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 Roku adicionou quatro novos canais à sua plataforma e estreou uma transmissão 24/7 dedicada a conteúdo gerado por IA. Entre os lançamentos, está o “Fairground AI Creator TV”, do startup Fairground, ligado ao fundador Colin Petrie-Norris, além de feeds com episódios antigos de Mad TV, Whose Line Is It Anyway? e séries de comédia negras. A matéria aponta que o canal funciona como um FAST (streaming gratuito com anúncios) e que, na prática, não há controle fino do que será exibido, com vídeos curtos e repetitivos.
O que chama atenção é o padrão visual e narrativo: a produção parece montada a partir de clipes gerados por modelos de texto-para-vídeo, com pouca “polidez” e variações entre estilos (de animações inspiradas em animes a CGI pouco convincente). Para o público tech, o caso mostra como a IA está entrando em distribuição de mídia em escala — e como parcerias com plataformas podem acelerar a oferta de conteúdo “de fundo” para grandes audiências, mesmo sem consenso sobre qualidade ou direitos de uso dos dados de treino.
A The Verge relata a disputa em torno de IA generativa treinada com obras de artistas sem consentimento e destaca a startup Pippa, lançada em maio, que tenta mudar esse modelo. A empresa diz que compensa criadores quando o estilo usado nas imagens e clipes gerados por assinantes deriva do trabalho de um artista parceiro, com valores de US$ 0,005 por imagem e US$ 0,003 por segundo de vídeo, além de participação em um pool de royalties de 5% financiado pelas assinaturas (planos de US$ 14,99 a US$ 99,99). A Pippa afirma ter cerca de 800 assinantes pagantes e acordos com quatro artistas, em processo de expansão, com um fluxo de validação para aprovar quem pode entrar.
Apesar do discurso de “ética”, a matéria aponta que a tecnologia ainda usa modelos abertos que passam por treinamento inicial com um conjunto mais amplo de conteúdo disponível na internet — ou seja, não elimina totalmente o problema de “creative theft”. Para devs e makers, o caso reforça que “pagamento” e “consentimento” precisam andar juntos: em produtos de IA, a transparência sobre dados de treino e mecanismos de compensação tende a virar requisito prático para adoção e para reduzir riscos legais e reputacionais.
