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 Meta tentou reduzir equipes de engenharia com a adoção de “AI pods” — grupos menores de 3 a 5 pessoas apoiados por ferramentas e agentes de IA. Em um dos resultados divulgados, as mudanças de código nas plataformas internas teriam subido 220% ano a ano, mas o avanço em recursos entregues aos usuários cresceu apenas 36%. Ao mesmo tempo, incidentes técnicos e de segurança aumentaram 40%, e o tempo gasto pelos funcionários apagando “incêndios” subiu 70%.
Em uma análise com mais de 500 organizações, a taxa de pull requests teria aumentado 37% ao longo de quatro trimestres, enquanto o Developer Experience Index caiu de 67 para 65. A conclusão é que produzir mais código não garante mais valor, já que revisões, testes, deploy e operação podem virar gargalos. A recomendação é que o “right-sizing” de equipes (em geral, de 5 a 8 pessoas) seja feito por último, com experimentos incrementais de baixo risco para identificar tarefas que podem ser delegadas a agentes de IA.
Um incêndio em um prédio ainda inacabado do Lake Mariner data center, em Somerset (Nova York), revelou lacunas na preparação do corpo de bombeiros para lidar com o local. Segundo relatos, não havia alarme em funcionamento, sistema de supressão e havia três hidrantes sem uso; documentos de segurança que os bombeiros teriam direito de ver teriam sido consumidos pelas chamas.
O Lake Mariner é um campus de US$ 3,2 bilhões em uma antiga mina de carvão, com múltiplos stakeholders ligados ao boom de data centers de IA. A TeraWulf afirma ser responsável por segurança operacional e emergência, citando a implementação de Knox boxes, hidrantes adicionais e “go-bags” com fichas de segurança após uma revisão; ainda assim, o chefe do Barker Fire Department disse que, até agosto, os hidrantes continuavam secos.
A segunda edição dos Jogos Mundiais de Robôs Humanoides colocou 23 equipes diante de uma missão prática de combate a incêndio em Pequim, com robôs atuando em uma unidade real do corpo de bombeiros. Na final de combate a incêndio, o humanoide da UniX AI foi um dos poucos a cumprir todas as etapas previstas dentro do limite de até 30 minutos.
A prova exigiu reconhecer materiais perigosos e classificar duas substâncias por imagens, fechar três válvulas de tipos diferentes e, por fim, localizar um extintor, identificar o fogo e acioná-lo corretamente. Das 12 equipes na rodada de domingo, apenas três terminaram todo o percurso, e condições como chuva e mudanças de iluminação dificultaram a percepção das câmeras e a execução precisa das ações.
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