O Vale do Silício está obcecado pela ideia de bom gosto ("taste"). Se a inteligência artificial permite a qualquer pessoa fazer qualquer coisa, qual será então o diferencial? A resposta do momento é justamente o "bom gosto". Não sou eu quem está dizendo isso. É gente como Greg Brockman, presidente da OpenAI, e colegas que gostam de repetir que "bom gosto é a nova habilidade essencial" do presente.

Já vimos isso acontecer no passado. Com a revolução industrial na Inglaterra, a produção industrial encheu os objetos do cotidiano de ornamentos baratos e grotescos (provavelmente o primeiro caso de "slop", nesse caso, industrial).

A reação veio rápido. A ideia de "bom gosto" virou projeto nacional na Inglaterra. Em 1852 a Inglaterra já tinha suas famosas escolas de design e o Museu Victoria & Albert, com o objetivo de "educar designers, fabricantes e o público" para melhorar a estética da indústria britânica. Em outras palavras, perceberam que mau gosto dá ruim. Fenômeno similar à revolta contra conteúdo descarado feito com IA neste momento.


Bom gosto surge como tendência no Vale do Silício em meio à IA - Dado Ruvic - 23.jun.23/Reuters
No mundo de hoje com a IA a ideia de bom gosto tem pelo menos três definições. A capacidade de saber escolher o que deve ser feito dentre as infinitas possibilidades que a IA permite. Ter capacidade e julgamento sobre o que cortar e o que não fazer. Além do bom gosto como capital social e veículo de status, como na formulação de Pierre Bourdieu.

Tudo isso lembra a personagem principal do livro "Reconhecimento de Padrões", de William Gibson, que viajava a pedido das marcas mais famosas para dizer se gostava ou não de um design. A proposta do Vale do Silício é que todos nós sejamos como ela. Ou seja, estamos vivendo em clima de ficção distópica.

A versão de carne e osso dessa personagem é o produtor musical Rick Rubin, que já produziu bandas como Red Hot Chili Peppers e Metallica. Ele é hoje adorado no Vale do Silício e chamado para dar sua opinião em todo tipo de projeto. Ele mesmo afirma que "não tem nenhuma habilidade técnica, mas tem alta confiança no seu próprio gosto".

Há até empresas como a Taste Labs (fundada pela brasileira Thais Castello Branco) que levantou US$ 18 milhões (R$ 92,9 milhões). Sua missão é "acabar com o mau gosto da IA". A empresa promete melhorar os resultados gerados por criações de IA e treinar os modelos para terem bom gosto. Estão contratando 12 pessoas, de acordo com seu site (que poderia, aliás, ser o primeiro cliente).

O que acho disso? A questão do gosto é uma constante. Está sendo usada hoje mais como uma desculpa para facilitar a captação de recursos e para desviar o olhar em uma época de alta ansiedade. Designers como o japonês Mizuno Manabu enxergam o gosto como algo "não-quantificável". E para os chineses, o gosto não diz respeito apenas ao objeto, mas à capacidade de controlar (e descontinuar) processos industriais inteiros. Como a própria IA.

Já era gosto visto como um "artesanato cognitivo"

Já é mau gosto generalizado da IA

Já vem tentativas de industrializar o bom gosto pela própria IA

Versão do chatbot envia notificações aos pais em situações de transtornos alimentares e violência
Outra mudança é a apresentação de lembretes sobre tempo de uso e forçando pausas do usuário

