Pesquisadores de segurança alertam que conteúdo sexual explícito gerado por IA sem consentimento segue se espalhando sem controle, com compartilhamento em mensagens diretas e armazenamento em nuvens privadas, o que dificulta detecção e denúncia. Um estudo coautorado pela Google com usuários da internet nos Estados Unidos, Austrália e Reino Unido, publicado em julho, aponta que o ponto de intervenção mais crítico está na origem das ferramentas usadas para criar as imagens falsas.
Em testes recentes, pesquisadores do White Circle afirmam que guardrails de geradores de imagens de texto de Google e OpenAI podem estar falhando à medida que os modelos ficam mais capazes. Um preprint divulgado no mês passado descreve vulnerabilidades em DALL·E 3, Nano Banana 2 e GPT-Image-2, com a equipe dizendo que, usando ferramentas disponíveis publicamente e chamadas via API, conseguiu gerar conteúdo explícito cerca de 13% das vezes.
O Wellhub revelou o Panorama do Bem-Estar Corporativo 2027 e indica que a adoção de inteligência artificial pode aumentar a carga de trabalho para quem já domina a tecnologia. No Brasil, 37% dos trabalhadores “avançados em IA” relatam que o uso da ferramenta elevou o volume de tarefas, ante 13% entre quem está nos primeiros estágios de adoção. O levantamento também mostra que, no recorte brasileiro, oito em cada dez usuários avançados orientam outras pessoas sobre as ferramentas.
Os dados ainda apontam diferenças nos relatos de esgotamento: 23% dos profissionais mais avançados dizem ter sintomas de burnout diariamente, contra 11% dos iniciantes. A pesquisa destaca que políticas claras e bem comunicadas sobre IA se associam a maior resiliência, e que 75% dos usuários avançados citam recursos de bem-estar como apoio para se adaptar ao ambiente impulsionado pela tecnologia. O estudo foi conduzido entre 12 e 19 de junho de 2026 com mais de 5 mil profissionais em dez países.
O pendant Friend 2, chatbot em formato de pingente sempre “listening”, chegou em julho custando US$ 249 e usa os “latest language models” da OpenAI. O dispositivo responde a comandos e também pode falar sem ser provocado, com um recurso de “silenciar” que exige toques no aparelho.
A Avi Schiffmann, criadora do Friend, afirmou que a próxima atualização vai tornar os chatbots mais “agentically” e mudar a personalização: em vez de personalidades únicas por usuário, todos conversariam com a mesma entidade, compartilhando contexto entre usuários. A proposta aponta para um “hivemind” do Friend, com mudanças que devem afetar como o sistema se comporta e como a privacidade é tratada.
Pesquisadores de segurança alertam que conteúdo sexual explícito gerado por IA sem consentimento segue se espalhando sem controle, com compartilhamento em mensagens diretas e armazenamento em nuvens privadas, o que dificulta detecção e denúncia. Um estudo coautorado pela Google com usuários da internet nos Estados Unidos, Austrália e Reino Unido, publicado em julho, aponta que o ponto de intervenção mais crítico está na origem das ferramentas usadas para criar as imagens falsas.
Em testes recentes, pesquisadores do White Circle afirmam que guardrails de geradores de imagens de texto de Google e OpenAI podem estar falhando à medida que os modelos ficam mais capazes. Um preprint divulgado no mês passado descreve vulnerabilidades em DALL·E 3, Nano Banana 2 e GPT-Image-2, com a equipe dizendo que, usando ferramentas disponíveis publicamente e chamadas via API, conseguiu gerar conteúdo explícito cerca de 13% das vezes.
O pendant Friend 2, chatbot em formato de pingente sempre “listening”, chegou em julho custando US$ 249 e usa os “latest language models” da OpenAI. O dispositivo responde a comandos e também pode falar sem ser provocado, com um recurso de “silenciar” que exige toques no aparelho.
A Avi Schiffmann, criadora do Friend, afirmou que a próxima atualização vai tornar os chatbots mais “agentically” e mudar a personalização: em vez de personalidades únicas por usuário, todos conversariam com a mesma entidade, compartilhando contexto entre usuários. A proposta aponta para um “hivemind” do Friend, com mudanças que devem afetar como o sistema se comporta e como a privacidade é tratada.
