Alex Karp, CEO da Palantir, voltou a alertar, nesta segunda-feira (3), que os laboratórios de inteligência artificial (IA) de fronteira não são confiáveis para empresas. O recado veio na carta trimestral aos acionistas, publicada após um segundo trimestre com resultados recordes para a companhia.

A Palantir registrou US$ 1,9 bilhão (R$ 9,7 bilhões) em receita no segundo trimestre de 2026, alta de 93% em relação ao mesmo período do ano anterior, e US$ 1,1 bilhão (R$ 5,6 bilhões) em lucro. Na carta, Karp escreveu que a empresa gerou “mais lucro em um único trimestre do que toda a receita que tivemos no mesmo período do ano anterior”.

A acusação de “marxismo”

• Na mesma carta, Karp — que tem doutorado em teoria social — usou linguagem filosófica para criticar os desenvolvedores de grandes modelos de linguagem;
• “Há tons e subtons marxistas no nosso negócio”, escreveu. “Outros, incluindo muitos dos que constroem grandes modelos de linguagem, pretendem, consciente ou inconscientemente, capturar os meios de produção de seus supostos parceiros.”
• Durante a conferência com analistas de Wall Street, ele desenvolveu o argumento. Karp questionou se as empresas vão “comprar um futuro” em que seu trabalho ajuda seus “adversários a vencer, e todos que vencem são um pequeno grupo de pessoas vivendo em um lugar minúsculo que, de alguma forma, acredita que, porque come vegetais e não apoia combatentes, merece ter o total dos meios de produção deste país”;
• Ainda na chamada, ele descreveu o modelo de negócio dos laboratórios de IA com linguagem explícita: “Você está pagando pelo direito de eles migrarem sua propriedade intelectual, seu know-how, sua expertise para o modelo deles, para que possam construir um negócio competitivo que não precisa do seu negócio ou das suas pessoas.” Karp acrescentou que, na visão dele, isso é feito “por razões que eles acreditam serem morais. Eles são superiores a você. Eles merecem colonizar sua empresa.”

O modelo da Palantir

A Palantir oferece software de IA e análise descrito como agnóstico em relação a modelos para governos e empresas. A plataforma permite que as organizações controlem seus dados e também o que Karp chamou de “exaustão de IA” — os prompts, a orquestração e o contexto gerados pelo uso de IA.

A crítica de Karp ecoa um argumento que tem sido levantado por outros executivos, entre eles o CEO da Microsoft, Satya Nadella. O pano de fundo da discussão inclui uma lista de empresas que firmaram parcerias ou pagaram por serviços da Anthropic e da OpenAI enquanto esses laboratórios lançavam negócios próprios em áreas, como ferramentas de design, saúde, jurídico e descoberta de medicamentos.

A liderança sênior da Palantir é inteiramente masculina, e Karp recorreu, na conferência com analistas, a um jargão descrito como comum entre empresas de tecnologia de defesa.

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Detectar deepfakes já é difícil. Explicar por que uma imagem é falsa é mais difícil ainda. Pesquisadores do Instituto Fraunhofer de Optrônica, Tecnologias de Sistemas e Exploração de Imagens (IOSB), na Alemanha, desenvolveram uma ferramenta que faz os dois, e com taxa de detecção entre 85% e 91%, segundo comunicado do instituto.

A ferramenta se chama RealorRender e foi desenvolvida em parceria com o Escritório Federal Alemão de Segurança da Informação (BSI), que também financia o projeto.

Como funciona

A abordagem é híbrida e inédita. Em vez de usar apenas um classificador tradicional de aprendizado profundo, a RealorRender combina dois métodos:

Primeiro, um gerador de imagens de IA tenta reconstruir a imagem analisada. Quanto mais bem-sucedida a reconstrução, maior a probabilidade de que a imagem original também tenha sido gerada por IA – afinal, uma IA consegue replicar com mais facilidade o que outra IA criou.

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Em seguida, um modelo de classificação calcula o erro de reconstrução e gera uma estimativa de autenticidade em porcentagem.

“Primeiro, usamos um gerador de imagens de IA para reconstruir a imagem. Em seguida, um modelo de IA assume a classificação e realiza um cálculo híbrido do erro de reconstrução. Por fim, obtemos uma estimativa que exibe a precisão do reconhecimento em porcentagem”, explicou Andreas Specker, cientista sênior do grupo de pesquisa de Sistemas de Segurança e Assistência por Vídeo do Fraunhofer IOSB, em comunicado.

O que diferencia: a explicação

Detectar não basta. A RealorRender também explica por que classificou uma imagem como falsa, usando métodos de IA explicável (XAI).

“Texturas distintivas ou padrões de frequência característicos podem indicar a origem sintética de uma imagem. O XAI ajuda a mostrar quais características o modelo usa em sua decisão”, disse Nadia Burkart, chefe do grupo de IA Explicável Aplicada do Fraunhofer IOSB, em comunicado.

