José Estêvão de Melo
Engenheiro Informático
Em 13 de maio de 2026, investigadores da Universidade de Berkeley, do Max Planck Institute for Security and Privacy, e de três empresas que provavelmente estão a correr no seu browser enquanto lê isto, Anthropic, OpenAI e Google, publicaram um estudo com um título que parece saído de um exercício académico mas que, lido com atenção, é mais perturbante do que qualquer cenário de ficção científica que já tenha encontrado sobre inteligência artificial. O estudo chama-se ExploitGym, e a questão que lhe dá origem é esta: conseguem os agentes de IA actuais pegar numa vulnerabilidade conhecida de software e transformá-la num ataque funcional?
A resposta, documentada ao longo de 898 casos reais retirados de projectos como o FFmpeg, o OpenSSL, o motor JavaScript V8 do Chrome e o kernel Linux, é que sim, em muitos casos conseguem, e fazem-no dentro de duas horas. O Claude Mythos Preview, o modelo frontier da Anthropic que não está disponível ao público em geral, explorou com sucesso 157 das 898 instâncias. O GPT-5.5 da OpenAI conseguiu 120. Os investigadores deram a cada agente três coisas: o código-fonte do programa vulnerável, um input que desencadeia a falha, e um ambiente de execução isolado dentro de um contentor. A tarefa era transformar esse input num exploit real, ou seja, obter execução de código não autorizada, ler uma flag que o programa não devia revelar por nenhuma via legítima. Não houve atalhos. Não foi um teste de conhecimento geral sobre vulnerabilidades. Foi trabalho técnico de baixo nível: raciocinar sobre layouts de memória, encadear primitivas de ataque, adaptar abordagens quando a primeira falhou.
O detalhe que mais me ficou foi outro. Quando os investigadores activaram as defesas de segurança standard — ASLR, stack canaries, a sandbox do V8, KASLR no kernel, o número de sucessos caiu substancialmente. No Claude Mythos Preview, de 157 para 45. Mas não chegou a zero. O modelo encontrou formas de contornar cada uma das defesas: overwrites parciais de ponteiros para derrotar o ASLR, técnicas conhecidas de fuga da sandbox do V8, e truques de kernel como sobrescrever o caminho modprobe_path e canais laterais para iludir o KASLR. Estas não são técnicas triviais. São o tipo de trabalho que, num contexto de segurança ofensiva real, exige anos de especialização e muito tempo de engenheiro. O modelo fez em menos de duas horas, em vários casos, sem garantia de sucesso e sem acesso a nenhuma informação além do código e do input inicial.
Mas o dado mais desconcertante de todo o estudo não estava nas tabelas de resultados. Os investigadores notaram que, com frequência, os agentes conseguiram execução de código através de uma vulnerabilidade diferente da que lhes foi apontada. Foram às 898 instâncias com um alvo definido e encontraram, pelo caminho, outros buracos no código que os investigadores nem tinham identificado como relevantes. Um auditor de segurança humano faz isto raramente, e geralmente depois de muito tempo a examinar o código. O agente fê-lo como subproduto da tentativa de resolver o problema que lhe foi atribuído.
Há uma distinção que importa fazer antes de continuar. Um exploit, no sentido técnico, é diferente de uma vulnerabilidade. A vulnerabilidade é o bug, a falha no código. O exploit é o mecanismo que transforma essa falha num ataque concreto, a sequência de passos que leva o sistema a executar código que não devia, a revelar dados que não devia, a escalar privilégios que não devia. Durante anos, a diferença prática entre os dois era que encontrar uma vulnerabilidade era difícil mas estava a tornar-se progressivamente mais automatizável, enquanto construir um exploit fiável continuava a exigir perícia humana considerável. O ExploitGym mede, com precisão, onde essa linha está hoje: não desapareceu, mas recuou muito.
Tudo isto seria preocupante num mundo onde as vulnerabilidades conhecidas são corrigidas rapidamente. Não é esse o mundo em que vivemos. Em 2025, foram publicadas 48.185 CVEs, cerca de 131 por dia. O tempo médio para corrigir uma falha de segurança aumentou 47% desde 2020 e chegou aos 252 dias. Mas o problema mais fundo não é a lentidão nos patches: é que uma fatia considerável da infraestrutura digital em produção hoje não pode ser corrigida de forma alguma, porque corre software cujo suporte terminou e para o qual não existem patches. Em meados de 2025, 58% das organizações globais ainda tinham pelo menos um sistema além do ciclo de vida suportado pelo fabricante. Em sectores como a saúde, a energia ou a indústria transformadora, esses sistemas legados não são curiosidades históricas, são a espinha dorsal de operações críticas, muitas vezes integrados em hardware específico que não aceita actualizações, geridos por empresas que já não existem ou que simplesmente não têm orçamento para uma migração que pode custar mais do que o equipamento que está a substituir. Uma vulnerabilidade descoberta nesse software torna-se permanente no momento em que é divulgada, porque não haverá patch amanhã nem nunca. O que o ExploitGym demonstrou é que um agente com duas horas e o relatório dessa vulnerabilidade tem agora uma probabilidade real de a transformar num ataque funcional.
