Anthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.

Universidades de ponta criam protocolos para a ferramenta, que também está disseminada no ensino médio
Uso da IA deve ser explicitado de forma detalhada; diretrizes visam aproveitar potencial e reduzir riscos com ética e transparência
Dado o impacto da inteligência artificial (IA) na produção textual e de conhecimento, o setor acadêmico no Brasil e no mundo se mobiliza no sentido de estabelecer regras para a tecnologia.
Aqui, USP, Unicamp e Unesp estão criando protocolos e diretrizes, além de estruturar departamentos para coordenar pesquisas, desenvolver ferramentas e promover a formação de professores, alunos e funcionários.
No geral, a orientação é a de que o uso da IA deve ser combinado entre docentes e discentes e explicitado em pesquisas e trabalhos acadêmicos de forma detalhada, indicando não só modelos e versões mas também a interação com a ferramenta por meio dos prompts (comandos para execução de tarefas).
O guia da Unesp, por exemplo, deixa claro o que estudantes e professores podem e não podem fazer. No primeiro quesito, é permitido que a IA auxilie em atividades como tradução, revisão gramatical, elaboração de resumos e criação de roteiros e imagens. Fica proibido submeter trabalhos gerados por IA e simular resultados experimentais sem indicar o uso da tecnologia.
Considerando que são instituições de excelência do ensino superior brasileiro, suas regras tendem a ser reproduzidas em outras universidades, na educação básica e até em outros setores.
Escolas já precisam lidar com a disseminação da IA. A pesquisa TIC Educação de 2025, realizada pelo centro de estudos do Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), mostra que 70% dos alunos do ensino médio usam IA para fazer trabalhos, e só 32% relatam que receberam orientação sobre essa tecnologia.
Ademais, não mais de 54% dos professores tiveram formação continuada para capacitar os estudantes no uso de ferramentas digitais. O Conselho Nacional de Educação (CNE), órgão responsável por definir diretrizes curriculares nacionais para formações superiores, discute uma resolução que prevê incluir o ensino de inteligência artificial em cursos de pedagogia e licenciaturas.
No Piauí, uma iniciativa pioneira instituiu, em 2024, a disciplina obrigatória de IA, que combina fundamentos técnicos e reflexões éticas, no 9º ano do ensino fundamental e no ensino médio. O programa foi premiado pela Unesco.
A IA tem enorme potencial educativo e na produção de conhecimento, mas também envolve riscos. O que pesquisas e organismos internacionais indicam é que a formação para o uso consciente, ético e transparente é a melhor forma de desbravar as trilhas abertas pela ferramenta.

Obra Don't Steal This Book reúne nomes como o Nobel da Literatura Kazuo Ishiguro, e os consagrados Philippa Gregory e Richard Osman; movimento é parte de um conflito mais amplo entre a indústria criativa e as grandes empresas de tecnologia

