Tecnologia
ChatGPT consome 500ml de água quando falamos com ele; entenda

O uso do ChatGPT pode ter impactos ruins no meio ambiente. Uma pesquisa descobriu que o chatbot usa aproximadamente 500ml de água para processar entre cinco e 50 prompts. Essa média vale para o GPT-3 – os modelos mais recentes devem ser ainda mais “beberrões”.
Os autores do estudo afirmam que a “pegada hídrica” destes modelos de IA até agora “permaneceu fora do radar”. Eles pedem mais transparência dos dados para que o impacto ambiental destes sistemas de IA possa ser melhor avaliado por meio de pesquisas como esta.
Tal como a computação em nuvem e o armazenamento em nuvem, o funcionamento dos computadores que treinam a inteligência artificial requer quantidades quase imensuráveis de recursos, e a água é certamente um deles.
Como o ChatGPT consome água?
- Os números de consumo de água do estudo referem-se à água limpa e fresca utilizada em data centers para gerar eletricidade e resfriar os servidores.
- A computação em nuvem da maioria dos chatbots proeminentes depende de milhares de servidores dentro de data centers em todo o mundo.
- Os computadores são usados para treinar algoritmos conhecidos como “modelos” para executar tarefas como responder perguntas dos usuários.
- Durante uma conversa de 20 a 50 perguntas com o chatbot de IA, eles estimaram que ele poderia “beber” uma garrafa de 500ml de água.

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“Embora uma garrafa de água de 500 ml possa não parecer muito, a pegada hídrica total combinada para inferência ainda é extremamente grande, considerando os bilhões de usuários do ChatGPT”, dizem os pesquisadores.
Os cientistas acreditam que enquanto treinava apenas o GPT-3, a Microsoft pode ter consumido incríveis 700 mil litros de água.
Modelos mais complexos, como o GPT-4, poderiam consumir ainda mais durante o treinamento, dizem eles, mas quase não há dados disponíveis publicamente para fazer uma estimativa precisa.

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E-mail ainda é o principal meio para ataques cibernéticos

O e-mail segue como um dos principais vetores de ataques cibernéticos, mesmo com a expansão de ferramentas de colaboração e aplicativos de mensagens. Essa é a conclusão do relatório “Evolving Threats in Email-Based Attacks”, publicado pela empresa de cibersegurança Trend Micro, que revela também como os ataques via e-mail continuam crescendo em complexidade.
A empresa registrou um aumento de 27% nas detecções de ameaças de alto risco, passando de 45 milhões em 2023 para quase 57 milhões em 2024.

Nessa escalada, se destacam táticas, como o phishing por QR code — conhecido como “quishing”, em que os criminosos inserem códigos QR em anexos de e-mail ou mensagens, muitas vezes disfarçados de notificações legítimas, como pedidos de autenticação multifator ou alertas de compartilhamento de documentos.
Ao escanear esses códigos, os usuários são redirecionados para sites maliciosos, em uma tentativa de contornar filtros de segurança tradicionais. Além disso, surgem ataques automatizados alimentados por inteligência artificial (IA) que conseguem burlar barreiras clássicas de proteção.
De acordo com o estudo, ameaças por malware também seguem intensas: as detecções de malware conhecido aumentaram em 47%, enquanto as de malware desconhecido caíram 39%, evidenciando tanto o uso persistente de variantes conhecidas quanto a melhora nos mecanismos de detecção.
Já na vertente de phishing e URLs maliciosas, houve uma alta de 20% nos links detectados, com aumento de 211% nas detecções via sandboxing, reforçando a evolução dos métodos evasivos dos cibercriminosos.
Negócios em risco
- O relatório também alerta para a intensificação dos ataques de Business Email Compromise, um tipo de crime cibernético em que invasores usam e-mail para se passar por uma pessoa ou organização confiável, enganando os funcionários;
- No último trimestre de 2024, o valor médio de transferência eletrônica em golpes desse tipo subiu para US$ 128.980,00 (R$ 693.073,83, na conversão direta), quase o dobro dos US$ 67.145,00 (R$ 360803,55) registrados no trimestre anterior;
- Isso ocorreu mesmo com a queda de 21% no número total de ataques, evidenciando que os criminosos estão apostando em menos tentativas, mas mais direcionadas e de alto impacto financeiro.
- O relatório destaca ainda cenários específicos de ataques direcionados, como campanhas com malwares Astaroth no Brasil, via documentos ZIP disfarçados de comprovantes fiscais, e o uso de ferramentas, como o EDRKillShifter, para desativar sistemas de detecção e resposta.
“As empresas não podem mais depender apenas de filtros básicos de spam. Hoje, os ataques são muito mais sofisticados e exploram brechas na colaboração digital, como links e anexos maliciosos em e-mails corporativos, mensagens em chats ou até em ferramentas de produtividade na nuvem”, avalia o engenheiro da Trend Micro Brasil, Laércio Silva.

