Low Code

Um estudo da Anthropic deu a 50 especialistas um agente de IA cujas preferências foram definidas por cara ou coroa; os especialistas seguiram a visão do agente em até 86 por cento das vezes em decisões de julgamento, e a maioria acreditava que as conclusões eram suas próprias. As descobertas sugerem que as pessoas podem adotar opiniões arbitrárias de IA como seu próprio raciocínio.

Pesquisa • The Decoder

Produtividade

Jacob Sansbury descreve agentes do Spawn alterando código em tempo real e enviando para produção a cada hora, lendo erros, relatórios de bugs e métricas por conta própria; cerca de 60% do trabalho, segundo relatos, começa a partir de um erro de produção, um relatório de bug do Savi, logs ou uma solicitação de recurso.

A OpenAI atualizou sua Model Spec, reestruturando as diretrizes de comportamento da IA em torno de cinco valores fundamentais, incluindo fidelidade à intenção humana e corrigibilidade. As diretrizes dizem que os modelos GPT devem usar o histórico da conversa para inferir o que os usuários querem e divulgar suas próprias suposições; se os modelos seguem as regras permanece uma questão em aberto.

Segurança de IA • The Decoder

Dicas de Prompt

Drew Breunig supostamente usou prompts do Opus 5.5 para explorar e depois construir um emulador de CPU NES 6502 dentro dos pesos do Qwen3.5-4B. Os prompts primeiro pediram ao modelo que lesse um artigo referenciado e o código-fonte, avaliassem a viabilidade e o tamanho do modelo, e depois o instruíram a construir o sistema com uma CLI apontada para um ROM.

A partir de 29 de novembro, a OpenAI planeja treinar modelos com dados de sessões de cibersegurança do Daybreak Blue mesmo quando os usuários tiverem desativado o treinamento. Após a repercussão negativa, um e-mail de acompanhamento prometeu uma opção de exclusão separada, reacendendo preocupações sobre consentimento em dados de treinamento de IA.

Política e Regulamentação • The Decoder