A empresa de biotecnologia americana Enveda anunciou nesta semana os primeiros resultados de segurança de um medicamento que tenta reproduzir, em forma de comprimido, parte dos efeitos metabólicos causados pelo exercício físico. O composto, batizado de ENV-308, concluiu sua primeira fase de testes em humanos sem registrar eventos adversos graves entre os participantes.

Estudo publicado na Nature demostrou que os cérebros em miniatura também conseguem reter uma memória celular de quanto tempo já se passou em seu desenvolvimento

Agora, a prioridade será garantir aprendizagem com equidade. Não podemos falar em educação de qualidade enquanto o CEP, a renda ou a cor determinarem quais serão as oportunidades de uma criança aprender.

O próximo salto da educação brasileira dependerá da capacidade de fazer os avanços chegarem a todos. Para isso, precisamos assegurar os recursos para o Programa Nacional de Infraestrutura Escolar, previsto no novo PNE (Plano Nacional de Educação), e combinar professores valorizados, currículos atualizados e expansão da educação integral.

Esse recuo não aconteceu sozinho. Com ele, diminuíram experiências que exigem exposição e alguma tolerância ao fracasso. Há uma desconfiança da capacidade dos jovens de construir uma vida que não venha acompanhada de garantias —desconfiança que começa nos pais e acaba dominando os próprios jovens.

Quando eu era adolescente, meus pais não conseguiam rastrear onde eu estava. Era inimaginável. Eu era de correr grandes riscos, fiz algumas besteiras que eles nunca souberam e, graças a Deus, passei ilesa. Se me perguntassem se gostaria que meus filhos agissem com a mesma imprudência a resposta seria não. E aqui me pego contradizendo —o que é uma boa definição de ser mãe: quero e não quero que eles experimentem, testem, se arrisquem e se percam por aí até se encontrarem.

Os zoomers cresceram ouvindo que qualquer sofrimento merece diagnóstico e, pior, correção. Muitos pais transformaram a infância num exercício permanente de prevenção de frustrações. Vão tirar satisfação na escola quando o filho leva uma advertência ou chega aborrecido. Acompanham, ou acreditam acompanhar, cada passo. Esquecem que o maior risco acontece dentro do quarto fechado. Ele não sangra, não grita, só vai ocupando o jovem em silêncio.

Há um furo nesse quadro tão comportado: quase 30% desses adolescentes já experimentaram cigarro eletrônico. Ou seja, o jovem brasileiro trocou o risco ruidoso, social, visível —o porre em grupo, o coração partido, o carro amassado— pelo risco sem fumaça. Discreto e individual.

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O celular funciona como cerca de proteção, um arame farpado que protege, mas também machuca. Nele cabem conversa sem presença, sexo sem toque, diversão sem deslocamento —o mundo digital nos permite simular a vida sem a inconveniência de vivê-la.

Jonathan Haidt, em "A Geração Ansiosa", chamou o período de 2010 a 2015 de "A Grande Reconfiguração", o momento em que a infância foi morar dentro do celular, numa dependência que ele não hesita em chamar de vício. Para Haidt, o jovem precisa ser exposto a contratempos, frustrações, fracassos e tropeços para desenvolver força e autossuficiência. Depois nos perguntamos por que eles chegam tão despreparados para a vida adulta.

Ninguém deve beber, transar, casar ou procriar em nome de uma estatística geracional. Uma sociedade não melhora quando os jovens repetem as imprudências dos pais. Não é resgatar os vícios do passado, é recuperar a disposição para o risco, porque cicatrizes também fazem parte da vida.

Microsoft Builds A Copilot Learning System
Microsoft is joining several previously separate jobs into one education system.

Study and Learn is a Copilot learning coach for students aged 13 and over. It uses questions, flashcards, quizzes, matching activities, and immediate feedback to help students work through a topic.

Pesquisadores do MIT exploram o conceito de "deterioração da atribuição" e o que isso pode significar para artistas que buscam proteger suas obras.