A OpenAI iniciou no início de maio um experimento que mudaria o rumo do setor de tecnologia — alarmante por ser fruto de decisão deliberada. Hackers internos receberam um desafio de cibersegurança para testar seus limites e conseguiram contornar restrições e colaborar entre si por vários dias.
Mas os "hackers" eram agentes de IA —softwares capazes de executar tarefas cognitivas sem intervenção humana, desenvolvidos com uma combinação de modelos, incluindo um ainda não lançado.
No mês passado, os agentes escaparam de um ambiente de testes sem internet, vasculharam a web aberta e invadiram os sistemas da plataforma Hugging Face —sem conhecimento humano. Também se comunicaram e cooperaram, deixando mensagens em um fórum interno criado por eles mesmos, compartilhando vulnerabilidades de código para ajudar na fuga.
Os detalhes desencadearam uma tempestade entre especialistas, e pesquisadores da OpenAI classificaram o episódio como um "divisor de águas". A divulgação provocou descobertas semelhantes: Anthropic, Meta, a start-up chinesa Moonshot e o Instituto de Segurança de IA britânico encontraram indícios de agentes invadindo sistemas de terceiros durante testes.
Especialistas entrevistados pelo FT afirmam que as violações marcam uma virada na cibersegurança global —os agentes agora combinam habilidades complexas para atacar alvos reais, sem controle externo, com estratégias de dissimulação e roubo que surpreenderam até quem acompanha de perto a evolução dos modelos.
Os pesquisadores enfatizam que os modelos não agem de forma incompatível com sua natureza —destacam-se justamente nas tarefas para as quais foram desenvolvidos. Chamá-los de "fora de controle" seria um erro conceitual, o que torna ainda mais importantes salvaguardas eficazes.
"As capacidades ofensivas que alcançamos hoje foram alcançadas de forma deliberada", afirma Boyan Milanov, do AI Now Institute. "As empresas de IA vêm há anos coletando ativamente dados de treinamento, treinando modelos e aperfeiçoando capacidades cibernéticas."
Os modelos são projetados para tentar todos os métodos possíveis para alcançar um objetivo sem instruções explícitas, o que os torna imprevisíveis —e são recompensados quando obtêm sucesso, no chamado aprendizado por reforço. No "desalinhamento", a linha entre um defensor da cibersegurança e um hacker perigoso fica cada vez mais tênue.
"O incidente com a Hugging Face mostrou que subestimamos as capacidades cibernéticas de nossos modelos de IA no mundo real", escreveu Greg Brockman, presidente da OpenAI. "Estamos reforçando nossos requisitos de segurança de acordo com essa constatação."
DOIS LADOS DA MESMA MOEDA
A capacidade da IA de escrever códigos disparou conforme a tecnologia ficou mais apta a raciocinar, trazendo habilidades de identificar e explorar falhas em softwares.
"Programação e cibersegurança são dois lados da mesma moeda —conforme as capacidades de programação aumentaram, as capacidades cibernéticas também cresceram", afirma Dawn Song, professora em Berkeley e chefe de pesquisa em IA na Meta. "As pessoas não esperavam que chegássemos a esse ponto tão depressa."
Song, cocriadora do benchmark ExploitGym, usado por OpenAI, Anthropic e Google, explica que a assimetria entre ataque e defesa torna os sistemas de IA particularmente bons como atacantes: encontrar uma vulnerabilidade é tarefa verificável, mais adequada à IA do que o trabalho difuso de defesa.
Após a invasão, a OpenAI diz estar treinando seus modelos para escrever "código seguro em nível sobre-humano". No curto prazo, especialistas esperam que os sistemas de IA ampliem a escala dos ataques, ameaçando caos nos sistemas de TI mundiais até que correções sejam implementadas.
"Se extrapolarmos a partir daqui, quem está dentro dos laboratórios prevê alguns anos de grande intensidade, em que sistemas serão invadidos, muitas empresas serão destruídas e haverá muito sofrimento em potencial", afirma Jeffrey Ladish, ex-pesquisador da Anthropic e diretor da Palisade Research. "O plano é que teremos de confiar nos agentes de IA [...] e esperar que estejam alinhados com aquilo que queremos."
A semana passada trouxe o primeiro ataque conhecido de agentes de IA contra um Estado-nação: hackers ligados à China usaram até oito agentes autônomos simultaneamente contra o governo taiwanês, mapeando sistemas, comprometendo contas e extraindo mais de 2.500 registros de funcionários, antes de atingir empresas de energia e a agência de segurança nuclear de Taiwan.
Ladish afirma que funcionários de laboratórios já alertavam sobre isso um ano atrás: "Eles disseram: em um ano, teremos modelos extremamente bons em encontrar (novas) vulnerabilidades e que destruirão uma enorme quantidade de infraestrutura."
A invasão da Hugging Face foi incomum por envolver fuga de um ambiente restrito. Na maioria dos outros incidentes, a Irregular, empresa que testou modelos para Anthropic, Meta e OpenAI, permitiu por acidente acesso à internet, por erro humano ou "falha de comunicação" com os laboratórios.
A Anthropic afirmou que testes de capacidade são feitos deliberadamente sem as salvaguardas públicas, que "teriam bloqueado os comportamentos identificados", mas reconheceu que isso "só é seguro se a avaliação for devidamente contida". O instituto britânico também deu acesso à internet nos testes dos modelos Mythos 5 e GPT5.6 Sol. Em um teste, o agente Mythos tentou inserir código malicioso em um projeto no GitHub, criando identidades falsas para pressionar o responsável a aprovar o código.
A Irregular e o instituto britânico suspenderam o acesso à internet em seus testes; o instituto iniciou análise interna dos métodos de avaliação. A OpenAI conduz uma "análise minuciosa, com a participação de consultores externos", prometendo divulgar resultados nas "próximas semanas".
"Quanto mais conservadora for a configuração, mais fácil será isolar esses testes", diz a pessoa a par dos incidentes na Irregular. "Mas, se formos restritivos demais, a maioria dos problemas só será descoberta após a implementação no mundo real. Isso seria um mundo pior para você."
CONTENÇÃO DOS RISCOS
No mês passado, mais de 1.300 especialistas alertaram para os riscos do desenvolvimento descontrolado da IA, pedindo esforço internacional para desacelerar novos modelos e dar tempo a reguladores. Entre os signatários, Dario Amodei, CEO da Anthropic, e Shane Legg, cientista-chefe de AGI do Google DeepMind, atribuíram às pressões competitivas e geopolíticas o ritmo implacável da IA de fronteira.
O senador Bernie Sanders pediu uma pausa na criação de sistemas de IA mais poderosos, "no interesse da humanidade" —medida que exigiria acordo entre EUA e China, considerado irrealista.
Na ausência de paralisação ou mecanismo universal de desligamento, especialistas defendem responsabilizar os fornecedores de IA pelo comportamento de seus sistemas. "Considero bastante inacreditável que a OpenAI tenha levado vários dias para perceber que seu modelo estava atacando outro site", afirma Thorsten Holz, codesenvolvedor do ExploitGym. "Precisamos de um mecanismo no qual a divulgação de ataques realizados por IA não dependa apenas da transparência voluntária dos laboratórios."
Holz, do Instituto Max Planck, cita os setores de aviação e saúde, onde organizações independentes recebem relatos confidenciais de incidentes: "Precisamos de meios para que universidades, institutos de segurança pública e avaliadores independentes tenham acesso aos modelos e possam testá-los sob condições controladas."
Song argumenta que os sistemas de IA precisam ser treinados para se alinhar melhor às expectativas humanas: "Precisamos mostrar a eles que há maneiras corretas de alcançar um objetivo e maneiras inaceitáveis... como explorar e comprometer plataformas de terceiros."
O governo Trump sinalizou oposição a regulamentação rigorosa nos EUA, criando um sistema voluntário de testes até 30 dias antes do lançamento —regime semelhante ao britânico. Mas Heidy Khlaaf, engenheira responsável pelas avaliações cibernéticas do instituto britânico, diz que os incidentes demonstram os limites do sistema atual: "Esta é uma demonstração clara de que os processos voluntários de auditoria dos laboratórios de IA são inadequados", afirma.
A engenheira argumenta que, se especialistas em segurança cibernética podem ser responsabilizados civil e criminalmente por realizar ataques contra qualquer infraestrutura, é preciso discutir seriamente por que os laboratórios de IA estão isentos dessa responsabilidade.
Khlaaf ressalta que, em todos os casos exceto o da Hugging Face, "o acesso à internet estava, de fato, disponível, o que demonstra que não houve fuga de agentes, mas sim incapacidade de aplicar métodos básicos de segurança". E conclui: "Esses modelos não estão 'escapando' nem agindo por conta própria."

