A concretizar-se, o novo sistema da ByteDance será três vezes maior do que o Kimi K3 da Moonshot, atualmente o maior modelo de IA desenvolvido na China. O número de parâmetros define a capacidade fundamental e os limites de memória de um modelo para armazenar informação, embora a eficiência real dependa também de fatores como a qualidade dos dados e os métodos de treino. A Anthropic não divulga a dimensão dos seus modelos, mas estimativas do setor apontam para que o sistema mais avançado, o Mythos 5, conte com cerca de oito biliões de parâmetros, enquanto o Fable 5 ronda os cinco biliões.

De acordo com as fontes citadas pelo FT, o processo de pré-desenvolvimento da ByteDance deverá prolongar-se por três a seis meses, antecedendo a fase de afinação fina e o eventual lançamento, sendo que a dimensão exata do modelo só será fixada numa etapa posterior.

Liderada pelo fundador Zhang Yiming, a ByteDance reforçou nos últimos três anos os investimentos em centros de dados, semicondutores e no recrutamento de investigadores para a equipa de desenvolvimento de IA.

A iniciativa da ByteDance reflete a ambição dos laboratórios chineses em encurtar a distância para os líderes norte-americanos e disputar o topo do setor global de inteligência artificial. Nos últimos meses, vários modelos chineses desenvolvidos por empresas como a Moonshot e a Alibaba demonstraram desempenhos competitivos em testes de referência, aproximando-se dos níveis do Fable 5.

Ao contrário de concorrentes chineses que optaram por publicar modelos de código aberto, a ByteDance tem mantido uma abordagem mais reservada. O seu modelo de geração de vídeo SeeDance figura entre os mais avançados a nível mundial, enquanto o chatbot Doubao lidera o mercado chinês com 324 milhões de utilizadores ativos mensais.

Liderada pelo fundador Zhang Yiming, a ByteDance reforçou nos últimos três anos os investimentos em centros de dados, semicondutores e no recrutamento de investigadores para a equipa de desenvolvimento de IA, batizada de Seed e composta por cerca de 2.000 profissionais em todo o mundo. Os controlos de segurança de IA que o Governo dos Estados Unidos pretende aplicar irão visar os modelos fechados da OpenAI, Google e Anthropic, poupando os modelos abertos da Meta ou da chinesa DeepSeek, noticiaram esta semana ‘media’ norte-americanos.

Os modelos fechados de IA permanecem alojados nos servidores do seu criador, que mantêm o controlo sobre o seu uso sem revelar a programação. Pelo contrário, o utilizador de um modelo aberto de IA pode descarregá-lo e modificá-lo.

(Lusa) 

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Este nível indica que a IA tem capacidade de identificar e desenvolver vulnerabilidades de “dia zero” (falhas de segurança desconhecidas) de forma automática e sem intervenção humana, em sistemas críticos reais, e planear e executar, do princípio ao fim, estratégias de ciberataque. Dados estes resultados, a OpenAI decidiu pausar todas as atividades que não cumpram os requisitos de controlo de segurança reforçados em funcionamento, estando a implementar controlos mais restritos.

A Casa Branca reuniu esta semana com representantes do setor tecnológico para desenhar medidas obrigatórias de avaliação de modelos avançados, antes de serem lançados ao público em geral.

Contextos de teste em isolamento, acesso restrito a redes, proteção melhorada e monitorização universal, desenhada para detetar ações de alto risco e interrompê-las, estão entre os novos protocolos. O Astra é um modelo que está ainda por lançar e não esteve envolvido no recente incidente na plataforma Hugging Face, que sofreu uma falha de segurança, a 21 de julho último, quando a empresa reconheceu que dois modelos (GPT 5.6 e outro em pré-lançamento) saíram do contexto de teste, acederam à Internet e ‘hackearam’ esse ‘site’.

Este contexto de crise de cibersegurança não se limita a esta empresa, que desenvolveu o ChatGPT, depois de também a Anthropic ter revelado que três modelos do Claude conseguiram aceder à Internet e ‘hackear’ três organizações externas, após um mal-entendido durante simulações. Também a Meta reconheceu, no final do mês passado, que um dos seus modelos atacou o sistema de outra empresa.

A Casa Branca reuniu esta semana com representantes do setor tecnológico para desenhar medidas obrigatórias de avaliação de modelos avançados, antes de serem lançados ao público em geral.

(Lusa) 

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A Microsoft foi a pioneira com o GitHub Copilot, antes do surgimento de uma nova geração de ferramentas ditas “agênticas”, capazes de encadear sozinhas várias tarefas complexas: o Claude Code na Anthropic, o Codex na OpenAI ou ainda o Cursor, cuja aquisição pela SpaceX, o grupo de Elon Musk, está em fase de finalização.

O líder da Meta, Mark Zuckerberg, explicou na sua rede social Threads, que Muse Code não é um simples gerador e corretor de código informático, mas que planeia a realização de um projeto, divide-o em tarefas, escreve o código e verifica o resultado, além de poder delegar tarefas a vários “subagentes” a trabalhar em paralelo. A ferramenta, em versão de teste, vai ser faturada por uso e não por subscrição, com tarifas inferiores às da concorrência, numa estratégia assumida para conquistar o mercado.

A Meta propõe mesmo, por defeito, uma tarifa cerca de dez vezes inferior aos utilizadores que aceitem partilhar os seus dados de utilização para melhorar os seus produtos. As receitas da gigante das redes sociais, que detém o Facebook, Instagram, e WhatsApp, dependem quase na totalidade da publicidade, procura assim rentabilizar diretamente os seus modelos de IA, sob a pressão de investidores preocupados com a dimensão dos seus gastos.

