Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
A discussão sobre o Lean, um provador de teoremas usado na formalização de provas matemáticas, destaca como sistemas desse tipo verificam resultados no nível das regras lógicas e das bases da matemática. O texto lembra que o mathlib, biblioteca do ecossistema Lean, reúne quase 300 mil teoremas, mais de 100 mil definições e cerca de 2,5 milhões de linhas de código, com participação de mais de 700 colaboradores.
O avanço mais recente apontado é a autoformalização: a ideia de que sistemas de IA podem ler textos matemáticos e produzir provas formais no Lean (ou em outros assistentes). Em 2025 e 2026, projetos citados vão de uma quasi-autoformalização do teorema dos números primos até a autoformalização de grandes partes de livros, incluindo o Teorema de Fermat anunciado pela Anthropic em 4 de setembro e a formalização do problema de blowup de Navier-Stokes com forcing, associada à OpenAI em 8 de setembro.
O professor da Cornell University Steven Strogatz desabou em lágrimas ao comentar os avanços em matemática impulsionados por inteligência artificial na última semana. Na terça-feira, a OpenAI afirmou ter usado dezenas de milhares de agentes para resolver um problema matemático de 90 anos, com prêmio de US$ 1 milhão, embora a solução ainda dependa de verificação independente.
A declaração também foi marcada por disputas de crédito: o matemático Tristan Buckmaster acusa que a OpenAI teria avançado após saber do trabalho dele com a pesquisadora da Anthropic Levent Alpöge. Strogatz diz que a IA acelera descobertas, mas levanta dúvidas sobre o papel dos especialistas e compara o momento a um filme de terror, ainda sem “chegar ao fim”.