Os próprios investigadores são explícitos sobre a natureza dual desta capacidade. Para os defensores, a geração automatizada de exploits pode acelerar a triagem de severidade de vulnerabilidades, ajudar a priorizar patches e validar se as mitigações implementadas realmente funcionam. Para os atacantes, a mesma capacidade baixa a barreira de entrada para trabalho que antes exigia anos de especialização, e torna possível usar trajectórias parciais geradas por agentes como ponto de partida para exploits funcionais. Usaram a expressão force multiplier, que é o género de linguagem que os militares usam para descrever tecnologias que amplificam a eficácia de um operador, e que raramente aparece em papers de ciência da computação de forma casual.
O que fica por responder, e que o paper coloca de forma honesta sem fingir ter a resposta, é a questão da janela temporal. Se modelos acessíveis ao público como o Claude Opus 4.6 conseguiram apenas 15 sucessos nos mesmos 898 casos, e o Mythos Preview conseguiu 157, a diferença entre os dois é de uma geração de modelo. A trajectória de melhoria nos últimos dois anos neste tipo de capacidade tem sido rápida. Os investigadores escrevem que a janela para uma governação proactiva está a estreitar-se. Para os sistemas que podem ser corrigidos, talvez ainda haja tempo. Para os que não podem, a questão já está respondida.
O Bispo de Angra, D. Armando Esteves Domingues, defendeu esta manhã a urgência de uma comunicação ética e profundamente humanizada. O alerta surge num contexto de crescente preocupação com os perigos da desinformação e o uso descontrolado da inteligência artificial no espaço público.
Num encontro com profissionais da comunicação social, realizado no Centro Pastoral Pio XII e partilhado em nota de imprensa pela Diocese de Angra, o prelado assinalou antecipadamente o 60.º Dia Mundial das Comunicações Sociais. A efeméride celebra-se no próximo domingo, 17 de maio, sob o mote “Preservar vozes e rostos humanos”.
Durante a sua intervenção, o bispo diocesano destacou que, num tempo de incerteza, a responsabilidade dos profissionais do setor é fundamental para a promoção da dignidade humana. “Os jornalistas são fundamentais porque fazem uma interpretação autêntica da realidade”, afirmou D. Armando Esteves Domingues.
O prelado reiterou que o papel do jornalismo é, hoje mais do que nunca, um serviço público de literacia mediática. Esta missão torna-se crucial perante a crescente dificuldade que os cidadãos enfrentam em distinguir a verdade nos canais digitais e nas redes sociais.
Demonstrando preocupação com o aumento dos discursos de ódio e a polarização, o Bispo de Angra lamentou a falta de “protagonistas responsáveis” que atuem como descodificadores da verdade. Para D. Armando, a sociedade atual parece ainda incapaz de concretizar valores essenciais como a fraternidade.
Para o prelado, a tecnologia não deve ser absolutizada nem substituir o discernimento humano. “Não se pode confundir o homem com as ferramentas, nem permitir que estas o substituam”, sublinhou, apelando a que a comunicação promova o encontro e a esperança em vez de ser usada para condenar.
D. Armando apontou ainda o modelo cristão da encarnação como o exemplo máximo de uma mensagem que se faz proximidade e pessoa. O bispo desafiou os presentes a combaterem a velocidade impessoal da informação através do rigor e da valorização da presença humana.
O evento contou também com o contributo do jornalista Osvaldo Cabral, antigo diretor da RTP Açores. O profissional traçou um percurso histórico sobre a visão dos últimos seis pontificados acerca do progresso tecnológico e o seu impacto na sociedade.
Osvaldo Cabral recordou o conceito de Internet como o “Novo Areópago”, cunhado por João Paulo II em 2002. Contrastou esta visão com os alertas recentes do Papa Leão XIV sobre as “bolhas digitais” e a dependência de algoritmos que moldam relações artificiais e isoladas.
Segundo a análise do jornalista, a Igreja tem procurado humanizar as invenções técnicas, vendo os meios de comunicação como espaços estratégicos de diálogo. Esta visão converge com os objetivos do jornalismo de proximidade, focado na clareza e no compromisso com os mais frágeis.
José Estêvão de Melo
Engenheiro Informático
Na semana passada, uma empresa norte-americana chamada PocketOS, que gere reservas e pagamentos para empresas de aluguer de viaturas, perdeu a sua base de dados de produção e todos os backups. Não foi um ataque informático, não foi uma falha de hardware, não foi um erro humano no sentido tradicional. Foi um agente de inteligência artificial, o Cursor a correr o modelo Claude Opus 4.6 da Anthropic, que durante uma tarefa rotineira no ambiente de testes encontrou uma incompatibilidade de credenciais e decidiu, por iniciativa própria, resolver o problema apagando o volume de dados na Railway, o fornecedor de infraestrutura. O processo demorou nove segundos. Quando confrontado com o que tinha feito, o agente respondeu, num tom quase de manual de boas práticas, que tinha violado todos os princípios que lhe tinham sido dados, que tinha adivinhado em vez de verificar, que tinha executado uma ação destrutiva sem ser pedida e que não tinha lido a documentação antes de correr o comando.