O menino não fala nenhuma palavra. Ele está iniciando o uso da comunicação aumentativa e alternativa (CAA), tem sessões semanais de fonoaudiologia, psicologia (terapia comportamental ABA) e terapia ocupacional e é acompanhado regularmente por psiquiatra.

A Anthropic afirmou ter impedido, neste ano, várias tentativas de cientistas de usar sua tecnologia em pesquisas que poderiam ajudar a desenvolver armas biológicas. A revelação surge em meio ao temor crescente de especialistas quanto à ameaça que a IA representa para a segurança pública.

A startup apresentou cinco exemplos de situações em que usuários "contornaram controles" e fizeram outros esforços para "ocultar" a finalidade de suas pesquisas a fim de driblar as salvaguardas. Os casos envolveram alguns usuários de países cujo acesso aos modelos da empresa é proibido, entre eles Rússia, China e Irã.

"Esperamos que, ao compartilhar esses exemplos, possamos estimular uma discussão no setor de IA e com os governos sobre os riscos biológicos emergentes e a melhor forma de combatê-los", afirmou a Anthropic em um relatório sobre tentativas de usar seus modelos para atividades maliciosas.


Revelação surge em meio ao aumento de preocupações sobre segurança da IA - Dado Ruvic/Reuters
Entre os estudos de caso de possível uso indevido na área biológica apresentados pela empresa estava o de um pesquisador de uma "região não atendida" que "passou semanas planejando", com Claude, o modelo de IA da Anthropic, experimentos envolvendo a gripe aviária. A empresa afirmou que seus filtros de segurança restringiram o trabalho aos modelos menos avançados.

A companhia ressaltou que não poderia afirmar com certeza que os cientistas citados nos exemplos pretendiam causar danos. As mesmas informações necessárias para criar armas biológicas também poderiam ser usadas para desenvolver uma vacina.

A Anthropic informou ter banido as contas mencionadas no relatório, mas não revelou os nomes das instituições de pesquisa nem os países onde ocorreram os incidentes.

Uma turbulência em torno da segurança da IA iniciou nesta semana, quando Jacob Coxon, que já trabalhou na OpenAI, deixou a Anthropic, afirmando que os funcionários "acreditam sinceramente que ela [a IA] poderia matar todos nós até o fim da década".

As preocupações com a tecnologia começaram a se intensificar no início deste ano, com o lançamento de modelos avançados como o Mythos, da Anthropic. A OpenAI também criou uma nova preocupação em julho, ao afirmar que seus modelos haviam invadido de forma autônoma os sistemas do grupo de IA Hugging Face.

Há um consenso cada vez maior entre executivos de IA e pesquisadores de biossegurança de que o uso da tecnologia na biologia precisa ser protegido e regulamentado à medida que os modelos se tornam mais avançados.

Especialistas temem cada vez mais que a IA possa ser usada por grupos terroristas, agentes estatais ou indivíduos que agem sozinhos para desenvolver armas biológicas, criar vírus ou liberar patógenos nocivos já existentes.

Mas, mesmo que a IA possa ser usada para projetar uma arma biológica teórica, ainda existem possíveis obstáculos, como a capacidade de produzi-la na prática e os recursos necessários para isso.

A segurança cibernética está entre as maiores preocupações dos defensores da segurança.

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O relatório da Anthropic sobre os usos indevidos de sua tecnologia detalhou incidentes que incluíam "desde uma rede de aplicativos falsos de relacionamento criados para fraudar usuários até sistemas de vigilância desenvolvidos para identificar e monitorar dissidentes".

O laboratório também apresentou novos detalhes sobre alegações de que sete laboratórios sediados na China, entre eles Moonshot e DeepSeek, tentaram replicar sua tecnologia por meio de um processo conhecido como destilação.

A Anthropic afirmou ter detectado "métodos cada vez mais sofisticados para contornar nossas defesas e extrair os recursos dos modelos de fronteira dos Estados Unidos".

A aquisição ocorre depois de a Premia receber um aporte de R$ 5 milhões de um family office do setor de educação.

De acordo com o executivo, o investimento direciona a expansão da empresa para novas frentes, começando pela educação corporativa.

A Aulapp é uma unidade de negócios de soluções educacionais para escolas e empresas, fundada por José Luis Poli, cofundador da Universidade Anhanguera —marca que, hoje, pertence ao grupo Cogna. Ele passa a integrar o conselho e compor o quadro societário da Premia.

A startup mantinha operação no Inovabra, hub de inovação do Bradesco, no mesmo ambiente ocupado pela Premia. Os fundadores relatam que a aproximação entre as duas empresas ocorreu durante o Inova Educa, evento promovido pelo ecossistema de EdTechs do Inovabra, e se consolidou em 2026.

A Nvidia começou a operar sua própria cadeia de suprimentos com o software da Palantir, tornando a fabricante de chips, que está no centro do boom da IA , a primeira cliente de uma plataforma que as duas empresas agora planejam vender para os setores industrial e governamental.

A colaboração, que se baseia em uma parceria iniciada em outubro passado , transforma o software da Palantir em um centro de comando compartilhado para a cadeia de suprimentos global da Nvidia, implementando os modelos open-weight da Nvidia para solucionar seus gargalos. "Estamos realmente no centro da maior expansão de infraestrutura da história da humanidade", afirma Justin Boitano, vice-presidente de IA empresarial da Nvidia.