A guerra contra o Irã tem consolidado a transformação do Oriente Médio em um laboratório de uso de IA em conflitos. A nova tecnologia vem sendo usada na interpretação de dados de inteligência, análise de imagens de satélite e identificação de alvos, entre outras aplicações —tudo diante de debates éticos ainda abertos sobre quando o uso da inteligência artificial é, literalmente, uma questão de vida ou morte.
O emprego da IA nos ataques ao regime iraniano é a eclosão de um processo que começou em 2017, quando o Departamento de Defesa dos Estados Unidos criou o chamado Projeto Maven, a fim de aplicar aprendizado de máquina na análise de imagens de drones. Desde então, o projeto foi evoluindo com contratos assinados entre o governo americano e big techs.
O Maven Smart System (MSS) é desenvolvido pela Palantir, do bilionário republicano Peter Thiel. Segundo anúncios públicos do Pentágono, o uso dessa ferramenta foi expandido no governo de Donald Trump, e hoje ela é usada por mais de 20 mil militares.
O governo americano também já informou que, desde 2024, o sistema está integrado ao Claude, modelo de linguagem desenvolvido pela Anthropic. Trata-se da mesma empresa hoje em confronto com o Pentágono, que ordenou o cancelamento de contratos com a companhia horas antes do início da guerra contra o Irã.
Analistas atribuem à dupla Maven e Claude a capacidade de atingir mil alvos no Irã já no início do conflito. Em um comunicado em vídeo depois dos primeiros ataques, o almirante Brad Cooper, que lidera o Comando Central dos Estados Unidos, lembrou as operações de "choque e horror" que iniciaram a guerra contra o Iraque, em 2003, e acrescentou que a escala dos de agora é duas vezes maior.
"É evidente que a rapidez desses ataques causa certas preocupações. É a primeira vez que uma operação militar de grande porte utiliza a IA de forma tão central", diz Oliver Stuenkel, pesquisador do Belfer Center na Harvard Kennedy School.
Para planejar um ataque, os militares precisam atravessar um amontoado de informações de inteligência. Não são só imagens de satélite, mas também dados de informantes e horas de escutas interceptadas, entre outros tipos de informação.
Fontes militares têm dito à imprensa americana que, antes dessas ferramentas, só era possível processar no máximo 4% dos dados coletados sobre o inimigo, atrasando o processo de transformar inteligência em ataques reais. Mas isso mudou.
"Uma questão importante é o reconhecimento automático de alvos, usando visão computacional para reconhecer objetos no campo de batalha. Isso ajuda a acelerar as decisões", diz Vitelio Brustolin, professor de relações internacionais da Universidade Federal Fluminense.
De fato, o que se aponta é que antes os soldados precisavam identificar alvos a olho nu nas imagens de satélite, cruzando-as com outras informações de inteligência para evitar erros. E a dupla Maven e Claude conseguiria apontar veículos, radares, lançadores de foguetes etc., ajudando a pular uma etapa.
Já há pesquisas mensurando o ganho de eficiência. Um estudo do Center for Security and Emerging Technology, da Universidade Georgetown, por exemplo, avaliou o uso do sistema Maven em exercícios militares em 2024. E concluiu que a tecnologia permitiu que uma célula militar tivesse, com 20 pessoas, um desempenho semelhante ao de unidades que, na guerra do Iraque, exigiam mais de 2.000 soldados.
Ferramentas assim se tornam cruciais num contexto em que a tecnologia também ajuda a aumentar e muito a quantidade de informação coletada. O jornal Financial Times, por exemplo, revelou que a inteligência israelense hackeou as câmeras de trânsito de Teerã antes do ataque que matou o aiatolá Ali Khamenei.
Aliado dos EUA, Israel já vinha colocando em prática seus próprios experimentos no conflito contra o Hamas na Faixa de Gaza. Uma investigação do jornal britânico The Guardian, em 2024, mostrou que um sistema de IA indicou 37 mil palestinos que teriam ligações com o Hamas. Na ocasião, o Exército do país rebateu dizendo que a ferramenta não era uma lista de alvos já confirmados e que não usa a IA para identificar terroristas.
Essa aplicação da nova tecnologia tem gerado preocupação entre quem debate a ética da IA. Os críticos apontam que, ao acelerar a cadeia de decisões entre detectar um alvo e atacá-lo, aumenta a probabilidade de erros —e questionam até responsabilidade legal em casos assim. Os ataques de 28 de fevereiro a Teerã, por exemplo, mataram ao menos 165 civis ao atingir uma escola. E, desde então, acumulam-se evidências de que os responsáveis foram os EUA.
Na prática, o debate em pauta é sobre os riscos de automatizar decisões de vida ou morte. Já em 2018, funcionários do Google iniciaram um protesto ao descobrir que a empresa estava colaborando com o projeto Maven, levando a companhia a anunciar que não renovaria o contrato com o Pentágono e a criar novas diretrizes éticas.
Na polêmica de agora com a Anthropic, a empresa se recusou a suspender salvaguardas do Claude, impedindo o uso da ferramenta para vigilância de cidadãos e construção de armas autônomas (estas são uma das maiores preocupações de quem atua no campo da segurança da IA). Isso levou Trump a decidir punir a empresa, suspendendo seus contratos.
Diante de polêmicas assim, o governo americano tem argumentado que seu uso de IA é feito com "a human in the loop", um ser humano no processo; mas isso não tem sido suficiente para aplacar as críticas.
Para o pesquisador Oliver Stuenkel, o aumento dessa velocidade não é a única preocupação. Ele diz que essas ferramentas tornam mais fácil iniciar uma guerra, ao diminuir o ônus de quem decide atacar.
"A combinação de drones e inteligência artificial reduz muito o custo financeiro e humano de ações militares", afirma. "Isso é muito preocupante, porque esse custo sempre foi um dos fatores [que levava países] a pensar duas vezes antes de iniciar um ataque. E pode incentivar ainda mais essa tendência de tentar resolver conflitos atingindo rivais só com bombardeios aéreos e drones."
Para se ter uma base de comparação, estudos de diferentes centros de pesquisa têm mostrado que, na Ucrânia, os ataques por drones são responsáveis por mais de 70% das mortes.
"A IA vai diminuir o número de exércitos, porque no fundo eles são cada vez menos necessários. E agora estamos falando de uma guerra convencional. Diria que esse conflito no Irã é um marco do ponto de vista tecnológico na história da guerra e vai ter influência em outros conflitos", diz Stuenkel.

