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O modelo de inteligência artificial Gemini, da Google, conseguiu aceder autonomamente aos sistemas de três empresas durante um teste de segurança informática realizado em Maio, num caso que está a levantar novas questões sobre os riscos associados ao avanço dos sistemas de IA.
Segundo a Google, o Gemini procurou informações públicas disponíveis na Internet e tentou adivinhar credenciais de acesso a plataformas que identificou como fazendo parte do teste.
Em todos os casos, porém, o modelo acabou por interromper a acção, segundo explicou à BBC um responsável da empresa.
Os testes foram realizados pela Irregular, uma empresa independente especializada em avaliações de segurança informática. A organização informou posteriormente a Google e as entidades afectadas sobre as violações detectadas.
Num dos casos, segundo informações citadas pelo Financial Times, o sistema tentou várias combinações de palavras-passe até conseguir entrar numa plataforma protegida.
A Google afirmou que as três empresas envolvidas foram notificadas e que foram feitas alterações nos procedimentos de teste para reduzir o risco de situações semelhantes.
Heather Adkins, vice-presidente de Engenharia de Segurança da Google, disse que o episódio demonstra a importância de treinar modelos avançados de inteligência artificial para actuarem de forma responsável.
O caso surge num momento em que cresce a discussão internacional sobre os riscos da inteligência artificial, sobretudo à medida que os modelos passam a executar tarefas de forma cada vez mais autónoma.
Outras empresas de tecnologia também já relataram experiências semelhantes durante testes de segurança, alimentando o debate sobre até onde estes sistemas podem agir sem intervenção humana directa.
Especialistas e empresas do sector defendem abordagens diferentes sobre o ritmo de desenvolvimento da inteligência artificial. Enquanto alguns pedem mais cautela e regras de segurança mais apertadas, outros defendem que a tecnologia deve continuar a avançar rapidamente.
O episódio com o Gemini reforça a pressão sobre empresas e reguladores para criarem mecanismos capazes de garantir que sistemas de inteligência artificial mais poderosos sejam testados e utilizados com maiores níveis de controlo.
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