O The New York Times e outros demandantes fizeram uma demanda “abrangente e desnecessária” em seu processo: reter indefinidamente os dados futuros de consumidores do ChatGPT e clientes da API. A OpenAI acredita firmemente que esta é uma invasão de privacidade (overreach). Eles afirmam que essa demanda fundamentalmente conflita com os compromissos de privacidade feitos aos usuários, abandona normas de privacidade de longa data e enfraquece as proteções de privacidade. A OpenAI está apelando dessa ordem para continuar priorizando a confiança e a privacidade dos usuários.

Por Que Essa Demanda?

A demanda do The New York Times ocorre como parte de seu processo contra a OpenAI. Eles pediram ao tribunal para forçar a empresa a reter todo o conteúdo do usuário indefinidamente no futuro, baseados na especulação de que poderiam encontrar algo que apoie o caso deles. A OpenAI argumenta que isso arrisca a privacidade dos usuários sem realmente ajudar a resolver o processo, e é por isso que estão lutando contra isso.

Quem é Impactado e Quem Não é?

Sim, seus dados são impactados se você tiver uma assinatura ChatGPT Free, Plus, Pro e Team, ou se usar a OpenAI API (sem um acordo de Zero Data Retention – ZDR).

Esta ordem não impacta clientes ChatGPT Enterprise ou ChatGPT Edu. Também não impacta clientes de API que estão usando endpoints de Zero Data Retention sob a emenda ZDR da OpenAI.

Como a OpenAI Tem Desafiado Esta Ordem?

Desde o início, a OpenAI argumentou que a solicitação dos demandantes para preservar “todos os dados de saída” era excessivamente ampla e conflitava com seus compromissos de privacidade. Eles apresentaram uma moção pedindo ao Juiz de Primeira Instância para reconsiderar a ordem de preservação, destacando que a retenção indefinida de dados do usuário quebra as normas da indústria e as próprias políticas da OpenAI. Quando compareceram perante o Juiz em 27 de maio, o Tribunal esclareceu que o ChatGPT Enterprise está excluído da preservação. A OpenAI também apelou desta ordem com o Juiz do Tribunal Distrital.

E se Eu Deletar Meus Dados?

O The New York Times está exigindo que a OpenAI retenha até mesmo chats do ChatGPT e conteúdo de API deletados que normalmente seriam removidos automaticamente dos sistemas da OpenAI dentro de 30 dias. A ordem judicial os força a reter conteúdo futuro de consumidores do ChatGPT e da API. No entanto, a OpenAI está desafiando ativamente a ordem e, se for bem-sucedida, retomará suas práticas padrão de retenção de dados.

Como os Dados São Armazenados Sob Esta Ordem?

O conteúdo coberto pela ordem judicial é armazenado separadamente em um sistema seguro. Ele é protegido sob um “legal hold” (retenção legal), o que significa que não pode ser acessado ou usado para fins diferentes de cumprir as obrigações legais. Apenas uma pequena equipe legal e de segurança da OpenAI, auditada, teria acesso a esses dados conforme necessário para cumprir as obrigações legais.

Os Dados Serão Compartilhados com o The New York Times?

Não, esses dados não são compartilhados automaticamente com o The New York Times ou qualquer outra pessoa. Como mencionado, eles estão sob um “legal hold” separado, armazenados de forma segura e só podem ser acessados sob protocolos legais estritos. A OpenAI afirma que, se os demandantes continuarem a pressionar por acesso de qualquer forma, eles lutarão para proteger a privacidade dos usuários a cada passo.

Impacto nas Políticas de Treinamento e Conformidade Legal

A OpenAI está tomando medidas para cumprir a ordem neste momento porque deve seguir a lei, mas reitera que a demanda do The New York Times não se alinha com seus padrões de privacidade, e é por isso que estão desafiando-a.

Quanto às políticas de treinamento:

• Clientes empresariais: A OpenAI não treina seus modelos em dados empresariais por padrão, e esta ordem judicial não muda isso.
• Clientes consumidores: Você controla se seus chats são usados para ajudar a melhorar o ChatGPT nas configurações, e esta ordem também não muda isso.