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[Fonte das imagens: Getty Images]

POR  JESUS DIAZ

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Há muito tempo que a IA generativa é acusada de copiar descaradamente o trabalho de artistas (vide os inúmeros processos judiciais por violação de direitos autorais em curso). Mas um novo estudo do MIT apresenta um argumento muito diferente — um que pode complicar a forma como esses casos se sustentam.

No estudo, publicado na revista Nature , os pesquisadores do MIT Zheng Dai e David Gifford propuseram-se a testar se uma imagem gerada pode ser rastreada até um único conjunto de dados de treinamento. Eles estavam analisando especificamente modelos de difusão, os sistemas mais frequentemente usados ​​para gerar imagens e vídeos.

A conclusão deles? Tudo se resume ao tamanho do conjunto de dados de treinamento. Eles descobriram que quanto mais dados um modelo usa para ser treinado, mais difícil se torna atribuir sua saída a qualquer conjunto de dados de treinamento específico. Na verdade, quando removeram um conjunto específico de dados de treinamento, descobriram que isso teve pouca ou nenhuma influência na saída atualizada do modelo. Como os pesquisadores afirmaram: "Muitas vezes podemos omitir qualquer amostra ou criador dos dados de treinamento sem afetar uma amostra gerada."

Essa tendência, que os pesquisadores chamam de "deterioração da atribuição", significa que a inteligência artificial pode produzir uma imagem que se assemelha à obra de um determinado artista, sem que haja qualquer vínculo causal comprovável com a contribuição real desse artista para os dados de treinamento.


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Os pesquisadores suspeitam que isso acontece porque conjuntos de dados maiores tendem a conter muita redundância visual; muitas imagens diferentes compartilham características sobrepostas, então nenhuma imagem individual é responsável pelo DNA de uma imagem gerada por IA. Eles obtiveram o mesmo resultado repetidamente, em dezenas de experimentos. Mas eles são cautelosos em tratar isso como a melhor explicação possível, e não como algo que tenham comprovado diretamente (mais sobre isso abaixo).

COMO ISSO FUNCIONA
Para chegar a essa descoberta, os pesquisadores precisavam de uma maneira de testar causa e efeito com precisão, porque os modelos de difusão não funcionam como um banco de dados do qual você pode simplesmente excluir arquivos. Durante o treinamento, um modelo não armazena cópias das imagens que vê. Em vez disso, ele ajusta milhões de configurações numéricas internas com base em padrões em todo o conjunto de treinamento e, posteriormente, usa essas configurações para transformar ruído aleatório em uma nova imagem. Isso significa que você não pode simplesmente excluir uma imagem de treinamento e esperar uma comparação direta de antes e depois. As influências de todas as imagens de treinamento normalmente estão interligadas em todo o modelo.

Em vez disso, os pesquisadores construíram modelos a partir de componentes separados, cada um treinado independentemente em uma parte diferente dos dados, e depois combinados. Essa estrutura permitiu que eles removessem completamente a influência de um artista, pessoa ou imagem, desativando apenas os componentes que haviam sido expostos a ela, sem precisar treinar todo o modelo do zero. Eles chamam essa técnica de "ablação".

Os geradores de imagens por IA aprendem estudando um grande número de imagens e aprendendo a reconstruí-las. Dai e Gifford geraram uma imagem usando o conjunto de treinamento completo e, em seguida, a regeneraram com um artista, pessoa ou imagem removido, enquanto todo o resto permanecia igual. Se os resultados recém-gerados não mudassem, eles poderiam concluir que a parte faltante não era a causa daquele resultado específico; o modelo teria gerado uma imagem quase idêntica de qualquer maneira.

Eles também testaram o atalho padrão que as pessoas usam para detectar plágio por IA: encontrar a imagem de treinamento mais semelhante à imagem de saída e considerá-la a fonte. Esse atalho falhou com mais frequência à medida que os conjuntos de dados cresciam; a "correspondência mais próxima" era frequentemente uma coincidência. Não havia causalidade, pois removê-la muitas vezes não alterava os resultados gerados. Esse efeito enfraquece muitas das alegações existentes de que "a IA copiou este artista", que se baseiam na semelhança visual em vez de realmente testar causa e efeito.