Empresa de inteligência artificial questiona classificação dada pelo governo dos EUA
Companhia não aceitou exigência de acesso total e que permitiria vigilância em massa

Staggered EdTech Adoption
During my recent Senate testimony, I stated that when NAEP performance is aligned with state-level digital adoption, scores plateau and then decline.

I should note that in that testimony, I misspoke slightly - referring to ‘one-to-one’ deployment when the analysis, in fact, examines broader, statewide digital adoption. The distinction matters, and I want to be precise.

Since that testimony, I’ve received repeated requests to publish the underlying data. What follows is that analysis.

In the United States, education policy is largely controlled at the state level. As a result, digital infrastructure was not embedded into classrooms everywhere at once. Some states operationalized statewide digital testing and instructional systems earlier; others followed later.

Fundada no Rio de Janeiro por Bernard Caffé e Fernando Costa, a startup desenvolveu uma plataforma de aprendizagem que utiliza inteligência artificial e gamificação para personalizar o ensino. Atualmente, a tecnologia já é utilizada por mais de 5 mil escolas no Brasil. “O método de aprendizado ainda é muito massificado. Muitos municípios não alcançam nem a nota mínima no Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (Ideb). Acreditamos que o ensino deve ser personalizado”, afirma Caffé, CEO da Jovens Gênios.

Não bastam ações pontuais para resolver um problema que é estrutural. São necessárias políticas públicas e planos de conscientização perenes, mensuráveis e com orçamento e estrutura adequados para de fato mudarmos o cenário social

