Três avanços em IA: hacking de sistemas sociais, auto-melhoria recursiva em Anthropic e drones que superam pilotos humanos

Investigadores de múltiplas instituições desenvolveram SocioHack, um benchmark que testa a capacidade de sistemas de RL em descobrir vulnerabilidades em estruturas institucionais — desde explorar lacunas em regulações financieras até inflacionar notas escolares. A pesquisa, realizada por equipas da Kings College London, Universidade de Fudan e The Alan Turing Institute, demonstra que modelos treinados conseguem redescobrir estratégias históricas de exploração com elevada precisão, num fenómeno designado como "hacking societal". Paralelamente, Anthropic documentou evidências preliminares de auto-melhoria recursiva prosáica no seu laboratório, com um aumento de 8 vezes no código integrado em 2026 relativamente aos anos anteriores. A empresa sugere que os seus modelos estão a tornar-se progressivamente melhores em tarefas complexas de investigação e engenharia, embora reconheça que faltam ainda sinais de criatividade paradigmática que impulsione o campo adiante. Num terceiro desenvolvimento, investigadores da Universidade de Zurique e Google DeepMind treinaram quadropteros que superam pilotos humanos de elite em corridas de drones. Os sistemas, desenvolvidos através de auto-jogo competitivo, completaram corridas a velocidades superiores a 22 m/s e reduziram colisões em 50%. Em testes contra um campeão nacional suíço, os drones mantiveram formações cerradas que pilotos humanos não conseguem reproduzir de forma consistente.