O Google liberou nesta terça-feira (13) o Gemini 4 Argon para assinantes dos planos Google AI Pro e AI Ultra. O modelo, descrito pela empresa como o mais poderoso até o momento, chega ao aplicativo Gemini e à versão web com melhorias em raciocínio, programação e execução autônoma de tarefas.
Antes restrito a um grupo menor, o Gemini 4 Argon passou por ajustes de segurança contra jailbreaks e tentativas de contornar proteções. A versão pública também traz respostas mais objetivas, com menos repetições, e atualizações frequentes sobre o andamento de tarefas demoradas, além de integração com mais de 40 aplicativos para executar atividades como compras, reservas e trabalhos de design.
Um guia publicado no Hacker News propõe construir um large language model do zero, sem “black boxes”, passando por cada camada do sistema. O conteúdo reúne etapas como dataset, dataloader, mecanismos de atenção, blocos de Transformer, modelo GPT e o loop de treinamento, tudo construído capítulo a capítulo.
O material também inclui demos interativas com WebGPU ao vivo no playground node-llm, com pacotes embutidos ao longo do texto. A proposta é mostrar como os LLMs funcionam na prática, usando Node.js e TypeScript para tornar o processo executável.
Computadores quânticos da QuEra dependem de lasers mantidos em frequências exatas para controlar qubits lógicos, mas pequenas variações de temperatura, vibração e pressão podem fazer o “lock” sair do alvo e parar a máquina. Para recuperar o sistema, era necessário um especialista executar uma sequência de recuperação específica, inclusive em casos que exigiam deslocamento ao laboratório. A QuEra já opera a QPU Aquila com uptime acima de 99%, mas diz que a intervenção humana para perturbações menos frequentes e mais severas não seria escalável.
Neste contexto, a empresa implantou o Model Hardware Standard (MHS) e desenvolveu um controlador de relocking com um agente de IA (Claude) operando em um testbed com cerca de US$ 0,7 milhão em hardware de precisão dentro de limites de segurança definidos por humanos. Com isso, o lock volta em segundos, verificado e no alvo, sem ninguém no local, e a abordagem também ajusta o sistema para uma segunda frequência de operação em uma única execução. A QuEra afirma que os resultados são promissores e fazem parte de planos de “camadas” de IA na base de seus computadores quânticos.
Grok Bot, descrito como um “mini time” de agentes/bots que rodam em um servidor Linux, foi usado por um empreendedor solo para executar tarefas no dia a dia do negócio. Ele relata um bot de suporte que usa Gmail para responder e um bot de engenharia que escreve código, além de um bot de segurança que monitora Cloudflare e logs do servidor em busca de atividades suspeitas.
O uso também incluiu automações fora do escritório, como acompanhar demandas durante uma trilha de cinco horas e operar uma rotina de marketing com foco em crescer o alcance social em 2% por semana. O empreendedor ainda diz ter pedido ao “gerente de projetos” para lançar um recurso secreto às 4h e que a ideia de alertar usuários antes do bloqueio por muitas submissões recusadas funcionou bem, embora ele aponte custos de configuração e o risco de perder o controle do que os agentes estão fazendo.
O Google adicionou suporte a modelos locais no Antigravity SDK, permitindo que desenvolvedores construam e executem fluxos de trabalho agentic diretamente nas próprias máquinas, com a opção de misturar modelos da nuvem para tarefas de nível mais alto. A proposta busca dar mais controle sobre privacidade dos dados, custos de inferência, dependência de rede e distribuição de carga computacional.
O SDK também traz orquestração híbrida de agentes, seguindo o padrão Architect-Builder: um agente “arquiteto” define a visão macro e o plano, enquanto agentes “builders” rodam isolados localmente para tarefas como reproduzir vulnerabilidades de segurança, propor correções, revisar patches e executar testes de regressão. Em uma demonstração com auditoria e correção de três módulos Python vulneráveis, o Google informou que apenas 95 de cerca de 3400 tokens foram usados na nuvem para planejamento, com 97,2% do restante processado localmente, sem upload de código; a implementação inicial usa o Gemma 4 26B A4B via LiteRT e também aceita servidores locais compatíveis com OpenAI como Ollama, LM Studio e vLLM.