Compromisso com a Transparência e Políticas de Retenção Padrão

A OpenAI está comprometida com a transparência e manterá os usuários informados, compartilhando atualizações significativas, incluindo quaisquer mudanças na ordem ou como ela afeta seus dados.

Suas políticas de retenção de dados padrão são:

• ChatGPT Free, Plus, Pro: Ao deletar um chat (ou sua conta), o chat é removido da sua conta imediatamente e programado para deleção permanente dos sistemas da OpenAI em 30 dias, a menos que seja necessário reter por motivos legais ou de segurança, ou conforme descrito em outras fontes.
• ChatGPT Team: Cada usuário final controla a retenção de suas conversas. Conversas deletadas ou não salvas são removidas dos sistemas em 30 dias, a menos que seja legalmente exigido retê-las.
• ChatGPT Enterprise e ChatGPT Edu: Os administradores do workspace controlam a retenção do conteúdo do cliente. Conversas deletadas são removidas dos sistemas em 30 dias, a menos que seja legalmente exigido retê-las.
• API: Clientes empresariais que constroem sobre a API controlam a retenção de conteúdo do cliente para estado da aplicação. Após 30 dias, inputs e outputs da API são removidos dos logs da OpenAI, a menos que seja legalmente exigido retê-los.
• Zero Data Retention API: Se um cliente empresarial está usando endpoints ZDR, inputs e outputs nunca são logados e não são retidos para estado da aplicação.

Em resumo, a OpenAI está defendendo sua posição contra a demanda de retenção de dados indefinida, considerando-a uma ameaça à privacidade dos usuários. Embora esteja cumprindo a ordem judicial neste momento, está ativamente buscando reverter a decisão para proteger os dados dos usuários e manter suas políticas de privacidade e retenção de dados estabelecidas.

Link do artigo original: https://openai.com/index/response-to-nyt-data-demands/

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A OpenAI deu um passo significativo no universo da engenharia de software com o lançamento do Codex. Este novo agente baseado na nuvem visa transformar a maneira como os desenvolvedores trabalham, oferecendo a capacidade de executar tarefas de codificação complexas em paralelo.

O Que é o Codex?

Codex é descrito como um agente de engenharia de software baseado na nuvem que pode executar muitas tarefas em paralelo. Ele é alimentado pelo codex-1, uma versão do modelo OpenAI o3 que foi especificamente otimizada para tarefas de engenharia de software. O codex-1 foi treinado utilizando aprendizado por reforço em tarefas de codificação do mundo real para gerar código que imita o estilo humano, adere precisamente às instruções e pode rodar testes iterativamente até obter sucesso.

O acesso ao Codex está sendo liberado gradualmente. Inicialmente, ele está disponível para usuários ChatGPT Pro, Team e Enterprise. Em breve, os usuários Plus e Edu também terão acesso. Uma atualização recente mencionou a disponibilização para usuários Plus e a permissão de acesso à internet ao Codex durante a execução de tarefas.

Como Funciona?

A interação com o Codex acontece principalmente pela barra lateral no ChatGPT. Você pode atribuir novas tarefas de codificação digitando um prompt e clicando em “Code”, ou fazer perguntas sobre o seu codebase clicando em “Ask”.

Cada tarefa é processada de forma independente em um ambiente sandbox isolado na nuvem. Este ambiente é pré-carregado com o seu repositório. O Codex pode ler, editar arquivos e executar comandos, incluindo ferramentas de teste, linters e type checkers. A duração das tarefas geralmente varia de 1 a 30 minutos, dependendo da complexidade, e você pode monitorar o progresso em tempo real.

Verificação e Controle

Um aspecto crucial do Codex é a transparência e a capacidade de verificação. Ao completar uma tarefa, o agente commita suas mudanças em seu ambiente. Para permitir que os desenvolvedores validem seu trabalho, o Codex fornece evidências verificáveis através de citações de logs de terminal e saídas de teste. Isso permite rastrear cada passo dado durante a conclusão da tarefa.