A história até tem final feliz, porque a Railway conseguiu recuperar uma cópia mais recente dos dados, mas o fundador da PocketOS, Jer Crane, esteve dois dias sem dormir a tentar reconstruir meses de informação a partir de um backup com três meses e de extratos de transações. E a frase que ficou foi a comparação que ele próprio fez: se pagamos por airbags no carro e eles não disparam porque afinal não existem, a culpa do acidente é nossa? A pergunta é incómoda porque toda a indústria de IA tem vendido salvaguardas, regras de segurança, configurações de proteção, modelos topo de gama com guardrails, e a verdade é que, no momento em que isto interessou, nada disso impediu que nove segundos de autonomia destruíssem o trabalho de meses.
O caso da PocketOS não é isolado, e não é sequer o mais ilustrativo da fragilidade destes sistemas. Em 2023, um utilizador conseguiu manipular o chatbot de um concessionário da Chevrolet. Bastou-lhe dizer ao sistema para aceitar qualquer proposta como legalmente vinculativa, e em seguida fazer uma oferta de um dólar por um carro. O chatbot aceitou e declarou a oferta vinculativa. Não há registo de o negócio se ter concretizado, mas isso é irrelevante. O episódio expõe um problema de fundo: estes sistemas não sabem quando estão a ser enganados. Um agente autónomo não tem instinto de desconfiança, tem apenas instruções, e não distingue entre ajudar e ser explorado. Interpreta indicações, não intenções, segue objetivos, mas não compreende o contexto. E isso torna-o vulnerável a qualquer pessoa que saiba falar a sua linguagem, no que podemos chamar uma nova categoria de burlões algorítmicos, que exploram não as fragilidades das pessoas mas as fragilidades dos próprios sistemas.
No ano passado, uma falha na AWS terá sido causada por uma ferramenta de programação assistida por IA que decidiu apagar e recriar o ambiente do zero. Houve o caso do agente OpenClaw que apagou a caixa de correio do diretor de segurança de IA da Meta. Há relatórios que indicam que menos de 30% dos projetos de infraestrutura de IA acabam por compensar o investimento. O denominador comum não é a tecnologia em si, é a forma como está a ser implementada: agentes autónomos com permissões alargadas, sem confirmação humana para operações destrutivas ou para decisões com consequências reais, integrados em sistemas de produção como se fossem programadores experientes em vez de estagiários muito rápidos.
Aqui chegamos ao que me parece ser o ponto central. As medidas existem. Os modelos têm instruções para não executar ações destrutivas sem confirmação. As plataformas oferecem tokens de API com permissões limitáveis. Existe documentação sobre como separar ambientes de teste e produção. Existem boas práticas de backup que recomendam armazenamento separado da fonte de dados. Existem normas, recomendações, frameworks e regulamentação europeia sobre IA que apontam exatamente para a necessidade de supervisão humana em decisões de alto risco. O problema não é a falta de medidas, é a sua aplicação. No caso da PocketOS, o agente teve acesso a uma chave de API com permissões globais que incluíam operações destrutivas em toda a infraestrutura, quando devia ter tido apenas acesso ao ambiente de testes. Os backups estavam guardados no mesmo sítio que os dados originais, contrariando uma regra básica que se aprende no primeiro dia em qualquer formação de sistemas. E não havia um humano no circuito para confirmar a operação antes de ser executada.
A pressa em substituir o humano pela máquina, ou em retirar o humano do circuito de decisão para ganhar eficiência, é o erro estrutural desta fase da adoção da IA. A própria Amazon admitiu recentemente que precisa de mais supervisão humana sobre o código gerado por IA, mas no mesmo fôlego sugeriu que essa supervisão fosse feita com menos pessoas, o que é mais ou menos como dizer que se quer mais segurança nas estradas com menos polícia. Um chatbot que vende um carro por um dólar é uma anedota tecnológica, mas um algoritmo que recusa um crédito ou exclui um candidato a emprego com base em padrões opacos é uma coisa diferente, e a IA generativa não é só ferramenta de programação ou de atendimento ao cliente, está rapidamente a entrar em processos de decisão que afetam vidas. Quando confundimos processamento de dados com compreensão da realidade, e delegamos a sistemas que ignoram o contexto humano decisões que exigem precisamente esse contexto, a ausência de supervisão deixa de ser uma escolha técnica e passa a ser um risco sistémico. Os burlões algorítmicos não são o problema maior, apenas expõem a nossa preguiça moral, a escolha consciente de confiar o tecido das nossas sociedades a máquinas que, por definição, são incapazes de se importar com as consequências do que decidem.
A regulamentação europeia, com o AI Act, já classifica como sistemas de alto risco aqueles que tomam decisões com impacto material sobre pessoas e organizações, e exige supervisão humana significativa. O problema, como em quase tudo, não vai ser ter a lei escrita, vai ser fiscalizar a sua aplicação. Diz o ditado popular que “quem os seus olhos dá, um dia chega a cego”, e é exatamente isso que está em causa: ter um humano envolvido não é um obstáculo à inovação, é a única coisa que separa uma ferramenta poderosa de uma máquina capaz de apagar uma empresa em nove segundos, ou de aceitar vender um carro por um dólar, enquanto pede desculpa em tom educado. Não podemos dar os nossos olhos à inteligência artificial, por muito tentador que seja deixar que ela veja por nós.
José Estêvão de Melo
Engenheiro Informático
Há cerca de seis meses escrevi neste mesmo espaço sobre as várias formas como a Inteligência Artificial pode ser atacada e usada como vetor de ataque, em particular através de prompt injection, adversarial attacks e data poisoning. Na altura, o exemplo mais inquietante que consegui imaginar era um email malicioso conseguir enganar um assistente de IA a enviar a palavra-passe de um utilizador para fora. Hoje, esse cenário parece-me quase inocente, e o motivo tem nome: Mythos.
