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.
Respostas geradas por inteligência artificial podem soar convincentes mesmo quando trazem informações incorretas, um problema que aparece com força em pesquisas sobre IA no direito. Um estudo analisou respostas de diferentes modelos a perguntas sobre legislação e jurisprudência e encontrou alucinações em pelo menos 58% das consultas jurídicas avaliadas.
Os pesquisadores relatam casos em que os sistemas inventaram decisões judiciais, confundiram informações de processos ou aceitaram premissas incorretas. Como a linguagem confiante do chatbot não garante precisão, a orientação é verificar a fonte original, checar datas e conferir detalhes específicos como nomes, números de processos e citações; em temas jurídicos, a checagem deve envolver legislação e decisões oficiais ou bases especializadas.
Uma resposta incorreta gerada por modelos de linguagem pode não “terminar” no chatbot: se o usuário seguir a conversa tratando aquela informação como verdadeira, o modelo pode incorporá-la ao contexto e produzir novas respostas sobre uma premissa equivocada. O resultado é uma sequência de conteúdos que parecem coerentes, mas que se sustentam no mesmo erro inicial, fenômeno ligado às chamadas alucinações.
O problema se agrava em tarefas de pesquisa, quando um detalhe inventado — como uma data — pode ser usado para explicar um acontecimento, alimentar comparações e, por fim, chegar a um texto final. Para reduzir o risco, a orientação é pedir verificação antes de continuar, solicitar fontes para afirmações factuais e interromper a sequência quando surgir algo estranho, mantendo distância entre a resposta e o que será tratado como fato.
Vídeos que supostamente mostram a Segunda Guerra Mundial e até imagens de câmeras de vigilância da catástrofe nuclear de Chernobyl (1986) estão sendo gerados com inteligência artificial e ganhando circulação. O pesquisador de mídia Roland Meyer diz que a IA pode “recombinar” registros para preencher lacunas históricas — mas alerta que isso vira uma “promessa enganosa”. A equipe de checagem da DW também aponta que, com o avanço das ferramentas, marcas d’água e avisos costumam desaparecer, exigindo análise crítica.
Os exemplos citados incluem um vídeo inspirado no hasteamento da bandeira dos EUA em Iwo Jima (1945), criado com a ferramenta Veo, e conteúdos que exploram emoções e clichês para parecerem plausíveis. Para devs e tech, o recado é claro: a verificação de origem, contexto e consistência visual precisa virar parte do fluxo, porque a IA pode substituir documentos autênticos por “versões” do passado que refletem mais expectativas do presente do que fatos.
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