O uso da inteligência artificial dos chamados grandes modelos de linguagem (LLMs), com ChatGPT e Gemini, para escrever trabalhos científicos continua se disseminando e preocupa pesquisadores.
Muitos periódicos acadêmicos importantes já possuem política que restringe total ou parcialmente o uso desses chatbots, mas dois terços das publicações ainda não possuem regras para tal, indica um levantamento recente feito pela Universidade McMaster, de Ontario (Canadá).
O trabalho, liderado pelo cientista Daivat Bhavsar, inquiriu mais de 162 publishers da Associação Internacional de Editoras Científicas, Técnicas e Médicas (STM), e apenas 56 delas já tinham no meio do ano passado diretrizes específicas para uso de IA. Destas, apenas quatro implementaram política de tolerância zero. Outras aceitavam uso para correção gramatical ou de estilo, mas exigiam que os artigos incluíssem um aviso.
Investigando esse ambiente ainda sem regras universais para IA, uma outra pesquisa recente indica que os LLMs foram usados em pelo menos 12% dos artigos acadêmicos publicados em revistas indexadas, aqueles que contam oficialmente como produção científica. A estimativa foi feita pelo pesquisador Andrew Gray, do University College de Londres, varrendo uma série estudos do mundo todo na base de dados Dimensions.
"Até 12% dos artigos acadêmicos publicados em 2024 têm sinais de uso de LLMs, indicados pelo uso desproporcionalmente comum de palavras distintas, tomadas com marcadores do texto" escreveu o pesquisador em um artigo preliminar na plataforma Arxiv. "Em uma estimativa conservadora, pelo menos 10% dos artigos podem ter sido editados, traduzidos ou parcialmente gerados por LLMs".
Gray não foi o único a tentar fazer essa medição. Outros pesquisadores obtiveram estimativas com números entre 8% e 16%.
LLMs x outras IAs
O uso da inteligência artificial, de modo geral, é aceito em pesquisa, mas é preciso diferenciar o emprego de LLMs do de outras tecnologias. É aceitável um cientista criar um sistema de IA para previsão meteorológica, por exemplo, e descrevê-lo em um estudo mostrando qual foi seu desempenho.
O receio de pesquisadores com o uso do LLM é que esta não é uma ferramenta criada para construir raciocínio ou fazer análise. O ChatGPT é, desde sua origem, uma espécie de versão ultra-sofisticada da antiga ferramenta de "autocompletar" dos editores de texto. É extremamente fácil de usar, mas tudo o que escreve é por previsão estatística.
O uso das LLMs preocupa também porque tem sido feito de maneira não transparente. A maioria dos papers etiquetados na pesquisa de Gray como "suspeitos" de usar IA não alertavam o leitor para uso de LLMs, mesmo em algumas publicações que já o exigem.
Nos bastidores da ciência
Pela praticidade de uso e por possibilitar acelerar algumas etapas do trabalho, os chatbots modernos vêm sendo usados não só para escrever artigos, mas em outras etapas do processo de produção científica. É comum seu uso na submissão de projetos de pesquisa e nos pareceres de revisão por pares (peer review), em que cientistas são consultados anonimamente para avaliar o trabalho de outros.
No Brasil, agências de fomento à ciência já adotam uma política rígida para restringir as LLMs nesses processos.
— Quando nós avaliamos um projeto de pesquisa, a gente precisa identificar a capacidade crítica do estudante ou do pesquisador que está fazendo uma proposta.Se ele usa o chatbot como um instrumento de escritor ou de autor, ele está fazendo completamente errado — diz o neurocientista Esper Cavalheiro, assessor da diretoria científica da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). — Se ele delega o trabalho à LLM, ele não está colocando ali aquilo que o diferencia dos demais e que faz dele merecedor de um financiamento, de uma bolsa ou da publicação de um paper.
Zona cinzenta
Como tudo em ética, porém, existe uma área cinzenta para uso da IA em redação científica. Diretrizes da Fapesp e outras agências de fomento aceitam o uso de chatbots para correção de gramática e estilo, mas alertam que o autor precisa ser atento, porque nem sempre as LLMs distinguem de maneira clara o que alterar forma ou conteúdo.
Softwares para detectar uso de LLM em textos têm sido usados por alguns periódicos e por alguns pareceristas, às vezes sem o autor do estudo avaliado saber. Esses programas, como aquele no estudo de Gray, funcionam analisando o estilo de inglês do texto do trabalho. Um artigo pode cair na "malha fina" dessas ferramentas mesmo tendo usado IA apenas para depurar a linguagem.
É difícil saber qual de infiltração que chatbots estão tendo na literatura científica hoje, mas um sinal de que a IA está sendo usada para muito mais do que faxina verbal é de que as chamadas "alucinações" (informações fantasiosas que as LLMs ocasionalmente fornecem como resultado), estão entrando nos estudos. As referências bibliográficas no fim dos artigos são o objeto preferido de piração dos robôs, que citam alguns estudos que nunca foram feitos.
Citações inventadas
Um teste feito por um grupo de pesquisa da Universidade de Washington mostrou que entre 78% e 90% das pesquisas de literatura feitas com o ChatGPT retornam ao menos uma citação fabricadas, e quase sempre retornam citações irrelevantes.
Essa equipe, liderada pela cientista Akari Asai, está trabalhando agora num sistema de IA específico para a tarefa, ciente de que o trabalho de pesquisa bibliográfica é um dos que mais consomem tempo na rotina acadêmica. Em artigo na Nature, ela demonstrou como construiu seu modelo, o OpenScholar, e como ele foi capaz de fazer bibliografias com qualidade equiparável à de um humano, partindo de perguntas científicas.
Esse tipo de aprimoramento, que tem ocorrido rapidamente desde que o ChatGPT desencadeou uma explosão tecnológica de modelos de linguagem em 2022, requer que cientistas repensem a todo momento suas políticas para uso da IA e suas implicações éticas.
Fato consumado
Para o cientista da computação Virgílio Almeida, professor da UFMG e coordenador do grupo de trabalho de IA na Academia Brasileira de Ciências (ABC), a entra da IA na produção científica é um fato consumado. Cabe agora aos pesquisadores tentar extrair o lado positivo dela.
— Eu vejo muitos alunos de graduação e de pós fazendo uso das LLMs, alguns de maneira positiva, outros nem tanto — afirma. — Eu acho que existem inúmeras possibilidades de ampliar a produção científica, sobretudo com ajuda no campo da linguagem, mas é preciso seguir regras e é preciso ter transparência.
Almeida defende que instituições ampliem seus programas de alfabetização tecnológicas, para que acadêmicos entendam melhor como a IA funciona e como pode (ou não) ser usada. Isso é importante, diz também em áreas de humanas e biológicas, onde nem sempre os professores têm familiaridade com computação.
Cavalheiro, da Fapesp, afirma que é preciso um esforço na academia para convencer jovens cientistas de áreas mais técnicas que o trabalho de redação não é uma mera burocracia que precisa ser cumprida para apresentação de números nos artigos. Dessa perspectiva, delegar trabalho a robôs perde o sentido, mesmo quando estes são bem sucedidos.
— Eu sempre aprendi que o cientista deve saber traduzir em palavras tudo aquilo que ele faz. Ele publica um artigo para que alguém entenda completamente o que ele fez e continue a partir dali o trabalho dele — diz. — A ciência só ganha se aquele que fez algo pela primeira vez consegue traduzir a sua realização para outro, de forma adequada. Não são números, não são gráficos, não são tabelas. Trata-se de saber dizer, saber contar o que foi feito.