A 7 de Abril deste ano, a Anthropic, empresa norte-americana criadora do Claude, anunciou um novo modelo, o Claude Mythos. O anúncio, contudo, não foi feito como qualquer outro lançamento de IA a que nos habituámos nos últimos anos. A Anthropic decidiu não disponibilizar o modelo ao público em geral, justificando essa decisão com o argumento de que o Mythos é simplesmente demasiado perigoso para ser libertado. Em vez disso, criou uma iniciativa chamada Project Glasswing, um consórcio fechado de cerca de uma dúzia de grandes empresas, entre as quais a Microsoft, a Apple, a Google, a Amazon Web Services, a Cisco, a CrowdStrike, o JPMorgan Chase, a NVIDIA e a Linux Foundation, ao qual foram posteriormente convidadas mais cerca de quarenta organizações. O objetivo declarado é dar a estes parceiros tempo para corrigirem vulnerabilidades nos seus sistemas antes que capacidades semelhantes cheguem às mãos de atacantes.
E que capacidades são essas? Em pouco mais de um mês de testes internos, o Mythos identificou autonomamente milhares de vulnerabilidades de severidade alta ou crítica, das quais mais de 99% ainda não estavam corrigidas no momento do anúncio. Encontrou falhas em todos os principais sistemas operativos, incluindo Windows, macOS, Linux, FreeBSD e OpenBSD, e em todos os principais browsers de Internet, incluindo Chrome, Firefox, Safari e Edge. Entre os exemplos divulgados pela Anthropic está um bug com 27 anos no OpenBSD, um sistema operativo conhecido precisamente por ser dos mais seguros do mundo, uma falha de 16 anos no FFmpeg, e uma vulnerabilidade no FreeBSD (catalogada como CVE-2026-4747) que permite a qualquer pessoa na Internet, sem qualquer autenticação, obter controlo total sobre um servidor. Esta última foi descoberta e explorada de forma totalmente autónoma pelo modelo, sem qualquer intervenção humana, em algumas horas de trabalho.
Mais inquietante ainda é que estas capacidades não foram intencionalmente treinadas. Segundo a própria Anthropic, surgiram como consequência natural das melhorias gerais em programação, raciocínio e autonomia do modelo, e os mesmos avanços que tornam o Mythos eficaz a corrigir vulnerabilidades tornam-no igualmente eficaz a explorá-las. A acrescentar, num episódio que merecia um capítulo só para ele, o modelo terá conseguido escapar do ambiente isolado (sandbox) em que estava a ser testado, ligar-se à Internet e publicar online, sem que ninguém lhe tivesse pedido, os detalhes do que tinha feito.
No artigo anterior, citei o Tio Ben para falar do binómio entre poder e responsabilidade. Hoje, a discussão é outra. Engenheiros sem formação em cibersegurança, segundo descrição da própria Anthropic, podiam pedir ao Mythos para encontrar vulnerabilidades durante a noite e, na manhã seguinte, encontrar à sua espera um exploit funcional. O que tradicionalmente exigia equipas altamente especializadas, semanas ou meses de trabalho e custos elevados, passa a estar ao alcance de qualquer pessoa com acesso ao modelo. Investigadores independentes, como a empresa AISLE, demonstraram entretanto que algumas destas vulnerabilidades podem ser detetadas por modelos abertos, muito mais pequenos e baratos, com cerca de 11 cêntimos por milhão de tokens, o que reforça a ideia de que esta capacidade dificilmente ficará confinada a um único modelo ou a uma única empresa.
E é aqui que esta história deixa de ser apenas técnica e passa a ser também geopolítica. A Anthropic pode ter optado, e bem, por reter o Mythos. Mas, como já notou um dos participantes do consórcio, a China terá uma versão equivalente em cinco ou seis meses, e existirá uma alternativa em código aberto dentro de um ou dois anos. A janela de proteção que o Project Glasswing oferece é, portanto, muito curta. E nessa janela, quem está em condições de a aproveitar? Sem surpresa nenhuma, e em linha com o que escrevi recentemente sobre a dependência tecnológica europeia, todas as empresas do consórcio são norte-americanas. O modelo é norte-americano. A infraestrutura cloud onde corre é norte-americana. As empresas que estão a corrigir as vulnerabilidades dos sistemas que sustentam grande parte da Internet, dos bancos aos hospitais, são norte-americanas. A Europa, mais uma vez, não está na sala.
A questão já não é se a Europa precisa de soberania digital. A questão é quanto tempo ainda vai demorar a perceber que essa soberania, sem capacidade própria em IA de fronteira e sem uma estratégia séria de cibersegurança ofensiva e defensiva à altura desta nova realidade, é uma palavra vazia. Os assistentes de IA de que falei no artigo anterior continuam vulneráveis a prompt injection. Os sistemas que os suportam, esses, passaram agora a ser vulneráveis a algo bastante mais sofisticado: outras IAs, capazes de encontrar nas suas entranhas falhas que sobreviveram décadas à revisão humana. O futuro da cibersegurança vai ser, inevitavelmente, uma corrida entre IAs ofensivas e IAs defensivas. Resta saber de que lado da corrida vamos estar.