Por que isso acontece? Os pesquisadores oferecem uma explicação, embora tenham o cuidado de classificá-la como uma conjectura, e não como um fato comprovado. De acordo com o artigo, eles “conjecturam que a deterioração da atribuição ocorre porque as características importantes para modelar o comportamento são codificadas de forma distribuída e redundante em todo o conjunto de treinamento”. 

O efeito de "inatribuibilidade" só se manifesta em grande escala. O artigo afirma que esse efeito já é significativo em escalas de 10.000 a 100.000 imagens, enquanto muitos modelos comerciais são treinados em conjuntos de dados com até um bilhão de imagens.

O EFEITO WARHOL
Para entender como isso funciona na prática, vamos usar a obra de Andy Warhol como exemplo. Imagine um modelo treinado com 50.000 obras de arte que por acaso incluem as serigrafias de Warhol. Se você excluir as imagens específicas de Warhol e regenerar o modelo, o resultado praticamente não muda. Isso não ocorre porque o modelo "entende" o estilo de Warhol em algum sentido abstrato, mas sim porque Warhol não era o único artista a usar cores chapadas e vibrantes, grades repetidas e temas da cultura pop.

Na verdade, vários outros artistas nesse mesmo conjunto de dados estavam fazendo coisas visualmente semelhantes. Isso significa que as características visuais de milhares de imagens se sobrepõem o suficiente para que nenhuma imagem seja insubstituível. Em outras palavras, as pinturas de Warhol não eram um ingrediente único; eram uma das muitas fontes que usam o mesmo padrão visual. Removê-las deixaria muito sinal redundante para o modelo usar.

ANÚNCIO
É importante ressaltar que os pesquisadores não estão argumentando que os modelos de IA podem simplesmente criar uma imagem no estilo de Warhol do nada. Se esse mesmo conjunto de dados não contivesse nenhuma obra de arte pop, nenhuma serigrafia em cores chapadas e nenhuma composição com grades repetidas, o modelo não teria nada em que se basear para produzir uma imagem nesse estilo.

Em vez disso, eles estão dizendo que a não-atribuibilidade entra em ação quando um estilo está presente de forma redundante em várias imagens. Exclua uma fonte de uma característica comum e a característica sobreviverá nas imagens semelhantes restantes. Exclua todas as fontes de uma característica rara e o modelo perderá completamente a capacidade de produzi-la.

O QUE ISSO SIGNIFICA?
Essas descobertas dificultam a identificação de uma origem artística específica, o que pode minar os argumentos dos artistas de que a IA copiou suas obras. A mesma redundância que permite que um estilo sobreviva à remoção de um artista também torna muito difícil provar que um único artista foi a fonte definitiva de uma determinada produção.

O artigo revisado por pares na Nature oferece às empresas de IA uma poderosa arma de defesa nos tribunais, mas não um escudo. Os próprios pesquisadores falam sobre as implicações legais, com uma cuidadosa ressalva: a não-atribuibilidade "ostensivamente fornece uma refutação do acesso, um elemento-chave usado para estabelecer a violação, contornando assim as proteções de propriedade intelectual destinadas a limitar tal uso, desde que a coleta seja realizada em escala suficiente para que a perda de atribuição se manifeste".

A palavra "ostensivamente" é importante porque até mesmo os autores a consideram um argumento jurídico plausível, não um consenso. Se a IA lhe fornece uma serigrafia de uma lata de tomate colorida, ela responde apenas a uma pergunta específica: a ingestão da obra de Warhol causou essa imagem? Ela não diz nada sobre se a inclusão da obra de um artista em um conjunto de treinamento sem permissão era legal. Essa é a batalha maior  que já está em andamento em dezenas de processos judiciais .

Em geral, a pesquisa reforça um argumento na disputa sobre direitos autorais em IA, sem, no entanto, resolvê-la definitivamente. As empresas agora têm evidências concretas que as protegem de serem responsabilizadas por resultados específicos. Mas a questão mais importante, se o uso de obras protegidas por direitos autorais para construir esses sistemas era alguma vez permitido, permanece exatamente a mesma de antes deste estudo.

