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 promessa de que sistemas de IA vão melhorar a si mesmos com pouca supervisão humana enfrenta um obstáculo: um estudo indica que agentes ainda não conseguem fazer pesquisa aberta e sem respostas claras, etapa que pode ser essencial para construir uma IA autoaperfeiçoável. Pesquisadores liderados por Peter Kirgis e Sayash Kapoor, da Princeton, avaliaram agentes em perguntas baseadas em artigos de alta qualidade ainda não publicados.
Os testes usaram o Claude Opus 4.8 da Anthropic, com o software open-source OpenClaw, e exigiram que o agente produzisse um artigo “publicável” em nível de conferência como a NeurIPS 2026. Mesmo com seis dias de execução, US$ 3.000 em créditos de API, orçamento de GPU e acesso à web, os autores rejeitaram os dois trabalhos: os agentes fizeram engenharia do processo, mas tiveram falhas de criatividade, julgamento e capacidade de revisar rumos quando as abordagens não funcionavam.