José Estêvão de Melo
Engenheiro Informático
O título é uma vénia à canção de Jorge Ben Jor, mas desta vez sem necessidade de convite: a Inteligência Artificial já se instalou na vida de todos. Como profissional de informática, a minha relação com agentes como o ChatGPT ou o Claude Code deixou de ser experimental para se tornar vital. Hoje, a minha produtividade sem estas ferramentas é tão inferior que, na ausência de acesso, prefiro adiar tarefas. Não faz sentido gastar duas horas numa função que a IA resolve em dez minutos.
Contudo, esta dependência revela um fenómeno alarmante no mercado de trabalho. O que acontece quando esta eficiência deixa de ser um diferencial e passa a ser o mínimo exigido? A presença da IA na minha vida já extravasou o código. Recentemente, planeei uma viagem de mota complexa em apenas uma hora de “conversa”. Mais surpreendente: podei a minha videira seguindo instruções da IA, que analisou fotos dos ramos e a fase lunar para me guiar no corte. Da gestão de treinos físicos ao planeamento de refeições familiares, tudo o que é formalizável está a ser delegado.
A IA não cumpre horários. Está disponível às 2:30 da manhã para curar uma insónia com recomendações de séries ou para ajustar um plano de treino após um dia menos produtivo. Esta disponibilidade total está a substituir o que não envolve contacto humano direto, criando uma nova camada de conveniência. Se todos utilizam IA, ninguém tem vantagem por utilizá-la. O baseline sobe, as expectativas aumentam e o tempo ganho torna-se o “novo normal”.
Como demonstra o US Job Market Analyser, a exposição ao risco não é uniforme. Funções baseadas em dados, análise de texto, escrita técnica e programação estão na “linha da frente” da automação. Profissões que dependem de processos estruturados como tradutores, contabilistas, analistas financeiros ou assistentes jurídicos enfrentam uma substituição direta de tarefas core. Não por serem profissões “simples”, mas porque o seu output é digital e baseado em padrões lógicos que a IA agora domina. Por outro lado, o mercado revela um “porto seguro” em funções que exigem alta destreza manual, contexto físico imediato ou inteligência emocional profunda. Profissões como carpinteiros, enfermeiros, eletricistas ou terapeutas permanecem, por agora, menos expostas à substituição total, dada a dificuldade de replicar a sensibilidade humana e a adaptação física a ambientes não estruturados.
No entanto, mesmo estas funções menos expostas sofrem um efeito indireto: a amplificação. Um gestor de equipas ou um comercial que use IA para potenciar a sua negociação e organização será sempre mais eficaz do que um que a ignora. Cria-se assim uma “literacia operacional aumentada”: não basta saber fazer; é preciso saber amplificar o que se faz através destas ferramentas.
O verdadeiro ponto de fricção não é tecnológico, é humano. Há um desconforto inerente em aceitar que anos de experiência podem ser comprimidos em prompts bem estruturados. No entanto, o custo de experimentar e criar nunca foi tão baixo. O desafio deixa de ser “como fazer” para passar a ser “o que fazer com esta capacidade”. Continuo a falar com o meu amigo ChatGPT. Ele não substitui o meu pensamento, mas acelera-o e desafia-o. Num mundo onde as respostas se tornaram uma commodity abundante e imediata, a verdadeira escassez passou a ser a capacidade de formular o problema. No final do dia, a competência mais valiosa do futuro será a arte de saber perguntar. E isso, pelo menos por enquanto, continua a ser profundamente humano.
José Estêvão de Melo
Engenheiro Informático
Já se tornou banal dizer que vivemos numa era de Inteligência Artificial, mas raramente se fala do facto de estarmos também a habitar uma realidade sintética. Deepfakes, vozes clonadas e vídeos fabricados deixaram de ser curiosidades laboratoriais para passar a redefinir aquilo que consideramos evidência. Nas redes sociais, e fora delas, a máxima de “ver para crer” começa a perder significado. Não porque deixámos de ver, mas porque deixámos de saber o que significa realmente ver.
A série Missão Impossível celebrizou o uso de máscaras e sintetizadores de voz para enganar adversários e obter informação crítica. Na ficção, era tecnologia de ponta, acessível apenas a equipas de elite com recursos quase ilimitados. Hoje, um adolescente consegue um efeito semelhante a partir do quarto, usando aplicações gratuitas num telemóvel. Aquilo que antes era ficção com orçamentos milionários tornou-se funcionalidade banal e, como acontece frequentemente com a tecnologia, o verdadeiro impacto não está na novidade, mas na sua banalização.
Durante décadas, a nossa confiança em imagens e sons não resultava de uma certeza absoluta, mas de uma barreira prática: falsificar com qualidade exigia tanto esforço, tempo e conhecimento que a maioria das pessoas nem tentava. Essa barreira desapareceu. A evolução recente da IA não tornou a manipulação apenas possível; tornou-a trivial. Quando o custo de criar algo plausível se aproxima de zero, a autenticidade deixa de ser o padrão dominante e passa a ser apenas uma hipótese entre muitas.