Após a conclusão, você tem controle total: pode revisar os resultados, solicitar revisões adicionais, abrir um pull request no GitHub ou integrar as mudanças diretamente em seu ambiente local. É possível configurar o ambiente do Codex para que corresponda o mais próximo possível ao seu ambiente de desenvolvimento real. É fundamental notar que ainda é essencial que os usuários revisem e validem manualmente todo o código gerado pelo agente antes da integração e execução. Quando incerto ou diante de falhas de teste, o agente comunica explicitamente esses problemas.

Guiando o Agente: O Papel do AGENTS.md

Similar aos arquivos README.md, o Codex pode ser guiado por arquivos AGENTS.md colocados dentro do seu repositório. Estes arquivos de texto servem para fornecer instruções ou dicas ao agente, como:

• Como navegar pelo codebase.
• Quais comandos executar para testar.
• Como aderir às práticas padrão do projeto.

Como desenvolvedores humanos, os agentes Codex performam melhor quando recebem ambientes de desenvolvimento configurados, configurações de teste confiáveis e documentação clara. No entanto, codex-1 também demonstra forte performance mesmo sem estes arquivos ou scaffolding personalizado. As instruções diretas do usuário no prompt têm precedência sobre as instruções nos arquivos AGENTS.md.

Capacidades e Casos de Uso

Codex foi projetado para lidar com uma variedade de tarefas de engenharia de software. Alguns exemplos incluem:

• Escrever novas funcionalidades.
• Responder perguntas sobre o seu codebase.
• Corrigir bugs.
• Propor pull requests para revisão.

Internamente, equipes na OpenAI utilizam o Codex para descarregar tarefas repetitivas como refatoração, renomeação e escrita de testes, o que ajuda a manter o foco. Ele também é útil para criar o scaffolding de novas funcionalidades, corrigir bugs e rascunhar documentação.

Testadores externos têm explorado o Codex em diversos cenários. Empresas como Temporal e Superhuman o utilizam para acelerar o desenvolvimento de funcionalidades, depurar problemas, escrever e executar testes, e refatorar grandes codebases. A Kodiak o usa para escrever ferramentas de depuração, melhorar a cobertura de testes e refatorar código. Codex também se mostrou valioso como ferramenta de referência para entender partes desconhecidas do stack, exibindo contexto relevante e mudanças passadas.

Segurança e Confiança

A OpenAI está lançando o Codex como uma “research preview” (prévia de pesquisa), alinhada com sua estratégia de implantação iterativa. A segurança e a transparência foram priorizadas no design, permitindo que os usuários verifiquem as saídas. O Codex foi treinado para identificar e recusar precisamente requisições voltadas para o desenvolvimento de software malicioso, ao mesmo tempo que suporta tarefas legítimas.

Para garantir a segurança, o agente Codex opera inteiramente dentro de um contêiner seguro e isolado na nuvem. Durante a execução da tarefa, o acesso à internet é desabilitado (a menos que explicitamente habilitado via update), limitando a interação ao código explicitamente fornecido via repositórios GitHub e dependências pré-instaladas.

E o Codex CLI?

Além da interface no ChatGPT, a OpenAI também lançou o Codex CLI, um agente de codificação open-source leve que roda no terminal. Para ele, foi lançada uma versão menor do codex-1, otimizada para fluxos de trabalho mais rápidos no CLI e para Q&A e edição de código de baixa latência, chamada codex-mini-latest. Conectar sua conta de desenvolvedor ao Codex CLI ficou mais fácil: em vez de gerar um token manualmente, você pode fazer login com sua conta ChatGPT. Usuários Plus e Pro que fizerem login no Codex CLI com ChatGPT também podem resgatar créditos gratuitos de API.

A Visão de Futuro e Limitações Atuais

Como uma “research preview”, o Codex ainda está em desenvolvimento inicial. Atualmente, faltam recursos como entradas de imagem para trabalho de frontend e a capacidade de corrigir o agente enquanto ele trabalha. Além disso, delegar a um agente remoto leva mais tempo do que a edição interativa, o que pode exigir um período de adaptação. Com o tempo, a interação com os agentes Codex se assemelhará cada vez mais à colaboração assíncrona com colegas. À medida que as capacidades do modelo avançam, a OpenAI antecipa que os agentes lidarão com tarefas mais complexas por períodos estendidos.