As duas redes têm tamanhos similares, apesar de realidades econômicas distantes. Piauí soma 103 mil matrículas no ensino médio, a rede do DF é até menor, com 76 mil alunos. Mais da metade dos estados têm redes maiores, dado que explicita a complexidade de atuação.

As diferenças são grandes no perfil dos alunos. Se no Piauí 20% das mães dos estudantes não passaram da 5ª série, esse índice é de apenas 11% no DF —a escolaridade das mães tem grande relevância no sucesso escolar dos filhos.

Esses abismos servem de alerta duplo para olhar o que tem dado certo e o que pede urgente intervenção. Os dados não deixam dúvida de que, ao contrário do DF, há um trabalho educacional positivo e acumulado no Piauí, como na educação integral, mas, sobretudo, na prioridade dedicada à educação.

No Dia da Informática, relembre como a indústria viveu seu auge em décadas passadas, após anos de pesquisas em universidades e nas Forças Armadas.

Continua a discussão sobre se é um problema definir pessoas tão diferentes entre si como autistas

Depois de viajar por quatro regiões do país, o JN nas Ruas navega pelo Rio Amazonas. Chegamos à Região Norte.
Reunimos brasileiros num barco que faz a travessia entre Manaus (AM) e Belém (PA). Foi uma conversa sobre as eleições e políticas públicas que transformam a vida das pessoas.
O tema deste sábado (22) é o fio condutor da nossa série especial: um Brasil que ensina o valor da educação.

A mais nova obsessão da indústria farmacêutica envolve as orexinas, um par de neurotransmissores, ou seja, substâncias químicas que transmitem mensagens entre neurônios no cérebro; o banco Morgan Stanley estima que os medicamentos à base de orexina possam gerar US$ 16 bilhões anuais até 2035