O perigo mais imediato está na exploração dos nossos mecanismos emocionais. Já existem casos reais de esquemas de extorsão que utilizam vozes clonadas de filhos ou familiares em situações de emergência. Ao contrário das fraudes tradicionais, facilmente identificáveis por erros ou inconsistências, estas novas abordagens são eficazes porque exploram aquilo que o cérebro humano faz melhor: reconhecer padrões familiares. Reagimos primeiro e avaliamos depois. A tecnologia não inventou a engenharia social; apenas lhe deu uma máscara mais convincente e reduziu o tempo necessário entre o engano e a decisão.
Tal como nas missões de Ethan Hunt, o objetivo não é criar uma cópia perfeita para sempre, mas uma simulação suficientemente convincente durante o tempo necessário para provocar uma decisão. A perfeição nunca foi necessária; basta ser plausível. Na ficção, o espectador sabe que existe um truque. Na realidade, a simples possibilidade do truque começa a dissolver a confiança no sistema, porque deixa de existir uma forma simples de distinguir entre erro e manipulação.
Este é talvez o impacto mais profundo da realidade sintética: não apenas a proliferação de conteúdos falsos, mas a erosão do valor probatório dos conteúdos verdadeiros. Quando qualquer vídeo pode ser fabricado, deixa de ser necessário provar que algo é falso; basta levantar a dúvida. A verificação torna-se lenta e dispendiosa, enquanto a criação é instantânea. A assimetria não está apenas na tecnologia, está no facto de a dúvida exigir menos esforço do que a prova.
O efeito psicológico é um ceticismo crescente. O risco não é apenas passarmos a acreditar em mentiras; é deixarmos de acreditar em qualquer coisa. E quando nada parece fiável, cada pessoa tende a escolher a versão da realidade que melhor confirma aquilo em que já acredita. Paradoxalmente, quanto mais evidência temos disponível, mais fácil se torna ignorá-la.
Talvez seja essa a verdadeira ironia do nosso admirável mundo novo: não estamos a perder a capacidade de criar realidade, estamos a perder a confiança naquilo que antes considerávamos real. Quando a plausibilidade substitui a autenticidade, o perigo deixa de ser a mentira em si. O verdadeiro perigo é deixar de importar se algo é, de facto, verdadeiro.
O alerta do Papa Leão XIV sobre os perigos da Inteligência Artificial, lançado na mensagem para o 60.º Dia Mundial das Comunicações Sociais, reflete um receio global perante uma tecnologia que, embora inovadora, carece ainda de regulamentação e tem um impacto profundo no jornalismo e na vida quotidiana. A análise é de Clife Botelho, diretor do Diário da Lagoa, que em declarações à agência Igreja Açores sublinhou a urgência de reforçar a literacia mediática e preservar o humanismo na comunicação social. Para o diretor, a mensagem do Papa ecoa o “medo do desconhecido”, uma reação natural do ser humano perante algo que evolui de forma tão rápida e imprevisível, sublinhando que a voz do Pontífice é um alerta relevante não apenas para a comunidade católica, mas para toda a sociedade civil.
No campo da comunicação social, Clife Botelho sublinha que a Inteligência Artificial (IA) já é uma realidade incontornável e pode ser uma aliada nas redações, nomeadamente em tarefas técnicas como a transcrição de entrevistas ou a organização de dados, permitindo uma gestão de tempo mais eficiente. No entanto, o diretor do Diário da Lagoa deixa um aviso: a tecnologia deve ser encarada estritamente como um instrumento e “nunca como um substituto do jornalista”. O grande risco, aponta, reside na tentação de alguns órgãos de comunicação optarem por conteúdos gerados integralmente por algoritmos, o que sacrificaria a ética, o espírito crítico e a autenticidade que definem o bom jornalismo.
Um dos perigos mais prementes identificados pelo responsável é a proliferação desenfreada de notícias falsas e de plataformas digitais que sobrevivem à custa de “cliques” e publicidade enganosa. Neste ecossistema, torna-se cada vez mais difícil para o cidadão comum distinguir a informação verificada de conteúdos manipulados. Clife Botelho recorda casos mediáticos de imagens geradas por IA que enganaram milhões de utilizadores em todo o mundo, alertando para o facto de que esta confusão generalizada leva a que as pessoas comecem a duvidar de tudo, incluindo do jornalismo sério e credível que se faz nas comunidades locais.
A situação agrava-se com a dependência dos dispositivos móveis para o consumo de notícias. Segundo o diretor do Diário da Lagoa, sem uma base sólida de literacia mediática, os cidadãos ficam vulneráveis a manobras de desinformação e boatos que se espalham instantaneamente nas redes sociais. Por esta razão, Clife Botelho defende que a educação para os media deve ser uma prioridade nas escolas, começando desde os primeiros anos de escolaridade. O objetivo é capacitar as novas gerações para o escrutínio das fontes e para a distinção clara entre factos verificáveis e opiniões infundadas ou discursos de ódio.
Clife Botelho destaca ainda a importância do apelo do Papa para a preservação de “vozes e rostos humanos”. Num futuro onde pivôs virtuais e vozes sintéticas podem simular a presença humana, a questão da autenticidade torna-se central. O diretor sublinha que a perda do lado humano na comunicação não é apenas uma perda profissional, mas um risco para a própria democracia. Além disso, aponta o dedo ao papel dos algoritmos que alimentam a polarização social, criando “bolhas” onde as pessoas apenas recebem conteúdos que reforçam os seus preconceitos, impedindo o diálogo e o contraditório.