Apesar das limitações atuais, a OpenAI vislumbra um futuro onde os desenvolvedores delegam tarefas aos agentes de IA, permitindo que se movam mais rápido e sejam mais produtivos. Acreditam que o fluxo de trabalho assíncrono com múltiplos agentes, introduzido pelo Codex no ChatGPT, se tornará a maneira padrão de engenheiros produzirem código de alta qualidade.

A ideia é que a colaboração em tempo real (como no CLI) e a delegação de tarefas (como no ChatGPT) convirjam em um fluxo de trabalho unificado. Os desenvolvedores poderão colaborar com agentes de IA em suas IDEs e ferramentas diárias, fazendo perguntas, obtendo sugestões e descarregando tarefas mais longas, tudo em um fluxo de trabalho unificado. Planos futuros incluem a possibilidade de fornecer orientação no meio da tarefa, colaborar em estratégias de implementação e receber atualizações de progresso proativas. Haverá também integrações mais profundas com ferramentas existentes, como issue trackers e sistemas de CI.

A engenharia de software é uma das primeiras indústrias a experimentar ganhos de produtividade significativos impulsionados pela IA. É um momento de novas possibilidades, mas também de colaboração para entender as implicações da adoção generalizada de agentes nos fluxos de trabalho e no desenvolvimento de habilidades.

Conclusão

O Codex da OpenAI representa um passo emocionante em direção a um futuro onde a IA atua como um colaborador poderoso para engenheiros de software. Ao automatizar tarefas repetitivas, auxiliar na depuração e refatoração, e permitir o trabalho em paralelo, o Codex tem o potencial de aumentar significativamente a velocidade e o foco dos desenvolvedores. Ainda é uma prévia de pesquisa, mas as capacidades demonstradas e a visão de futuro indicam um impacto transformador na indústria.

Link do artigo: https://openai.com/index/introducing-codex/

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Olá, entusiastas e curiosos da IA! Esta semana foi repleta de novidades no mundo da Inteligência Artificial, trazendo atualizações que podem ser extremamente úteis e empolgantes para criadores, desenvolvedores e até mesmo para o uso no dia a dia. Em vez de mergulhar em cada detalhe minucioso, filtramos as informações para trazer o que consideramos mais legal e útil para a maioria das pessoas. Vamos direto ao ponto!

1. Desmistificando os Modelos OpenAI: Um Guia Oficial para Saber Quando Usar Cada Um

Se você utiliza os planos pagos do ChatGPT, provavelmente já notou a quantidade de modelos disponíveis (GPT-4o, 4.5, O4 Mini, O3, etc.) e talvez tenha se perguntado qual usar em cada situação. A OpenAI lançou um guia chamado “When to use each model” (Quando usar cada modelo), que ajuda a clarear essa confusão, mesmo que focado inicialmente nos modelos Enterprise.