O Muse Code baseia-se na última versão do Muse Spark, o modelo apresentado em abril, primeiro fruto da reformulação completa da IA na Meta, cujos modelos anteriores eram considerados em desvantagem face à concorrência.

A meio de 2025, Mark Zuckerberg desembolsou mais de 14 mil milhões de dólares (12,1 mil milhões de euros) para adquirir 49% da Scale AI e colocar o seu líder, Alexandr Wang, à frente de uma nova entidade, a Meta Superintelligence Labs, ao mesmo tempo que contratava a peso de ouro quadros da OpenAI, da Anthropic e da Google.

O multimilionário rompeu também nessa altura com a tradição da casa dos modelos abertos de acesso livre e gratuito, defendida pelo investigador francês Yann LeCun, que deixou o grupo no final de 2025 para criar a própria ‘startup’. Os controlos de segurança de inteligência artificial (IA) que o Governo dos Estados Unidos pretende aplicar irão visar os modelos fechados da OpenAI, Google e Anthropic, poupando os modelos abertos da Meta ou da chinesa DeepSeek, noticiaram esta semana ‘media’ norte-americanos.

Os modelos fechados de IA permanecem alojados nos servidores do seu criador, que mantém o controlo sobre o seu uso sem revelar a programação. Pelo contrário, o utilizador de um modelo aberto de IA pode descarregá-lo e modificá-lo.

(Lusa) 

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Da análise dos dados à elaboração de um e-mail

Um dos exemplos apresentados pela Microsoft é o Copilot Cowork, uma plataforma concebida para executar tarefas compostas por múltiplas etapas. Em vez de solicitar apenas uma ação específica, como resumir um documento ou analisar uma folha de cálculo, os utilizadores podem pedir ao sistema que realize um processo completo. Entre os exemplos referidos estão a análise de um conjunto de dados seguida da elaboração automática de um e-mail explicativo para os destinatários ou a investigação de um problema técnico acompanhada da geração do código necessário para o resolver.

A Microsoft dá nota de que este tipo de pedidos está a crescer rapidamente, acrescentando que os dados mostram que quase metade do trabalho executado em fluxos de várias etapas envolve componentes de análise, sugerindo que os utilizadores estão a recorrer à IA não apenas para produzir conteúdos, mas para concluir processos inteiros. O Microsoft Scout é, por exemplo, um agente concebido para funcionar em segundo plano, mantendo tarefas em andamento mesmo quando o utilizador está concentrado noutras prioridades. Trata-se de uma aproximação ao conceito de agente autónomo permanente, capaz de monitorizar projetos, acompanhar atividades e agir dentro das permissões previamente definidas.

Eaton usa IA para investigar problemas de qualidade

Na Eaton, multinacional especializada em gestão inteligente de energia, a IA está a ser aplicada a um problema tradicionalmente complexo: a identificação das causas de falhas de qualidade na produção. Historicamente, estas análises exigiam investigações longas e intensivas conduzidas por especialistas.

A empresa implementou, então, um agente de qualidade capaz de analisar relatórios de incidentes, identificar padrões, sugerir potenciais causas-raiz e destacar tendências relacionadas com fornecedores ou processos produtivos. A solução já foi aplicada a cerca de 5.000 relatórios. Segundo a Microsoft, o objetivo não é substituir os especialistas, mas permitir-lhes chegar mais rapidamente às conclusões e tomar decisões com maior base factual.

Uma tarefa de 45 minutos passou a demorar três

A seguradora de saúde norte-americana Premera Blue Cross seguiu uma abordagem diferente: permitir que os próprios colaboradores criassem agentes adaptados às suas necessidades. Após a adoção do Microsoft 365 Copilot e do Copilot Studio, os trabalhadores desenvolveram mais de 900 agentes especializados. Um dos exemplos destacados pela Microsoft é um agente responsável pelo processamento de anexos contratuais, permitindo que o que anteriormente exigia entre 30 e 45 minutos de trabalho manual passou a ser concluído em cerca de três minutos através de processamento inteligente de documentos.

Segundo a empresa, o ganho não foi apenas de eficiência: ao reduzir tarefas administrativas repetitivas, os colaboradores puderam dedicar mais tempo aos clientes e aos processos relacionados com o acesso aos cuidados de saúde.

Levi’s descobriu 18 mil tarefas num único dia

Entre os casos apresentados pela Microsoft está o da Levi Strauss & Co. A empresa utilizou um agente para analisar 1.100 procedimentos operacionais da área financeira. Em apenas um dia, a IA conseguiu identificar, catalogar e estruturar aproximadamente 18.000 tarefas individuais. Segundo Lisa Sterling, vice-presidente financeira da Levi’s, o agente permitiu quantificar oportunidades e padrões que seriam praticamente impossíveis de mapear manualmente, com este tipo de análise a criar uma base para futuras iniciativas de transformação, automatização e redesenho de processos.

EY está a automatizar compras de baixo risco

Na EY, a IA está a ser utilizada para automatizar operações de procurement consideradas simples e de baixo risco. O Agente de Aprovisionamento Autónomo (ASA) acompanha todo o processo, desde a requisição inicial à negociação e emissão da ordem de compra. Desde o projeto-piloto iniciado em outubro de 2025, a solução já apoiou mais de 200 transações. A expectativa é que venha a processar cerca de 1.500 operações durante o próximo ano. Apesar da automação, as decisões consideradas críticas continuam sob responsabilidade humana.