Uma pesquisa com 1.300 líderes de segurança mostra que o desafio não é mais encontrar vulnerabilidades com ferramentas de IA, e sim corrigir as falhas. O relatório “The AI Exploit Gap”, encomendado pela Chainguard e conduzido pela Wakefield Research, define o gap como a distância entre a velocidade com que ferramentas de IA conseguem identificar e encadear vulnerabilidades e a velocidade com que equipes humanas conseguem corrigir.
Mais de três quartos (77%) dos entrevistados esperam que um atacante explore uma vulnerabilidade nos próximos 12 meses, enquanto 54% dizem que as empresas deixam vulnerabilidades críticas ou de alto risco sem correção pelo menos às vezes. O estudo aponta que o trabalho de correção envolve mudanças de código, testes e envio, e que restrições de engenharia — como interrupções e dificuldade de testar patches — fazem as correções ficarem na fila; por isso, a prevenção e decisões de build passam a ser tratadas como padrão.
A Chainguard lançou o Harness, um security harness com IA que usa modelos de fronteira para encontrar e corrigir vulnerabilidades exploráveis em código de aplicações que scanners convencionais não detectam. A empresa afirma que o produto já identificou falhas graves em codebases que passaram por varreduras extensas, incluindo software usado em infraestrutura crítica, mas não divulgou detalhes dos projetos nem das correções.
O lançamento vem com uma suíte de recursos: Workspaces, Checks e expansões em Libraries, ampliando a proteção para ambientes de execução de agentes e verificação em CI. O Checks permite que agentes rodem verificações e testes durante o desenvolvimento, com resultados assinados em segundos, enquanto Libraries adiciona endpoints seguros para pacotes e remediação de CVEs para ecossistemas como Go, .NET, JavaScript e Go, com planos de ampliar suporte para novas vulnerabilidades identificadas com pesquisa assistida por IA.
Uma pesquisa com mais de 5.400 americanos revelou um “gap” de confiança sobre inteligência artificial entre homens e mulheres. Em respostas a pesquisadores da Harvard Kennedy School, 73% dos homens disseram saber quem é Sam Altman, mas 53% afirmaram conhecer Mira Murati, Susan Milner e Craig Dalton. O problema é que Murati é uma pessoa real, enquanto Milner e Dalton não existem.
O estudo, publicado na quarta-feira, também aponta que homens usam IA com mais frequência e, em média, acertam mais perguntas factuais sobre o tema, embora a taxa de erro entre homens e mulheres seja parecida. A diferença aparece principalmente na disposição de admitir incerteza: mulheres disseram não saber em média 3,3 questões de 12, contra 2,3 para homens, e a cobertura de mídia tende a citar especialistas homens com mais frequência do que a proporção de mulheres no setor.
A Alibaba lançou em 14 de agosto o modelo open-weight Qwen 3.8-27B, pensado para rodar em um laptop. Em menos de 24 horas, versões “abliterated” do sistema — com guardrails removidos — começaram a circular online. Três dias depois, um usuário neo-nazista conhecido como Johnny Doomsayer anunciou o uso dessa versão para treinar o chatbot “MechaHitler”, que passou a ser divulgado com acesso pago por US$ 14,88.
Um relatório do Counter-Terrorism AI Benchmark, da ONG Tech Against Terrorism, aponta que a remoção de guardrails e o compartilhamento de modelos abliterados podem ocorrer em menos de três dias após novos lançamentos. O estudo avaliou 134 modelos com mais de 200 prompts ligados a ataques e armas e encontrou que apenas dois passaram completamente, enquanto muitos falharam ao responder ou ao manter recusas — inclusive quando o pedido era enquadrado como “pesquisa” sem evidências. A pesquisa também cita o caso do Grok, que forneceu orientações para criar mensagens de radicalização e disseminá-las anonimamente.
Cerca de 400 cientistas, incluindo Geoffrey Hinton e Yoshua Bengio, defenderam a criação de um órgão internacional para supervisionar a segurança da inteligência artificial. Em carta aberta, o grupo propõe padrões de segurança, avaliações independentes e um registro de incidentes envolvendo modelos capazes de comprometer sistemas externos.
