DeepSeek: IA é utilizada para fins militares na China, dizem EUA

As preocupações relacionadas ao DeepSeek são muitas, inclusive com alguns países do mundo considerando a inteligência artificial chinesa como uma ameaça para a segurança nacional. Mas o uso da tecnologia pode ter efeitos ainda mais sérios.

De acordo com reportagem da Reuters, a IA está sendo utilizada em operações militares e de inteligência do governo da China. As informações foram repassadas por alto funcionário do Departamento de Estado da Casa Branca, que preferiu não ser identificado.

Uso militar da ferramenta acende sinal de alerta

Segundo o representante do governo dos Estados Unidos, “o DeepSeek forneceu voluntariamente e provavelmente continuará a fornecer apoio às operações militares e de inteligência da China”. A reportagem destaca que esta ajuda vai além do simples compartilhamento do código aberto da ferramenta.

A empresa é referenciada mais de 150 vezes em registros de compras para o Exército de Libertação Popular da China e outras entidades afiliadas à base industrial de defesa chinesa. Além disso, a IA teria sido utilizada por instituições de pesquisa do país com objetivos militares.

O governo dos Estados Unidos já havia acusado o DeepSeek de transmitir dados de usuários norte-americanos para a China, o que poderia representar uma ameaça para a segurança nacional dos EUA. A chinesa, no entanto, nega esta prática, assim como o relatado na reportagem mais recente da Reuters.

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Lançamento do DeepSeek foi um marco

• A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados surpreendentes.
• O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
• Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
• A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
• Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
• E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
• A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
• Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.