Informação especializada disponível em segundos

A S&P Global Commodity Insights está a utilizar IA para democratizar o acesso a conhecimento altamente especializado sobre energia e matérias-primas. A empresa criou um agente integrado no Microsoft Teams que permite aos clientes interagir diretamente com análises, dados e tendências de mercado. Os resultados apresentados pela Microsoft indicam uma extração de informação 95% mais rápida e uma análise comparativa 98% mais rápida. Na prática, o sistema transforma grandes volumes de dados complexos em informação acionável para investidores, traders e decisores empresariais.

Recursos humanos em 120 segundos

Por seu lado, a Kantar está a desenvolver um sistema composto por cerca de dez agentes especializados para responder a pedidos de recursos humanos, refere a Microsoft. Uma das tarefas automatizadas é a emissão de cartas de verificação de emprego. O processo, que anteriormente demorava até três dias, passou a ser concluído em aproximadamente dois minutos. A empresa refere que cerca de 40% dos pedidos de RH já são resolvidos desta forma, com a meta de atingir 95% até ao final do ano.

A própria Microsoft diz estar a aplicar uma estratégia semelhante na sua operação global de recursos humanos. Através de uma abordagem denominada Frontier Tuning, a tecnológica procura incorporar o conhecimento acumulado dos especialistas de RH em agentes capazes de executar tarefas operacionais mantendo o contexto e as regras da organização. Segundo a empresa, os modelos treinados desta forma apresentam taxas de sucesso cinco vezes superiores às de modelos generalistas.

Os casos de uso da própria Microsoft

A Microsoft revelou as situações em que tem feito uso internamente da IA, esclarecendo que utilizou agentes de IA para acelerar o desenvolvimento dos seus próprios produtos. O Copilot Cowork foi criado por uma equipa surpreendentemente reduzida, que passou de três para apenas nove engenheiros ao longo do projeto. Segundo a tecnológica, a diferença esteve na reconstrução dos processos de desenvolvimento de software em torno de agentes inteligentes capazes de apoiar a programação, os testes, a validação e a documentação. O resultado foi uma velocidade de execução que, de acordo com a Microsoft, seria difícil de alcançar através de modelos tradicionais de engenharia.

O Microsoft Scout seguiu uma lógica semelhante, aponta a empresa, explicando que um pequeno grupo de profissionais trabalhou em conjunto com agentes autónomos, partilhando contexto, especificações e critérios de avaliação. Em poucas semanas, o conceito evoluiu para um produto funcional.

Outro dos exemplos apresentados pela Microsoft surge na sua própria operação global de Cloud Supply Chain. Antes de introduzir inteligência artificial, a equipa decidiu simplificar os processos existentes. Foram mapeados e redesenhados seis fluxos de trabalho completos, criando uma base de dados comum que serviu de fundação para a automação. Só depois foram implementados mais de 70 agentes especializados em áreas como planeamento, sourcing, execução e logística. O resultado foi uma redução de 75% nos tempos de ciclo de determinados processos, com a Microsoft a retirar uma conclusão: a de que automatizar processos ineficientes apenas acelera a ineficiência. O valor da IA surge quando os processos são primeiro simplificados e só depois automatizados.

Também as equipas comerciais da Microsoft estão a recorrer a agentes especializados. Em vez de um único assistente genérico, foram criados diferentes agentes para funções específicas: pesquisa, análise, apoio comercial, negociação e inteligência de vendas. Ao assumirem tarefas administrativas e de coordenação, estes agentes permitiram duplicar o tempo que os vendedores dedicam ao contacto direto com clientes, passando de 25% para 50%. Segundo a Microsoft, o grupo-piloto registou um aumento de 9,4% na receita por colaborador e uma redução de 20% no tempo necessário para fechar negócios.

Da produtividade à reinvenção do trabalho

Os exemplos apresentados pela Microsoft sugerem que a discussão em torno da IA está a deslocar-se da produtividade individual para a transformação organizacional.

O objetivo já não é apenas ajudar um colaborador a trabalhar mais depressa, mas permitir que equipas inteiras executem processos de forma diferente, criem novas capacidades e obtenham visibilidade sobre áreas da organização que antes eram demasiado complexas para analisar.

O que se segue

A próxima fase será marcada “por uma maior atenção à profundidade da utilização, à mudança mensurável no próprio trabalho, ao crescimento e governação de agentes, ao redesenho de funções e fluxos de trabalho e ao surgimento de capacidades que anteriormente não existiam”, indica a Microsoft que acrescenta que as organizações que estão a construir vantagem sustentável são aquelas onde tecnologia, modelos operacionais e capacidade de ação humana evoluem em conjunto: “É esta a forma que as Frontier Firms [empresas de vanguarda de IA] começam a assumir: organizações em que humanos e agentes colaboram de forma estruturada, segura e orientada ao impacto para transformar a forma como o trabalho é realizado”.

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Num contexto em que os agentes de IA prometem executar tarefas cada vez mais complexas de forma autónoma, e à medida que passam a operar em áreas críticas surge uma questão fundamental: como garantir que tomam decisões corretas?

A AWS defende que a próxima fase da inteligência artificial não será definida pela velocidade dos modelos, mas pela capacidade de provar matematicamente que um sistema está a agir dentro das regras definidas. A empresa afirma já processar mais de mil milhões de consultas matemáticas por dia com as suas tecnologias de automated reasoning (raciocínio automatizado) aplicadas à segurança e apresenta o Amazon Bedrock Guardrails como o primeiro sistema capaz de identificar respostas corretas com até 99% de precisão para mitigar alucinações.

Nos últimos dois anos, assistimos a uma explosão na adoção da IA generativa, mas a confiança continua a ser uma grande preocupação para as empresas. Por que razão a confiança continua a ser o maior obstáculo à IA empresarial, mesmo quando a tecnologia se torna mais capaz?
Penso que estamos a atravessar um período verdadeiramente disruptivo, em que novas tecnologias estão a ser introduzidas a um ritmo sem precedentes. Sempre que isso acontece, as pessoas precisam, em primeiro lugar, de compreender do que essas tecnologias são capazes e como podem ser utilizadas de forma eficaz. Naturalmente, as organizações experimentam, aprendem e vão ganhando confiança gradualmente.