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E-mail e demais contas do Brasil na mira
No ano passado, o Brasil foi o sétimo país mais atingido por ataques de ransomware, segundo relatório Cyberthreats Report, da equipe global de inteligência de ameaças da Acronis. E mantém esta posição quando analisados os números referentes a este ano, como informou o Olhar Digital.

Recentemente, o Google analisou os fatores que contribuem para tornar o Brasil o país mais visado para ataques cibernéticos na América Latina. São eles: grande comunidade de cibercrime; espionagem patrocinada por outros países; adoção avançada de criptomoedas (a moeda de escolha dos cibercriminosos); e cadeia de suprimentos extensa.
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Alerta do Inmet: tempestades com ventos de 100 km/h avançam pelo Brasil

O Instituto Nacional de Meteorologia (Inmet) emitiu, nesta sexta-feira (17), uma série de alertas para tempestades que devem atingir partes das regiões Sul, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil.
Os avisos, que vão até as 23h59 de sábado (18), abrangem os estados de São Paulo, Minas Gerais, Rio de Janeiro, Paraná e Mato Grosso do Sul, com previsão de ventos de até 100 km/h, chuvas intensas e risco de queda de granizo.

Quais são os alertas emitidos pelo órgão?
- O Inmet publicou alertas vermelho, laranja e amarelo, que indicam diferentes níveis de severidade;
- No Rio Grande do Sul e no Paraná, o alerta é de grande perigo, com possibilidade de chuvas acima de 100 milímetros por dia e rajadas superiores a 100 km/h. Também há risco de granizo, alagamentos, queda de árvores e cortes de energia elétrica;
- De acordo com o órgão, o volume de chuva pode variar entre 30 e 100 milímetros e os ventos podem provocar danos estruturais e transtornos no transporte;
- O instituto alerta para a possibilidade de descargas elétricas e recomenda que a população evite se abrigar sob árvores, não estacione veículos próximos a torres de transmissão ou placas e, em caso de emergência, acione a Defesa Civil (199) ou o Corpo de Bombeiros (193);
- Em São Paulo, os temporais devem atingir regiões, como Campinas, Ribeirão Preto, Presidente Prudente, Bauru, Marília, Itapetininga, Vale do Paraíba, Litoral Sul e a Região Metropolitana da capital;
- Em Minas Gerais, o alerta cobre o Sul, Triângulo Mineiro e Zona da Mata;
- No Rio de Janeiro, há risco elevado para o Centro, Baixadas, Sul Fluminense e Região Metropolitana;
- No Paraná, as áreas mais afetadas são o Noroeste, Norte Central, Oeste e Centro-Sul;
- Já em Mato Grosso do Sul, o alerta se estende aos Pantanais, Leste e Sudoeste do Estado.

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Tempestades podem causar danos
O Inmet reforça que as chuvas podem causar transtornos no transporte e danos estruturais. A orientação é desligar aparelhos elétricos durante tempestades e proteger documentos e objetos importantes em sacos plásticos, especialmente em áreas sujeitas a enxurradas.
Os alertas emitidos variam entre os níveis de “grande perigo” e “perigo potencial“, conforme a intensidade esperada das chuvas e dos ventos. Segundo o Inmet, “a combinação de umidade elevada e instabilidades atmosféricas deve manter o tempo instável até o início da próxima semana“. Ao todo, pelo menos dez estados do país estão sob algum tipo de aviso meteorológico até sábado.

Chuva toma o Brasil na segunda quinzena de outubro; veja previsão
A primavera marca o início da renovação de umidade no solo: o que significa que vem chuva por aí, especialmente na segunda quinzena de outubro, segundo a Climatempo. Nesta semana, o avanço de uma frente fria já altera a paisagem no Sudeste, e a circulação de ventos deve se modificar aos poucos, formando áreas de instabilidade no Centro-Oeste.
Leia a matéria completa aqui
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O que é a computação afetiva?