A velocidade da cadeia de suprimentos da Nvidia determina a rapidez com que a infraestrutura de inteligência artificial é construída em qualquer lugar do mundo. A empresa afirmou que planeja produzir até US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA nos EUA por meio de parcerias e iniciativas federais, além de construir supercomputadores e fábricas de IA seguras para o governo.

O objetivo da Nvidia é reduzir o tempo em que seu estoque fica ocioso. Cada rack de GPUs em Vera Rubin exige que a Nvidia coordene milhares de fornecedores e aproximadamente 1,3 milhão de componentes em sistemas de computação, memória, rede, energia, refrigeração e mecânicos. "Qualquer [peça] isolada pode essencialmente quebrar todo o sistema", disse Boitano à Fast Company , "então a forma como você aloca esses materiais é crucial."

Em meio à escassez de chips, à falta de energia, a longas filas de espera para interconexão da rede elétrica e à resistência nacional à construção de data centers, cada minuto ganho é crucial. Os CEOs de ambas as empresas e do governo Trump consideram que a importância dessa expansão é existencial.

Boitano afirma que a combinação dos modelos open-weight da Nvidia e do software da Palantir pode ajudar a otimizar as cadeias de suprimentos para todos os níveis de implementação de IA, incluindo, por meio de uma parceria preexistente , a construção do próprio data center. "Quando a energia entra em funcionamento, como o prédio é construído, quando os diferentes tipos de refrigeração chegam, quando a infraestrutura física de computação chega", diz ele, "e então automatizar tudo, desde a alocação de poder computacional em tokens por meio dessa infraestrutura."

Mas o sistema, projetado para funcionar nos servidores do próprio cliente conforme necessário, pode ajudar qualquer pessoa com uma cadeia de suprimentos complexa a construir, diz Boitano, "o que, como você pode imaginar, representa uma grande parte do PIB da nossa economia".

As empresas chamam sua oferta de "inteligência soberana", refletindo uma demanda crescente entre governos e empresas por mais controle sobre suas infraestruturas de IA, e uma preocupação recente do CEO da Palantir, Alex Karp , que pediu às empresas que acabem com sua dependência de hiperescaladores como Google, OpenAI e Anthropic.

Durante uma participação acalorada na CNBC em julho, Karp criticou duramente o modelo de negócios corporativo dos grandes laboratórios de IA e alertou que isso estava forçando empresas e governos a abrirem mão de "seus meios de produção". "Será que realmente vamos terceirizar o campo de batalha deste país para a visão consensual do Vale do Silício? Isso é uma completa loucura", disse ele.

Kevin Kawasaki, chefe global de desenvolvimento de negócios da Palantir, afirma que a soberania não se resume à custódia de dados ou à liberdade em relação às empresas que adotam o modelo de negócios pioneiro, mas sim à eficácia da sua própria infraestrutura de IA personalizada. "Sua principal fonte de soberania é o seu próprio desempenho superior", diz ele. "Esqueça seus dados se o seu negócio não estiver prosperando."

'HÁ UM ANO, EU NÃO ACHAVA QUE ISSO FOSSE POSSÍVEL.'
Essa argumentação se baseia no fato de que modelos de peso aberto evoluíram rápido o suficiente para superar modelos de ponta em benchmarks específicos que uma determinada empresa considera importantes, a um custo muito menor. Para a maioria dos clientes, os modelos de ponta ainda são essenciais, afirma Kawasaki, “mas, em muitos casos, é possível usar esses modelos abertos e treiná-los posteriormente para alcançar capacidades que vão além dos modelos de ponta”. Ele diz que as execuções de pós-treinamento na Nvidia levaram minutos, em vez de exigir clusters enormes. “Eu não achava isso possível há um ano... que um modelo personalizado pós-treinado valesse a pena.”

A parceria teve origem em trabalhos para agências militares e de inteligência que operam suas próprias nuvens classificadas, onde a Nvidia vende chips e a Palantir vende seu sistema Maven Smart, voltado para o campo de batalha. "Foi aí que descobrimos que era possível, que era eficaz e que funcionaria", diz Kawasaki. "Foi aí que a Palantir percebeu que esse seria um grande mercado."

O interesse do governo agora, diz ele, é “urgente e extremo”. “Não se pode usar modelos de código fechado em um submarino, em alto-mar. Tem que ser assim, ou você está desconectado ou não é permitido.”

A busca por IA soberana ganhou força no ano passado, à medida que governos ao redor do mundo questionaram sua dependência dos EUA e de seus provedores de nuvem. Mais de 180 projetos de IA soberana apoiados por governos estão em andamento em todo o mundo, de acordo com o Centro para uma Nova Segurança Americana. No âmbito corporativo, diz Kawasaki, "não tenho um cliente que não esteja interessado nisso".

As empresas não divulgaram novos clientes para sua plataforma, mas em dezembro passado anunciaram uma colaboração inicial para ajudar a gigante do varejo Lowe's a otimizar sua cadeia de suprimentos global, abrangendo mais de 1.700 lojas e 7.500 fornecedores.

Embora a Nvidia e a Palantir não tenham anunciado nenhuma implementação conjunta de IA soberana fora dos EUA, em janeiro, uma desenvolvedora de data centers do Reino Unido chamada Sovereign AI selecionou a Palantir e a Accenture para construir infraestrutura de IA na Europa e no Oriente Médio, usando servidores Dell com chips da Nvidia. As duas empresas também apresentaram, em março, um sistema , o Sovereign AI OS, para implementar IA nos próprios data centers das organizações, voltado para clientes com fluxos de trabalho sensíveis à latência, necessidades de soberania de dados e ampla distribuição geográfica.