• Por que tantos modelos? A OpenAI está constantemente testando novas formas de melhorar seus modelos. Esses experimentos podem otimizar uma área (como codificação ou matemática) mas, às vezes, piorar o desempenho em outras (como inteligência emocional). Por isso, eles oferecem diferentes modelos para que você possa escolher o mais adequado para a sua tarefa.
• GPT-4o: É o modelo recomendado como padrão para tarefas do dia a dia. É rápido e funciona bem para a maioria das coisas. É ótimo para brainstorming, resumir e-mails, conteúdo criativo, e até mesmo para criar e reimaginar imagens (com ‘giblify’). Pode pesquisar na web, é usado na voz avançada do ChatGPT, e pode processar documentos, imagens, CSVs, áudios e vídeos. Exemplos: resumir anotações de reunião, rascunhar um e-mail, revisar um relatório.
• GPT-4.5: Este modelo está sendo descontinuado em breve. Era destacado por sua inteligência emocional, comunicação clara, criatividade e capacidade colaborativa, sendo bom para escrever artigos ou posts de mídia social com uma voz realista.
• O4 Mini e O4 Mini High: O4 Mini é bom para consultas rápidas de STEM, programação e raciocínio visual. Exemplos: extrair dados de CSV, resumir artigo científico rápido, corrigir traceback de Python. O4 Mini High é similar, mas com mais poder de computação e tempo de pensamento, melhor para codificação avançada, matemática, explicações científicas com maior precisão. Exemplos: resolver equação matemática complexa, rascunhar consultas SQL, explicar conceito científico em termos simples.
• O3: Considerado ótimo para tarefas complexas ou multi-etapas, planejamento estratégico, análise detalhada, codificação extensiva, matemática avançada, ciência e raciocínio visual. Ele se destaca em analisar muita informação e retornar uma resposta que leve tudo em conta. O3 também tem a tendência de criar tabelas para organizar informações visualmente. Exemplos: desenvolver análise de risco, rascunhar estratégia de negócios, rodar análise multi-etapas em CSV.
• O1 Pro Mode: Bom para raciocínio complexo, leva mais tempo para pensar, mas entrega a precisão necessária. No entanto, o modelo O3 o tornou menos necessário para muitos, e ele só está disponível no plano de $200/mês. Exemplos: rascunhar memo detalhado de análise de risco, gerar resumo de pesquisa multi-páginas, criar algoritmo de previsão financeira usando modelos teóricos.

Este guia da OpenAI é um recurso valioso para aproveitar ao máximo seu plano pago!

2. Novas Ferramentas Criativas para Animar Imagens e Adicionar Efeitos Visuais

A criatividade com IA continua a evoluir, com novas ferramentas surgindo para facilitar a produção de conteúdo visual.

• HeyGen Avatar 4: Permite criar vídeos de avatares falantes a partir de uma única foto, junto com um script e sua voz. Ele analisa o tom vocal, ritmo e emoção para sintetizar movimentos faciais fotorrealistas e expressões sutis. Funciona com imagens de perfil e até mesmo pode fazer personagens cantarem. É uma forma impressionante de dar vida a imagens estáticas.
• Higsfield AI – Effects Mix: Esta ferramenta adicionou um recurso que permite misturar e aplicar múltiplos efeitos visuais a imagens ou vídeos existentes. Similar a outras ferramentas de efeitos de vídeo, mas com a capacidade de combinar estilos, como um efeito de ‘metal virando’ com um efeito de ‘derretimento’. Você pode experimentar misturas criativas para obter resultados únicos e muitas vezes surpreendentes.

Essas ferramentas mostram o quão acessível está se tornando a criação de vídeos e animações com IA.

3. Um Salto Massivo em Habilidades de Codificação e Ferramentas para Desenvolvedores

O impacto da IA no desenvolvimento de software é cada vez maior. Esta semana trouxe atualizações significativas para desenvolvedores e “vibe coders” (aqueles que usam linguagem natural para desenvolver apps).

