A OpenAI lançou uma nova ferramenta para o ChatGPT chamada Computer History. Esta funcionalidade está disponível apenas para usuários de macOS com assinaturas pagas e permite rastrear as ações do usuário no computador, criando um feed cronológico que pode ser usado nas respostas do sistema.
Esta função evoca associações com o recurso Recall no Windows 11, que tinha um objetivo semelhante: registrar a atividade no sistema operacional para ajudar o usuário a encontrar informações, mesmo que ele não se lembre onde as viu. No entanto, existem diferenças entre eles.
O Computer History rastreia pressionamentos de tecla, digitação, uso de atalhos e troca de aplicativos, utilizando os recursos de acessibilidade do macOS. Todas essas ações são convertidas em resumos textuais no formato Markdown e salvas localmente. Com esses dados, o ChatGPT é capaz de encontrar documentos e gerar resumos, por exemplo, respondendo a perguntas como 'No que eu estava ocupado antes do almoço?'.
A OpenAI também promove a capacidade de identificar padrões de atividade, permitindo que o Computer History sugira habilidades para automatizar tarefas rotineiras.
Se você acompanha notícias de tecnologia, provavelmente ouviu falar sobre o Windows Recall ao surgimento do Computer History. O recurso da Microsoft foi anunciado em maio de 2024, juntamente com o lançamento dos computadores Copilot+.
O Recall também foi concebido como uma ferramenta para lembrar tudo o que o usuário faz no computador, ajudando a recuperar informações perdidas: páginas visitadas não salvas, arquivos movidos ou mensagens recebidas cujo remetente não pôde ser identificado.
O Recall periodicamente tirava capturas de tela e usava inteligência artificial para 'entender' essas imagens. Com a Busca Rápida, o usuário podia inserir consultas gerais, como 'planejamento de viagem', para encontrar tudo relacionado a esse tópico.
No entanto, o Recall rapidamente enfrentou críticas devido à sua invasividade excessiva e à falta de cautela no armazenamento de dados. A função foi adiada várias vezes e acabou não sendo ativada por padrão no Windows 11. Os próprios desenvolvedores começaram a resistir a este recurso, bloqueando capturas de tela.
O Computer History do ChatGPT parece tomar precauções para evitar os erros do Recall. Uma dessas medidas é a recusa em tirar capturas de tela do computador. Embora um projeto experimental anterior chamado Chronicle fizesse isso, a versão oficial desistiu dessa metodologia.
Além disso, o recurso da OpenAI não é ativado automaticamente; ele precisa ser ligado intencionalmente. Em contas corporativas, o administrador da empresa deve conceder acesso à ferramenta. Existem também configurações que definem quais aplicativos e sites o Computer History deve monitorar. É importante notar que o ChatGPT não é um aplicativo de sistema, ao contrário do Recall, que seria integrado por padrão ao próprio Windows 11.
Em resumo, os arquivos criados por este recurso são armazenados localmente e excluídos após 48 horas. No entanto, o sistema não é perfeito: as informações são armazenadas sem criptografia, o que permite que outros programas no computador acessem a elas. Além disso, o processamento de dados não ocorre localmente, mas requer o envio de informações para os servidores da OpenAI, embora a empresa prometa excluí-las depois.
Existe também o risco de ataques de injeção de prompt, onde um invasor pode dar um comando à IA para executar uma ação indevida, colocando o usuário em perigo. Como o Computer History rastreia e armazena o conteúdo de aplicativos e sites, o ChatGPT se torna mais vulnerável a instruções externas.
A Huawei Band 11, que foi lançada em março pelo valor de R$ 499, encontra-se disponível na Amazon por apenas R$ 235 para pagamentos realizados via Pix. Esta oferta corresponde a um desconto significativo de 53% sobre o preço original.
Esta nova smartband é compatível tanto com os sistemas Android quanto com os iOS, sendo uma opção econômica para quem deseja acompanhar sua saúde e atividades físicas.
O dispositivo apresenta uma tela touch AMOLED de 1,62 polegadas, com um brilho máximo de 1.500 nits, o que garante a legibilidade dos dados mesmo sob luz solar intensa, conforme informado pela Huawei. Seu design é composto por uma caixa de liga de alumínio e uma pulseira feita de fluoroelastômero, resultando em um peso total muito leve de apenas 17 gramas.
Em relação às suas funcionalidades, a band possui recursos para monitorar a frequência cardíaca, o nível de SpO2 e realizar análises detalhadas do sono, abrangendo desde cochilos diurnos até o repouso noturno. Os dados gerados permitem ao usuário compreender melhor seus padrões e a qualidade do seu sono.
No que tange aos aspectos físicos, ela oferece acompanhamento preciso de mais de 100 modalidades de treino. Além disso, a pulseira inteligente da Huawei, considerada uma das melhores smartbands atuais, possui uma bateria com autonomia de até 14 dias em uso moderado, superando a duração de muitos smartwatches mais sofisticados e dispensando recargas diárias. O processo de carregamento magnético exige uma tensão de 5 volts.
A Huawei Band 11 também dispõe de resistência à água classificada como 5 ATM, permitindo seu uso seguro em ambientes como piscinas ou durante a chuva, embora não seja recomendada para mergulhos ou banhos quentes. Adicionalmente, a smartband suporta conectividade Wi-Fi e Bluetooth 6.0.
Os interessados podem aproveitar esta oportunidade para adquirir a Huawei Band 11, um acessório leve ideal para uso contínuo, visando o monitoramento da saúde e exercícios físicos por R$ 235 no Pix, enquanto estiver em oferta na Amazon.