Em 2023, os sindicatos de roteiristas e atores pararam Hollywood contra a inteligência artificial generativa. Depois de três anos, o setor opera com a tecnologia dentro do fluxo.
A Netflix declarou usar IA generativa em cerca de 300 títulos, principalmente na pós-produção. Disney e TikTok assinaram um acordo global que autoriza criadores selecionados a usar cenas e personagens de Pixar, Marvel, Star Wars e FX em vídeo vertical. A ByteDance fechou com a Motion Picture Association um pacto de direitos autorais para os modelos Seedance e Seedream.
No Brasil, produtoras de publicidade já levam elenco para estúdios minimalistas de fundo cinza e recortam o ator por IA. A substituição que motivou a greve não aconteceu. O custo mudou de endereço dentro do orçamento. A disputa hoje é sobre onde a economia aparece na planilha e quem tem direito de explorar comercialmente aquilo que a máquina gera.
O caso ByteDance responde à segunda pergunta. A empresa parou um produto pronto por causa de notificações de Hollywood e só voltou à mesa depois de negociar controles de propriedade intelectual com a associação dos estúdios.
Gerar uma imagem e poder vendê-la são operações diferentes, e a venda depende de contrato. Nenhum estúdio contrata um modelo generativo que não consiga provar de onde vem o que ele produz.
A bilheteria norte-americana somou US$ 6,2 bilhões até 2 de agosto, alta de 15% sobre 2025. Os ingressos vendidos foram cerca de 470,9 milhões nas primeiras 30 semanas, contra 747,3 milhões no mesmo recorte de 2019. Hollywood fatura mais com menos gente na sala.
Existe uma camada acima da produção que quase ninguém orça. A IA já decide o que aparece. A Amazon redesenha o Prime Video em torno de recomendação e busca por voz no projeto Lighthouse. A Nielsen comprou a DoubleVerify por cerca de US$ 2,15 bilhões e passa a medir audiência e qualidade de inventário no mesmo fornecedor.
Uma obra produzida com IA será distribuída, recomendada, medida e descrita por sistemas de IA. Quem investe em geração e ignora indexação, metadado, crédito e sinal de procedência entrega para a máquina a decisão sobre quem verá seu filme.
A pergunta sobre a planilha de custos é respondida por quem executa. Ricardo Passos, CEO da BIG Studios, trabalha com 3D há quase 30 anos e diz já ter visto esse filme. "A IA é uma ferramenta mais eficiente, mas não é milagrosa", diz. "A gente ganha eficiência num determinado ponto da produção, mas ela também requer mais trabalho ou na pré-produção ou na pós-produção."
A técnica que organiza esse ganho tem nome. "Hoje você vai pro Grey Box Studios, é um estúdio super minimalista, fundo cinza. É só importante ter um pouco de contraste entre o ator e o fundo. E o diretor filma o ator e a IA consegue reconhecer a figura dele, recorta ele daquele fundo e aplica no ambiente que você precisa."
A conta que some é a de logística. "Vou filmar na praia, tem deslocamento de toda uma equipe, você tem que ir para aquele set de filmagem, você tem que esperar se vai fazer sol, que não pode chover, tem weather day. Agora não, você filma num fundo qualquer e fala: quero um fundo solar de praia." Ator, diretor, estúdio, tudo continua na conta. O que desaparece é o dia perdido esperando o tempo abrir, por exemplo.
Aqui está a contradição estrutural do momento. A indústria vendeu a IA como redutora de custo e de equipe, e o efeito medido na ponta é o oposto. "Existe uma crença generalizada de que a IA vai diminuir a minha quantidade de trabalho. Está acontecendo exatamente o oposto", afirma Passos.
"As pessoas que estão hoje na produtora, trabalhando na IA, elas estão entupidas de trabalho. Você realmente vê eficiência, só que você entrega um, já vem outro. Você começa a ganhar no volume. Além de ter o tempo de aprendizado."
Isso reorganiza a estrutura de preço antes de reorganizar a estrutura criativa. Os geradores são cobrados por token, e pouca gente ainda sabe quanto custa cada token em cada tarefa. "Você ainda não sabe direito quanto eu vou cobrar, quantos créditos eu vou precisar para fazer esse trabalho." O modelo de cobrança continua sendo hora-homem. "É um taxímetro."
Do outro lado da mesa está o anunciante. "Alguns têm a percepção de que a IA é uma ferramenta extremamente rápida, barata e eficiente. Tipo, eu vou no Midjourney e de lá sai um filme." A resposta da produtora virou trabalho de reeducação de cliente: "Dá para fazer, é mais barato, é mais eficiente, mas não é baratex, não é uma coisa que cospe instantânea. Exige muito trabalho de muitas pessoas, de uma equipe inteira".
Passos resume o estágio da tecnologia com honestidade rara em ano de hype. "Estamos no momento de pesquisa e desenvolvimento. A gente está entendendo a ferramenta para poder aplicar ela da melhor forma". E arremata: "A gente está ainda no topo do iceberg".

