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.
Equipes da GM conduziram uma pesquisa para usar inteligência artificial no ciclo de vida do desenvolvimento de software de veículos, com foco em reduzir atritos sem perder a disciplina de produção. Em vez de buscar apenas geração de código, o trabalho priorizou interações com tarefas bem delimitadas, gerando rascunhos iniciais que engenheiros conseguem verificar, mantendo o software legível, testável, manutenível e revisável.
A pesquisa aponta que, no software automotivo, a complexidade cresce mais rápido que a produtividade, aumentando a pressão por velocidade sem abrir mão de rigor. Para isso, a GM estruturou fluxos como geração de testes e refatoração com LLMs, levando requisitos e intenção comportamental para casos de teste e scripts, além de orientar checagens de conformidade com padrões como MISRA, sempre com revisão humana em cada etapa.
A IA já está embarcada em carros vendidos no Brasil e vai além de assistentes de voz: ela interpreta comandos em linguagem natural, aprende padrões do motorista e ajuda a otimizar rotas, consumo e prevenção de acidentes via ADAS. A lista inclui BMW iX, Mercedes-Benz Classe E, Volvo EX30, Omoda E5 e BYD Seal, com recursos que vão de personalização de configurações e sugestões automáticas a processamento de dados de câmeras, radares e sensores em tempo real.
Na prática, isso significa uma condução mais segura e eficiente, com sistemas que monitoram o ambiente e antecipam situações de risco. Para o público tech e dev, o avanço reforça como modelos e algoritmos de IA estão sendo integrados a hardware automotivo e atualizados remotamente (OTA), abrindo caminho para funcionalidades que evoluem após a compra.
Em chamadas trimestrais de resultados, Elon Musk tem falado cada vez mais sobre IA, robotaxis e o software de Full Self-Driving. Segundo um levantamento do TechCrunch com a Hudson Labs, usando transcrições desde 2019, esses temas já ocupam quase 50% do tempo de fala do executivo — antes eram bem menos frequentes, como em 2022 (em torno de 15% a 20%).
O estudo também aponta uma mudança no foco da Tesla: enquanto o negócio automotivo perde espaço nas conversas, a robótica (como o humanoide Optimus) ganha destaque — chegando a representar quase um terço das menções em uma call de 2025. Para devs e tech, o recado é claro: a narrativa e a prioridade corporativa estão migrando para autonomia e sistemas inteligentes, mesmo com retorno financeiro ainda em construção.
Um relatório do Wall Street Journal aponta que motoristas têm usado o ChatGPT e outros chatbots de IA para reduzir riscos ao lidar com oficinas. A ideia é checar orçamentos recebidos, entender diagnósticos (como falhas em sensores) e até receber orientações para tarefas simples. A reportagem destaca que a ferramenta pode identificar itens desnecessários, preços fora da média e inconsistências entre a peça cobrada e o problema descrito.
Mas a IA não é “certeza”: ela trabalha com probabilidades e pode induzir a decisões erradas, principalmente em falhas elétricas ou intermitentes que variam com condições de uso. Para usar melhor, a recomendação é ser bem detalhista (marca, modelo, ano e sintomas) e validar qualquer conclusão com um mecânico de confiança, evitando reparos arriscados por conta própria.
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