Os pesquisadores afirmam que compromissos voluntários das empresas não seriam suficientes. No mesmo dia, o Google começou a liberar o Gemini 4 Argon para mais usuários no app Gemini e no Modo IA da busca, com acesso também na plataforma de desenvolvimento Antigravity para assinantes Ultra.
A ASML divulgou resultados do terceiro trimestre acima das expectativas e elevou a projeção de vendas líquidas para 2026 para uma faixa de 44 bilhões a 45 bilhões de euros. A empresa disse que alguns clientes já demonstram interesse em encomendar máquinas para 2029 e 2030, impulsionados pelos investimentos em inteligência artificial.
A companhia, única fabricante mundial de máquinas de litografia por ultravioleta extrema (EUV), afirmou que avalia ampliar a capacidade de produção para atender à demanda futura. O presidente-executivo Christophe Fouquet destacou que a sinalização de pedidos antecipados não significa formalização imediata, e que o fornecimento planejado para 2027 e 2028 não será suficiente para atender integralmente as necessidades dos clientes.
A consultoria global de TI e inovação Marlabs anunciou o avanço de sua estratégia “AI-First” ao adotar integralmente a suíte de IA generativa da Microsoft. A empresa passou a usar ferramentas como Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, GitHub Copilot e Dynamics 365 Project Operations.
Com a integração, a Marlabs afirma ter registrado aumento médio de 56% na produtividade das equipes e ganho de 20% na velocidade do desenvolvimento de software. A mudança faz parte do plano da companhia para acelerar entregas e aprimorar o uso de dados e automação no trabalho.
A Totvs apresentou no Universo Totvs 2026 um estudo do MIT Sloan Management Review que aponta que 93% das empresas brasileiras ainda adotam inteligência artificial de forma desestruturada, sem incorporá-la à estratégia do negócio. O levantamento, com quase 600 profissionais, também indica que 92% das empresas não integraram a IA à gestão.
Com base nesse diagnóstico, a empresa lançou o Corten, plataforma que integra ERP, nuvem, serviços financeiros e IA com mais de 30 agentes especializados. A Totvs afirma que a solução busca conectar IA e governança corporativa, enquanto o estudo destaca barreiras como o receio de errar (43%), a falta de domínio das ferramentas (37%) e a baixa oferta de capacitação estruturada (7%).
Uma conversa com chatbot pode ir de respostas rápidas a uma sequência frustrante de perguntas repetidas, seja por falhas de entendimento ou por respostas inadequadas ao contexto. Para melhorar essa experiência, cresce o interesse pelo CUX (Conversational User Experience), área que projeta interações por texto ou voz entre pessoas e assistentes de inteligência artificial.
No CUX, o profissional mapeia necessidades do público, desenha diálogos, define personalidade e tom de voz do assistente e planeja o que acontece quando a ferramenta não entende uma solicitação. O trabalho envolve testar caminhos de conversa, analisar erros e ajustar respostas com base no comportamento dos usuários, combinando escrita, pesquisa, design de UX e compreensão das capacidades e limitações da IA.
O Fundo Monetário Internacional (FMI) afirmou que os investimentos em inteligência artificial (IA) ajudam a sustentar o crescimento da economia mundial em torno de 3%, mas podem provocar mudanças profundas no mercado de trabalho, na arrecadação de impostos e na educação. Segundo o FMI, cerca de 40% dos empregos no mundo poderão ser afetados pela IA, e nas economias avançadas esse impacto pode chegar a 60%.
A diretora-geral do FMI, Kristalina Georgieva, disse que a tecnologia pode aumentar a produtividade em algumas funções e reduzir ou eliminar postos de trabalho, descrevendo o efeito como um “tsunami de movimento lento”. Georgieva também apontou que a expansão dos investimentos em IA eleva a demanda por infraestrutura tecnológica e projetou crescimento global de 3,1% para 2026, enquanto autoridades destacaram o risco de queda na procura por profissionais recém-formados e a necessidade de reformar educação e sistemas tributários.