Harvard está vendendo um curso de US$ 699 ministrado por clones de IA de seu corpo docente.
Para criar um novo programa de treinamento intensivo para empreendedores, a Harvard Business School criou avatares de inteligência artificial de seus instrutores.
Acabei de iniciar uma videochamada com um sócio-gerente de uma empresa de capital de risco. "Quando estiver pronto, por favor, comece sua apresentação", ele diz.
Para um experimento jornalístico, estou interpretando o papel de um fundador de startup de tecnologia irremediavelmente iludido. Enquanto descrevo meu plano de construir um "Uber para bananas", seu sorriso calmo e educado permanece impassível. Nem as pequenas sombras projetadas pela sua camisa. Seus ombros oscilam levemente para frente e para trás — e de forma um tanto constante. Porque, embora pareça que estou conversando com Jeff Bussgang, cofundador da Flybridge Capital e professor sênior da Harvard Business School, na verdade estou falando com seu avatar de vídeo gerado por inteligência artificial.
Quando conversei com o Bussgang de verdade — que, assim como sua contraparte de IA, não ficou impressionado com minha ideia de entrega mais rápida de bananas — ele admitiu que a simulação era, no mínimo, um pouco “assustadora”. Mas, segundo ele, “Meus alunos adoraram”.
Bussgang é um dos vários professores da Harvard Business School que se voluntariaram para ajudar a criar clones de si mesmos feitos por inteligência artificial para um novo programa intensivo de empreendedorismo de oito semanas chamado HBS Foundry. Harvard testou o produto, que custa US$ 699, com mais de 100 universidades em 50 estados americanos.
A Foundry guia os participantes por uma estrutura para iniciar uma empresa, desde o aprimoramento da ideia até a apresentação para investidores e clientes. Além do conteúdo da Harvard Business School, seu espaço de trabalho virtual inclui uma comunidade de colegas e acesso a agentes de IA — alguns destinados a "representar" os instrutores. Também oferece simulações de videochamadas para praticar apresentações, ligações de vendas e reuniões de diretoria com avatares de IA dos instrutores, como o de Bussgang.
Fundadores experientes, investidores e professores da Harvard Business School conduzem sessões semanais ao vivo, mas o objetivo do portal online é orientar os alunos sobre recursos e conteúdo de IA da escola de negócios para a criação de uma startup.
A escola pretende usar a Foundry para expandir sua oferta de cursos muito além dos cerca de 900 alunos de MBA que admite anualmente. Nesse sentido, ela serve como um estudo de caso para empresas que enfrentam um problema semelhante: consultorias como a PwC , escritórios de advocacia e, pelo menos em um caso, uma igreja , também estão experimentando como a IA pode expandir seus serviços muito além da capacidade humana. O mesmo acontece com alguns diretores de cinema — uma versão em IA do ator Val Kilmer, que faleceu em 2025, apareceu recentemente no drama histórico "As Deep as the Grave".
Quando a equipe de Harvard começou a trabalhar no projeto de IA em 2024, eles imaginaram uma janela de bate-papo simples, semelhante ao ChatGPT, mas equipada para aconselhar empreendedores, disse Katharina Rings, diretora do projeto na Foundry. Mas, após a universidade lançar um produto de teste em outubro, ela contou que os alunos expressaram o desejo por uma experiência mais guiada, o que levou à versão atual, disponível desde abril.
O Sr. Bussgang é um dos vários professores da Harvard Business School que se voluntariaram para ajudar a criar clones de inteligência artificial de si mesmos para um curso intensivo.Crédito...Cassandra Klos para o The New York Times
A Harvard Business School é famosa por aplicar uma curva de notas predefinida, e a Foundry teve que ensinar intencionalmente a IA a não ser subserviente, uma característica comum de grandes modelos de linguagem, disse Tom Eisenmann, um dos coordenadores do projeto.
Ele disse que fez questão de informar aos participantes que os agentes de IA são programados para serem tão rigorosos que praticamente nenhuma ideia de startup apresentada a eles foi aprovada na primeira tentativa. "Literalmente, tínhamos alguém passando 10 horas com o sistema, simplesmente tentando e tentando", disse ele. "Isso é ótimo, mas na verdade não é esse o objetivo."