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Os negócios próprios da Nvidia no exterior são amplos e estão em expansão. Em julho, a Nvidia, o Ministério do Comércio do Japão e a Noetra, empresa de IA e robótica apoiada pelo governo japonês, anunciaram uma “fábrica de IA”, considerada a primeira infraestrutura nacional de IA física do mundo, com 27.500 GPUs Rubin distribuídas em 140 megawatts de capacidade de data center. A Nvidia firmou acordos semelhantes com a Humain na Arábia Saudita, a G42 nos Emirados Árabes Unidos, a Naver na Coreia do Sul, a Mistral na França e a BharatGen na Índia.

Mas a resistência às gigantes americanas no exterior também se estendeu aos próprios contratos da Palantir. A Bundeswehr, as forças armadas alemãs, está testando diversas alternativas europeias ao Maven da Palantir — incluindo Almato, Orcrist e ChapsVision — e uma reação europeia mais ampla está se formando, inclusive dentro da OTAN. Os negócios da Palantir na Europa cresceram apesar disso: a empresa firmou uma parceria de £ 1,5 bilhão (US$ 2 bilhões) com o Reino Unido em setembro passado e, em dezembro, um contrato de £ 240,6 milhões com o Ministério da Defesa, o maior já conquistado com a agência.

A Palantir não desenvolve seus próprios modelos de linguagem de grande porte. Em vez disso, vende softwares que se integram aos modelos de IA de outras empresas, oferecendo recursos, controles, registros de auditoria e ferramentas para ajuste fino e pós-treinamento. Suas principais plataformas — Gotham, Foundry e AIP — processam dados, analisam tendências e automatizam processos para empresas e agências governamentais , incluindo Airbus, Walmart, OTAN e ICE. A empresa envia funcionários aos escritórios dos clientes para instalar o software; uma equipe da Palantir chegou à Nvidia há quatro semanas. (Nenhuma das empresas divulgou os termos financeiros.)

Kawasaki, chefe de desenvolvimento de negócios da Palantir, argumenta que o que diferencia o sistema não é a otimização, que muitas empresas de software tentam fazer, mas sim a forma como ele aprende. Décadas de julgamento de planejadores experientes — sobre qual fornecedor falha, qual substituição é segura — juntamente com cada recomendação e resultado, retroalimentam os pesos do modelo.

“Se eu puder analisar essas decisões e entender por que foram tomadas, qual era a expectativa em relação a essa decisão e o que aconteceu depois — e pensar nisso mais como um registro de treinamento, em vez de simplesmente como um atrito na máquina — isso se torna uma vantagem”, diz ele.

Anteriormente na Nvidia, um planejador compilava dados manualmente para decidir alocações, “um processo manual em vários sistemas de registro”, como explica Boitano, vice-presidente de IA corporativa. A Ontologia da Palantir, uma camada de dados que mapeia as operações físicas de uma empresa em regras, unifica essas fontes. Os modelos de software cuOpt da Nvidia fornecem restrições e ponderam as compensações, enquanto seus modelos Nemotron, pós-treinados com os dados internos do usuário, recomendam ações, explicam-nas e sinalizam riscos. Os planejadores humanos ainda tomam as decisões principais, afirma Boitano.

Nesse processo, mais decisões podem ser automatizadas. Boitano compara isso à forma como os programadores passaram a confiar em agentes de codificação, revisando cada saída até que parassem. "Inicialmente, você quer pessoas envolvidas", diz ele, "mas à medida que confia no sistema, pode deixá-lo funcionar em um horizonte de tempo mais longo."

Em meio a temores de ataques cibernéticos e agentes agindo de forma desonesta, ou ambos, deve-se presumir que as salvaguardas incorporadas aos modelos sejam removíveis. "A questão é como o sistema ainda se mantém à prova de falhas", diz Biotano, e a Ontologia "funciona como o conjunto de regras do que a IA pode fazer".

AMPLIANDO O ALCANCE DA NVIDIA
Para a Nvidia, o acordo com a Palantir pode expandir ainda mais o alcance da fabricante de chips no ecossistema de IA. Jensen Huang, CEO da Nvidia, tem apoiado modelos abertos e investido agressivamente em laboratórios e neoclouds que compram seus chips, uma estratégia que tem atraído críticas por sua circularidade, mas que Dylan Patel, fundador da SemiAnalysis, interpreta como uma garantia contra a pressão. "Um mundo onde os modelos da OpenAI, Anthropic e Google são os únicos modelos é um mundo em que ele está ferrado", disse Dylan Patel ao podcaster Dwarkesh Patel em março. "Um mundo onde os hiperescaladores são os únicos a construir computação é um mundo em que ele está ferrado."

Tanto a Nvidia quanto a Palantir detêm, juntas, bilhões de dólares em contratos com o governo dos EUA e possuem fortes laços com a administração Trump. No ano passado, a Nvidia e sua concorrente, a AMD, fecharam um acordo com a Casa Branca para compartilhar 15% de sua receita relacionada à China com o governo em troca da retomada das exportações de chips específicos, como o H2O.

As declarações financeiras do presidente Donald Trump também mostraram rendimentos de dividendos provenientes de participações significativas em diversas empresas, incluindo a Palantir e a Nvidia. O valor de mercado de ambas as empresas disparou desde o final de 2024, chegando a aproximadamente US$ 300 bilhões para a Palantir e US$ 5,6 trilhões para a Nvidia, tornando-a a empresa mais valiosa da história. 

À medida que o sistema da Palantir demonstra sua eficácia na Nvidia, Kawasaki argumenta que mais automação — em toda a implementação de IA e no restante da economia — não é opcional.

“Já faz um bom tempo que não construímos muito desse tipo nos Estados Unidos”, diz ele. “Quando você pensa em quantas pessoas a mais poderiam ser empregadas para realizar trabalhos de construção complexos, o número é um tanto limitado. Portanto, se você quiser produzir mais com a mesma quantidade de recursos, o computador realmente precisa trabalhar mais.”

