A ascensão de empresas que faturam milhões com apenas um funcionário

No mundo do empreendedorismo, especialmente no das atartups, estão surgindo empresas sem nenhum funcionário. São aquelas que fazem parte de uma categoria de empreendedores que lançam — e muitas vezes administram — novas empresas sozinhos. Ferramentas de inteligência artificial respondem aos e-mails, ajudam a escrever e corrigir códigos de software, atendem a solicitações de clientes, cadastram novos assinantes e processam reembolsos quando surgem problemas.

De novo, sua maior concentração está no berço das grandes empresas de tecnologia ao longo do tempo, a Califórnia.

Antigamente, administrar um negócio de certo porte exigia uma equipe. A IA está virando essa premissa de cabeça para baixo, e cada vez mais aspirantes a empreendedores estão tocando o negócio sozinhos.

Uma das análises divulgada recentemente mostra que existem milhares de empreendedores individuais gerando mais de US$ 1 milhão em receita, com esse grupo dobrando de tamanho entre 2023 e 2025. O número de empreendedores individuais que ultrapassaram a marca de US$ 10 milhões quase triplicou nesse mesmo período.

A capacidade da IA ​​de lidar com diversas tarefas administrativas a torna potencialmente útil para lançar negócios individuais em muitas áreas. No entanto, a habilidade da tecnologia de também realizar tarefas fundamentais no setor de tecnologia, como a programação, faz desse campo um ponto de grande destaque.

Ao analisar dados do Censo dos EUA (Census Bureau), o economista Taylor Bowley, do Bank of America Institute, constatou que, entre todos os setores, os pedidos de abertura de novas empresas no setor de tecnologia de informação registraram o maior aumento percentual — quase 45% — no último ano. Ao mesmo tempo, a proporção de candidatos do setor que afirmam planejar a contratação de funcionários apresentou a queda mais acentuada entre todos os setores analisados.

Esses dados do Censo não rastreiam empresas operadas individualmente. No entanto, os números mostram, de modo geral — tanto no setor de tecnologia quanto fora dele —, que o número de novas iniciativas permanece estável entre empresas com maior probabilidade de contratar funcionários, mas cresce em outros segmentos. Economistas afirmam que esse é um forte indício de que o número de empreendedores individuais está em ascensão.

Contudo, empreender sozinho utilizando IA ainda pode sair surpreendentemente caro, por ter de se pagar um custo elevado pelo acesso ao Claude, da Anthropic, para processar as solicitações — essa empresa de IA, assim como outras, cobra com base no uso. Porém, esse cenário está sendo alterado desde que se passou a utilizar modelos de IA de código aberto e gratuitos provenientes da China.

Resta saber qual será o impacto dos negócios individuais no mercado de trabalho. Pesquisas indicam que os americanos temem que a IA substitua postos de trabalho, e economistas renomados também analisam essa possibilidade. No entanto, a IA também está criando muitos novos empregos, e os empreendedores que atuam sozinhos demonstram como a tecnologia pode, ao mesmo tempo, abrir portas e limitar oportunidades de emprego.

A presença da internet não garante inovação educacional

Como veremos a seguir, a presença da internet não garante inovação educacional. Faltam formação docente contínua, conteúdos adequados, metodologias corretas e, sobretudo, políticas públicas que priorizem o uso inteligente da tecnologia no processo de ensino-aprendizagem.

Dados recentes do Anuário Brasileiro da Educação Básica 2025 apontam que, apesar de 95,4% das escolas públicas terem acesso à internet, apenas 44,5% conseguem fazer uso pedagógico dela em sala de aula, o que demonstra a limitação da tecnologia nessas instituições brasileiras. Em outras palavras, conectamos escolas, embora muito tardiamente, mas ainda não conectamos o aprendizado ao potencial da tecnologia.

E nesse contexto é obrigatório lembrar que a IA não está deixando as pessoas mais inteligentes. Pode até estar deixando a ignorância mais bem escrita. Como já se percebe, a IA organiza informações. Mas ela não viveu a experiência, não conhece o contexto, não assume riscos e não responde pelas consequências de uma decisão. Ela entrega respostas. Quem precisa fazer as perguntas certas continuará sendo o ser humano. Estamos entrando em uma época em que escrever será cada vez menos um diferencial. A tecnologia mais poderosa do século XXI pode ampliar a inteligência humana. Mas também pode atrofiá-la, se passarmos a terceirizar nossa capacidade de refletir. A IA é uma excelente copiloto. O cérebro humano continua sendo o comandante. E esse é um cargo que não deveria ser delegado. Porém, para isto nossas escolas e seus ensinamentos devem melhorar muito e rapidamente para que se possa usufruir, com inteligência, da tecnologia que estar por vir, conforme descrito a seguir.

No mundo, já se ultrapassou o horizonte de eventos; a decolagem começou. A humanidade está prestes a construir uma superinteligência digital e, pelo menos até agora, isso é muito menos estranho do que se poderia imaginar.

Robôs ainda não estão andando pelas ruas, nem a maioria de nós passa o dia conversando com IAs. As pessoas ainda morrem de doenças, ainda não conseguimos ir ao espaço com facilidade e há muito sobre o universo que não compreendemos.

E, no entanto, recentemente já se construiu sistemas que são mais inteligentes do que os humanos em muitos aspectos e capazes de ampliar significativamente a produtividade de quem os utiliza. A parte mais difícil desse trabalho já ficou para trás; os avanços científicos que nos levaram a sistemas como o GPT-4  foram conquistados com muito esforço, mas nos levarão muito longe.

A IA contribuirá para o mundo de muitas maneiras, mas os ganhos na qualidade de vida — decorrentes de uma IA que impulsiona um progresso científico mais rápido e aumenta a produtividade — serão enormes; o futuro pode ser muito melhor do que o presente. O progresso científico é o maior motor do progresso geral; é extremamente empolgante pensar em quanto mais podemos alcançar.

Em certo sentido amplo, o ChatGPT já é mais poderoso do que qualquer ser humano que já viveu. Centenas de milhões de pessoas dependem dele diariamente para tarefas cada vez mais importantes; uma pequena nova capacidade pode gerar um impacto extremamente positivo, enquanto um pequeno desalinhamento, multiplicado por centenas de milhões de usuários, pode causar um impacto negativo significativo.