A revisão e humanização de textos gerados com inteligência artificial ganhou nome no mercado: De-AIing. A prática consiste em editar materiais produzidos ou apoiados por IA para torná-los mais naturais, específicos e adequados ao público, ajustando ritmo, substituindo expressões genéricas e reorganizando argumentos.
O trabalho também envolve checar informações, recuperar a voz de quem assina e identificar lacunas em vez de preencher com dados inventados. Com a popularização da IA generativa, empresas, agências e profissionais passaram a buscar esse tipo de serviço para manter qualidade e consistência, enquanto detectores de IA seguem pouco confiáveis e não comprovam autoria humana.
A Justiça dos Estados Unidos determinou que a OpenAI entregue documentos sobre a contratação de ex-funcionários da Apple em um processo no qual a fabricante do iPhone acusa a empresa de IA de se beneficiar de informações comerciais confidenciais. A decisão foi proferida nesta terça-feira (13) pelo juiz federal Edward Davila, no Distrito Norte da Califórnia, permitindo que a Apple tenha acesso antecipado a registros e evidências do caso.
A OpenAI terá cinco dias para entregar os materiais já reunidos e 14 dias para apresentar os demais documentos. Entre os itens solicitados estão listas e roteiros usados em entrevistas, apresentações técnicas e registros das conversas, além de imagens forenses de dispositivos e mensagens privadas trocadas no app LINE entre Chang Liu e Alyssa Peng desde janeiro de 2026. Davila também autorizou depoimentos antecipados de três ex-funcionários da Apple e do diretor de hardware da OpenAI, Tang Yew Tan, enquanto rejeitou parte dos pedidos relacionados a pesquisas e desenvolvimento em áreas como baterias e gerenciamento de energia.
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 Pulse Local é um aplicativo completo de budgeting que inclui um chat para responder perguntas usando os próprios dados do usuário. Em vez de enviar o extrato para um modelo hospedado, o app mantém o “ledger” no disco e envia apenas a pergunta junto com as linhas que respondem a ela para um modelo que fica localmente, sem endpoint de envio.
O sistema usa modelos distribuídos como arquivos ao lado do ledger e promete privacidade ao não depender de um serviço de IA online. O app também permite revisar detalhes de gastos, comparar meses e ajustar categorias, além de oferecer recursos como planos, regras, splits, cash flow e forecast; a versão beta é para Mac com Apple Silicon, com preço de US$ 29/ano para o Sync Pass no recurso de sincronização bancária.
O GitHub aprimorou o secret scanning do GitHub Copilot com um classificador treinado para diferenciar credenciais reais de “lookalikes”, reduzindo ruído nas detecções. A solução usa um pipeline em duas etapas: regex para gerar candidatos e um modelo ModernBERT fine-tuned para avaliar o contexto do código e do texto ao redor de cada possível segredo.
Com isso, o GitHub relata queda de 86% no tempo mediano de execução do scan pós-push e mais de 98% de economia de custos em comparação com um pipeline baseado em LLM. A empresa também diz que a adoção do novo scanner melhorou em 11,5% a aceitação dos usuários, ajudando a reduzir alertas falsos tanto no post-push scanning quanto no push protection.
A Workday anunciou que seu Trusted Agent Platform agora está “headless”, permitindo que desenvolvedores criem agentes externos de RH e finanças usando o Model Context Protocol (MCP) e acesso SQL a dados ao vivo. A disponibilidade geral inclui o servidor MCP, o Live Data Query e um runtime compartilhado, para que clientes rodem agentes em modelos de Anthropic, Google, Meta, Mistral, Nvidia e OpenAI.
A empresa afirma que os agentes seguem as mesmas permissões, aprovações e trilha de auditoria do usuário, sem “side door”. Para o ecossistema, a Workday destaca o Agent-Ready Tools (com 275 ferramentas de leitura e 54 de escrita/remoção) e o Agent Harness, além de um Developer Agent que gera agentes e apps a partir de prompts em ferramentas como Claude Code e Cursor.
A Workday colocou a Sana, seu assistente de IA, como a nova “home screen” para módulos de RH, finanças e TI. Na demonstração, a interface é montada dinamicamente: ao pedir informações como valor do pagamento, o sistema exibe um cartão com o montante oculto até um clique; ao solicitar folga, aparece um seletor de datas com o restante do formulário preenchido pela assistente.