O episódio foi conduzido pelo presidente da HU Brasil, Arthur Chioro, ao lado da secretária de Regulação e Supervisão da Educação Superior do MEC, Marta Abramo. As discussões contaram com as participações do secretário de Gestão do Trabalho e da Educação na Saúde do Ministério da Saúde (SGTES), Felipe Proenço, e da coordenadora do Instituto Tecnológico de Medicina Inteligente (ITMI), Ludhmila Hajjar. 

Plano do governo prevê que equipamento no Rio Grande do Norte comece a operar em 2027. Iniciativa com foco em inteligência artificial também prevê instalação de outra máquina no Rio de Janeiro em parceria com empresas chinesas.

Este documento da Agenda 227 apresenta propostas para orientar candidaturas à Presidência da República na formulação e implementação de políticas públicas federais voltadas à infância e à adolescência. Baseado em evidências e construído coletivamente pela sociedade civil, organiza propostas, metas e instrumentos de implementação para reduzir desigualdades, prevenir violências, fortalecer a coordenação federativa e ampliar o acesso a direitos.

Um pesquisador da Anthropic pediu demissão do laboratório de inteligência artificial e alertou que a corrida desenfreada para desenvolver uma superinteligência capaz de se aprimorar sozinha pode destruir a humanidade até o fim da década.
Jacob Coxon, britânico de 27 anos, havia deixado a OpenAI para entrar em sua principal concorrente e afirmou que as duas empresas estão "apostando" com o futuro da humanidade.
"As pessoas que desenvolvem IA acreditam sinceramente que ela pode matar todos nós até o fim da década", comentou Coxon em uma série de publicações no X (antigo Twitter) nas quais anunciou sua demissão da Anthropic.
Isto não é uma jogada de marketing...Nenhuma outra atividade humana representa tamanho perigo
Jacob Coxon
ex-pesquisador da Anthropic e da OpenAI
Coxon é o mais recente funcionário a deixar um dos principais laboratórios de IA dos EUA alegando preocupações com a segurança, o que evidencia a crescente apreensão dos pesquisadores em relação ao poder dos sistemas que estão desenvolvendo. Sua saída ocorre no momento em que a Anthropic, que colocou a segurança da IA como sua principal marca, se prepara para uma IPO (oferta pública inicial de ações), que pode avaliar a empresa em US$ 1 trilhão.
Coxon, que trabalhou anteriormente na OpenAI antes de se transferir para a Anthropic, alertou que as pessoas de fora dos laboratórios estavam subestimando o poder da tecnologia. "Em breve, serão sistemas sobre-humanos, capazes de invadir qualquer coisa, revolucionar qualquer área da noite para o dia e adquirir poder e recursos reais", declarou.
Evan Hubinger, um dos colegas de Coxon na Anthropic, endossou seu alerta. "Jacob está correto —nós realmente acreditamos, com toda a sinceridade, que a IA pode matar todos os seres humanos", escreveu no X, acrescentando acreditar que a probabilidade de uma extinção em massa na próxima década é superior a 10%.
"A Anthropic está fazendo o melhor que pode, mas ainda não temos um plano para solucionar o alinhamento da superinteligência e não estamos claramente no caminho para isso", disse Hubinger, referindo-se ao esforço para garantir que os sistemas de IA se comportem de maneira compatível com as intenções e os valores humanos. Ele lidera a área de ciência do alinhamento na empresa.
Mais tarde, Hubinger acrescentou que o "risco dos modelos atuais é baixo", mas que estava preocupado com modelos de IA capazes de se aprimorar sozinhos, algo que está "acontecendo mais rápido do que imaginávamos".
Incidentes recentes, como a invasão do site Hugging Face por agentes do ChatGPT, mostraram que esses modelos podem sair do controle humano e que a solução seria desacelerar o desenvolvimento, afirmou Coxon. "Não sinto que estejamos no caminho para impedir uma corrida global, o que pode exigir medidas custosas, como uma proibição temporária de aprimorar as capacidades dos modelos", postou.
A saída de Coxon foi noticiada primeiro pelo Wall Street Journal. A Anthropic não quis comentar. A OpenAI não respondeu de imediato aos pedidos de comentário.
Dario Amodei, presidente-executivo da Anthropic, e outros líderes do setor de IA instaram a indústria a considerar a possibilidade de conter o desenvolvimento, mas deram poucos sinais de que pretendem desacelerar seus próprios esforços. Na semana passada, a Anthropic lançou o Claude Mythos 5.1, apresentado pela empresa como seu modelo mais avançado para ciências da vida e segurança cibernética.
Steven Adler, cofundador da organização sem fins lucrativos Guidelight AI Standards e ex-pesquisador de segurança da OpenAI, afirmou que esses alertas vindos de pessoas do setor reforçavam os argumentos em favor de uma pausa nas pesquisas.
"Nenhuma empresa de IA sequer chega perto de ter uma estrutura de segurança adequada ao nível de perigo envolvido em suas pesquisas", afirmou Adler ao Financial Times. "Se alguém acredita que isso pode matar todas as pessoas da Terra, como acreditam muitos funcionários dessas empresas, este é um bom momento para descer do trem."

Um pesquisador usou o Claude em um pedido de financiamento estatal para estudar o vírus chikungunya. A companhia afirma que o estudo sobre chikungunya gerou preocupação por estar previsto para ser realizado em um instituto de pesquisa militar e disse ao New York Times que esse tipo de pesquisa pode contribuir para vacinas, mas também pode ser aplicado na criação de armas biológicas.