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A ferramenta usa dois tipos de visualização: mapas de calor, que destacam as regiões da imagem que mais contribuíram para a decisão do modelo, e análise por segmentos, que identifica áreas semânticas específicas (como rosto, cabelo ou fundo) que denunciam a origem artificial.

Por que isso importa

O problema que a RealorRender tenta resolver é massivo. Em 2025, fraudes envolvendo deepfakes ultrapassaram US$ 1,5 bilhão globalmente. Uma investigação de 2023 encontrou 276.149 deepfakes sexuais em um único site dedicado ao tema, 96% deles retratando mulheres.

Humanos têm enorme dificuldade em distinguir imagens autênticas de falsificações. Ferramentas automáticas existem, mas raramente explicam seus resultados – o que limita sua utilidade para jornalistas, plataformas de redes sociais e agências de segurança que precisam justificar decisões de moderação.

Quem pode usar

A RealorRender está sendo incorporada a um demonstrador que inicialmente auxiliará o BSI na detecção de deepfakes. O uso é simples: o usuário faz o upload da imagem, recebe o resultado da detecção seguido de uma explicação e um resumo em texto.

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Os pesquisadores publicaram dois relatórios sobre o projeto. A tecnologia tem aplicação potencial para agências de segurança, plataformas de redes sociais, empresas de mídia e agências de fotografia.

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Por décadas, a narrativa científica predominante sustentou que a extinção dos dinossauros, ocorrida há 66 milhões de anos, decorreu sobretudo de um rigoroso inverno que se estendeu por anos após a queda de um asteroide. No entanto, uma nova pesquisa aponta para um desfecho ainda mais violento e imediato: tempestades de fogo globais capazes de assar até os grandes répteis em poucas horas.

O impacto do asteroide de aproximadamente 10 quilômetros de largura na Península de Yucatán, no México, evento que formou a cratera de Chicxulub, vaporizou volumes colossais de rocha. Uma parcela desse material condensou-se em minúsculas gotículas rochosas (os esferulitos), que se espalharam pelo planeta e reentraram na atmosfera a velocidades de vários quilômetros por segundo.

Modelos computacionais anteriores indicavam que o atrito dessas partículas ao caírem geraria um forte pulso de radiação térmica, letal para animais desprotegidos e de pele fina, mas insuficiente para incendiar a vegetação do planeta de forma generalizada.

Agora, a análise de um novo estudo revela que esses cálculos ignoravam um elemento crucial: uma espessa camada de poeira fina de silicato, originada do vapor de rocha que não se condensou imediatamente em esferulitos. Evidências dessa poeira foram identificadas em 2023 no sítio fóssil de Tanis, na Dakota do Norte (EUA), e posteriormente confirmadas na Bacia de Raton, na divisa entre Colorado e Novo México, uma região de referência para o marcador geológico que divide a “Era dos Répteis” da “Era dos Mamíferos”.

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Uma estufa mortal em minutos

Segundo os pesquisadores, a poeira funcionou como um cobertor térmico isolante, impedindo que a radiação escapasse para o espaço e redirecionando o calor de volta para a superfície terrestre. A estimativa é de que a intensidade do calor na superfície tenha sido 3,5 vezes maior do que se calculava considerando apenas a queda dos esferulitos.

O estudo concluiu que os animais terrestres expostos à tempestade térmica receberam uma dose de calor cerca de 17 vezes superior ao limite considerado letal para seres humanos.

Em entrevista ao Space.com, Brandon Johnson, autor principal do estudo, afirma:

Estamos em um cenário no qual podemos ter matado essencialmente quase tudo na superfície no intervalo da primeira ou segunda hora.

Embora a radiação possa não ter sido suficiente para incendiar diretamente troncos de árvores espessos, ela ultrapassou com folga o ponto de ignição de gramíneas, líquens e folhagens secas, criando o combustível necessário para incêndios florestais devastadores.

Sobrevivência e lacunas da teoria

Os animais que conseguiram se abrigar debaixo da terra ou dentro da água tiveram maiores chances de resistir à onda de calor inicial. Posteriormente, a mesma poeira que incinerou a superfície permaneceu em suspensão e bloqueou a luz solar por anos, desencadeando o “inverno de impacto” prolongado ao qual tradicionalmente se atribui a extinção em massa.

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Apesar da consistência do modelo, ainda resta um elo a ser confirmado: até o momento, as evidências diretas de incêndios florestais provocados por essa camada de poeira foram registradas apenas na América do Norte.

“É possível que eventualmente encontremos o registro dessas queimadas em escala verdadeiramente global, mas simplesmente não o temos até agora”, pontuou o paleontólogo Alfio Alessandro Chiarenza, do University College London, que não participou da pesquisa.

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