O ano de 2025 marcou a chegada de agentes capazes de realizar trabalho cognitivo real; a programação de computadores nunca mais será a mesma. É provável que 2026 traga sistemas capazes de gerar novos insights. Já 2027 poderá ver a chegada de robôs capazes de realizar tarefas no mundo físico.

Muito mais pessoas serão capazes de criar software e arte. No entanto, o mundo demanda muito mais de ambos, e os especialistas provavelmente continuarão sendo muito mais competentes do que os iniciantes, desde que adotem as novas ferramentas. De modo geral, a capacidade de uma pessoa realizar muito mais coisas em 2030 do que em 2020 representará uma mudança marcante — uma mudança da qual muitas pessoas saberão tirar proveito. Nos aspectos mais fundamentais, a década de 2030 talvez não seja radicalmente diferente. As pessoas continuarão amando suas famílias, expressando sua criatividade, jogando e nadando em lagos.

No entanto, em outros aspectos também cruciais, é provável que a década de 2030 seja drasticamente diferente de qualquer época anterior. Não sabemos até que ponto podemos superar a inteligência de nível humano, mas estamos prestes a descobrir.

Na década de 2030, a inteligência e a energia — isto é, as ideias e a capacidade de concretizá-las — tornar-se-ão extremamente abundantes. Esses dois fatores foram, por muito tempo, os principais limitadores do progresso humano; com inteligência e energia em abundância (e uma boa governança), podemos, teoricamente, obter qualquer outra coisa.

Já convivemos com uma inteligência digital incrível e, após um choque inicial, a maioria de nós já se acostumou a ela. Rapidamente, passamos do espanto com a capacidade de uma IA gerar um parágrafo bem escrito para a expectativa de quando ela poderá criar um romance inteiro; ou do espanto com diagnósticos médicos que salvam vidas para a expectativa de quando ela desenvolverá as curas; ou do espanto com a criação de um pequeno programa de computador para a expectativa de quando ela poderá criar uma empresa inteira. É assim que a singularidade funciona: maravilhas tornam-se rotina e, depois, requisitos básicos.

Já ouvimos cientistas relatarem que são duas ou três vezes mais produtivos do que eram antes da IA. A IA avançada é interessante por muitos motivos, mas talvez nada seja tão significativo quanto o fato de podermos utilizá-la para acelerar a própria pesquisa em IA. Poderemos descobrir novos substratos computacionais, algoritmos melhores e, quem sabe, o que mais. Se conseguirmos realizar o equivalente a uma década de pesquisas em apenas um ano — ou um mês —, o ritmo de progresso será, obviamente, muito diferente.

Daqui para a frente, as ferramentas que já foram construídas nos ajudarão a obter novos insights científicos e a criar sistemas de IA ainda melhores. É claro que isso não equivale a um sistema de IA atualizando seu próprio código de forma totalmente autônoma; ainda assim, trata-se de uma versão embrionária de autoaperfeiçoamento recursivo.

Há outros ciclos de retroalimentação em ação. A criação de valor econômico desencadeou um efeito de impulso (ou "volante") na expansão cumulativa da infraestrutura necessária para operar esses sistemas de IA cada vez mais poderosos. E robôs capazes de construir outros robôs (e, em certo sentido, centros de dados capazes de construir outros centros de dados) não estão tão distantes assim.

Se tivermos de produzir o primeiro milhão de robôs humanoides pelo método tradicional, mas eles passarem a operar toda a cadeia de suprimentos — extraindo e refinando minérios, dirigindo caminhões, operando fábricas, etc. — para construir mais robôs, que por sua vez podem construir mais instalações de fabricação de chips, centros de dados, etc., então o ritmo de progresso será, obviamente, bem diferente.

À medida que a produção de centros de dados se torna automatizada, o custo da inteligência deve, com o tempo, convergir para um valor próximo ao custo da eletricidade. (As pessoas costumam ter curiosidade sobre quanta energia uma consulta ao ChatGPT consome. A consulta média consome cerca de 0,34 watt-hora — aproximadamente o que um forno consumiria em pouco mais de um segundo, ou o que uma lâmpada de alta eficiência consumiria em alguns minutos. Também consome cerca de 0,000085 galões de água; mais ou menos um quinze avos de uma colher de chá).

O ritmo do progresso tecnológico continuará a acelerar, e as pessoas continuarão sendo capazes de se adaptar a quase tudo. Haverá aspectos muito difíceis, como o desaparecimento de categorias inteiras de empregos; por outro lado, o mundo ficará tão mais rico e tão rapidamente que poderemos considerar seriamente novas ideias de políticas públicas que antes eram inviáveis. Provavelmente não adotaremos um novo contrato social de uma só vez, mas, ao olharmos para trás daqui a algumas décadas, veremos que as mudanças graduais terão resultado em algo grandioso.

Se a história servir de referência, descobriremos novas atividades e novos desejos, além de assimilar rapidamente novas ferramentas (a mudança nos empregos após a Revolução Industrial é um bom exemplo recente). As expectativas aumentarão, mas a nossa capacidade crescerá com a mesma rapidez, e todos nós teremos acesso a coisas melhores. Construiremos coisas cada vez mais maravilhosas uns para os outros. As pessoas possuem uma vantagem importante e curiosa, a longo prazo, em relação à IA: somos biologicamente programados para nos importar com outras pessoas e com o que elas pensam e fazem, ao passo que não damos tanta importância às máquinas.

Um agricultor de subsistência de mil anos atrás olharia para o que muitos de nós fazemos e diria que temos empregos de fachada, pensando que estamos apenas brincando para nos entreter, já que temos comida em abundância e luxos inimagináveis. Espero que olhemos para os empregos de daqui a mil anos e os consideremos também "empregos de fachada", embora não tenhamos dúvidas de que, para quem os exerce, eles parecerão incrivelmente importantes e gratificantes.

O ritmo de novas conquistas maravilhosas será imenso. É difícil até imaginar hoje o que teremos descoberto até 2035; talvez passemos da resolução de questões de física de altas energias em um ano para o início da colonização espacial no ano seguinte, ou de um grande avanço na ciência dos materiais em um ano para interfaces cérebro-máquina de alta largura de banda no ano seguinte. Muitas pessoas optarão por viver suas vidas praticamente da mesma maneira, mas pelo menos algumas provavelmente decidirão se "conectar".

