s
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Limitações e problemas dos Large Language Models

Dá para "hackear" um LLM com um poema? Aparentemente sim. Ao avaliar a segurança do ChatGPT, pesquisadores usaram a palavra "poem" para explorar a "memorização extraível".

O que aconteceria se você pedisse ao ChatGPTpara repetir uma palavra como “poema” para sempre? Uma nova pesquisa revela que esse prompt pode levar o chatbot a vazar dados de treinamento, incluindo informações de identificação pessoal e outros materiais extraídos da web. Os resultados, ainda não revisados ​​por pares, levantam questões sobre a segurança do ChatGPT e de outros LLMs.

Os pesquisadores — uma equipe do Google DeepMind, das universidades de Washington, Cornell, Carnegie Mellon, Berkeley e da ETH Zurich — exploraram o fenômeno da “memorização extraível”, que ocorre quando um adversário extrai dados de treinamento consultando um modelo de aprendizado de máquina (neste caso, pedindo ao ChatGPT para repetir a palavra “poema” para sempre”).

Por que isso é relevante? Com modelos de código aberto que disponibilizam publicamente seus pesos de modelo e dados de treinamento, a extração de dados de treinamento é fácil. No entanto, modelos como o ChatGPT estão “alinhados” com o feedback humano, o que supostamente evitaria que o modelo “regurgitasse dados de treinamento”. Enganá-lo para fazê-lo divulgar os seus dados de treinamento foi bizarramente fácil com as técnicas certas — como mandá-lo repetir a palavra “poema” ad infinitum.

Este é um conteúdo exclusivo para assinantes.

Cadastre-se grátis para ler agora
e acesse 5 conteúdos por mês.

É assinante ou já tem senha? Faça login. Já recebe a newsletter? Ative seu acesso.

Mythos, o modelo que encontra falhas que passaram décadas invisíveis

Inteligência Artificial

Mythos, o modelo que encontra falhas que passaram décadas invisíveis

Quando encontrar brechas deixa de ser difícil, todo cuidado é pouco. Por isso, a Anthropic lançou o modelo para apenas 50 empresas parceiras. O Project Glasswing inaugura uma nova fase da cibersegurança.

A realidade da IA em 2026, segundo Stanford

Inteligência Artificial

A realidade da IA em 2026, segundo Stanford

O AI Index, do HAI, identifica uma dependência geopolítica que o mercado ignora e uma percepção pública construída sobre uma versão anterior da tecnologia.

O que o balanço da IA não mostra

Inteligência Artificial

O que o balanço da IA não mostra

Quando os projetos fracassam, os custos somem. Quando os funcionários ficam de fora, ninguém conta. A indústria celebra uma transformação que seus próprios dados contradizem.

Sam Altman quer regular a IA. A pergunta é: podemos confiar nele?

Inteligência Artificial

Sam Altman quer regular a IA. A pergunta é: podemos confiar nele?

A empresa posicionada para capturar os maiores lucros da IA propõe como ela deve ser tributada, regulada e distribuída — e pede ao governo que faça o que ela própria não se compromete a fazer.

Limites cognitivos e a vida emocional oculta dos LLMs

Inteligência Artificial

Limites cognitivos e a vida emocional oculta dos LLMs

Pesquisa de interpretabilidade da Anthropic identifica 171 representações internas de emoção no Claude Sonnet 4.5. Elas são causais e o modelo já desenvolveu mecanismos para ocultá-las.

A órbita como infraestrutura

Inteligência Artificial

A órbita como infraestrutura

SpaceX, Google e Nvidia convergem para a mesma aposta: computação de IA no espaço. Os dados técnicos mostram onde estão os gargalos — e onde está o dinheiro.