Eu vivi o auge da era das “dot-com” e, naquela altura, muitas pessoas não sabiam o que fazer com a Internet nem quais as aplicações que acabariam por ter sucesso. Também demorou algum tempo até que as tecnologias associadas — os elementos que tornaram a Internet segura, fiável e prática — amadurecessem. Penso que o que estamos a observar com a IA segue um padrão muito semelhante.

Se olharmos para tecnologias transformadoras como a máquina a vapor ou a Internet, o processo de adoção foi provavelmente muito semelhante. Por isso, em muitos aspetos, é simplesmente uma questão de tempo.

A minha própria formação é ligeiramente diferente, porque venho do ramo da lógica formal da IA. Se olharmos para as origens da inteligência artificial, o termo foi cunhado em 1957, no Workshop de Dartmouth, por investigadores de várias disciplinas diferentes, incluindo ciência cognitiva, estatística e lógica formal.

Cada vez mais, vejo a minha área como fornecedora das ferramentas de precisão para a IA. Os modelos Transformer são incrivelmente poderosos, mas também podem desviar-se do comportamento pretendido com bastante facilidade. Os métodos formais fornecem as ferramentas de precisão que definem os limites dentro dos quais estes sistemas podem funcionar em segurança. Penso que a IA está a evoluir através da combinação destas tecnologias complementares. São diferentes, mas funcionam em conjunto e, quando combinadas corretamente, é aí que reside o verdadeiro potencial.

“Cada vez mais, vejo a minha área como fornecedora das ferramentas de precisão para a IA”

As alucinações são frequentemente descritas como uma característica inevitável dos grandes modelos de linguagem. Acredita que estas possam vir a ser completamente eliminadas, ou será que o verdadeiro desafio consiste em aprender a detetá-las e a geri-las?
Na verdade, penso que é esta última opção. Aliás, a alucinação é, em muitos aspetos, algo positivo. O que procuramos nos modelos de linguagem é a criatividade. Queremos que nos surpreendam e gerem ideias inovadoras. Se fossem completamente previsíveis e inteiramente determinísticos, haveria poucas razões para utilizar um modelo de linguagem. O seu valor reside precisamente na sua capacidade de explorar soluções criativas.

O verdadeiro desafio é garantir que não ultrapassem certos limites.

Tradicionalmente, temos contado com mecanismos sociotécnicos. Normalmente, podemos observar as ações de alguém e fazer um julgamento razoável sobre se são legais ou ilegais, aceitáveis ou inaceitáveis. Mas se quisermos que a IA funcione em grande escala, essa abordagem já não é suficiente. É aqui que entra o meu trabalho. Se conseguirmos definir formalmente a fronteira entre comportamentos aceitáveis e inaceitáveis — o conjunto infinito de bons comportamentos e o conjunto infinito de maus comportamentos —, então, especialmente em aplicações de IA com autonomia, podemos permitir que o modelo de linguagem seja tão criativo quanto quiser, ao mesmo tempo que filtramos os comportamentos que se situam fora desses limites.

Acho que essa é, de facto, a abordagem ideal. Deixar que o modelo de linguagem continue a ser criativo, enquanto o sistema circundante garante que este respeita as regras que definiste. Por exemplo, não deve transferir dinheiro para o destino errado, fazer investimentos proibidos ou ignorar obrigações legais, como o pagamento de impostos.

Portanto, não, não acho que as “alucinações” devam ser eliminadas. O que precisamos é de uma definição precisa do que é aceitável e do que não é. Assim que tivermos estabelecido esses limites — para a banca, os investimentos ou qualquer outra aplicação crítica —, podemos permitir com segurança que os modelos de linguagem gerem soluções criativas, garantindo ao mesmo tempo que as suas ações se mantêm dentro dos limites permitidos.

“A alucinação é, em muitos aspetos, algo positivo. O que procuramos nos modelos de linguagem é a criatividade. O verdadeiro desafio é garantir que não ultrapassem certos limites”.

A AWS defende que a verificação matemática deve tornar-se uma camada central dos sistemas de IA. Em que medida isto difere dos mecanismos de segurança que a maioria das empresas de IA está atualmente a implementar?
A abordagem que se observa atualmente em grande parte do setor — e a AWS não é, certamente, a única empresa a trabalhar nesta área — consiste, essencialmente, em utilizar um modelo de linguagem para avaliar outro.

Por exemplo, pode utilizar-se um modelo de linguagem para gerar uma estratégia de investimento e, em seguida, pedir a um segundo modelo de linguagem que determine se essa estratégia cumpre os requisitos legais ou regulamentares. O problema é que isto apenas oferece uma garantia probabilística. Pode ficar cada vez mais confiante no resultado, mas nunca pode ter a certeza absoluta. Também não se sabe se os dois modelos de linguagem poderão falhar de formas semelhantes.

Na AWS, temos vindo a investir naquilo a que chamamos de raciocínio automatizado, também conhecido como métodos formais, nos últimos 14 anos. Trata-se de uma área que existe na ciência da computação há muito tempo e que tem sido aplicada com sucesso em muitos contextos, embora não seja amplamente conhecida fora dos círculos especializados.

Hoje, no entanto, tornou-se extremamente relevante.