Ao olhar para o futuro, é difícil assimilar essa ideia. No entanto, vivenciá-la provavelmente parecerá algo impressionante, porém administrável. De uma perspectiva relativística, a singularidade ocorre gradualmente, e a fusão acontece lentamente. Estamos percorrendo a longa trajetória do progresso tecnológico exponencial; ele sempre parece vertical quando olhamos para a frente e plano quando olhamos para trás, mas trata-se de uma curva contínua. (Pense em 2020 e em como soaria a ideia de ter algo próximo de uma IAG até 2025, em comparação com o que foram, de fato, os últimos cinco anos.)

Há desafios sérios a enfrentar, juntamente com os enormes benefícios. Precisamos resolver as questões de segurança, tanto do ponto de vista técnico quanto social; além disso, é fundamental garantir uma ampla distribuição do acesso à superinteligência, dadas as suas implicações econômicas. O melhor caminho a seguir talvez seja algo como:

Resolver o problema do alinhamento — ou seja, garantir de forma robusta que os sistemas de IA aprendam e ajam em prol daquilo que nós, coletivamente, realmente desejamos a longo prazo (os feeds de redes sociais são um exemplo de IA desalinhada: os algoritmos que os sustentam são incrivelmente eficazes em fazer você continuar rolando a tela e compreendem claramente suas preferências de curto prazo, mas fazem isso explorando algo em seu cérebro que se sobrepõe às suas preferências de longo prazo).

Em seguida, focar em tornar a superinteligência barata, amplamente disponível e não excessivamente concentrada nas mãos de uma única pessoa, empresa ou país. A sociedade é resiliente, criativa e capaz de se adaptar rapidamente. Se conseguirmos canalizar a vontade e a sabedoria coletivas das pessoas, então — embora cometamos muitos erros e algumas coisas deem muito errado — aprenderemos e nos adaptaremos rapidamente, sendo capazes de utilizar essa tecnologia para obter o máximo de benefícios e o mínimo de efeitos negativos. Oferecer muita liberdade aos usuários, dentro de parâmetros amplos definidos pela sociedade, parece algo muito importante. Quanto mais cedo o mundo iniciar uma discussão sobre quais são esses parâmetros amplos e como definimos o alinhamento coletivo, melhor.

IA: Bloomberg contra Bernie. O ex-prefeito de Nova York enfrenta novamente o senador comunista

Em momentos anteriores, Michael Bloomberg, ex-prefeito de Nova York, desmentiu involuntariamente a alegação do senador Bernie Sanders - o americano mais comunista, de que bilionários podem comprar as eleições americanas. Portanto, o ex-prefeito de Nova York certamente teve seus momentos de destaque.

E agora ele retorna para contestar outra proposta destrutiva de Sanders que, tragicamente, atraiu apoio bipartidário. "IA de Propriedade Estatal é uma Ideia Terrível", diz uma manchete muito bem-vinda. Michael Bloomberg escreve esta semana para o veículo de mídia que leva seu nome:

No esforço para regulamentar a inteligência artificial, uma ideia perigosa ganha força em Washington: conceder ao governo participações acionárias nas maiores empresas de IA. Ambos os partidos vislumbram ganhos financeiros imediatos. Nenhum deles pensa a longo prazo. Em algum lugar, Karl Marx está sorrindo.

Não surpreende que o senador socialista de Vermont queira exigir que os grandes laboratórios de IA cedam 50% de seu capital a um "fundo soberano", mas o presidente Trump também parece apreciar o conceito, afirmando que seria "algo maravilhoso" se o governo adquirisse participação acionária em empresas de IA. Democratas e Republicanos têm feito poucas críticas aos seus correligionários, aumentando a probabilidade de que alguma versão dessa ideia terrível se concretize.

Bloomberg delineia as razões pelas quais a propriedade estatal é sempre uma má ideia:

Quando o governo se torna acionista de uma entidade do setor privado, os efeitos positivos da concorrência de mercado podem ser comprometidos. A política se sobrepõe aos lucros, o favoritismo e o clientelismo criam raízes, a inovação sofre, a competitividade se desgasta e a regulamentação é corrompida.

Em vez de uma meritocracia onde os melhores produtos e serviços competem para vencer, o mercado transforma-se em um conluio de bastidores, onde o sucesso é determinado por conexões políticas, orçamentos de lobby e considerações eleitorais — fatores que corrompem decisões regulatórias, sufocam a concorrência e inibem a inovação. E quanto mais dinheiro dos contribuintes estiver em jogo, maiores serão os incentivos para que as empresas optem por decisões politicamente seguras, em vez de assumir riscos que poderiam gerar grandes recompensas.

Como se tudo isso não bastasse: quando as empresas se tornam grandes e inchadas demais para quebrar, o público arcará com a conta dos resgates financeiros.

Ele então explica por que a participação do governo em empresas de inteligência artificial seria particularmente destrutiva:

As empresas americanas de IA tornaram-se a inveja do mundo porque conseguiram experimentar com agilidade, testar ideias ousadas, tolerar falhas e buscar objetivos ambiciosos sem interferência indevida do governo. O fato de o governo federal já deter participação em diversas empresas de tecnologia de variados setores não significa que ele deva ampliar essa lista. A justificativa para esses acordos tem variado — fortalecer cadeias de suprimentos, proteger a segurança nacional, garantir uma "fatia do negócio" —, mas todas elas são equivocadas. E, no caso da IA, os riscos associados a esses arranjos será amplificado de forma significativa.

Considere o fato de que as empresas de IA são, muitas vezes, plataformas de expressão. Além das preocupações com censura ou vigilância, é alarmantemente alta a probabilidade de que a política comece a contaminar as respostas geradas pela IA. Defensores da liberdade de expressão estão, com razão, soando o alerta sobre o controle governamental.

Qualquer que seja a visão que se tenha da actual administração, a possibilidade de o governo ditar e distorcer os resultados da IA ​​– informação, dados e o próprio conhecimento – deveria causar arrepios na espinha. O potencial para propaganda faria George Orwell corar. E quanto mais capaz a IA se tornar, mais preocupante será essa possibilidade.

Para ser mais claro: a Casa Branca está a considerar conceder ao governo novos e enormes poderes, assumindo um papel de propriedade em empresas que poderão muito bem moldar o futuro da tecnologia, da ciência, da educação, da guerra, das comunicações e de muito mais – pondo em perigo não apenas a economia da nação, mas também a nossa liberdade e democracia.

Sanders é um ideólogo que não permitiu que nem mesmo a queda do império soviético alterasse as suas opiniões, por isso não há hipótese de que esteja disposto a considerar um argumento convincente. Mas esperemos que Trump abandone esta ideia horrível.

