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 Anthropic publicou um relatório alertando que um modelo poderoso lançado pela chinesa Z.ai pode aumentar o risco de ciberataques. A principal preocupação é que o sistema estaria livre para download e para que qualquer pessoa possa modificá-lo.
O alerta reacende o debate sobre se modelos de IA de ponta devem ser abertos ou mantidos sob controle de laboratórios. Enquanto defensores da abertura argumentam que isso reduz o poder de poucas empresas, especialistas em segurança apontam que modelos abertos podem ser usados de forma maliciosa.
A Meta anunciou que vai concentrar esforços em modelos de linguagem de código aberto com pesos abertos e divulgou o lançamento do Muse Glimmer. O modelo tem 30 bilhões de parâmetros e, por padrão, janela de contexto de 128 mil tokens, com pesos liberados em código aberto sob a licença Apache 2.0.
A empresa também prometeu abrir os pesos do Muse Spark 1.2 nas próximas semanas. Em paralelo, Mark Zuckerberg publicou um ensaio com mais de 6.000 palavras sobre a filosofia da Meta para sistemas de IA e governança, e o Muse Glimmer foi projetado para rodar nas máquinas locais dos usuários, sem depender de serviço em nuvem ou API.
Mark Zuckerberg, CEO da Meta, publicou um manifesto defendendo que a IA avançada — por ele chamada de “superinteligência” — seja distribuída amplamente para pessoas comuns, e não concentrada em poucas instituições. Ele argumenta que a segurança não depende de uma “superinteligência benevolente”, mas de evitar a concentração de poder e de ampliar a capacidade de proteção de forma distribuída.
No mesmo dia, a Meta lançou o Muse Glimmer, um novo modelo de pesos abertos com 30B parâmetros, projetado para rodar localmente em um Mac ou PC com uma única placa de vídeo. Zuckerberg também citou a proposta de compartilhar versões intermediárias de modelos avançados com o governo dos Estados Unidos e anunciou que a Meta deve permitir que conselheiros independentes aprovem critérios de segurança para novos lançamentos.
A administração Trump criou um framework para avaliar riscos de cibersegurança ligados a modelos avançados de IA, mas a proposta, segundo a Axios, exclui totalmente os modelos abertos. As diretrizes também não definem o que seria “risco de segurança nacional” nem o que conta como “estado da arte”. O plano surgiu após a ordem executiva de junho, que pediu que empresas compartilhassem modelos de fronteira com o governo antes do lançamento; mesmo com participação de Anthropic, OpenAI e Google em briefing na Casa Branca, os detalhes não devem ser divulgados publicamente.
Na prática, a regra prevê um prazo de 30 dias para revisão governamental e se aplica apenas a modelos de código fechado com capacidades de ponta e supostos riscos. Para o ecossistema de devs e empresas, a falta de definições pode gerar incerteza sobre conformidade e dificultar decisões de lançamento, especialmente para provedores menores que dependem de previsibilidade regulatória.
A Alibaba anunciou o Qwen3.8-Max, seu maior modelo até agora, com 2,4 trilhões de parâmetros e foco em multimodalidade (texto, imagens e vídeos). O modelo consegue analisar até 1 milhão de tokens por vez e usa arquitetura mixture-of-experts, ativando apenas parte do sistema por tarefa — com uso simultâneo de 95 bilhões de parâmetros. Já a DeepSeek chamou atenção com o V4-Flash, destacado como o mais barato para operar em testes, com custo de US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.
A disputa deixa de ser só “quem tem o modelo maior” e passa a mirar eficiência e acessibilidade para empresas e desenvolvedores. Na prática, a tendência é acelerar adoção de IA em fluxos corporativos, inclusive com modelos de pesos abertos que permitem baixar e adaptar os parâmetros, enquanto concorrentes ocidentais seguem mais focados em soluções fechadas.