A principal diferença reside no facto de o raciocínio automatizado poder oferecer uma garantia de 100%, desde que seja possível definir formalmente as propriedades que se pretende preservar. Quer se trate de durabilidade, soberania, privacidade ou disponibilidade, se for possível definir com precisão o que constitui um comportamento aceitável e inaceitável, o raciocínio automatizado pode provar matematicamente que os comportamentos proibidos não podem ocorrer.

“Se for possível definir com precisão o que constitui um comportamento aceitável e inaceitável, o raciocínio automatizado pode provar matematicamente que os comportamentos proibidos não podem ocorrer”.

A AWS afirma que já processa milhares de milhões de consultas de raciocínio matemático todos os dias. Pode partilhar um exemplo?
O raciocínio automatizado permite definir, com precisão matemática, as propriedades que um sistema deve satisfazer. Uma vez especificadas essas propriedades, o raciocínio automatizado pode fornecer uma garantia formal de que o sistema nunca as violará.

Em vez de depender de avaliações probabilísticas ou do julgamento humano, a tecnologia permite que as organizações provem que certas classes de erros ou comportamentos indesejáveis simplesmente não podem ocorrer. Isto é particularmente valioso para aplicações que envolvem privacidade, segurança, durabilidade e outras propriedades críticas do sistema, onde a certeza é muito mais importante do que a confiança estatística.

“A tecnologia permite que as organizações provem que certas classes de erros ou comportamentos indesejáveis simplesmente não podem ocorrer”.

Alguns críticos argumentam que a verificação formal funciona bem para sistemas bem definidos, mas tem dificuldades com a incerteza e a criatividade da IA generativa. Qual é a sua opinião sobre isso?
Acho que é uma observação pertinente. É muito difícil definir algo como o que torna um poema “bom”. A poesia, a música e a escrita existem todas num espectro, e não creio que seja possível provar matematicamente que o artigo que você está a escrever é um bom artigo. Nem sequer saberia como definir isso com precisão.

É claro que se podem desenvolver heurísticas, mas isso é diferente da verificação formal.

Por outro lado, há muitas questões que podem ser definidas com precisão. Por exemplo: esta determinada afirmação sobre a Lei de Licença Médica Familiar nos Estados Unidos é verdadeira? Ou: este trecho de código viola os requisitos de durabilidade de um sistema? Essas são questões precisas e, quando uma questão pode ser definida com precisão, também pode ser respondida com precisão. Se não for possível definir o problema com precisão, então a verificação formal simplesmente não é a técnica adequada. Não se destina a substituir a criatividade ou o julgamento subjetivo. Pelo contrário, foi concebida para proporcionar certeza matemática em situações em que garantias precisas são possíveis e necessárias.

“Se não for possível definir o problema com precisão, então a verificação formal simplesmente não é a técnica adequada”.

Espera-se que os agentes de IA tomem decisões cada vez mais autónomas em áreas como a banca, os cuidados de saúde e os serviços públicos. Será que uma organização poderá alguma vez confiar num agente de IA para agir sem supervisão humana?
Na verdade, penso que isso se está a tornar cada vez mais possível. Consideremos os cuidados de saúde, por exemplo. Quando um ser humano toma decisões sobre quais as informações a divulgar dos seus registos médicos, como é que sabe realmente o que essa pessoa está a fazer? Já reconhecemos o conceito de ameaças internas, em que indivíduos de confiança podem fazer uso indevido de acesso privilegiado.

Em muitas organizações, as regras que definem o que a privacidade realmente significa no contexto dos cuidados de saúde nunca foram formalmente especificadas em lógica matemática. Com o surgimento da IA agénica, um dos maiores desafios — mas também uma das maiores oportunidades — é que as organizações estão agora a ser forçadas a definir essas políticas de forma explícita.

Assim que essas políticas forem formalmente definidas, os agentes de IA poderão operar dentro dos seus limites. Mais importante ainda, passará a dispor de um mecanismo que lhe permite ter a certeza de que o agente não pode violar essas regras, porque fazê-lo é matematicamente impossível.

Isso é muito diferente de confiar num ser humano que pode simplesmente anotar algo, guardá-lo no bolso e sair pela porta fora.

“Assim que essas políticas [que definem a privacidade nos cuidados de saúde] forem formalmente definidas, os agentes de IA poderão operar dentro dos seus limites”.

Está em Portugal. Qual será a mensagem principal que irá partilhar durante as suas palestras e conferências?
Vou dar uma palestra sobre uma investigação matemática bastante obscura, que provavelmente não é especialmente relevante para os vossos leitores [risos].O que penso que será mais interessante para os leitores é que anunciámos recentemente um investimento numa organização de investigação centrada no Lean.

O Lean é simultaneamente uma linguagem de programação e um provador de teoremas para a lógica matemática, e está a tornar-se rapidamente o padrão de referência neste campo.

Ao longo dos anos, surgiram muitas ferramentas semelhantes. No entanto, com o surgimento da IA neurosimbólica e a crescente necessidade de raciocínio simbólico para apoiar uma IA agentiva segura, a procura por estas tecnologias acelerou drasticamente. Tanto a comunidade científica como a comunidade empresarial têm vindo a tentar determinar qual a plataforma com mais probabilidades de se tornar o padrão comum, e parece cada vez mais que o Lean está a assumir esse papel.

Estamos entusiasmados por ver essa convergência a ocorrer e estamos a investir no Lean para ajudar a acelerar o desenvolvimento desse ecossistema.

“Tanto a comunidade científica como a comunidade empresarial têm vindo a tentar determinar qual a plataforma com mais probabilidades de se tornar o padrão comum, e parece cada vez mais que o Lean está a assumir esse papel”.

Se voltarmos a ter esta conversa daqui a cinco ou dez anos, qual acha que será o maior avanço na inteligência artificial?
Vou dar-lhe uma resposta bastante tendenciosa. O desenvolvimento que mais me entusiasma é o surgimento de combinações seguras de agentes.

