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.
Scott Hanselman afirmou que, com agentes de IA assumindo grande parte do trabalho que antes era ensinado a desenvolvedores juniores, a indústria precisa repensar como forma novos engenheiros. Ele propõe um modelo de preceptorship inspirado na enfermagem, em que preceptores têm como função principal treinar, sendo avaliados pela qualidade da formação — e não pela quantidade de código entregue.
Hanselman também destacou que agentes de IA geram recursos de software com facilidade, mas tendem a falhar na arquitetura por perderem o contexto mais amplo. Por isso, engenheiros precisam manter supervisão atuando como revisores e coordenadores, garantindo que o julgamento humano continue central no processo de desenvolvimento.
Henrique Batista, de 36 anos, deixou o trabalho de entregas para criar canais dark no YouTube e vender mentorias, usando ferramentas de IA para montar roteiros, narrações e imagens sem aparecer no vídeo. Ele diz que comprou um curso por cerca de R$ 400 e conseguiu monetizar um canal, investindo em outros depois que a receita veio da participação nos anúncios.
Enquanto o Google incentiva e comercializa ferramentas de IA, o YouTube afirma que combater conteúdo de baixa qualidade gerado por IA é prioridade máxima, com regras mais rígidas para conteúdos voltados a crianças. A plataforma também diz que adiciona rótulos a vídeos gerados por IA e exige que sigam diretrizes da comunidade, enquanto pesquisas citadas apontam que parte relevante do conteúdo exibido a novos usuários pode ser “vídeo de IA de baixa qualidade”.
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