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Aqui está o seu resumo de hoje 👇

🏃TLDR⌚

O que aconteceu na semana passada

Segunda-Feira: Perplexity Labs é lançado para o desenvolvimento de agentes de IA. OpenAI apresenta O Stargate UAE, Nvidia vai vender Chips Blackwell mais barato para a China.

Terça-Feira: Sakana AI lança nova arquitetura baseada na evolução Darwiniana. Samsung pretende integrar Perplexity em seus smartphones da linha Galaxy, Microsoft apresenta modelo de criação de vídeos do Bing com tecnologia Sora.

Quarta-Feira: DeepSeek usando Gemini em seus novos modelos? Claude é quem escreve os blogs da Anthropic agora, Yoshua Bengio fundou um laboratório sem fins lucrativos para desenvolver IAs mais honestas.

Quinta-Feira: Brasil em Destaque: Como o Brasil quer se diferenciar no desenvolvimento de IA. Mistral lança o ‘Code’ seu agente de código projetado para rodar em dispositivos locais, OpenAI revela integrações com apps empresariais como Google Drive, Dropbox.

Sexta-Feira: Anthropic traz Claude para uso no governo dos EUA. Google fala que Gemini 2.5 Pro é melhor com codificação, Amazon cria equipe focada em pesquisas de agentes de IA.

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão as ferramentas que separei para você iniciar a semana:

Meta negocia mega-aposta de US$ 10 bi na Scale AI para dominar dados

A Meta está em negociações para um possível investimento superior a US$ 10 bilhões na Scale AI, uma startup especializada em curadoria e rotulagem de dados para treinar modelos de IA. O acordo, ainda em fase inicial, colocaria a Meta como uma das maiores investidoras privadas no ecossistema de IA em 2025, e marcaria uma aposta agressiva na preparação de dados como diferencial competitivo frente à OpenAI, Google e Anthropic. O objetivo seria garantir acesso exclusivo ou prioritário a grandes volumes de dados de alta qualidade para alimentar os modelos LLaMA e outras iniciativas internas de IA. A Scale AI, que já trabalha com o governo dos EUA e gigantes da tecnologia, tornou-se referência na preparação de dados com precisão e velocidade.

A movimentação indica que a Meta enxerga a infraestrutura de dados como pilar estratégico para liderar a corrida da IA, especialmente no desenvolvimento de agentes multimodais e modelos generalistas. Embora os detalhes financeiros ainda não estejam finalizados, a escala do possível investimento revela uma tendência: as big techs não estão mais apenas competindo por modelos, mas por cadeias inteiras de valor, desde chips até curadoria de dados. Se concretizado, o acordo consolidaria a Scale como um player essencial no backstage da IA global e ampliaria o alcance da Meta em áreas críticas como alinhamento, testes e mitigação de viés algorítmico, algo vital para seu novo ciclo de produtos baseados em IA generativa.

Common Pile: EleutherAI lança megabase legal e aberta para redefinir o treino de LLMs

A EleutherAI revelou o Common Pile, um novo megaconjunto de dados que reúne cerca de 10 trilhões de tokens de textos com licença ou domínio público, tornando-se um dos maiores datasets abertos e legalmente reutilizáveis disponíveis para o treinamento de modelos de linguagem. A iniciativa nasce como sucessora do The Pile (2020), mas agora com foco em transparência legal, curadoria ética e traçabilidade de fontes, algo essencial diante da crescente pressão sobre IA generativa e direitos autorais. O Common Pile é composto por fontes como Stack Exchange, Wikipedia, arXiv, livros da Gutenberg, artigos acadêmicos e partes licenciadas de livros e web, organizadas com metadados ricos que permitem filtragem e controle detalhado sobre o conteúdo usado.

Além de transparência, o projeto visa nivelar o campo de jogo entre laboratórios abertos e big techs como OpenAI, Google e Meta, que têm acesso a dados fechados e privados. Ao democratizar o acesso a dados de treinamento com rastreabilidade clara, a EleutherAI fortalece as bases da pesquisa em IA responsável e reduz o risco de que modelos sejam treinados em dados obtidos de forma opaca ou ilegal. A iniciativa pode beneficiar laboratórios independentes, universidades e startups que enfrentam barreiras legais e econômicas para treinar LLMs. Também reforça uma tendência: os dados são a nova infraestrutura crítica, e a curadoria transparente é agora tão importante quanto a arquitetura do modelo.

Guerra fria digital: OpenAI encontra operações chinesas usando ChatGPT

A investigação detectou contas falsas usando LLMs para redigir textos em múltiplos idiomas, criar comentários em redes sociais e até gerar interações aparentemente legítimas em sites como Reddit e X. Dois desses grupos, denominados “Spamouflage” e “Greenhorn”, usaram o ChatGPT para traduzir conteúdos e aprimorar mensagens antes de distribuí-las por meio de perfis automatizados. Apesar do uso intensivo da IA, OpenAI afirma que a eficácia dessas campanhas ainda é limitada, com baixo engajamento real do público.

A empresa anunciou que derrubou contas envolvidas nos esquemas e está monitorando novas tentativas de abuso da plataforma. Este caso acende alertas sobre o uso de modelos de linguagem em campanhas de desinformação e guerra de narrativas, especialmente em anos eleitorais. A NPR destaca que, embora o conteúdo gerado seja tecnicamente moderado, sua escala e personalização via IA podem superar a capacidade atual de checagem de fatos e resposta em tempo real. A situação também reacende debates sobre a responsabilidade das empresas de IA em contextos geopolíticos sensíveis, e sobre a necessidade de padrões globais para o uso ético de LLMs em ambientes abertos e sociais.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

O que acontece quando as pessoas não entendem como a IA funciona

O artigo publicado na The Atlantic questiona o mito central da IA, que aborda a crença de que sistemas como ChatGPT ou Claude realmente “pensam” ou compreendem o mundo. A partir de reflexões sobre os livros Empire of AI e The AI Con, o autor Tyler Austin Harper argumenta que a sociedade, influenciada pelo marketing das big techs, passou a enxergar fluência linguística como sinônimo de cognição. Mas, na prática, esses modelos apenas reproduzem padrões estatísticos de linguagem, sem possuir consciência, intenção ou entendimento real. Isso gera uma falsa sensação de inteligência, amplamente explorada por empresas que se beneficiam do desconhecimento técnico da maioria das pessoas.

O texto também destaca como essa ilusão serve a interesses corporativos e políticos, alimentando expectativas exageradas sobre o potencial da IA e desviando o debate de questões essenciais, como precarização do trabalho, exploração de mão de obra barata e centralização de poder em poucas empresas. Modelos de linguagem são apresentados como ferramentas neutras, mas sua produção envolve custos sociais e ambientais elevados, além de dependência de dados e decisões opacas. Ao venderem essas IAs como entidades quase-humanas, as empresas criam um ambiente em que o questionamento técnico e ético se torna mais difícil, e em que regulação eficaz é constantemente adiada sob o pretexto de “não frear a inovação”.

Por fim, Harper defende que a principal ameaça não é a IA em si, mas o analfabetismo em torno dela. Se a sociedade não entende como a IA funciona, quem a constrói, e com quais propósitos, torna-se impossível fazer escolhas políticas e regulatórias responsáveis. Em vez de se maravilhar com máquinas que escrevem poemas, é necessário perguntar quem está se beneficiando com essa tecnologia, e às custas de quem. A crítica de fundo é clara: enquanto a narrativa dominante idolatra máquinas que “sabem tudo”, estamos nos afastando de um debate público realista, informado e democrático sobre o futuro da inteligência artificial.

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