A computação afetiva é o campo da tecnologia que busca criar máquinas capazes de reconhecer, interpretar e responder às emoções humanas. O objetivo é tornar as interações entre pessoas e sistemas mais empáticas, naturais e personalizadas.
Para isso, essa área combina ciência da computação, psicologia e ciências cognitivas. Ela utiliza dados captados por sensores, como câmeras e microfones com isso identifica estados emocionais por meio de expressões faciais, tom de voz e linguagem corporal.
Trata-se de uma das vertentes mais promissoras da inteligência artificial (IA). Neste artigo, vamos explorar como essa tecnologia funciona e quais são suas principais aplicações. Acompanhe.
O que é computação afetiva?

A computação afetiva é o campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de reconhecer, interpretar e simular emoções humanas. Essa área une tecnologia, psicologia e neurociência, aproximando as interações entre pessoas e máquinas.
O conceito foi desenvolvido na década de 1990 pela professora Rosalind Picard, do MIT (Massachusetts Institute of Technology), considerada a criadora do termo “Affective Computing”. Ela lidera o Grupo de Computação Afetiva do MIT Media Lab, pioneiro em pesquisas que envolvem robôs sociais, análise emocional e apoio a pessoas com dificuldades de comunicação.
Picard também fundou as startups Affectiva, focada em análise de expressões faciais e voz, e Empatica, voltada a sensores vestíveis para monitoramento emocional e neurológico.
Atualmente, a computação afetiva tem aplicações em educação, saúde digital, robótica e análise comportamental, ganhando impulso com os avanços da inteligência artificial. No Brasil, instituições como USP e Unicamp se destacam em pesquisas na área.
Como a computação afetiva funciona
O funcionamento da computação afetiva envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões emocionais em dados multimodais (imagem, som e texto). As principais técnicas aplicadas incluem:

- Aprendizagem supervisionada: modelos são treinados com dados rotulados (por exemplo, rostos tristes e vozes alegres) para reconhecer emoções específicas em novos contextos.
- Aprendizagem não supervisionada: o sistema descobre, por conta própria, padrões e agrupamentos emocionais sem rótulos prévios, permitindo maior adaptabilidade a diferentes culturas e contextos.
- Aprendizagem por reforço: a IA aprende a reagir de acordo com o retorno do usuário, aperfeiçoando suas respostas emocionais conforme o comportamento observado.
- Aprendizagem profunda: as redes neurais profundas (deep learning) processam imagens, voz e texto em grande escala, aprimorando a precisão no reconhecimento de sentimentos.
- Aprendizagem por transferência: modelos pré-treinados em um contexto (por exemplo, emoções em vídeos) são ajustados para outros ambientes (como interações por voz).
Essas abordagens combinadas tornam os sistemas mais sensíveis e adaptáveis ao comportamento humano.
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Aplicações práticas da computação afetiva

A computação afetiva já está presente em diversas áreas do cotidiano, influenciando a forma como interagimos com máquinas e sistemas inteligentes. Um bom exemplo é o atendimento ao cliente, em que softwares analisam o tom de voz e as expressões faciais para medir a satisfação do consumidor, permitindo respostas mais empáticas e personalizadas.
Na área da saúde e bem-estar, sistemas monitoram sinais fisiológicos e emocionais para auxiliar em tratamentos de depressão, ansiedade e outros distúrbios mentais, oferecendo alertas precoces e suporte remoto aos pacientes.
Outra vertente em que a computação afetiva tem papel importante é a educação. As plataformas que utilizam essa tecnologia adaptam o ritmo e a metodologia de ensino conforme o estado emocional do aluno, tornando o aprendizado mais eficaz e reduzindo a frustração.
No entretenimento e nos jogos, sensores já são empregados para reagir às emoções do jogador, criando experiências mais imersivas e emocionalmente envolventes. Até mesmo no setor financeiro, assistentes virtuais com comportamento mais “humano” são capazes de detectar frustrações e ajustar o tom da comunicação, melhorando a experiência do cliente e evitando interações inadequadas.
Os principais desafios

Apesar do enorme potencial, a computação afetiva ainda enfrenta desafios técnicos, éticos e culturais. Um dos principais é a precisão limitada no reconhecimento emocional, já que expressões e reações variam de acordo com cada indivíduo e contexto.
Outra questão importante é a privacidade e o consentimento, pois dados emocionais são extremamente sensíveis e exigem camadas robustas de proteção e segurança para evitar o uso indevido dessas informações.
Além disso, há diferenças culturais na forma de expressar sentimentos, o que pode gerar interpretações incorretas pelos sistemas. Outro ponto crítico é o viés nos dados de treinamento, que pode resultar em decisões injustas ou discriminatórias.
Esses desafios mostram que, embora a computação afetiva avance rapidamente, ainda é essencial equilibrar inovação tecnológica com responsabilidade ética e social.
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