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Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

OpenAI remove recurso do ChatGPT que permitia que os usuários tornassem suas conversas detectáveis por mecanismos de busca

A OpenAI desativou discretamente uma funcionalidade do ChatGPT que permitia compartilhar conversas via link público, e o motivo levanta um alerta importante, que algumas dessas conversas estavam aparecendo nos resultados do Google Search, incluindo conteúdos potencialmente sensíveis. A decisão foi tomada após relatos de que interações privadas, supostamente restritas a quem tivesse o link, estavam sendo indexadas por buscadores, tornando públicas partes de diálogos que jamais deveriam ter saído do ambiente pessoal do usuário.

A função de compartilhamento de links foi lançada como uma forma prática de dividir respostas úteis do ChatGPT, principalmente em ambientes colaborativos, fóruns técnicos e redes sociais. O problema é que esses links, embora “não listados” por padrão, não estavam bloqueados para rastreamento de mecanismos de busca. Bastava que alguém compartilhasse o link publicamente (num tweet, blog, fórum), e ele virava indexável. Isso gerou uma série de exposições involuntárias de conteúdo, desde pedidos de ajuda sobre saúde mental até conversas sobre dados profissionais sensíveis.

A OpenAI confirmou que desativou a funcionalidade para “melhorar a privacidade”, mas não deu detalhes sobre quando (ou se) a opção voltará. A empresa também não explicou por que o conteúdo compartilhado não tinha um noindex padrão, prática comum para impedir que páginas privadas apareçam em buscadores. A falha, embora não envolva vazamento direto da base do ChatGPT, mostra como designs mal pensados de features podem abrir brechas sérias em ferramentas com milhões de usuários.

Esse episódio acontece em meio a discussões globais sobre governança, segurança e transparência em IA generativa, especialmente em relação ao uso de dados sensíveis, proteção do usuário e responsabilidade das big techs. A OpenAI, por ser referência no setor, está sob escrutínio constante, e deslizes como esse reforçam a urgência de padrões mais robustos de engenharia e compliance.

Por que isso importa: o caso revela que mesmo recursos “inofensivos” em ferramentas de IA podem representar riscos reais se não forem pensados com privacidade em mente. A confiança do público em sistemas como o ChatGPT depende da percepção de controle e segurança, e quando essa confiança é abalada por um detalhe técnico ignorado, o impacto pode ser muito maior do que um bug.

Sam Altman diz que o GPT 5 AI é tão inteligente que o fez se sentir “inútil”

Sam Altman, CEO da OpenAI, voltou a mexer com os nervos da comunidade tech ao declarar que o GPT-5 é “tão rápido e inteligente” que chegou a assustá-lo. Segundo ele, o novo modelo é capaz de resolver problemas com uma velocidade e sofisticação que o fizeram se sentir “inútil”, e apesar de admitir que isso pode ser ótimo, ou péssimo, ele deixa escapar um comentário que soa mais como desabafo do que celebração: “o que foi que a gente fez?”.

Os relatos surgem em meio à expectativa pelo lançamento iminente do GPT-5, previsto para os próximos meses. Altman afirmou que a nova versão representa um salto qualitativo e quantitativo em relação ao GPT-4, com ganhos especialmente em raciocínio complexo e tomada de decisão. Ele não entrou em detalhes técnicos, mas deixou claro que o modelo já está sendo testado internamente e tem surpreendido até mesmo os engenheiros mais experientes da empresa. Uma das capacidades destacadas é a habilidade do modelo em antecipar soluções antes que os usuários terminem a pergunta, algo que altera completamente a dinâmica de interação.

Esse tom ambivalente, uma mistura de empolgação e inquietação, reflete o clima atual na corrida pela superinteligência. De um lado, empresas como OpenAI, Meta e Anthropic disputam quem será o primeiro a atingir uma IA geral funcional. De outro, a própria ideia de delegar decisões complexas a sistemas cada vez mais independentes começa a gerar desconforto até entre os criadores dessas tecnologias.

Por que isso importa: o GPT-5 ainda nem foi lançado oficialmente, mas já provoca reações emocionais em quem está por trás do seu desenvolvimento. Se os próprios criadores estão assustados com o que construíram, talvez o debate sobre limites, governança e controle não possa mais ser tratado como secundário. O problema nunca foi a IA parecer humana, e sim o humano se sentir descartável diante da IA.

Manus está lançando a 'Pesquisa Ampla' que ativa mais de 100 agentes para vasculhar a web para você

A proposta é substituir o esforço manual de “pesquisa aprofundada” por uma avalanche coordenada de pesquisa lateral, com agentes que exploram diferentes caminhos, hipóteses e abordagens sobre um tema.

Ao contrário dos tradicionais sistemas de busca ou até mesmo das IAs que usam RAG (retrieval-augmented generation), o Wide Research não depende apenas de documentos pré-indexados ou uma fonte única. Ele acessa a web em tempo real, formula perguntas derivadas, simula debates entre os agentes e constrói respostas a partir da convergência ou divergência de opiniões. A Manus afirma que esse modelo é especialmente eficaz em assuntos complexos, ambíguos ou que exigem uma visão multidisciplinar, como ética em IA, macroeconomia ou ciência de dados aplicada.

Outro diferencial é a interface, onde os resultados são apresentados como painéis de argumentação, com links, evidências, contradições e até hipóteses alternativas, algo mais próximo de uma pesquisa de mestrado do que uma resposta de chatbot. Isso permite que os usuários não apenas recebam uma resposta, mas entendam como ela foi construída, por qual caminho, com quais fontes e em que grau de consenso entre os agentes.

Por que isso importa: estamos vendo nascer um novo paradigma de interação com a informação. Em vez de confiar em um único modelo de IA como “oráculo”, a Manus aposta na inteligência emergente da divergência coordenada. Isso pode mudar a forma como fazemos brainstorms, investigamos temas complexos e tomamos decisões críticas. A corrida pela IA não é só sobre profundidade, às vezes, o que você precisa é de amplitude inteligente.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

As empresas preferem os modelos de IA da Anthropic aos de qualquer outra empresa

A Menlo Ventures acaba de publicar o Mid-Year LLM Market Update 2025, e o cenário para modelos de linguagem corporativos mudou completamente. Os gastos com APIs de LLM dobraram em seis meses, chegando a US$ 8,4 bilhões no primeiro semestre do ano, sinal de que não estamos apenas em uma onda passageira, é uma transformação estrutural incorporada ao coração das empresas.

A Anthropic desbancou a OpenAI como líder no uso corporativo, com 32% de market share, contra 25% da OpenAI e 20% da Google, ressalta o relatório. A explicação está em Claude Sonnet 3.5, já considerado especialmente robusto e confiável para tarefas de missão crítica.

O foco mudou para inference, não mais para treinamento interno. A maioria das empresas (74% nas startups e 49% nas grandes corporações) já usa modelos prontos em produção, apostando em potência e facilidade em vez de customização.

E o open source segue perdendo terreno, caindo de 19% para 13% nos usos empresariais. Os modelos proprietários dominam com folga (87%). O desempenho continua sendo o fator decisivo, reforçado por benchmarks sofisticados e suporte consistente.

Por que isso importa: a aposta agora é em performance aplicada, não em experimentação técnica. Empresas querem resultados tangíveis. A disputa por modelos já não é só por poder computacional, é por confiabilidade, governança e aplicabilidade. E quem entregar isso primeiro vai ditar os padrões dessa nova economia algorítmica.

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