Quanto a Bloomberg, muitos nova-iorquinos certamente se perguntarão se ele consideraria outra candidatura a prefeito.

Robôs e inteligência artificial podem realmente tornar o dinheiro desnecessário nos próximos dez anos?

Elon Musk acredita que o dinheiro poderá perder completamente a importância até 2036. A previsão foi apresentada durante uma entrevista ao The Economist, na qual o empresário descreveu uma economia movida por inteligência artificial e bilhões de robôs humanoides.

Segundo Musk, a economia é formada pela produção de bens e pela prestação de serviços. Se robôs equipados com inteligência digital forem capazes de realizar essas atividades em enorme escala, o mundo poderia alcançar o que ele chamou de uma economia “quase infinita”.

“Se robôs e inteligência artificial estiverem fornecendo mais bens e serviços do que qualquer ser humano poderia consumir, para que você precisaria de dinheiro?”, questionou.

Musk citou comida, moradia, transporte e entretenimento como exemplos do que poderia se tornar amplamente disponível. Ele também estimou que a inteligência artificial poderá superar a soma da inteligência humana em aproximadamente cinco anos.

A declaração, entretanto, é uma previsão pessoal, não um plano econômico já em execução. O próprio empresário reconheceu que o dinheiro continuará necessário durante a transição.

Também permanecem questões que a tecnologia, sozinha, não responde: quem será proprietário dos robôs, como a produção será distribuída e de que forma recursos naturalmente limitados — como terrenos, energia e matérias-primas — seriam administrados.

Publicações nas redes ainda afirmam que Musk comparou a inteligência artificial a um “Deus pessoal”. Essa expressão não aparece na entrevista original. Ele disse que sistemas futuros deverão se preocupar com a humanidade e buscar o bem-estar das pessoas.

Na sua opinião, robôs e inteligência artificial podem realmente tornar o dinheiro desnecessário nos próximos dez anos? 

Enquanto Musk prevê o futuro, o Brasil continua discutindo o passado. Em vez de discutirmos uma produtividade quase infinita, ainda estamos presos ao debate sobre a escala 6x1. O Brasil está tentando regulamentar o emprego como se a estrutura produtiva do século 20 permanecesse intacta, enquanto o restante do mundo começa a construir uma economia na qual produzir, trabalhar e receber renda poderão deixar de fazer parte da mesma relação.

Casa Branca está dividida sobre como responder aos recentes avanços da IA ​​chinesa e avaliou medidas restritivas

Dario Amodei, Sam Altman and Demis Hassabis
Executivos de IA dos EUA alertam sobre modelos chineses

Notícias publicadas nesta terça-feira estão apontando que executivos da OpenAI e da Anthropic estão emitindo alertas sobre a ascensão de IAs de baixo custo — particularmente novos modelos produzidos na China, sugerindo que eles levarão a um futuro de IA "distópico" e apresentarão riscos de segurança inaceitáveis ​​caso não sejam regulamentados.

Alguns analistas que estudam o setor de IA afirmam que as duas empresas, que se preparam para abrir capital no próximo ano, querem apenas eliminar a concorrência.

O surgimento de sistemas de IA autônomos e de código aberto altamente capazes — incluindo o modelo Kimi K3, da Moonshot AI, e o Qwen 3.8 Max, do Alibaba, lançados recentemente e bem recebidos por investidores e usuários — revolucionou mais uma vez a corrida da IA. O Kimi K3 também se mostrou competitivo em relação aos modelos dos EUA em alguns testes de desempenho (*benchmarks*).

O debate sobre os novos modelos — que possuem "pesos abertos" (*open weight*), permitindo que usuários os baixem e personalizem com dados corporativos e para tarefas específicas — coincide com uma divisão na administração Trump sobre a adoção de medidas para limitar o uso desses modelos nos EUA.

"Um resultado provável de um mundo dominado por modelos abertos é o comunismo pleno da IA, que é exatamente o que a China propõe: em vez de um produto de mercado, a IA é um 'bem público' que acabará sendo fornecido pelo Estado como uma espécie de 'infraestrutura pública digital'", afirmou Dean Ball, chefe de futuros estratégicos da OpenAI, em uma publicação na rede social X na sexta-feira.

Ball, ex-funcionário da administração Trump, descreveu tal cenário como um "inferno distópico" e disse esperar que o governo Trump tomasse medidas para reduzir o uso de modelos de código aberto. Mais tarde, Ball esclareceu que não estava defendendo que o governo dos EUA desencorajasse o uso de IA chinesa.

Ele também destacou um desafio central da corrida da IA: empresas de IA de ponta captam bilhões de dólares para custear os vastos recursos computacionais necessários para continuar aprimorando os sistemas de IA. Se todos utilizarem sistemas de IA pelos quais, em grande parte, não pagam, não haverá como financiar o desenvolvimento contínuo de IA de fronteira tecnológica. Ball, que começou na empresa no início deste mês e concentra-se em estratégia de políticas, e a OpenAI afirmaram que os comentários dele não refletem as posições oficiais da empresa. A empresa desenvolveu seus próprios modelos abertos, e o CEO Sam Altman já declarou anteriormente que a abordagem anterior da OpenAI — de desenvolver apenas ferramentas fechadas — não foi sensata.

Outros executivos de alto escalão da área de IA alertaram que modelos abertos apresentam riscos enormes, uma vez que desenvolvedores e formuladores de políticas não têm controle sobre como eles são usados ​​ou modificados.

Dario Amodei, CEO da Anthropic, alerta sobre os riscos de sistemas de IA poderosos e abertos; em uma entrevista recente à Bloomberg, quando afirmou que a disponibilidade para download gratuito de modelos de IA com capacidades avançadas de segurança cibernética poderia ser prejudicial. "É uma preocupação séria", disse ele em junho.

O uso de modelos chineses — muito mais baratos que seus equivalentes americanos — está crescendo rapidamente em empresas dos EUA, levando alguns investidores a questionar a viabilidade a longo prazo das principais desenvolvedoras de modelos, como Anthropic e OpenAI.

O cenário atual dos modelos de código aberto nos EUA está começando a alcançar o da China. Na quarta-feira da semana passada, o Thinking Machines Lab — liderado por Mira Murati, ex-diretora de tecnologia da OpenAI — lançou seu primeiro modelo de IA  aberto. O Nemotron 3 Ultra, da Nvidia, começa a ganhar força, e a Reflection AI — desenvolvedora de modelos abertos apoiada pela Nvidia — mantém laços estreitos com a administração Trump e planeja lançar seu primeiro modelo ainda este ano.