AI is one of the most powerful forces shaping the world today. It is not a clever app or a single model; it is essential infrastructure, like electricity and the internet.

AI runs on real hardware, real energy and real economics. It takes raw materials and converts them into intelligence at scale. Every company will use it. Every country will build it.

To understand why AI is unfolding this way, it helps to reason from first principles and look at what has fundamentally changed in computing.

Neste vídeo, mostro como criar um GPT do zero. No exemplo, eu queria criar um GPT para melhorar os prompts.

O GPT está disponível aqui:
https://chatgpt.com/g/g-69b170eaab108191b6b37ea4316c2386-prompt-academico

Quem quiser aprender isso e mais sobre o uso de IA na pesquisa acadêmica, tenho uma formação bem completa disponível aqui: https://hotmart.com/pt-br/marketplace/produtos/inteligencia-artificial-para-pesquisa-academica-do-basico-ao-avancado/F104325058R

Os dados do Censo Escolar 2025 demonstram a dimensão da educação básica no Brasil. A começar pelo número de matrículas (46 milhões), que, em termos demográficos, corresponde à população da Espanha. Dentro desse escopo, 10,1 milhões são de matrículas no tempo integral, projeção comparável à população de Portugal. O grande volume de informações faz parte da 1ª etapa de coleta do Censo Escolar 2025, publicado anualmente pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) e divulgado em fevereiro.

Estes são dias de um novo arranjo de poder tecnológico e sua categorização definitiva segue em aberto. Yanis Varoufakis enxerga uma disposição tecnofeudal, com empresas baseadas em nuvem impondo seus interesses suseranos às menores, vassalas, enquanto nós, servos, alimentamos o sistema com cliques não remunerados.
A realidade indica que seria mais apropriado falar em tecnoabsolutismo, um sistema em que o rei é a lei, no qual a antiga tese de que nações sucumbem porque não têm instituições sólidas é motivo de chacota. E a tecnologia que importa dispensa os cliques gratuitos, enquanto reduz a demanda por legitimidade e "soft power" internacional ao concentrar as mortes do lado inimigo.
A rusga com a Anthropic é uma óbvia manifestação da intensificação do tecnoabsolutismo. Isso indica que o Brasil deve colocar força total no desenvolvimento de uma IA soberana, além de uma estrutura própria de servidores —algo dispensável até há pouco.
O caso não é simplesmente que IAs de mercado, servindo de infraestrutura crítica nacional, podem ser desligadas de uma hora para outra, mas que elas estão fazendo um M&A com o sistema de defesa de um outro Estado, o qual publicou um relatório dizendo que bases chinesas de uso civil e militar estão proliferando pela América Latina e já existem no Brasil.