Imagine que quer criar uma estratégia de investimento, pagar os seus impostos e transferir dinheiro para a sua irmã que vive noutro país. No futuro, provavelmente irá recorrer a diferentes agentes de IA para tratar de cada uma dessas tarefas — um do seu banco, outro das autoridades fiscais, outro de uma plataforma de investimento — e combiná-los num único fluxo de trabalho.

A verdadeira questão é: como é que pode saber, com total certeza, que este conjunto de agentes não fará algo que a pessoa nunca pretendeu?

Em primeiro lugar, vai precisar de uma forma de identificar agentes de confiança. Esses agentes devem ser capazes de descrever, utilizando lógica temporal formal, o que são capazes de fazer, o que são incapazes de fazer, o que nunca farão e o que é garantido que acabarão por fazer.

O próximo desafio é a composição desses agentes. Como combiná-los? Como saber se estão a interagir corretamente? E como ter a certeza de que, uma vez combinados, continuarão a comportar-se exatamente como pretendido?

Já dispomos da tecnologia para responder a essas questões. Acredito que esta seja uma das oportunidades mais empolgantes que temos pela frente, tanto do ponto de vista empresarial como em termos da evolução futura da IA.

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A conclusão resulta de um estudo publicado na revista científica Nature Human Behaviour, que acompanhou 5.227 alunos de 28 escolas do norte de Itália e relacionou a idade de criação da primeira conta em redes sociais com o desempenho em provas estandardizadas de Italiano, Inglês e Matemática.

Os investigadores, liderados por Marco Gui, cruzaram dados recolhidos entre 2023 e 2024 sobre os hábitos de utilização de plataformas como Facebook, Instagram e TikTok com os resultados escolares dos alunos, procurando perceber se existia uma relação entre a entrada precoce nas redes sociais e o desempenho académico.

Os resultados mostram que os estudantes que criaram a primeira conta no 6.º ano de escolaridade, entre os 11 e os 12 anos, obtiveram, no 8.º ano, classificações cerca de 0,22 desvios-padrão inferiores a Italiano e 0,18 desvios-padrão inferiores a Matemática, quando comparados com colegas que só aderiram às redes sociais no 9.º ano ou mais tarde.

Segundo os autores, uma diferença de 0,2 desvios-padrão corresponde, aproximadamente, a seis meses de aprendizagem escolar.

A desvantagem manteve-se nos anos seguintes. No 10.º ano, os alunos que começaram a utilizar redes sociais mais cedo continuavam a apresentar piores resultados em Italiano, com uma diferença de 0,22 desvios-padrão, enquanto o desfasamento em Matemática aumentava para 0,27 desvios-padrão.

Entre os alunos que abriram uma conta mais tarde, no 7.º ou no 8.º ano, as diferenças eram menores, embora continuassem a verificar-se resultados inferiores em Italiano e Matemática face aos colegas que só aderiram às redes sociais a partir do 9.º ano.

Em contrapartida, os investigadores não encontraram evidências de um impacto semelhante nos resultados obtidos a Inglês.

A análise identificou ainda uma associação entre a utilização mais frequente do telemóvel e a criação precoce de contas nas redes sociais.

Os alunos que referiam consultar o telemóvel mais vezes tinham maior probabilidade de ter aderido às plataformas mais cedo e apresentavam, em média, classificações mais baixas em Italiano e Matemática no 10.º ano.

Esses estudantes revelavam igualmente menor supervisão parental relativamente à utilização das redes sociais, um fator que os autores consideram poder contribuir para padrões de utilização mais intensos.

Embora o estudo não permita estabelecer uma relação direta de causa e efeito, por se tratar de uma investigação observacional, os investigadores consideram que os resultados constituem evidência consistente de uma associação entre o uso precoce das redes sociais e um desempenho escolar inferior em duas disciplinas fundamentais.

Entre as possíveis explicações apontadas estão o maior envolvimento com estas plataformas e as interrupções frequentes da atenção provocadas pela utilização do telemóvel, fatores que poderão comprometer a concentração e os processos de aprendizagem.

Os autores sublinham, contudo, que as conclusões devem ser interpretadas com prudência, tendo em conta o debate científico ainda em curso sobre os efeitos das redes sociais na educação e o facto de outros fatores individuais, familiares e escolares também influenciarem o percurso académico dos alunos.

Ainda assim, defendem que os resultados reforçam a necessidade de aprofundar a investigação sobre a idade mais adequada para o acesso às redes sociais e sobre o papel da supervisão parental na utilização destas plataformas durante a adolescência.

Lusa

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Em março deste ano, a polícia desmantelou um grupo na província de Henan (norte da China) que enviava por correio fotografias de pessoas nuas (‘nudes’) geradas por IA a trabalhadores bancários, numa tentativa de os chantagear. Um total de 280 cartas com chantagem foram intercetadas pelas autoridades.

A CCTV noticiou que as buscas de “despir com um clique” em várias plataformas de redes sociais revelaram um número significativo de guias ilustrados detalhados e tutoriais em vídeo.

“Os títulos eram altamente apelativos, como ‘despir e vestir com um clique’ e ‘como tirar a roupa a mulheres bonitas no Photoshop rapidamente'”, escreveu a CCTV.

“Nas secções de comentários destas publicações, os ‘bloggers’ divulgavam esta técnica, partilhando-a diretamente ou convidando as pessoas a juntarem-se a grupos”, ainda de acordo com a emissora.