A confiança do mercado de que a Anthropic e a OpenAI continuarão criando modelos mais capazes, expandindo as fronteiras da IA, tem sido o motor desse "boom", ajudando a justificar gastos de trilhões de dólares em infraestrutura nos próximos anos. A ameaça de que novos participantes possam cobrar preços muito mais baixos do que elas por IAs avançadas pressionou para baixo, na semana passada, as ações de algumas empresas de tecnologia e IA.

David Sacks, investidor de risco e conselheiro da Casa Branca para IA, sugeriu que interpretou a publicação de Ball como uma confissão de uma "estratégia de captura regulatória". Sacks e outros veem há tempos os apelos por regulamentação da IA ​​feitos por empresas como a Anthropic como tentativas de usar novas leis e políticas para prejudicar a concorrência.

“Transformar a incerteza regulatória em arma competitiva deveria ser algo totalmente inaceitável”, disse Sacks em uma publicação no X no domingo.

No último ano, autoridades do governo focadas em segurança consideraram uma série de medidas para restringir empresas chinesas de IA que desenvolvem modelos de código aberto, segundo pessoas a par das discussões. Elas avaliaram incluir essas empresas em listas negras comerciais, emitir alertas de segurança sobre elas e até mesmo uma possível ordem executiva voltada para modelos de código aberto; no entanto, divergências internas no governo impediram que qualquer uma dessas ações fosse concretizada, acrescentaram as fontes.

Essa tensão também atrasou a implementação de uma ordem executiva recente que exige que as empresas concedam ao governo acesso antecipado aos seus modelos mais poderosos, até 30 dias antes do lançamento. Os CEOs da OpenAI, da Anthropic e da DeepMind (subsidiária da Alphabet) sinalizaram recentemente apoio a uma maior supervisão governamental da IA ​​à medida que os modelos ganham popularidade — o que alimentou críticas de que essas empresas estariam tentando sufocar a concorrência. A Alphabet é a empresa controladora do Google. Demis Hassabis, CEO do laboratório DeepMind do Google, sugeriu recentemente que desenvolvedores de modelos de código aberto sejam incluídos nas discussões sobre a regulamentação da IA.

No ano passado, o Congresso americano restringiu o uso do modelo chinês DeepSeek em redes federais e de defesa devido a preocupações com segurança e privacidade, mas legisladores e o governo não chegaram a impor outras restrições. Um dos desafios é que desenvolvedores de modelos menores — incluindo várias empresas chinesas — utilizam uma técnica chamada destilação, na qual aproveitam as capacidades das principais ferramentas dos EUA.

Autoridades que defendem a supervisão da IA ​​expressaram preocupação de que modelos de código aberto possam representar riscos cibernéticos e de armas biológicas caso continuem evoluindo sem precisar seguir as mesmas regras impostas às principais empresas americanas, como Anthropic e OpenAI, segundo as fontes.

O governo Trump está comprometido em promover o ecossistema de código aberto dos EUA e em fortalecer a segurança nessa área, afirmou uma autoridade da Casa Branca. O novo foco nessa questão demonstra como as políticas complexas em torno de modelos abertos representam um desafio tanto para CEOs que buscam reduzir os custos com IA quanto para formuladores de políticas que querem evitar que a tecnologia seja usada para prejudicar os EUA.

“A IA é cada vez mais sinônimo de poder, e as preocupações com o uso dual são reais. No entanto, para as empresas americanas e para a maior parte do mundo, a capacidade de executar modelos de alta qualidade a baixo custo — e de uma forma que possam controlar — será de grande importância”, afirmou Austin Carson, CEO da SeedAI, uma organização sem fins lucrativos voltada para políticas de IA. “Quem entende de código aberto sabe que não se vence pela exclusão.”

Inteligência Artificial e pensamento crítico

    A propósito do texto publicado pela FSP, imagem abaixo, embora ainda não tenha lido na íntegra o que ele menciona, (Parecer do CNE estipula diretrizes para uso benéfico da IA e contenção de riscos nos ensinos básico e superior; é preciso ampliar capacitação de professores e inclusão digital para reduzir desigualdades).

    Em 2021, a Organização das Nações Unidas para a Educação (Unesco), lançou um manual de ética para uso de inteligência artificial (IA) com a seguinte instrução para os países que fazem parte da ONU, como o Brasil:

Os Estados-membros [da ONU] devem promover a aquisição de “habilidades de pré-requisito” para a educação em IA, tais como alfabetização básica, numeramento, habilidades digitais e de programação, e alfabetização midiática e informacional (AMI), bem como habilidades de pensamento crítico e criativo, trabalho em equipe, comunicação, socioemocionais e de ética da IA, especialmente em países, regiões ou áreas dentro de países onde existem notáveis lacunas na instrução dessas habilidades.

    Nos dias de hoje, temos muita informação disponível na internet e muitos canais de comunicação por meio dos quais podemos dizer o que pensamos. No mundo em que vivemos, há espaço para cada um manifestar sua opinião, que os gregos chamavam de doxa. Mas como saber quem está certo ou errado? Quais informações são verdadeiras ou falsas, confiáveis ou duvidosas? 

    Portanto, nosso maior desafio hoje não é obter informações ou assimilar conteúdos prontos, mas ter um olhar crítico para o que chega até nós como verdade. Como nos ensinou Sócrates no século V a.C, o ser humano deve desenvolver essa capacidade quando questionar o senso comum e, principalmente, as suas próprias certezas. Isto precisa ser dito para todas as gerações, especialmente nos ambientes escolares.

Você usa IA todo dia? Mas como?

Leve sempre isto em conta: as ferramentas mudam, mas o desejo humano de pensar, criar e compreender o mundo por conta própria é permanente e muito mais difícil de automatizar. Os registros históricos, desde os tempos paleolíticos, há cerca de 2,5 milhões de anos, atestam isto.

Por que imaginar que a IA seria tão diferente de outras tecnologias às quais o cérebro humano já se adaptou? "A ferramenta, por si só, não é boa nem ruim."

Como ocorre com qualquer tecnologia, os efeitos da IA dependem do modo como ela é usada. Ainda assim, as preocupações são sérias o suficiente para levar usuários a repensar a forma como utilizam essas ferramentas, antes que seja tarde.