Outro dia fui colocar minha filha para dormir e, quando fui desligar a luz, ela me perguntou: "mãe, por que você é diferente de outras mães?" Eu abri a boca para responder, mas fechei de novo, pois aprendi, a duras penas, não responder a perguntas capciosas na hora. Não porque me falte diferencial, mas porque diferencial nunca coube numa frase.
Dei um beijo nela, respondi que a amava, e refleti que essa cena se repete, com roupagens diferentes, em quase toda esfera da vida adulta. No trabalho, alguém pergunta qual é o seu diferencial competitivo. No relacionamento, o parceiro quer saber por que escolheu aquela pessoa entre tantas outras. Na causa social, cobram uma resposta pronta sobre o impacto que você gera.
A pergunta muda de roupa, mas o formato é sempre o mesmo: ela pede para alguém resumir, em poucas palavras, o que levou uma vida inteira para construir.
O vocabulário da apresentação de negócios foi importado para um território que nunca foi comercial. Aprendemos a ter resposta pronta para emprego, para relacionamento, para causa que defendemos. Isso nos leva a exigir de nós mesmos, e dos outros, uma síntese impossível, como se amor, cuidado, competência ou compromisso coubessem num slogan de 15 segundos
O problema é que aquilo que nos distingue não se declara, se percebe. É a mãe que lembra do detalhe que ninguém mais notou. É o médico que examina o paciente, não só o exame. É o casal que se escolhe de novo após 20 anos de rotina, não por falta de opção, mas por convicção. É a empresa cujo cliente sai diferente de como entrou, sem saber explicar exatamente por quê. Nenhum desses "diferenciais" sobrevive a uma frase de efeito, pois todos eles só existem sendo vividos, repetidos, sentidos ao longo do tempo.
Talvez por isso a cobrança por resposta pronta tenha ficado mais pesada justo agora, num momento em que tanta gente perdeu o chão emocional e sai atrás de sentido, de pertencimento, de acolhimento em tudo que consome e em tudo que faz.
Quando falta chão, a tentação é se agarrar a fórmulas, um discurso decorado, uma frase fechada que dê sensação de controle. Só que sentido não se decora, se constrói, dia após dia, na repetição de escolhas pequenas que ninguém está filmando.
Isso não significa que autoconhecimento seja dispensável, ou que a pergunta sobre o que nos diferencia não mereça reflexão. Merece, e muito. Mas talvez a pergunta certa não seja "consegue me responder agora", e sim "estaria disposto a perceber com o tempo".
Existe diferença que só aparece na segunda visita, na décima conversa, no ano em que a vida aperta e a pessoa continua do seu lado.
A pressa por resposta imediata é, no fundo, uma pressa por controle. Quer prova rápida, quer garantia antecipada, quer decidir antes de sentir. Só que existe categoria de valor que se recusa a esse atalho. O verdadeiro diferencial nunca precisou de microfone. Precisa de tempo, de presença, e de alguém disposto a ficar por perto o suficiente para perceber.

Nihar Malaviya, da Penguin Random House, defende uso da tecnologia em decisões comerciais
Grupo presidido pelo indiano-americano tem controle de 85% da Companhia das Letras no Brasil
É a primeira visita do presidente-executivo da Penguin Random House, o indiano Nihar Malaviya, ao Brasil —país onde sua empresa tem o controle majoritário da Companhia das Letras, editora com a maior fatia do mercado de livros hoje.
É um mercado cujo dinamismo e amplitude agradam o executivo de 51 anos, três deles à frente do principal conglomerado editorial do mundo. Foi isso que moveu seu périplo de duas semanas pelo Brasil —teve tempo até de ir às Cataratas do Iguaçu, mas veio sobretudo prestigiar o marco de 40 anos da Companhia.
Em 2011, a Penguin comprou uma participação de 45% da editora brasileira. Dois anos depois, se fundiu com o grupo Random House e tomou a dianteira da indústria de livros comerciais no mundo. Hoje, o grupo estrangeiro controla 85% das ações da Companhia das Letras, com os 15% restantes nas mãos do casal Luiz e Lilia Schwarcz, que fundou a editora em 1986.
O Brasil, diz Malaviya, é um país com um segmento firme de leitores, mas a oportunidade de crescimento é ainda mais animadora, como ele afirma na entrevista de meia hora que topou dar à coluna na última sexta-feira (4), no bar de um hotel luxuoso no bairro do Itaim Bibi, em São Paulo.
"É um país muito jovem, com um leque amplo de pessoas que ainda podem se tornar leitoras regulares", diz ele. "Não só pelo tamanho da população, mas também porque é um país muito diverso em todos os sentidos, de culturas a regiões geográficas, que se abre a muitos tipos diferentes de livros."
Malaviya é um homem baixo e discreto, do tipo que parece que ficaria em completo silêncio se não fosse provocado por perguntas —contraste com o perfil de pavão de seu antecessor, Markus Dohle, que saiu após o fracasso da fusão da Penguin com a Simon & Schuster, barrada pela Justiça dos Estados Unidos em 2022.
O atual CEO, indiano radicado nos Estados Unidos desde a infância, reforça que as editoras que o grupo controla pelo mundo —a Penguin Random House tem operação em mais de 20 países— tocam seu trabalho com autonomia.
"O que fazemos é criar diferentes fóruns globais, tanto para questões editoriais quanto de finanças, de cadeia de suprimentos, de tecnologia, de marketing, de vendas. As pessoas lidam com desafios parecidos pelo mundo, e nós nos reunimos regularmente para compartilhar conhecimento."
Malaviya diz não enxergar a tecnologia como inimiga —aponta que um quarto da receita da Penguin vem da leitura digital, entre ebooks e audiolivros. No Brasil, a cifra desse mercado fica mais próxima de 10%. "Os negócios editoriais sempre usaram a tecnologia para continuar a tradição secular dos livros."
A inteligência artificial não é exceção. O editor se anima ao lembrar uma frase que surgiu em um dos fóruns de seu conglomerado. "Deixe a IA lavar a louça para que nós possamos focar mais em cozinhar."
"Publicamos em torno de 15 mil novos livros por ano. Cada um deles envolve centenas de decisões. Como deve ser a capa? Qual deve ser o título? E o plano de marketing? E o preço? Tomamos milhões de decisões todo ano. E se pudermos usar a tecnologia para fazer isso mais rápido ou um pouco melhor, preservamos a energia criativa para as decisões que realmente fazem diferença."
Malaviya aponta que tudo, ao final, passa pela aprovação de uma pessoa. Mas tem investido, por exemplo, em usar a tecnologia para escolher quantos exemplares de cada lançamento imprimir —ou reimprimir, com base em sua performance junto aos leitores. "O algoritmo dá uma recomendação automática, e uma pessoa ainda revisa isso, mas corta muito do trabalho."
Outro exemplo é a decisão de quais livros devem destacar na Amazon e outras plataformas virtuais. "E depois essas plataformas dividem suas toneladas de dados conosco, e a tecnologia os processa."
A maneira como a Penguin vende livros, reforça ele, muda com frequência —ele diz que suas respostas sobre IA com certeza serão outras no ano que vem. "Todo aspecto de como trabalhamos mudou dramaticamente e vai continuar mudando. Mas o coração do que fazemos não muda."