Os agentes de IA que interagem com os participantes foram treinados com base no trabalho de professores específicos da Harvard Business School, mas também utilizam conhecimentos mais amplos quando apropriado.
A Foundry criou os vídeos de professores gerados por IA em estreita colaboração com a HeyGen, criadora de avatares de IA. A reação positiva tanto às versões de IA dos professores em formato de chat quanto, principalmente, aos avatares de vídeo gerados por IA foi uma surpresa.
Rings afirmou que, em testes, a simples adição da foto de um professor a um chatbot de IA aumentou o engajamento. "Ficou muito claro pelo que os usuários nos disseram e pelo que os números mostraram", disse ela. "Parece que as pessoas realmente preferem as IAs e confiam mais nelas se a decisão for baseada na opinião de uma pessoa específica."
Embora qualquer pessoa possa se inscrever para comprar o curso Foundry, muitos participantes o encontraram por meio de departamentos universitários que ajudam os alunos a transformar suas startups em negócios comerciais. Cerca de 45% dos fundadores que participaram das sessões do bootcamp durante o verão pagaram individualmente. O restante foi patrocinado por universidades, seja por meio de uma assinatura paga ou de um período de teste gratuito oferecido pela HBS Foundry a algumas instituições. Aproximadamente 760 fundadores que participaram das sessões de verão encontraram o programa por meio de suas universidades.
Harold Solomon, diretor do programa de empreendedorismo Quadrant-i da Georgia Tech, afirmou que a vantagem para as escolas é que elas podem atender mais fundadores. "Eu consigo ter 20, 30 reuniões por semana, mas além disso, literalmente não consigo", disse Solomon. "Não conseguimos atender a turma, muito menos o campus inteiro, presencialmente o tempo todo. Então, precisamos de uma maneira de escalar."
Ele incorporou a Foundry em um workshop de empreendedorismo de 12 semanas para alunos de doutorado e professores durante o verão e se comprometeu a continuar oferecendo o programa a estudantes de pós-graduação.
Os participantes do Foundry disseram que as instruções não convencionais de IA não os intimidaram. Alguns já vinham solicitando conselhos de IA e consideraram a versão da HBS mais adequada às suas necessidades.
Pranav Sultania, candidato a doutorado em engenharia mecânica na Universidade de Boston, passou anos desenvolvendo um sistema de propulsão e bombeamento a jato eletromagnético para aplicações subaquáticas. Mas ele estava apenas alguns meses no início da criação de uma empresa em torno disso, chamada Magnesis Robotics, quando o centro de empreendedorismo da BU lhe deu acesso ao HBS Foundry.
Conversar sobre estratégia com os avatares de IA o ajudou a focar sua apresentação. "Como engenheiro, você pensa: 'Ah, existem tantos casos de uso, com certeza, quando eu apresentar isso a um investidor, será mais viável comercialmente'", disse ele. Os avatares de IA o incentivaram a escolher um para destacar.
Sultania disse que também foi útil que os avatares de IA estivessem sempre disponíveis quando ele tinha tempo, o que, para um fundador ocupado e estudante de doutorado, nem sempre é previsível. "Eu meio que quero ter uma plataforma com a qual eu possa conversar, mesmo que seja um clone, a qualquer momento que eu quiser", disse ele.
Quando Dragana Savic fundou a Foundry, ela já havia captado mais de US$ 1 milhão em financiamento de capital de risco para sua empresa, a INIA Biosciences, que fabrica um dispositivo para o tratamento de doenças autoimunes. O Centro de Desenvolvimento de Empreendedorismo da Universidade de Massachusetts Boston, onde ela é empreendedora residente, patrocinou sua admissão no programa. As simulações em vídeo de reuniões de diretoria e apresentações, segundo ela, foram um dos melhores recursos.
“Você pode realmente discutir as coisas antes de entrar em uma situação como essa”, disse ela. “É uma boa maneira de praticar.”
Eventualmente, disse Eisenmann, a Harvard Business School poderá permitir que outras universidades adicionem avatares de seus próprios professores.
Apesar de toda a assistência da IA, ele reconheceu que um dos recursos mais populares do produto tem sido os fóruns que permitem que os empreendedores inscritos no projeto conversem entre si: "Eles adoram a IA. Eles estão usando a IA, estão aprendendo muito", disse ele. "Mas tudo sempre volta à humanidade."