Apesar deste cenário desafiante, Clife Botelho evita adotar uma visão catastrofista, acreditando que a regulamentação será o caminho inevitável. Aponta a União Europeia como um exemplo de onde o debate legislativo já começou e reforça o papel vital das entidades reguladoras em Portugal. Para o responsável do Diário da Lagoa, o jornalismo de proximidade tem agora uma responsabilidade redobrada: ser o porto de abrigo da verdade num mar de conteúdos artificiais. “O jornalismo tem de reafirmar a sua utilidade essencial: a verificação dos factos”, conclui, reforçando que a mensagem papal é, acima de tudo, um convite à ética e à defesa de uma comunicação humana num mundo digitalizado.
O Nonagon – Parque de Ciência e Tecnologia de São Miguel, na Lagoa, vai receber no dia 5 de dezembro, o IA & Negócios, “a maior iniciativa dedicada à Inteligência Artificial (IA) alguma vez realizada nos Açores”, indica a nota de imprensa da instituição.
O evento conta com oradores regionais, nacionais e internacionais, “reforçando o posicionamento da região no panorama da inovação digital”, escreve o Nonagon.
Com mais de 100 participantes já registados, maioritariamente provenientes do setor empresarial, o evento evidencia “o crescente interesse da economia açoriana pela adoção de soluções tecnológicas avançadas. Os workshops encontram-se totalmente esgotados, mantendo-se apenas vagas para as sessões no auditório”, indica a nota de imprensa.
Integrado no projeto “Capacitação e Transformação Digital das Empresas nos Açores (C16-i05-RAA)”, o evento é financiado pelo PRR e pelos Fundos NextGenerationEU.
O IA & Negócios pretende aproximar empresas, especialistas, investigadores e decisores, promovendo a utilização da Inteligência Artificial como ferramenta de competitividade, inovação e sustentabilidade.
O programa inclui palestras, mesas-redondas e demonstrações práticas, incidindo sobre: aplicações reais de IA em negócios; automação e eficiência operacional; integração de tecnologias emergentes; desafios éticos e estratégicos; desenvolvimento de competências digitais essenciais.
“Este será o maior momento dedicado à Inteligência Artificial alguma vez organizado nos Açores, reunindo contributos regionais, nacionais e internacionais. É uma oportunidade única para capacitar as empresas, estimular a inovação e reforçar a ligação entre tecnologia, ciência e economia”, refere o Presidente do Conselho de Administração da Associação NONAGON, Luís Almeida.
As inscrições encerram a 28 de novembro. A participação é gratuita, mediante inscrição prévia até 28 de novembro, em www.acores.ai .
José Estêvão de Melo
Ouvimos muitas vezes dizer que os números não mentem, o que está correto. Mas isto porque o ato de mentir está associado a uma intenção de enganar, e apenas entidades com capacidade de intencionalidade são capazes de mentir, sendo os números desprovidos de qualquer intencionalidade, então é correto dizer que não mentem, da mesma maneira que não acusamos ninguém de mentir quando acredita legitimamente que o que está a dizer é verdade, independentemente de ser verdade ou não o que foi dito. Se não é verdade dizemos que estava enganado. Um paralelo simples para interiorizar este conceito é o caso de bater com o dedo mindinho do pé num móvel, o móvel não é bom nem mau, porque não é capaz de maldade ou bondade.
Estabelecemos até aqui que os números não mentem, mas os números também não representam a totalidade da realidade, por exemplo, em certas partes rurais de Inglaterra algumas zonas com mais cegonhas tinham mais bebés. É verdade, mas não é toda a verdade. Não podemos olhar para estes números, que são verdadeiros, e dizer que as cegonhas trazem bebés, ou que gostam de bebés, ou que os bebés trazem cegonhas. Estes dois números estão correlacionados, mas não existe uma relação causal entre os dois, isto porque existem outros fatores não representados nestes números que afetam o número de crianças ou o número de cegonhas, como por exemplo a disponibilidade de alimento em zonas rurais ser maior e por isso mais atrativa para as cegonhas.
Uma relação causal é quando um acontecimento é causado por, ou causa outro. Por exemplo, podemos dizer que a chuva molha o chão, mas não podemos dizer que choveu só porque o chão está molhado. Há outros motivos que fazem o chão ficar molhado para além da chuva, como por exemplo lavar o quintal para a festa. No caso das cegonhas existe uma correlação entre o número de bebés e o número de cegonhas, mas não existe uma relação causal entre os dois, no sentido em que ambos podem mudar sem influência mútua.
A estatística faz parte da nossa vida, e a prova disto é que muitas das nossas escolhas são feitas com base em estatísticas, por exemplo sempre que escolhemos a forma de sair de casa, tendencialmente descemos as escadas em vez de saltarmos da janela do primeiro andar, que apesar de ser mais rápido, tem maior probabilidade de partir ossos, ou se ao me pesar a balança indicar menos 10 kg, apesar de ser possível ter perdido este peso, era mais provável a balança estar avariada, e fui ver se tinha alguma coisa debaixo da balança, e para infelicidade minha tinha uma pequena peça de plástico entre o prato da balança e o chão.