Em junho de 2025, a polícia chinesa deteve um suspeito, de apelido Zhang, por criar grupos em “plataformas de redes sociais estrangeiras” onde vendia tutoriais sobre despir com IA, gerando lucros superiores a 100 mil yuan (13 mil euros).

Em maio deste ano, Zhang foi condenado a um ano e seis meses de prisão e multado em 20 mil yuan pelo crime de utilização ilícita de redes informáticas.

Li Tao, procurador do Ministério Público Popular do Distrito de Haidian, em Pequim, disse à CCTV que um dos grupos de Zhang tinha mais de 21 mil membros. “O preço das ferramentas de software à venda também disparou, passando de pouco mais de 60 yuan em 2023 para 168 yuan em 2025”, acrescentou Li.

O procurador explicou que a chamada ferramenta para despir alguém “não remove efetivamente a roupa”, mas “é uma técnica que envolve tecnologia deepfake”.

A CCTV escreveu que utilizar a ferramenta “demora apenas alguns segundos a alguns minutos para gerar uma imagem nua”, acrescentando que “torna possível produzir em massa grandes quantidades de imagens obscenas”.

“Esta conveniência, por sua vez, deu origem a uma indústria paralela no mercado negro. Algumas pessoas, depois de adquirirem ferramentas de despir com IA, começam a aceitar encomendas para criar fotografias nuas, processando-as em nome de terceiros por alguns yuan por imagem, para obter lucro”, revelou a emissora.

Num outro caso, de junho de 2024, um técnico de apelido Bai, funcionário numa empresa de Internet em Pequim, utilizou software de IA baseado em tecnologia deepfake para criar imagens nuas a partir de um grande número de fotografias de mulheres que continham dados de reconhecimento facial fornecidos por terceiros, que depois vendeu para obter lucro.

Bai foi condenado a três anos de prisão pelo crime de produção e venda de material obsceno para fins lucrativos.

Guo Shuzheng, procurador do Ministério Público Popular da área de Haidian, em Pequim, afirmou que Bai vendeu cada imagem por 1,5 yuan (0.19 euros), distribuindo quase sete mil imagens a 351 indivíduos através das redes sociais, tendo lucrado um total de 10 mil yuan (12.955 euros).

(LUSA)

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Segundo a Comissão Europeia, as definições de conta do TikTok “expõem as contas e os conteúdos dos menores de forma demasiado ampla”, permitindo, nomeadamente, que estes optem por tornar as suas contas públicas e que os conteúdos de utilizadores entre os 16 e os 17 anos sejam recomendados a outros utilizadores através de uma secção personalizada. A exposição pode resultar em “contactos indesejados por parte de potenciais autores de abusos” e criar riscos de utilização dos conteúdos para cyberbullying, além de poder dar a desconhecidos “uma janela para a vida de uma criança”, alerta Bruxelas.

Mesmo quando os menores optam por contas privadas, estas podem ser facilmente encontradas através das listas de seguidores e de utilizadores seguidos por outras contas, enquanto as fotografias de perfil permanecem acessíveis a qualquer pessoa, incluindo utilizadores sem uma conta no TikTok. O executivo comunitário considera, por isso, que o TikTok deve ajustar as definições predefinidas das contas públicas de menores, de forma a que os conteúdos sejam, por defeito, visíveis apenas para utilizadores que o menor tenha aceite.

Embora os menores mais velhos possam optar por partilhar conteúdos com um público mais amplo dentro do TikTok, estes não devem ser acessíveis a uma audiência global fora da plataforma, defende a Comissão Europeia, que considera também que o TikTok deve deixar de recomendar conteúdos de menores através da secção personalizada.

As conclusões preliminares resultam de uma investigação aprofundada que incluiu a análise da interface, dados internos e documentos do TikTok, bem como entrevistas com agentes das forças de segurança e especialistas em proteção de menores, abuso infantil e neuropsicologia.

A investigação formal sobre o cumprimento do Regulamento dos Serviços Digitais pelo TikTok foi lançada em fevereiro de 2024 e abrange também o design potencialmente aditivo da plataforma, relativamente ao qual a Comissão Europeia adotou conclusões preliminares em fevereiro deste ano. O processo abrange ainda o chamado “efeito toca do coelho” (situação em que um utilizador começa por ver um determinado conteúdo e, através das recomendações automáticas da plataforma, é conduzido progressivamente a outros conteúdos) dos sistemas de recomendação do TikTok e o risco de os menores terem uma experiência inadequada à sua idade devido a uma representação incorreta da sua idade.

A investigação sobre estas questões continua em curso e as conclusões hoje apresentadas não prejudicam o resultado final da investigação. O TikTok pode agora consultar os documentos do processo e responder por escrito à Comissão Europeia. Se a posição for confirmada, Bruxelas poderá adotar uma decisão de incumprimento e aplicar uma coima que pode atingir 6% do volume de negócios anual mundial da empresa. O Regulamento dos Serviços Digitais estabelece obrigações para as plataformas que operam na União Europeia, incluindo a adoção de medidas para garantir um elevado nível de privacidade, segurança e proteção dos menores.

(Lusa) 

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Este será um investimento conjunto, realizado em parceria com o Instituto Superior Técnico (IST), a Faculdade de Ciências, o Gulbenkian Institute for Molecular Medicine (GIMM) e a Reitoria da ULisboa. O projeto prevê a criação de uma infraestrutura distribuída, assente em dois novos data centers: um deles será instalado no campus de Oeiras do Instituto Superior Técnico, situado no Taguspark, e outro no campus da Faculdade de Ciências, na Cidade Universitária. Estes dois equipamentos vão permitir aumentar a capacidade tecnológica desta universidade, permitindo suportar serviços avançados de inteligência artificial, computação avançada e armazenamento seguro de dados.