A empresa chinesa Z.ai anunciou na sexta-feira (dia 14) que seu modelo de inteligência artificial GLM-5.3 demonstrou métricas ligeiramente superiores ao Mythos 5 da Anthropic em um teste focado na identificação de vulnerabilidades de software. Este resultado coloca a tecnologia chinesa entre os sistemas de IA capazes de realizar tarefas complexas na área de cibersegurança.
No âmbito da avaliação CyberGym, que mede a capacidade de analisar código, encontrar erros e confirmar sua explorabilidade, o GLM-5.3 obteve 84,5% contra 83,8% do Mythos 5. No entanto, esses números foram publicados pela própria Z.ai e ainda não passaram por verificação independente.
A vantagem do modelo chinês desapareceu na fase mais próxima da execução prática dos ataques. No teste ExploitBench, o modelo da Z.ai alcançou 54,4%, enquanto o sistema da Anthropic atingiu 78%, indicando que o Mythos 5 mantém uma vantagem significativa quando a tarefa exige a conversão de vulnerabilidades identificadas em exploits reais.
A Z.ai planeja tornar o GLM-5.3 público em cerca de duas semanas. Até lá, a empresa afirma que concluirá as avaliações de segurança e melhorará os mecanismos destinados a prevenir o uso malicioso. As funções mais sensíveis serão inicialmente restritas a usuários que passaram por verificação através de um programa de acesso confiável.
Esta estratégia representa uma mudança substancial para o modelo que a empresa pretende distribuir abertamente. A principal preocupação é que sistemas capazes de encontrar vulnerabilidades também podem contribuir para ataques, especialmente se seus pesos puderem ser carregados, modificados e vinculados a outras ferramentas.
A empresa afirma ter desenvolvido várias barreiras para mitigar esse risco. Entre elas, há filtros para solicitações potencialmente perigosas, mecanismos de rastreamento de atividade do modelo e treinamento especial para que o sistema recuse solicitações consideradas maliciosas.
De acordo com a Z.ai, essas medidas de proteção visam separar ações ofensivas de usos legítimos, como solução de problemas, estudo de segurança digital e verificações autorizadas de sistemas. Críticos apontam que parte desses controles pode perder sua eficácia após o modelo começar a ser distribuído livremente e poder ser alterado por terceiros.
As preocupações com a abertura dos modelos tornaram-se uma das razões citadas pela empresa para estabelecer um período de acesso limitado. O lançamento inicial será destinado a um grupo seleto de parceiros, seguido por uma expansão baseada em um processo que a Z.ai descreve como gradual e responsável.
Gabriel Wagner, pesquisador em gestão de inteligência artificial da Concordia AI, avaliou que essa decisão é significativa para o cenário chinês de modelos de segurança abertos. Em sua opinião, o adiamento do lançamento por motivos de segurança é um sinal de maturidade nas práticas de gerenciamento de riscos associados à distribuição de pesos de sistemas de IA.
Essa estratégia também estabelece um paralelo com o projeto Project Glasswing da Anthropic, que restringe o acesso ao Mythos 5 apenas a organizações previamente avaliadas. No caso chinês, a Z.ai tenta apresentar a abertura do modelo como parte central de sua proposta, e não como uma vulnerabilidade comercial ou de segurança.
A Z.ai afirma que os sistemas avançados de defesa digital não devem se concentrar em poucos fornecedores de modelos fechados. A empresa defende a opinião de que desenvolvedores de projetos de código aberto e pequenas equipes de segurança também devem ter acesso a tais recursos.
Como parte desta proposta, a empresa anunciou o Open Source Shield — uma iniciativa destinada a avaliar certos projetos de código aberto, fornecer a possibilidade de usar o modelo para fins defensivos e incluir funcionalidades de auditoria de código no ZCode, seu produto focado em programação.
O desempenho do GLM-5.3 também deve ser analisado em tarefas que exigem maior duração. Em uma avaliação separada, a Z.ai relatou que o sistema completou 105 tarefas de desenvolvimento de ataques em duas horas e 130 em seis horas. O Mythos 5 realizou 181 e 247 tarefas nos mesmos períodos.
A Anthropic adotou uma estratégia mais restritiva em relação ao Mythos. A empresa lançou um sistema baseado no Claude Fable 5, com recursos de cibersegurança remotos, apenas para organizações que passaram por avaliação prévia.
O GLM-5.3 não foi criado exclusivamente como uma ferramenta de segurança. A Z.ai o apresenta como um modelo de programação geral que passou por treinamento adicional e aprendizado por reforço para expandir suas atividades na área de cibersegurança. A empresa afirma ter começado com a mesma base que o GLM-5.2 e expandido o treinamento usando ambientes de tarefas mais amplos e diversos.
Este passo ocorreu após o aumento da popularidade do GLM-5.2 entre desenvolvedores de vários países. O modelo anterior ganhou popularidade por suas capacidades de programação e atuação como agente, sendo que usuários e analistas destacaram um desempenho próximo aos sistemas norte-americanos de ponta, mas com um custo significativamente menor.
A concorrência também inclui outras empresas chinesas. Em junho, a empresa de cibersegurança 360 declarou que seu sistema Tulongfeng atingiu capacidade equivalente ao Mythos ao combinar modelos de IA, informações de segurança e ferramentas automatizadas. Esta declaração, assim como os números apresentados pela Z.ai sobre o GLM-5.3, não foi confirmada independentemente.
No mês passado, a Hugging Face relatou ter usado o GLM-5.2 para se proteger contra uma invasão atribuída a um agente de inteligência artificial da OpenAI. Este incidente reforçou o interesse no uso de modelos chineses em operações defensivas e mostrou que a tecnologia já estava sendo aplicada em cenários de segurança reais.