A Secom (Secretaria de Comunicação Social da Presidência), o Ministério da Fazenda e o Mdic (Ministério do Desenvolvimento, Indústria, Comércio e Serviços) adotam abordagens diferentes. A Fazenda e o Mdic, que são mais próximos ao setor, defendem flexibilidade. Na avaliação de pessoas que acompanham a tramitação e conversaram com a Folha sob anonimato, esses órgãos são mais sensíveis aos argumentos das empresas de tecnologia, que defendem que a regulamentação levará à imposição de travas à inovação.
Já a Secom atua para manter a base do projeto analisado pelo Senado, que traz uma abordagem sobre riscos de uso da IA e proteção de direitos. O projeto do Senado é inspirado na regulação de IA da União Europeia, que aplica regras mais rígidas de regulação.

As três principais universidades públicas de São Paulo – USP, Unesp e Unicamp – estão estruturando diretrizes para orientar o uso de inteligência artificial (IA) em atividades acadêmicas. As iniciativas buscam estabelecer parâmetros para estudantes e professores, com foco em transparência, ética e responsabilidade no uso das ferramentas.

Uma demonstração tecnológica divulgada neste mês chamou atenção no setor de inovação ao mostrar algo que, à primeira vista, parece ficção científica: neurônios humanos cultivados em laboratório jogando videogame. O experimento foi apresentado pela startup australiana Cortical Labs, que divulgou um vídeo do seu dispositivo biológico CL1 executando o clássico jogo Doom.

Diferentemente de sistemas baseados apenas em algoritmos, o equipamento utiliza células cerebrais humanas reais conectadas a um chip de silício. Os neurônios recebem estímulos elétricos correspondentes às informações do jogo e respondem com sinais que são interpretados como ações dentro do ambiente digital, como mover-se ou mirar em inimigos.

Um computador feito de neurônios
Apresentado durante o Mobile World Congress 2025, em Barcelona, o CL1 é descrito pela empresa como o primeiro computador biológico comercialmente viável. Em seu núcleo estão cerca de 800 mil neurônios humanos derivados de células-tronco reprogramadas a partir de amostras de pele e sangue de doadores adultos, segundo informações divulgadas pela revista IEEE Spectrum.

Essas células crescem sobre uma matriz de eletrodos capaz de enviar impulsos elétricos e registrar as respostas do tecido neural em tempo real. Na demonstração com Doom, aproximadamente 200 mil neurônios receberam dados do jogo convertidos em sinais elétricos, processaram essas informações e produziram comandos que controlaram a jogabilidade.

A exibição pública não foi publicada em estudo revisado por pares. No entanto, a base científica do projeto tem precedentes acadêmicos: em 2022, pesquisadores ligados à empresa relataram na revista Neuron que culturas neuronais semelhantes foram capazes de aprender a jogar Pong em poucos minutos, reorganizando-se espontaneamente.

A jornalista e professora de meditação Talissa Monteiro estava cansada de ter a atenção sugada pelas redes sociais. Ela organizou então sua rotina e, de quebra, lançou o Clube do Offline para ajudar outras pessoas a reduzir o tempo de tela.

O aprendizado eficaz se baseia em "sermos mais inteligentes em relação à forma de apresentação das informações para o cérebro", segundo a educadora Noelia Valle.

Monitoramos o tráfego de busca orgânica do CNET, Wired, The Verge, TechRadar e outros seis sites desde o início de 2024 até hoje. Juntos, eles perderam 65 milhões de visitas mensais. Alguns perderam mais de 90%.