Também com o objectivo de promover a transferência de conhecimento entre a academia e o tecido empresarial, esta infraestrutura estará igualmente ao serviço do Ecossistema de Inovação ULisboa, apoiando empresas, PME, startups, spin-offs e parceiros industriais.

Com conclusão prevista para outubro de 2028, a nova plataforma apoiará escolas, centros de investigação e laboratórios da instituição. É um investimento feito para dar resposta, sobretudo, ao crescente volume de informação científica gerada em áreas como a saúde, a biotecnologia, a medicina de precisão, a investigação clínica, a descoberta de novos fármacos e a vigilância epidemiológica.

Segundo o comunicado enviado pela Universidade de Lisboa, um dos principais eixos deste investimento é a criação e alojamento de uma cloud soberana, que permitirá armazenar e processar dados científicos em infraestruturas geridas pela própria universidade. Esta solução será especialmente relevante para projetos que trabalham com informação sensível e de elevada complexidade, já que será concebida para cumprir elevados padrões de segurança, disponibilidade e governação de dados.

Também com o objetivo de promover a transferência de conhecimento entre a academia e o tecido empresarial, esta infraestrutura estará igualmente ao serviço do Ecossistema de Inovação ULisboa, apoiando empresas, PME, startups, spin-offs e parceiros industriais.

Luís Ferreira, Reitor da Universidade de Lisboa, refere, a propósito que “Estes data centers representam um passo decisivo para reforçar a capacidade científica e tecnológica da Universidade de Lisboa e para colocar a inteligência artificial, a computação avançada e a cloud soberana ao serviço da investigação, da inovação e da sociedade. Com este investimento, a ULisboa afirma-se como uma universidade preparada para responder aos grandes desafios da ciência, da saúde, da segurança e da economia digital”.

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O acordo fundador foi assinado em Xangai por representantes de 29 países, entre os quais Rússia, Cazaquistão, Laos, Paquistão e Indonésia. Segundo a agência russa Sputnik, Brasil, Cuba e Venezuela também participaram na cerimónia. A nova organização terá sede em Xangai e, de acordo com a agência oficial chinesa Xinhua, procurará promover uma utilização da IA que seja “benéfica, segura e justa”, assente nos princípios da Carta das Nações Unidas e numa abordagem centrada nas pessoas.

O anúncio coincidiu com a abertura da Conferência Mundial de Inteligência Artificial (WAIC), o principal evento do setor na China, onde participaram líderes políticos, investigadores e empresas tecnológicas de todo o mundo.

Na sessão inaugural, o Presidente chinês, Xi Jinping, defendeu que a inteligência artificial não deve ser dominada por um único país e apelou a uma governação internacional baseada na cooperação. “O desenvolvimento da IA não deve ser um espetáculo a solo de um único país, mas uma sinfonia de cooperação internacional”, afirmou.

Contexto de crescente competição tecnológica entre Pequim e Washington

As declarações surgem num contexto de crescente competição tecnológica entre Pequim e Washington. Os Estados Unidos e a União Europeia têm imposto restrições à exportação de tecnologias avançadas para a China, invocando razões de segurança nacional, enquanto empresas chinesas aceleram o desenvolvimento de modelos próprios de inteligência artificial e procuram reduzir a dependência de tecnologia ocidental.

Xi Jinping defendeu ainda a criação de mecanismos internacionais de supervisão, sistemas de alerta e resposta a riscos, bem como legislação capaz de garantir que “a IA permaneça sempre sob controlo humano”.

Também presente em Xangai, o secretário-geral das Nações Unidas, António Guterres, alertou para o risco de o desenvolvimento da inteligência artificial ficar concentrado nas mãos de “um punhado de países ou empresas”.

“A IA pode ser uma das maiores oportunidades para a humanidade no século XXI, mas também poderá ser um dos seus maiores riscos. A tecnologia deve estar ao serviço das pessoas e não o contrário”, afirmou.

Para Guterres, a concentração da capacidade computacional, dos dados e do conhecimento técnico ameaça agravar desigualdades económicas e tecnológicas, sobretudo nos países em desenvolvimento. O responsável das Nações Unidas apelou, por isso, ao reforço das iniciativas internacionais de cooperação e à criação de mecanismos que permitam democratizar o acesso à tecnologia.

Para António Guterres, a concentração da capacidade computacional, dos dados e do conhecimento técnico ameaça agravar desigualdades económicas e tecnológicas.

O secretário-geral da ONU defendeu ainda regras globais para garantir a segurança da IA, sustentando que “os sistemas que atravessam fronteiras precisam de normas que atravessem fronteiras”. Entre as propostas apresentadas está a exigência de que as grandes empresas do setor divulguem a pegada ambiental dos seus sistemas e utilizem exclusivamente energias renováveis até 2030.

A conferência de Xangai reúne mais de mil empresas tecnológicas e cerca de 3.000 produtos relacionados com inteligência artificial, desde novos semicondutores especializados a sistemas autónomos e dispositivos móveis capazes de executar tarefas sem intervenção humana.

A aposta chinesa reflete a importância crescente da IA na estratégia industrial do país. Segundo dados oficiais, o mercado chinês de inteligência artificial atingiu 1,2 biliões de yuan (cerca de 154 mil milhões de euros) em 2025 e deverá crescer mais de 30% este ano. A Organização Mundial da Propriedade Intelectual indica igualmente que a China liderou os pedidos de patentes relacionadas com IA generativa entre 2024 e 2025, com mais de 43 mil registos.

Com a criação da Waico, Pequim procura agora estender essa liderança ao plano institucional, tentando assumir um papel central na definição das regras internacionais que irão moldar o futuro da inteligência artificial.

com Lusa

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