O pesquisador associado em inteligência artificial no Imperial College London, Luís Rita, publicou em Lisboa, nesta quarta-feira (14), uma análise técnica sobre a transição de assistentes digitais para agentes autônomos capazes de operar computadores em nome dos usuários. A evolução, presente em recursos da empresa de tecnologia OpenAI como o Computer Use e as tarefas agendadas do ChatGPT, expõe sistemas a riscos de privacidade e falhas de segurança.
Doutor em Medicina Computacional, professor convidado e coordenador científico em Cibersegurança na Universidade Europeia, além de diretor-executivo (CEO) e cofundador da CycleAI, Luís Rita abordou os limites éticos e técnicos dessa delegação digital. “Numa experiência informal com amigos, pedi a assistentes de inteligência artificial que respondessem por mim a mensagens no WhatsApp e no Instagram. Tinham acesso a contexto sobre a minha vida e ao meu modo de escrever em cada conversa. Os meus amigos julgaram estar a falar comigo. O resultado impressionou-me, mas também me deixou uma pergunta incómoda: quanto da nossa presença podemos delegar antes de começarmos a comprometer a confiança dos outros?”, afirmou o pesquisador.
Como o Computer Use e o ChatGPT operam sistemas locais?
A documentação técnica da OpenAI detalha que a prática de dar instruções à máquina, chamada de prompting, deixou de servir apenas para gerar textos e passou a acionar sequências de trabalho em programas e navegadores. Esses recursos permitem que o assistente identifique programas que consomem recursos do sistema, localize arquivos duplicados ou grandes para liberar armazenamento — o que não aumenta a memória RAM instalada — e analise faturas e recibos para detectar ou cancelar assinaturas repetidas, além de interagir com serviços de atendimento ao cliente quando a integração permite. As ferramentas operam com as seguintes especificações de funcionamento:
- Computer Use (integrado ao aplicativo Codex): move o cursor na tela, clica em botões e preenche formulários em interfaces de aplicativos locais e navegadores, dentro das permissões concedidas pelo titular.
- Tarefas agendadas (Scheduled tasks no ChatGPT): automatizam execuções únicas ou recorrentes em segundo plano, como revisões mensais de despesas ou avisos de renovação, e disparam ações a partir de eventos de aplicativos compatíveis.
- Exigência de operação local: o computador precisa permanecer ligado e com o aplicativo aberto sempre que a tarefa agendada depender de arquivos salvos na própria máquina.
- Controles de privacidade da OpenAI: a desativação do uso de informações pessoais nas configurações impede o treinamento dos modelos, mas não evita que os dados continuem sendo processados e armazenados pelo serviço.
Riscos de injeção de comandos segundo o NCSC britânico
A concessão de acesso a caixas de e-mail e históricos de mensagens expõe informações de terceiros, como familiares, amigos e colegas de trabalho, e abre espaço para falhas técnicas documentadas por órgãos de defesa digital. Em dezembro de 2025, o National Cyber Security Centre (NCSC), agência de cibersegurança do Reino Unido ligada ao serviço de inteligência GCHQ, emitiu um alerta técnico sobre a vulnerabilidade conhecida como prompt injection (injeção de comandos, na qual instruções maliciosas ocultas em páginas ou documentos externos são interpretadas pelo sistema como ordens legítimas). O órgão britânico explicou que esse tipo de ataque contra aplicações de inteligência artificial generativa é estruturalmente diferente de invasões clássicas de bancos de dados (SQL injection) e pode nunca ser eliminado na raiz, porque os grandes modelos de linguagem (LLMs) são incapazes de impor uma fronteira rígida entre instruções de segurança do sistema e dados externos não confiáveis.
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Quando o assistente possui permissão para executar tarefas no computador, um erro de interpretação deixa de ser apenas textual e provoca alterações práticas nas contas do usuário. Para reduzir os danos em ferramentas com capacidade de ação, o NCSC e especialistas da área determinam a adoção do princípio do privilégio mínimo, que restringe os acessos da máquina apenas ao estritamente necessário e pelo menor tempo possível. As diretrizes de segurança também exigem a manutenção de cópias de segurança recuperáveis e a obrigatoriedade de confirmação humana antes de qualquer operação com consequências difíceis de reverter, como o cancelamento de um serviço ou a exclusão de documentos antigos.
Estudos sobre o impacto da IA no trabalho e na privacidade
A delegação de atividades para sistemas automatizados baseia-se em pesquisas acadêmicas que mediram tanto a eficiência profissional quanto a capacidade das máquinas de traçar perfis humanos a partir de rastros digitais. Na avaliação de Luís Rita, retratos gerados por robôs de conversação a partir de mensagens pessoais servem apenas como hipóteses de reflexão sobre rotinas, e nunca como diagnósticos definitivos, enquanto os ganhos financeiros de produtividade precisam ser descontados do tempo que o usuário gasta para explicar tarefas, supervisionar processos e corrigir falhas de ferramentas pagas. Os levantamentos científicos que embasam essa análise registraram os seguintes indicadores:
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- 15% de aumento médio na produtividade (medida por problemas resolvidos por hora): resultado obtido no estudo Generative AI at Work, publicado em maio de 2025 na revista científica The Quarterly Journal of Economics (volume 140, número 2, páginas 889 a 942).
- 5.172 profissionais de apoio ao cliente: amostra analisada pelos pesquisadores Erik Brynjolfsson (da Stanford University e do National Bureau of Economic Research), Danielle Li e Lindsey Raymond, demonstrando que os ganhos se concentraram nos trabalhadores menos experientes e menos qualificados, enquanto os mais experientes tiveram pequenos avanços de velocidade e ligeiras quedas de qualidade.
- 86.220 voluntários avaliados: base do estudo publicado em janeiro de 2015 na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) pelos pesquisadores Wu Youyou e David Stillwell (ambos da University of Cambridge) e Michal Kosinski (da Stanford University).
- Correlação estatística de r = 0,56 contra r = 0,49: vantagem obtida pelos modelos computacionais baseados em curtidas no Facebook na previsão de traços de personalidade de um questionário padronizado, superando a precisão dos próprios amigos dos participantes.
Substituição do modelo GPT-5.5 no ChatGPT e no Codex
O episódio em que assistentes responderam a mensagens no WhatsApp e no Instagram é relatado pelo próprio autor, Luís Rita, como uma observação pessoal informal sem controle experimental, o que não comprova que a imitação de estilo seja sempre convincente. O pesquisador defende a transparência quando um sistema conversa de forma autônoma em nome de uma pessoa. “Quero que estes assistentes me devolvam tempo para aquilo que escolho fazer, incluindo estar com os meus amigos. É esse o critério com que pretendo avaliá-los. O prompting torna-se uma competência valiosa quando nos ajuda a exercer melhor essa escolha, mantendo sob o nosso controlo as decisões que contam”, declarou.
Para os usuários que mantêm rotinas automatizadas nas plataformas da OpenAI, a documentação oficial da empresa determina a descontinuação do modelo GPT-5.5 no ChatGPT, no ChatGPT Work e no Codex em todos os planos em 14 de outubro de 2026. Com o encerramento do suporte, os titulares das contas precisam atualizar manualmente as tarefas agendadas que utilizam essa versão para os modelos substitutos disponíveis no sistema, como o GPT-6 Sol integrado ao aplicativo Codex.
