar apenas como automação de rotulagem. A empresa afirma que sua receita anualizada está em US$ 375 milhões, crescimento de 18 vezes em 12 meses, impulsionado pela demanda por dados de treino para IA, incluindo ambientes de reinforcement learning (RL).
O matemático Andreas Thom afirmou, em posts no Mastodon, que interações dele e de colegas com o ChatGPT podem ter contribuído para descobertas matemáticas divulgadas pela OpenAI. Ele citou um dos 10 resultados anunciados no mês passado, ligado a sua área de expertise em “non-sofic groups”, e disse que a empresa reconheceu que o resultado se baseou fortemente em trabalhos anteriores de Thom e de Gábor Kun.
Thom disse que enviou e-mails a pesquisadores da OpenAI, pedindo esclarecimentos sobre se conversas com o chatbot poderiam ter entrado nos dados de treinamento ou no processo de raciocínio. Segundo ele, a resposta não teria explicado nem evidenciado essa parte, e ele classificou a postura como “dishonesty”, defendendo que apenas a OpenAI teria os dados necessários para comprovar o que foi ou não usado.
