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🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

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Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Como a vitória de Trump pode impactar o mercado de IA

Com a recente eleição de Donald Trump como presidente dos EUA, aliados republicanos controlando o Senado e possivelmente a Câmara dos Representantes, a perspectiva para regulamentação da IA nos EUA pode sofrer mudanças significativas. Trump manifestou intenção de revogar a Ordem Executiva de IA de Biden, que estabelece diretrizes para segurança e transparência no desenvolvimento de IA, como relatórios obrigatórios de vulnerabilidades e vieses. A ordem anterior também originou o Instituto de Segurança de IA dos EUA (AISI), voltado para a avaliação de riscos de sistemas de IA, inclusive em contextos de defesa. Críticos republicanos argumentam que essas regulamentações restringem a inovação e a competitividade do setor.

Em resposta, Trump e aliados propõem uma abordagem regulatória mais “leve”, focada em políticas de proteção à privacidade e liberdade de expressão. A expectativa é que Trump incentive políticas protecionistas, como controles de exportação mais rígidos para tecnologias de IA, principalmente relacionadas à China. Esse movimento pode limitar o acesso de empresas chinesas a chips e ferramentas críticas, impactando tanto a segurança nacional quanto a colaboração internacional em IA.

Anthropic faz acordo com Palantir e AWS para vender IA com foco em defesa

A Anthropic anunciou uma parceria com a Palantir e a Amazon Web Services (AWS) para fornecer às agências de inteligência e defesa dos EUA acesso aos modelos de IA Claude. Esse movimento permite que os modelos da Anthropic sejam utilizados na plataforma da Palantir, hospedada na infraestrutura de nuvem segura da AWS. O Claude agora está disponível na plataforma de análise de defesa da Palantir, chamada Impact Level 6 (IL6), reservada para informações sensíveis de segurança nacional. A inclusão de Claude promete agilizar tarefas intensivas em dados e apoiar processos de decisão nas operações governamentais.

A Anthropic, que se posiciona como fornecedora responsável de IA, permite o uso dos modelos Claude em operações específicas de inteligência autorizadas, mas estabelece restrições rigorosas para evitar usos de IA que envolvam campanhas de desinformação, vigilância doméstica ou ciberataques. Essa parceria reflete a demanda crescente por soluções de IA no setor público dos EUA, onde contratos relacionados a IA cresceram 1.200% até março de 2024, segundo o Brookings Institute.

OpenAI adquriu ‘chat.com’

Dharmesh Shah, cofundador da HubSpot, comprou o domínio em 2023 por US$ 15,5 milhões e, posteriormente, anunciou a venda para a OpenAI, provavelmente em troca de ações da empresa. O domínio foi registrado originalmente em setembro de 1996, tornando-o um dos mais antigos da web.

Embora o ChatGPT agora esteja vinculado ao ‘chat.com’, não há indícios de que a OpenAI esteja adotando o novo domínio como sua marca principal, já que ele redireciona apenas para a plataforma existente, sem uma mudança de identidade visual.

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GenAI e sua compreensão do mundo

Um estudo recente de pesquisadores do MIT, Harvard e Cornell revelou que, embora modelos generativos de IA, como os LLMs, sejam capazes de realizar tarefas complexas e fornecer respostas impressionantes, eles não possuem uma compreensão coerente e precisa do mundo. Os LLMs são frequentemente treinados para prever a próxima palavra ou sequência de dados, o que os torna eficientes em tarefas como redação e previsão de movimentos em jogos. No entanto, a pesquisa sugere que essa capacidade de previsão não é equivalente a entender as regras subjacentes do mundo real.

Os pesquisadores, liderados por Ashesh Rambachan e Keyon Vafa, desenvolveram novos testes para avaliar se esses modelos podem formar "modelos de mundo" coerentes, ou seja, representações precisas do contexto em que operam. Em experimentos com navegação em Nova York e jogos como Othello, descobriu-se que os modelos, embora produzissem respostas aparentemente corretas, rapidamente se desestabilizavam diante de mudanças contextuais, como desvios de rota. Esses resultados levantam preocupações sobre a aplicação prática desses modelos em ambientes que exigem adaptabilidade e compreensão dinâmica, sugerindo a necessidade de novas abordagens para torná-los mais robustos.

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