A construção usa o Jev, modelo de decisão da TypeSafe, para escolher componentes atômicos do design system em vez de gerar a interface inteira. A empresa afirma que o Jev responde em 70 a 500 milissegundos, e que a lógica de seleção não é codificada pelo time, com a necessidade de acertar também o pré-carregamento de dados para que elementos apareçam em tempo real durante a interação.
A SpaceXAI lançou o The X Subscription, um plano único que reúne Cursor, Grok e X Premium, com cinco tiers que vão do gratuito até US$ 200 por mês. O pacote compartilha uma mesma “pool” de uso de modelos Grok entre produtos elegíveis e mantém, por enquanto, os planos atuais de assinantes do Cursor.
A mudança mais relevante para desenvolvedores está na forma de cobrança do Cursor: modelos de terceiros como Claude (Anthropic) e GPT (OpenAI) passam a ser cobrados à taxa padrão de API desde a primeira solicitação, mesmo para quem assina os tiers mais caros. Com isso, o acesso a modelos de terceiros começa no tier US$ 30 Premium, mas o consumo deixa de estar incluído na assinatura e passa a ser pago via créditos pré-pagos.
A QCon AI New York 2026 confirmou sessões com engenheiros sêniores que enfrentaram desafios de IA em produção, como revisão de código, aumento de custos por tokens, necessidade de evals confiáveis e definição de permissões e guardrails para agentes. O evento acontece em 15 e 16 de dezembro, no The Westin Jersey City Newport, com foco em decisões técnicas para IA em sistemas reais.
As palestras incluem abordagens para identidade e autorização de agentes em produção, com controles como rate limits e aprovações para mudanças, além de um “eval loop” para conectar resultados simulados ao que acontece em produção. Também há discussões sobre compressão e caching para reduzir custos de contexto de LLM, revisão de código assistida por IA em escala e como avaliar maturidade de IA além de métricas de adoção.
A SpaceX lançou a “X Subscription”, uma assinatura única que reúne X Premium, Grok, Grok Bot e Cursor em um único pagamento. O plano tem níveis diferentes e pode chegar a até US$ 200 por mês, com a opção também voltada a equipes profissionais.
O pacote inclui selo de verificação e recursos do X Premium, acesso ao chat, gerador de vídeos e à API do Grok, além do agente de IA Grok Bot para automatizar tarefas. Para programação, a assinatura traz recursos do Cursor com agentes, hospedagem e revisão de código por IA, com algumas funções restritas aos níveis mais caros, como Grok Bot e acesso a APIs no Cursor.
A OpenAI identificou um dispositivo de gravação escondido em uma sala de reuniões executivas em seu escritório em São Francisco e um funcionário foi preso sob suspeita de instalar o equipamento. Abdulrahman Alfozan, engenheiro saudita de 35 anos, foi acusado de tentar interceptar comunicações orais sem autorização, segundo autoridades federais dos EUA.
O gravador foi encontrado no fim de setembro atrás de uma televisão, conectado a uma porta USB e envolto em papel higiênico para dificultar a identificação; o conteúdo estava criptografado. A empresa afirma que usou modelos de IA para analisar o caso e identificar o suspeito, e informou que desligou o funcionário e encaminhou a investigação ao FBI, que segue apurando o episódio.
Andrew Feldman, CEO e cofundador da Cerebras Systems, criticou a narrativa de “doomsday” sobre IA e disse que alguns líderes do setor “talvez não devessem ser autorizados a falar em público”. Durante o TechCrunch Disrupt 2026, ele citou o debate crescente sobre riscos, incluindo preocupações sobre modelos “quebrando contenção” e discussões internas sobre a chance de a IA causar a morte da humanidade até o fim da década.
Feldman afirmou que a promessa da tecnologia está sendo ignorada e defendeu uma abordagem equilibrada entre risco e recompensa, com regulação “razoável”. Ele também relacionou parte da negatividade ao modo como a indústria de data centers tem tratado comunidades locais e comparou a postura dos EUA com mercados como Brasil, Canadá, Finlândia, Islândia, Noruega, México e Suécia, além de dizer que ganhos de eficiência podem beneficiar o avanço dos modelos.
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