Estudos sugerem que pessoas que dependem excessivamente de IA podem enfrentar prejuízos em áreas como criatividade, capacidade de atenção, pensamento crítico e memória.

Muitos pesquisadores levantam a preocupação de que o uso da IA esteja reduzindo o esforço mental necessário para desenvolver pensamento crítico, e de que, como sociedade, possamos passar a produzir menos ideias originais. Ainda assim, essa linha de pesquisa é muito recente, e as respostas continuam incertas. Devemos nos preocupar?

Há cerca de 20 anos, surgiu a ideia de que a dependência excessiva da tecnologia poderia provocar uma espécie de "demência digital", marcada pela deterioração da memória de curto prazo e de outros processos cognitivos. Em outras palavras, o cérebro tende a perder habilidade em tarefas que delegamos a ferramentas externas. E a IA pode ser o instrumento de terceirização cognitiva mais poderoso já criado.

"O que a IA está fazendo é nos oferecer, pela primeira vez, uma maneira fácil de trocar o processo pelo resultado", afirmam estudiosos do tema. O texto pode ficar melhor escrito. A apresentação pode parecer mais sofisticada. Mas o esforço mental, a dificuldade, as tentativas frustradas e o momento em que algo finalmente faz sentido são justamente o que o cérebro precisa.

Então, como usar IA sem deixar de exercitar o cérebro?

a) Não passem a confiar mais na IA do que no seu próprio julgamento,  Pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, nos EUA, chamam esse fenômeno de "rendição cognitiva".

b) Um estudo da Microsoft Research concluiu que o risco aumenta justamente em áreas nas quais a pessoa tem menos familiaridade. "Se o usuário não tem conhecimento suficiente para avaliar se a resposta é boa ou não, aí está o perigo".

c) A solução começa antes mesmo de abrir o aplicativo. Se você não confia automaticamente na resposta de um desconhecido, também não deveria confiar cegamente na IA. São justamente esses temas que exigem julgamento próprio.

d) Uma alternativa é formular antes uma visão inicial sobre o assunto e usar a IA para testar ou confrontar esse raciocínio, em vez de simplesmente aceitar a resposta da ferramenta. Assim, a IA funciona como um instrumento para colocar o pensamento à prova, e não para substituí-lo.

e) Um estudo de 2024 ainda não publicado, por exemplo, sugere que resolver pequenos problemas antes de usar um chatbot de IA pode melhorar o aprendizado obtido com a ferramenta.

f) Ao recorrer à IA para buscar informações importantes, especialistas recomendam desacelerar e se envolver mais ativamente com o conteúdo. Fazer anotações, de preferência à mão, embora digitá-las também ajuda, pode contribuir para a retenção.

g) O que importa, segundo pesquisadores, é que o cérebro faça suas próprias conexões, recorrendo a experiências, memórias e conhecimentos pessoais para produzir algo singular. É aí que acontece o exercício mental. Só depois disso a IA deveria entrar em cena, para desenvolver, questionar ou aprimorar as ideias já formuladas.

E, como já se disse no primeiro parágrafo, essa não é a primeira vez que a humanidade passa por uma transformação tecnológica desse tipo. Os pesquisadores estudiosos desses assunto reiteram:

 "O cérebro humano sempre se adaptou à tecnologia. Nós nos adaptamos o tempo todo. Essa é uma das forças da nossa espécie". 

"Perdemos a capacidade de correr maratonas porque existem carros? Não. Isso apenas passou a ser uma atividade que as pessoas escolhem praticar."

PS.: Com uso de IA, o pesquisador brasileiro, Marcelo de Oliveria Souza, da Universidade Estadual Norte Fluminense, criou um modelo de viagem rápida a Marte que chamou atenção internacional. Depois de anos realizando cálculos manualmente, o físico passou a utilizar sistemas de IA para simular cenários orbitais e validar combinações matemáticas que seriam praticamente inviáveis de se analisar de forma tradicional. Em vez de viagens que podem durar de dois a três anos, como ocorre nos modelos convencionais, o estudo aponta trajetos entre 153 e 226 dias - cerca de sete meses entre ida e volta, incluindo permanência temporária em Marte.

A SpaceXAI é a nova parceira de computação da Anthropic

A SpaceXAI (Elon Musk) firmou um acordo com a Anthropic (Claude) para fornecer acesso ao Colossus 1, um dos maiores e mais rápidos supercomputadores de IA implantados no mundo.

Construído do zero em tempo recorde, o Colossus (*) oferece escalabilidade sem precedentes para treinamento de IA, ajuste fino, inferência e cargas de trabalho de computação de alto desempenho. O Colossus 1 conta com mais de 220.000 GPUs NVIDIA, incluindo implantações densas de aceleradores H100, H200 e GB200 de última geração. O cluster oferece desempenho paralelo extremo para grandes modelos de linguagem, sistemas multimodais, simulações científicas e IA generativa em escala de ponta.

A Anthropic planeja usar essa capacidade computacional adicional para melhorar diretamente a capacidade dos assinantes do Claude Pro e do Claude Max.

Como parte deste acordo, a Anthropic também manifestou interesse em firmar uma parceria para desenvolver vários gigawatts de capacidade computacional orbital de IA. A capacidade computacional necessária para treinar e operar a próxima geração desses sistemas está superando a capacidade de geração de energia, o espaço terrestre e o sistema de refrigeração disponíveis nos prazos relevantes.

A SpaceX é a única organização com a cadência de lançamentos, a viabilidade econômica da conversão de massa em órbita e a experiência em operações de constelações espaciais que permitem transformar a computação orbital em um programa de engenharia de curto prazo, em vez de um conceito de pesquisa. Se os desafios de engenharia forem superados, a computação espacial oferecerá energia sustentável praticamente ilimitada, com menor impacto na Terra.

Hoje, a Anthropic anunciou o Projeto Glasswing, uma nova iniciativa,  após se observar em um novo modelo de vanguarda treinado pela Anthropic, que se acredita ter o potencial de remodelar a cibersegurança. O Claude Mythos Preview é um modelo de vanguarda de propósito geral, ainda não lançado, que revela um fato incontestável: os modelos de IA atingiram um nível de capacidade de programação que lhes permite superar quase todos os humanos, exceto os mais habilidosos, na detecção e exploração de vulnerabilidades de software.