Com a crescente presença de IAs na vida cotidiana, surge a questão de como tratá-las eticamente, especialmente quando simulam consciência humana

A medida ocorre após a divulgação, nesta semana, de novas instalações do curso em um shopping da capital. O anúncio chamou a atenção do Conselho diante das determinações estabelecidas pela Portaria SERES/MEC 162/2026, que determinou a cessação da oferta precária de vagas do curso de Medicina da instituição em Porto Alegre e a adoção de medidas para proteção aos estudantes.

Diante desse cenário, o Cremers cobra a apuração da situação atual do curso e informações sobre o cumprimento das determinações do MEC, além de atualizações sobre os processos que envolvem os demais cursos de Medicina da instituição e as providências adotadas em relação aos estudantes.

É preciso dizer com clareza: a medicina salva vidas. Alimentar-se bem, exercitar-se, dormir, não fumar, vacinar-se, controlar a pressão e a glicemia, fazer os rastreamentos indicados e tratar transtornos mentais adequadamente: todos são pilares do cuidado. O problema começa quando esse cuidado vira um produto sem fim: cada exame encontra um risco, cada risco pede outro exame, cada resultado pede uma fórmula que promete comprar mais alguns anos. É assim que pessoas saudáveis viram pacientes permanentes.
Relógios medem sono, variabilidade da frequência cardíaca e oxigenação; aplicativos estimam até o estresse. Medem quase tudo, menos se a vida que estamos prolongando ainda tem tempo de ser vivida. Cada hora vigiando o corpo é uma hora a menos para olhar para dentro e para a vida que de fato queremos viver.
É por isso que as chamadas "blue zones" (zonas azuis) seguem interessantes: não como dieta mágica nem receita universal, mas como contraponto. O que chama a atenção nessas comunidades não é uma rotina organizada em torno de biomarcadores. O movimento faz parte do cotidiano. A comida é simples e compartilhada. As pessoas cuidam de alguém, são cuidadas e mantêm um papel na família mesmo depois de velhas. Não passam o dia tentando vencer o tempo. Simplesmente vivem. Okinawa, no Japão, mostra também o caminho inverso. Os okinawanos nascidos antes da Segunda Guerra seguem entre os mais longevos do planeta; os nascidos depois morrem mais cedo que a média japonesa. Em 2002, a província despencou do 4º ao 26º lugar no ranking do país. A vantagem não nasceu de protocolos caros: começou a desaparecer à medida que a vida simples se transformou.
Nada disso é romantismo. Uma metanálise com mais de 300 mil participantes encontrou cerca de 50% mais probabilidades de sobrevivência entre pessoas com relações sociais mais fortes, magnitude que os autores compararam à de fatores de risco clássicos. Em 2025, a Comissão sobre Conexão Social da Organização Mundial da Saúde estimou que a solidão está associada a cerca de 871 mil mortes por ano.
Trabalho com depressão resistente e comportamento suicida. Ali, vínculo não é abstração afetiva. Muitas vezes, o que sustenta alguém no sofrimento é saber que existe uma pessoa para quem telefonar, uma casa onde entrar, alguém que perceberia sua ausência. Pertencer não cura tudo. Mas impede que o sofrimento seja atravessado inteiramente sozinho.
Tampouco se trata de culpar quem está só. Vínculos dependem de tempo, de segurança, de espaços públicos, de jornadas de trabalho humanas. Uma sociedade que esgota as pessoas, destrói os espaços comuns e transforma cuidado em mercadoria não pode, depois, vender um suplemento contra a solidão. Cuidar da saúde é essencial. Mas o cuidado convertido em consumo desenfreado produz ansiedade, culpa e vigilância sem necessariamente acrescentar saúde —e, quase nunca, felicidade.
Ainda estou longe de viver o que aprendi. Cancelo encontros com pessoas amadas, respondo mensagens com pressa, deixo que o trabalho sempre ocupe o lugar de quem amo. Mas hoje tenho mais certeza de que no que custa pouco há muito: uma refeição com pessoas queridas, uma visita, a coragem de dizer "eu te amo" antes que seja tarde, uma gentileza para quem menos espera.
A indústria da longevidade pergunta quantos anos acrescentamos à vida. Falta perguntar quanta vida cabe nesses anos. Quem se sentiria menos sozinho se você telefonasse agora? Essa pergunta não aparece em nenhum painel de exames. Talvez seja exatamente por isso que ninguém consiga vendê-la.

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Os algoritmos de previsão podem subestimar o sucesso de estudantes negros e hispânicos, prevendo erroneamente o fracasso de forma desproporcional, mesmo quando esses estudantes acabam se formando.

Entenda qual o papel de Rússia, Estados Unidos, Irã, Ucrânia, Israel, China e Coreia do Norte neste tabuleiro.