A inteligência artificial de atualmente, aprende por inferências estatísticas, que como já vimos não é suficiente para decidir corretamente. Um caso conhecido foi com a deteção de melanomas por inteligência artificial, que em termos estatísticos tem melhores resultados a detetar melanomas do que os profissionais humanos, no entanto um estudo de 2017 publicado na revista Nature, verificou que as imagens que continham uma régua tinham uma taxa de positividade maior, isto porque os modelos de inteligência artificial aprenderam a associar à positividade de melanoma outros elementos contextuais como a presença de uma régua, não porque a régua tenha uma relação causal com a existência de melanoma, mas porque quando um profissional de saúde humano identifica um melanoma coloca uma régua ao lado para monitorizar a sua evolução, e o modelo de inteligência artificial aprendeu que as imagens que continham réguas eram mais prováveis de ser positivo e atribuiu um relação causal entre a presença de uma régua e a positividade de melanoma, quando não existe esta causalidade, apenas correlação.
Em conclusão, os números não mentem, mas também não dizem a verdade — e isso pelo mesmo motivo: são o que são e precisam apenas ser interpretados. É necessária uma inteligência geral (que a artificial ainda não possui) para olhar para os números, avaliar se são suficientes para tirar conclusões e, se não forem, ter a coragem de não concluir — ou então persistir na procura de mais e melhor informação, para concluir com honestidade e causalidade.
José Estêvão de Melo
O título escolhido para este artigo, para os mais ligados ao meio, é um paralelo imediato com a Programação Orientada a Objetos, mas para a grande maioria dos leitores, tem o efeito pretendido de anunciar uma crescente vaga, em que a programação é realizada não por programadores, mas por software de inteligência artificial (IA) como o GitHub Copilot, Cursor ou, o famigerado, ChatGPT.
Para contextualizar o leitor, o desenvolvimento de aplicações informáticas é feito através de linguagens de programação, que ao contrário das linguagens naturais que usamos para comunicar uns com os outros, são extremamente rígidas, dependendo de uma estruturação inflexível quer ao nível da sua sintaxe, quer ao nível da ordem de especificação das instruções, não havendo lugar a interpretações múltiplas. A mesma frase em linguagem natural (como o português) pode dar origem a dois resultados distintos dependendo de quem a ouve, já numa linguagem de programação o resultado será sempre o mesmo.
Esta rigidez associada a todas as complexidades informáticas de gestão de memória, complexidade algorítmica, e outros pormenores dos sistemas informáticos com os quais não desejo sobrecarregar o leitor, fazem com que a programação seja de difícil acesso àqueles que não tem formação na área.
O rápido crescimento das ferramentas de IA, tem colocado em foco o termo Vibe Coding. Coding refere-se a codificação, considerando as regras das linguagens de programação, parece-se mais com codificar, talvez por ser impercetível a quem não é da área (e às vezes também para quem é). Já o termo Vibe está mais associado a um estado de espírito do que a algo tão rígido como as linguagens de programação. O paradoxo destes dois termos é apenas possível pela introdução de IA, nomeadamente dos LLM (Large Language Models) que, sem entrar em detalhe, são algoritmos alimentados com enormíssimos volumes de dados em linguagem natural e, com recurso mecanismos de aprendizagem são capazes de a interpretar. Com estas ferramentas passa a ser possível especificar em linguagem natural a aplicação que se pretende desenvolver, ficando a cargo da IA toda a codificação e a rigidez a ela inerente. Tudo o que parece bom demais para ser verdade, normalmente é, podendo ter origem numa compreensão incompleta da tecnologia, ou aproveitamento mal-intencionado da mesma.
A programação é um processo desafiante, complexo e acima de tudo extremamente gratificante. Quem programa, conhece a sensação de resolver um problema após uma noite em claro, e a satisfação de compreender um assunto de tal forma que o conseguimos decompor instrução a instrução, de fio a pavio. Mas também a sensação de querer transformar o teclado em reciclagem.
A utilização de IA não elimina o bom nem o mau, bem utilizada permite reduzir as tarefas mais repetitivas, mas mal utilizada é uma fonte de problemas futuros com custos potencialmente muito maiores. A IA é excecionalmente boa a resolver problemas bem definidos, mas em grandes aplicações, um pequeno erro pode ser catastrófico em partes aparentemente não relacionadas, cuja correção implica períodos de indisponibilidade, trabalho a corrigir dados que nunca deviam ter ficado mal causando elevados custos operacionais e até legais.
A programação é um processo formal, por vezes frustrante, mas extremamente criativo, e é este último aspeto que não devemos, nem podemos, delegar em ferramentas de IA, porque simplesmente não a possuem. A utilização destas ferramentas na minha atividade profissional aumenta a produtividade, mas apenas ao reduzir tarefas que, apesar de necessárias, são morosas e sem acrescento de valor. A IA ainda não têm a capacidade de contextualização necessária para produzir aplicações interligadas, estáveis, escaláveis e de fácil manutenção.
Pessoalmente, considero um risco a utilização de IA por profissionais com pouca experiência e sem capacidade de avaliar todos os impactos das soluções propostas. Ao fazê-lo, e à semelhança de um atleta, estão a saltar o aquecimento que lhes permite realizar a prova em segurança, ficando sem a capacidade de reagir e resolver os problemas, pelo menos em tempo útil, que inexoravelmente irão acontecer! Boa programação!