O Mythos Preview já encontrou milhares de vulnerabilidades de alta gravidade, incluindo algumas em todos os principais sistemas operacionais e navegadores da web. Dado o ritmo acelerado do progresso da IA, não demorará muito para que essas capacidades se proliferem, potencialmente além dos agentes comprometidos com sua implementação segura. As consequências — para as economias, a segurança pública e a segurança nacional — podem ser graves.

(*) Colossus é um supercomputador desenvolvido pela xAI . Sua construção começou em setembro/2023 em Memphis, Tennessee ; o sistema entrou em operação em julho de 2024. Atualmente, acredita-se que seja o maior supercomputador de IA do mundo.  O principal objetivo do Colossus é treinar o chatbot da empresa, Grok. Além disso, o Colossus fornece suporte computacional para a plataforma de mídia social X e para outros empreendimentos de Elon Musk, como a SpaceX . Em 2025, expandiu-se para a cidade vizinha de Southaven, Mississippi, do outro lado da fronteira entre Tennessee e Mississippi.

IA: SubQ - um grande avanço na inteligência de LLMs

SubQ (Subquadrática), é o primeiro modelo construído sobre uma arquitetura de atenção esparsa totalmente sub-quadrático (SSA). É o primeiro modelo de fronteira com uma janela de contexto de 12 milhões de tokens, que é:

- 52x mais rápido que o FlashAttention em 1MM de tokens

- Menos de 5% do custo do Opus

LLMs baseados em Transformer desperdiçam computação ao processar todas as relações possíveis entre palavras (atenção padrão). Apenas uma pequena fração realmente importa. SubQ encontra e foca apenas nas que importam. Isso é quase 1.000x menos computação e uma nova maneira para os LLMs escalarem.

Vídeo

LLM significa Large Language Model (Modelo de Linguagem de Grande Escala) — um tipo de inteligência artificial treinado para entender e gerar linguagem humana.

Um LLM aprende padrões da língua a partir de enormes volumes de texto (livros, sites, artigos, etc.). Ele consegue:

• Completar frases
• Responder perguntas
• Traduzir idiomas
• Escrever textos (redações, códigos, resumos)

Exemplo: o ChatGPT é baseado em LLMs da família GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Os LLMs usam uma arquitetura chamada:

• Transformer (modelo de aprendizado profundo)

Essa arquitetura permite que o modelo:

• Analise o contexto das palavras
• Preveja a próxima palavra mais provável
• Gere textos coerentes

O resultado mais provável de uma IA com inteligência sobre-humana é que literalmente todos na Terra morrerão?

O WSJ, nesta manhã, 16/04/2026, trouxe novas informações sobre o ataque com coquetel molotov à casa de Sam Altman, CEO da OpenAI. Meses antes de sua prisão por suposta tentativa de assassinato de Altman, Daniel Moreno-Gama sugeriu "dar um jeito em alguns CEOs de empresas de tecnologia" em um bate-papo online. A referência casual do estudante universitário do Texas a Luigi Mangione — o acusado de assassinar o CEO da UnitedHealthcare — ocorreu durante uma conversa online com produtores de podcast, de acordo com capturas de tela compartilhadas com o Wall Street Journal. Moreno-Gama ainda não se declarou culpado ou inocente. O incidente destaca um crescente fervor anticorporativo em algumas subculturas da internet, amplificado pela atenção nacional voltada para Mangione, que se declarou inocente.

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Segundo a matéria, meses antes de sua prisão, Daniel Moreno-Gama sugeriu "Luigi's" em alguns CEOs de empresas de tecnologia em um bate-papo online. Autoridades policiais destacam supostos imitadores de Luigi Mangione; de ​​nerd da internet a "caçador da IA". Daniel Moreno-Gama mencionou casualmente Luigi Mangione durante uma conversa online com os produtores do podcast “The Last Invention”, de acordo com capturas de tela compartilhadas com o The Wall Street Journal.

Em janeiro, Moreno-Gama gravou a entrevista, detalhando sua trajetória de nerd curioso da internet e um obcecado pelos perigos da IA. Ele disse que essas palavras arrepiantes não deveriam ser interpretadas literalmente, segundo uma gravação compartilhada com o Journal.

“Eu entendo a frustração de alguém que defenda isso, mas não é prático”, disse Moreno-Gama. “Não vale a pena.”

Na semana passada, as autoridades alegaram que Moreno-Gama, de 20 anos, viajou da região de Houston para São Francisco, lançou um coquetel molotov na mansão de Sam Altman e, em seguida, atacou a entrada da sede da OpenAI, planejando incendiar o prédio. O incidente evidencia um crescente fervor anticorporativo em algumas subculturas da internet.

Temor de imitação

No caso da OpenAI, os investigadores encontraram um manifesto, supostamente de Moreno-Gama, alertando que a IA exterminaria a humanidade. A carta incluía uma mensagem para Altman: “Se por algum milagre você sobreviver, interpretarei isso como um sinal divino para que você se redima…”

Moreno-Gama ainda não se declarou culpado ou inocente. Diamond Ward, sua defensora pública no caso estadual, afirmou que os promotores exageraram nas acusações contra Moreno-Gama, classificando o incidente como um “crime contra o patrimônio, na melhor das hipóteses”.

Em um comunicado, Altman reconheceu a preocupação com a inteligência artificial, mas afirmou que isso não deveria levar à violência. “Deveríamos diminuir a intensidade da retórica e das táticas”, escreveu ele.

Origem online

Na entrevista em podcast, lançada em versão editada pela startup de mídia Longview, Moreno-Gama relembrou ter achado o ChatGPT da OpenAI “incrível” durante o ensino médio, porque ele podia “colar em tudo”.

Na internet, Moreno-Gama usava o pseudônimo Butlerian Jihadist, em referência a uma guerra fictícia entre humanos e máquinas pensantes do clássico de ficção científica “Duna”. Embora tenha gravado a entrevista para o podcast sob o pseudônimo de “Discord Dan”, os produtores decidiram revelar sua identidade em função dos eventos recentes. O jornal conseguiu confirmar sua identidade de forma independente.

Andy Mills, editor-chefe do Longview, afirmou que o podcast inicialmente ofereceu anonimato a Moreno-Gama, mas que “suas próprias ações e declarações online estabeleceram, desde então, uma ligação clara entre seu pseudônimo e sua verdadeira identidade”.

Os produtores do podcast, segundo Mills, entraram em contato com Moreno-Gama enquanto trabalhavam em um episódio que explorava as perspectivas daqueles que acreditam que “talvez precisemos considerar a violência para proteger a humanidade do que eles acreditam ser uma supermente digital que pode levar à nossa extinção”.