O sr. é autor de um livro sobre o Gaokao, o maior vestibular do mundo. Como esse exame ajuda a explicar a economia chinesa?
O Gaokao é o exame nacional de admissão ao ensino superior na China, realizado aos 18 anos, após 12 anos de educação formal.
Cerca de 15 milhões de estudantes prestam o Gaokao a cada ano, e o ensino superior chinês admite cerca de 30 milhões de alunos anualmente no total de matrículas e cursos, ou seja, cerca de metade dos alunos de universidades do mundo todo.
É um sistema muito grande. Como o resultado define o acesso às melhores universidades, a preparação começa muito cedo, aos quatro ou cinco anos, com os estudantes passando por uma sucessão de testes ao longo de toda a vida escolar. O Gaokao foi instituído nos anos 1950 por Mao Tsé-Tung, mas deriva diretamente do exame imperial chinês (Keju), criado há cerca de 1.400 anos, na Dinastia Sui.
Na hierarquia social tradicional da China, havia quatro classes: no topo, os altos funcionários públicos (mandarins); em segundo, os camponeses e agricultores; em terceiro, os artesãos e trabalhadores técnicos; e, na base, os comerciantes.
Historicamente, os cargos oficiais eram hereditários. Para quebrar o poder das famílias locais e garantir lealdade direta ao trono, o imperador criou o exame imperial: qualquer pessoa aprovada tornava-se funcionário público. Era uma ferramenta de governança política. Tratava-se de um mecanismo arcaico de meritocracia para promover mobilidade social e estabilidade política, com reflexos atuais.
É importante ter em mente que o teste não nasceu como um projeto pedagógico, mas como uma ferramenta de gestão estatal, para o imperador governar o país. E até hoje os formados pelas melhores universidades ainda buscam frequentemente carreiras no setor público.
A China expandiu a educação de forma dramática, e a economia chinesa cresceu cerca de 10% por muitos anos, por 30 anos. Hoje ainda é mais lento, mas ainda é 5%.
Todas as pessoas querem entrar na universidade na China. Essa é a maneira de se movimentar na sociedade, as pessoas acreditam nisso.

A Inteligência Artificial está cada vez mais presente no contexto educativo e as famílias portuguesas consideram que as escolas devem assumir um papel ativo na preparação dos alunos para esta nova realidade. Segundo o mais recente estudo “Regresso às Aulas”, do Observador Cetelem, 40% dos encarregados de educação defendem que os estabelecimentos de ensino devem promover informação sobre Inteligência Artificial, enquanto 37% identificam uma forte necessidade de formação nesta área.

Os resultados revelam ainda uma visão maioritariamente positiva sobre o potencial destas ferramentas no processo de aprendizagem: 60% consideram que a IA deve ser encarada como um complemento pedagógico essencial e 45% acreditam que tem um impacto positivo no desempenho escolar.

A julgar pelas anteriores e pelo padrão recente das revisões anuais, o país amanhecerá "mais rico" no papel: o nível do PIB nominal tende a ficar ao menos 4% a 5% acima do estimado hoje (cerca de R$ 13,7 trilhões em 2026).

Convém separar dois efeitos. O primeiro é "mecânico" e ocorreria mesmo sem a atualização da metodologia. Desde novembro de 2024, o IBGE suspendeu a divulgação das tabelas completas de recursos e usos para concentrar a equipe técnica na elaboração da nova base. Com efeito, a última leitura "definitiva" do PIB brasileiro é de 2021. Os anos de 2022 a 2025 contam com estimativas ainda preliminares.

This story I teach in my media criticism course comes from Shoshana Zuboff’s book “The Age of Surveillance Capitalism.” Zuboff explains that the most valuable asset of the search engine was always the “exhaust fumes” and for the longest time they were hidden in plain sight. Once Google realized that the byproduct of the search process was the thing they could monetize, it propelled the company to become the largest seller of digital advertising in the world.  

Para explorar caminhos multifacetados, engajamos públicos diversos, como pesquisadores, especialistas, jovens, lideranças empresariais, representantes do setor público e do terceiro setor, em torno de seis grandes temas. Por meio de debates, entrevistas, pesquisas e diálogos conduzidos por nosso time de professores, buscamos refletir sobre quais futuros são desejáveis.

Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE), autarquia vinculada ao Ministério da Educação (MEC), disponibiliza, a partir desta quarta-feira (9), seu novo Portal de Serviços, canal destinado ao atendimento de estados, municípios e demais entes parceiros. 

Por meio do Portal de Serviços, os usuários poderão encaminhar dúvidas, questionamentos, solicitações de esclarecimentos e outras demandas de atendimento diretamente às áreas responsáveis.