Segurança, privacidade, regulamentação e impacto social da inteligência artificial.
30 artigos
O benchmark reúne 799 casos de banca de retalho indiana e examina segurança, utilização de ferramentas, respostas e aconselhamento. Os autores argumentam que acertar uma vez não basta para medir a fiabilidade.
O preprint descreve um método de red teaming adaptativo que usa os resultados de cada teste para decidir o que explorar em seguida. Os autores relatam mais falhas identificadas do que com a repetição estática de testes iniciais em três famílias de avaliação, mas o resumo não permite quantificar essa vantagem nem extrapolá-la para a frequência de incidentes reais.
Sam Altman e Dario Amodei defenderam a cooperação internacional e padrões de segurança para enfrentar riscos associados a sistemas de IA cada vez mais capazes. As informações disponíveis registram declarações e apelos, mas não uma resolução nem um mecanismo aprovado pelo Conselho.
A Anthropic apresenta o Opus 5.5 com preços por token inferiores aos do Opus 5 e melhorias atribuídas às suas próprias avaliações. A documentação confirma os limites de contexto e saída e as plataformas disponíveis, mas ainda não esclarece todas as dúvidas sobre comparabilidade, restrições de segurança e economia real por tarefa.
Segundo a informação institucional fornecida, a data de 2 de dezembro de 2026 não corresponde ao fim da exceção relativa à marcação técnica de determinados sistemas de IA já colocados no mercado. A questão exige distinguir a aplicação geral das obrigações de transparência, a exceção específica relativa à marcação detetável e as tarefas separadas de fornecedores e implantadores.
O novo modelo da OpenAI reúne raciocínio, uso de computador e uma janela de contexto muito ampla. Os ganhos anunciados são relevantes, mas não substituem testes próprios nem controles sobre permissões, dados e ações irreversíveis.