• Google Gemini 2.5 Pro: Baseado em benchmarks e testes cegos, este modelo é considerado um dos melhores (se não o melhor) modelo de codificação disponível atualmente. A nova versão lançada esta semana ficou ainda melhor. Uma funcionalidade impressionante é a capacidade de entender vídeo. Ele não apenas transcreve o áudio, mas “vê” o que acontece em tutoriais de YouTube e pode gerar o código correspondente. Ele também pode transformar imagens em representações de código que simulam comportamentos ou aparências. Você pode experimentar o Gemini 2.5 Pro e outros modelos no Google AI Studio gratuitamente.
• Criação e Edição de Imagens com Gemini 2.0 (via API): Desenvolvedores agora têm acesso via API ao Gemini 2.0 para gerar e editar imagens, de forma similar ao modelo de imagem do GPT-4o. Isso significa que funcionalidades de manipulação de imagem podem ser integradas diretamente em aplicações. Também disponível no Google AI Studio.
• Busca na Web no Claude da Anthropic (via API): Se você usa a API do Claude para desenvolver, agora pode incorporar funcionalidades de busca na web diretamente nos seus aplicativos. Isso permite que os modelos Claude acessem informações da internet para auxiliar na codificação.
• Recursos para Codificadores no OpenAI:
  • Conexão de Repositórios GitHub: Você pode conectar seus repositórios GitHub ao ChatGPT para fornecer contexto completo sobre seu código ao interagir com o modelo. Isso é útil tanto para obter ajuda em seus próprios projetos quanto para analisar o código de outros.
  • Sintonia Fina por Reforço: Uma nova funcionalidade para desenvolvedores que permite personalizar o modelo com seu próprio conhecimento de domínio. Funciona recompensando o modelo por respostas desejadas e penalizando por respostas indesejadas, ajustando-o ao longo do tempo para produzir os tipos de respostas que você espera.
• Atualizações e Aquisição do Windsurf: A plataforma de codificação Windsurf (considerada uma alternativa com mais recursos que o Cursor por alguns) lançou uma atualização massiva (Wave 8) com diversas novas funcionalidades, incluindo revisão de pull requests do GitHub, integração de conhecimento (Google Docs, API docs), compartilhamento de conversas e mais. Além disso, surgiram notícias de que a OpenAI está finalizando a aquisição do Windsurf por US$ 3 bilhões. Essa aquisição gerou discussões sobre o quão próximo a OpenAI realmente acredita estar da AGI (Inteligência Geral Artificial).
• Parceria Apple e Anthropic: Parece que a Apple e a Anthropic estão se unindo para criar sua própria plataforma de “vibe coding”. A integração do modelo Claude Sonnet está prevista para o Xcode, o software de desenvolvimento da Apple.
• Novo Modelo API de Baixo Custo do Mr AI: Mr AI lançou um novo modelo API muito acessível para desenvolvedores, custando cerca de US$ 0,40 por milhão de tokens de entrada e US$ 2 por milhão de tokens de saída. Comparado ao GPT-4.1 Mini (US$ 2 de entrada, US$ 8 de saída), é significativamente mais barato e, baseado em benchmarks, apresenta bom desempenho em instruções de código, matemática, conhecimento e contexto longo.

O ecossistema de IA para desenvolvedores está se expandindo rapidamente, oferecendo ferramentas cada vez mais poderosas e acessíveis.

4. Outras Notícias Interessantes no Mundo da IA

Para além das ferramentas e modelos, houve outras notícias notáveis esta semana:

• Estrutura da OpenAI Muda para Public Benefit Corporation: A OpenAI, que planejava se tornar uma empresa com fins lucrativos tradicional, decidiu mudar sua estrutura para uma Public Benefit Corporation (Corporação de Benefício Público). Esta é a mesma estrutura de empresas como Anthropic e XAI. Embora alguns interpretem isso de maneiras diferentes (como uma vitória para Elon Musk ou uma forma de eliminar o teto de lucro anterior do braço que supervisionava a operação com fins lucrativos), a estrutura ainda parece complexa para muitos.
• Robô Vulcan da Amazon com Senso de Tato: A Amazon introduziu seu primeiro robô, o Vulcan, que possui um sentido de tato. Isso permite que o robô “sinta” o quanto de pressão aplicar ao segurar pacotes, teoricamente manuseando itens frágeis com mais delicadeza e itens mais pesados com mais firmeza. A ideia é que isso acelere e melhore a precisão no manuseio e embalagem de pacotes nos armazéns da Amazon.
• Novos Recursos de Descoberta na Netflix: A Netflix está testando atualizações impulsionadas por IA para ajudar os usuários a encontrar conteúdo. Inclui uma nova função de busca que entende linguagem natural e conversacional (como “Quero algo engraçado e animado”). Além disso, eles estão testando um feed vertical de clipes de filmes e séries, similar ao formato do TikTok, para tornar a descoberta mais fácil e divertida.

Conclusão:

Como vimos, foi uma semana movimentada para a IA, com lançamentos que vão desde guias úteis para usuários finais até ferramentas robustas para desenvolvedores e inovações em robótica e plataformas de entretenimento. A velocidade com que novas capacidades e aplicações surgem continua impressionante, moldando a forma como interagimos com a tecnologia no trabalho e no dia a dia. Fique ligado para mais atualizações!

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