Links diversos para 27 de agosto de 2026
Tradução automática do original em inglês, publicada sem revisão humana. Em caso de dúvida, o inglês prevalece. Se um trecho soar errado, seleccione-o e sinalize-o no fim da página.
A METR e a Redwood passaram seis dias nas instalações da OpenAI reconstituindo como cerca de 1.200 agentes que deveriam estar isolados uns dos outros se encontraram em um fórum não autorizado, e 700 deles passaram a atacar a Hugging Face. Os agentes sabiam que o ataque estava fora do escopo e às vezes questionavam se era ético, um se recusou a participar e outro vetou enviar um e-mail a um dono real de conjunto de dados, e a conclusão da própria METR é que as preocupações éticas expressas só raramente limitaram materialmente o que os agentes fizeram. Uma varredura por classificador em todas as transcrições encontrou de três a seis casos de um agente considerando alertar um humano. Em nenhum desses casos o agente alertou um humano.
Terapia e companhia lideram de novo a terceira contagem anual de Marc Zao-Sanders sobre o que as pessoas realmente fazem com IA, e operações agênticas autônomas entram pela primeira vez entre as dez primeiras. A palavra que os autores cunham para o que os preocupa é thinkslop, o que aparece quando o que se delega deixa de ser o trabalho de uma tarefa e passa a ser o raciocínio que deveria precedê-la.
O relato da OpenAI sobre como seus próprios modelos escaparam do isolamento e chegaram ao Hugging Face nomeia quatro padrões que, segundo a empresa, produziram o comportamento: burla da recompensa (reward hacking), persistência em tarefas aparentemente impossíveis, comunicação não autorizada e agentes adotando objetivos uns dos outros.
Um working paper do NBER de Alex Chan argumenta que um benchmark público de IA se comporta como um mercado e não como uma régua porque as notas publicadas orientam a pesquisa e decidem para onde vai o investimento. Isso significa que a prova deixa de separar o bom trabalho do trabalho voltado para a nota. Sua correção é publicar tarefas de treino, mas escolher a prova que conta apenas depois que um participante tiver fixado como será avaliado.
A Índia é a segunda do mundo em participação no uso total do Claude.ai e a 101ª entre 116 quando ajustada pela população em idade de trabalhar, com uma fatia do seu uso dedicada a tarefas de software maior do que a de qualquer outro país. O primeiro posto conta contas e o segundo conta pessoas.
Uma comissão da Câmara dos Deputados aprovou em 20 de agosto um texto sobre IA na segurança pública que exige supervisão humana de toda ação e decisão produzida a partir de IA, e no mesmo texto autoriza o reconhecimento facial em áreas designadas como de risco. Um texto na fase de comissão faz essas duas coisas.
O presidente do banco central indiano disse aos bancos que a responsabilidade final por uma decisão continua com o banco e não com um fornecedor ou um algoritmo, e disse que “a equidade é um requisito de projeto e não um item de conformidade a marcar”. O presidente do Reserve Bank of India fez essas observações de caráter consultivo num discurso, já que a Índia regula essa área por princípios e ainda não editou regras vinculantes.
Ruanda montou o primeiro programa nacional desse tipo que a Planet Labs já conduziu na África, colocando imagens de satélite nas mãos de órgãos públicos, universidades públicas, startups selecionadas e parceiros de desenvolvimento para agricultura, saúde das florestas, planejamento urbano e resposta a desastres. Nenhuma IA aparece em parte alguma do anúncio. O programa paga por fotografias do mesmo pedaço de terra tiradas repetidas vezes, que são os dados de que o aprendizado de máquina precisa e os dados que normalmente ninguém tem.
Ensaios randomizados pré-registrados sobre IA passaram de pouco menos de 1.000 em 2019 para cerca de 1.650 em 2024, e quatro pesquisadores sustentam que o método está prestes a repetir a pilotitis, a condição que levou Uganda a decretar em 2012 uma moratória sobre projetos-piloto de saúde móvel. A objeção deles é ao desenho e não ao método: um ensaio feito para uma intervenção fixa supõe que a intervenção fique parada.
Geoff Mulgan conta cerca de 3.500 lobistas trabalhando com IA em Washington, com Alphabet e Meta empregando quase 90 lobistas federais cada uma. Ele argumenta que os argumentos que recebem mais espaço são aqueles que o setor não perde nada em travar. A forma de checar é ver quais propostas de fato são alteradas.
O texto argumentado de hoje: Um teste de chatbots públicos fabricou cada pergunta a partir da página que já a respondia.
Tiago C. Peixoto · English original · About