Durante a entrevista, Moreno-Gama descreveu como aprendeu sobre o lado sombrio da IA ​​lendo críticos proeminentes da área, como Eliezer Yudkowsky, que alertou, em um artigo de opinião publicado na revista Time em 2023, que 

“o resultado mais provável da construção de uma IA com inteligência sobre-humana, em circunstâncias minimamente semelhantes às atuais, é que literalmente todos na Terra morrerão”.

“Eu pensava: ‘OK, espero que ele esteja meio errado’, mas com o tempo, percebi que poucas de suas principais críticas foram refutadas”, disse Moreno-Gama.

Ele debatia com estranhos online, mas continuava cético em relação aos argumentos contra a tese de Yudkowsky. Ele importunava seus pais e amigos sobre os riscos da IA. “Eu meio que fiquei meio chato, meio obcecado com isso”, disse ele. Moreno-Gama se juntou ao PauseAI, que defende a paralisação do desenvolvimento dos sistemas de IA mais poderosos.

Maxime Fournes, CEO do PauseAI, disse que Moreno-Gama entrou no servidor público do Discord do grupo e publicou 34 mensagens. “Nenhuma de suas mensagens continha incitação explícita à violência”, disse Fournes. “Condenamos veementemente este ataque e todas as formas de violência.”

Em outro fórum online chamado Stop AI, Moreno-Gama perguntou no ano passado: “Falar sobre violência me fará ser banido?”, segundo o grupo. Ele parou de postar depois de receber uma resposta afirmativa. “O Stop AI sempre se pautou pelo ativismo não violento”, afirmou o grupo.

Durante a entrevista para o podcast, Moreno-Gama se irritou com os estereótipos de “caçadores da IA” histéricos. Se as pessoas lessem tanto quanto ele sobre IA, argumentou, estariam tão preocupadas quanto ele.

“Antes mesmo de pensarmos em violência, precisamos esgotar todos os meios pacíficos”, disse ele. “Acho que protestar, compartilhar informações, fazer podcasts como este, tudo isso precisa vir muito antes de considerarmos a violência.”

Mas, como muitos jovens, Moreno-Gama via Mangione como um ponto de referência político. Ele disse discordar das táticas do suposto assassino, mas observou que era interessante como, no caso de Mangione, “muitas pessoas conseguiram justificar o crime”.

IA - Grandes desafios e muitas oportunidades

O lançamento do ChatGPT no final de 2022 marcou uma virada na história da tecnologia, em especial da IA generativa. Seu rápido crescimento superou o de qualquer outra plataforma na história (veja imagem abaixo) e provocou uma revolução no campo das aplicações generativas com Inteligência Artificial (IA).

Já dissemos aqui que desde os anos 1950 a trajetória da inteligência artificial tem sido marcada pelos mesmos dilemas: medo de que máquinas substituam humanos, a tendência de humanizar a tecnologia, o apego emocional que muitas pessoas desenvolvem por ela e as promessas ambiciosas que raramente se cumprem — mas que continuam a atrair investimentos e atenção.

Essa nova onda impactou praticamente todos os domínios e campos, desde saúde até finanças e entretenimento. Como resultado, as tecnologias de IA Generativa têm muitos usos potenciais e seu impacto na sociedade ainda está sendo explorado.

Mas o ChatGPT foi apenas a ponta do iceberg. O campo da IA Generativa já vinha evoluindo rapidamente nos últimos anos. Esses avanços levaram a novas possibilidades e aplicações para IA Generativa, como nas áreas de Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional e Geração de Música. 

Além disso, a crescente disponibilidade de dados e poder de computação permitiu o desenvolvimento de modelos mais complexos e sofisticados, levando a um potencial ainda maior para IA Generativa no futuro. À medida que esse campo continua a crescer e se desenvolver, será emocionante ver quais novos avanços surgirão e como eles moldarão nosso mundo.

O que é IA Generativa?

A IA Analítica, também conhecida como IA Tradicional, refere-se ao uso de máquinas para analisar dados existentes e identificar padrões ou fazer previsões, como detecção de fraudes ou recomendações de conteúdo. Ela se concentra em analisar e processar as informações disponíveis. Por outro lado, a IA Generativa é um campo que envolve máquinas que geram novos dados, como imagens, texto ou música, com base em padrões aprendidos. 

Por que agora?

A IA Generativa está em andamento há algum tempo, mas nos últimos anos, todo o ecossistema de IA Generativa passou por um desenvolvimento significativo, após mergulhar nos avanços feitos no campo do Processamento de Linguagem Natural.

A imagem abaixo ilustra um pouco da evolução das tecnologias de IA no Processamento de Linguagem Natural.

Quais são os problemas em Processamento de Linguagem Natural?

• Complexidade da Linguagem Natural. A linguagem humana é matizada, ambígua e dependente do contexto.
• Problema de Dependência de Longo Prazo: Em muitos casos, o significado de uma sentença ou frase é fortemente dependente do contexto estabelecido muito antes no texto.
• Escalabilidade: O processamento de texto em grande escala requer recursos computacionais significativos.

Os sistemas de IA que entendem e geram texto, conhecidos como modelos de linguagem, são a grande novidade na praça. Mas nem todos os modelos de linguagem são criados iguais. Vários tipos estão emergindo como dominantes, incluindo modelos grandes e de uso geral, como GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, e modelos ajustados para tarefas específicas.

Olhando Para o Futuro

À medida que modelos de linguagem (de borda, grandes e ajustados) continuam a evoluir com novas pesquisas, eles provavelmente encontrarão obstáculos no caminho para uma adoção mais ampla. Por exemplo, embora o ajuste fino de modelos exija menos dados em comparação com o treinamento de um modelo desde o início, o ajuste fino ainda requer um conjunto de dados. Dependendo do domínio — por exemplo, traduzindo de um idioma pouco falado — os dados podem não existir. Isso traz enormes desafios, mas também muitas oportunidades para Engenheiros de IA, Cientistas de Dados e Engenheiros de Dados.

O pesquisador observa que todos os modelos de linguagem, independentemente do tamanho, permanecem pouco estudados em certos aspectos importantes. Espera-se que áreas como explicabilidade e interpretabilidade – que visam entender como e por que um modelo funciona e expor essas informações aos usuários – recebam maior atenção e investimento no futuro, principalmente em domínios de “alto risco” como a medicina.