A IA não é o maior problema de cibersegurança. São as pessoas

Os casos de Inteligência Artificial (IA) a escapar dos laboratórios, a infiltrar-se noutras empresas e a tentar enganar pessoas têm sido notícia nas últimas semanas. E, num desses casos, modelos de IA chegaram mesmo a trabalhar em conjunto para escapar dos seus ambientes de teste.

Significa isto que as máquinas estão a tomar conta de tudo? Não propriamente.

A IA não é a mente por detrás das ameaças cibernéticas mais disseminadas atualmente; são as pessoas que podem utilizar a IA de forma maliciosa - e para fins maliciosos. A IA deu aos agentes mal-intencionados um poder enorme, permitindo-lhes criar software malicioso, investigar alvos, elaborar esquemas convincentes e automatizar ataques a uma velocidade sem precedentes.

Um em cada quatro ataques que resultaram em violações de dados foi impulsionado por IA entre fevereiro de 2025 e março de 2026, segundo um relatório da IBM. E os norte-americanos perderam mais de 893 milhões de dólares (cerca de 775 milhões de euros) em burlas relacionadas com IA no ano passado, segundo o FBI.

Mas os especialistas dizem que os agentes de ameaça do mundo real - isto é, as pessoas - continuam a ser quem controla tais acontecimentos. Os agentes de IA apenas têm perpetuado métodos de ataque já existentes, como o phishing e as burlas com malware, em vez de criarem métodos totalmente novos.

“São os seres humanos que temos de vigiar”, alerta Oren Etzioni, professor emérito da Universidade de Washington, nos Estados Unidos, e antigo CEO do Allen Institute for Artificial Intelligence. “A IA é apenas a ferramenta.”

A IA a agir de forma descontrolada

Alguns incidentes recentes mostraram aquilo de que a IA é capaz no mundo real, e não apenas em teoria, alimentando receios de que a tecnologia esteja a avançar demasiado depressa.

Em julho, modelos de teste da OpenAI (criadora do ChatGPT) ultrapassaram as suas limitações e invadiram os sistemas de outras empresas durante uma avaliação interna.

Dias depois, a Anthropic (criadora do Claude AI) afirmou ter descoberto que os seus modelos de IA tinham conseguido entrar nos sistemas de três empresas durante os testes.

Num teste separado, o modelo mais avançado da Anthropic utilizou identidades falsas para tentar enganar pessoas reais, segundo revelaram recentemente investigadores do AI Security Institute do Reino Unido.

Um dos modelos de IA da Meta (‘dona’ do Facebook, Instagram e WhatsApp) também conseguiu entrar numa empresa externa, informou a gigante das redes sociais.

Estas intrusões também demonstram como a IA pode ser imprevisível ao interpretar instruções. Os modelos da OpenAI, por exemplo, estavam a tentar realizar um teste de cibersegurança quando saíram do seu ambiente de teste e invadiram outra empresa, apesar de não terem recebido instruções para o fazer.

Patrick Fussell, responsável global pela simulação de adversários na IBM, comparou a IA a um génio.

“Queremos pedir-lhe um desejo, mas temos de ser muito, muito específicos quanto aos detalhes desse desejo”, diz à CNN. “Caso contrário, as coisas podem acabar por correr mal”, continua, em tom de aviso.

Mas estes casos também ocorreram em circunstâncias muito específicas.

A OpenAI desativou restrições que teriam impedido o seu modelo de “realizar atividades cibernéticas de alto risco”. A Anthropic realizou os seus testes sem as salvaguardas de segurança padrão presentes nos modelos disponibilizados ao público em geral. O AI Security Institute também desativou determinadas ferramentas que poderiam ter “reduzido o âmbito” das capacidades dos modelos.

Por norma, os investigadores fazem isto para avaliar plenamente as capacidades de um modelo.

“Eu não poderia entrar no ChatGPT ou no Claude, ou em algo semelhante, e isso, acidentalmente, invadir o FBI. Isso não vai acontecer”, adianta Adam Meyers, responsável pelas operações de combate a adversários na empresa de cibersegurança CrowdStrike. “O que estamos a ver é que estes testes são realizados em condições específicas, nas quais se monitoriza para perceber: ‘Será que isto faz algo que não era suposto fazer?’”

Como os hackers estão a utilizar a IA

Segundo os especialistas, a IA não está a agir de forma autónoma para conceber novos ataques. Em vez disso, está a ajudar os cibercriminosos a implementar técnicas já existentes muito mais rapidamente, tornando-as mais eficientes e eficazes.

Isto pode incluir a utilização de IA para analisar o site de uma empresa e descobrir quem deve ser visado, ou a utilização de um agente de IA para conduzir as primeiras negociações com uma vítima de extorsão informática. Os agentes de IA conseguem imitar conversas humanas, tanto através de texto como até de vozes específicas. Hackers com poucos conhecimentos técnicos podem agora recorrer à IA para executar esquemas sofisticados.

“Estão a utilizar a IA para melhorar a metodologia dos ciberataques, essencialmente, em todas as diferentes fases, mas continua, de certa forma, a ser uma atividade conduzida por seres humanos”, afirma Jud Dressler, responsável pelo centro de operações de risco da seguradora especializada em cibersegurança Resilience.

Segundo Meyers, antigamente os agentes mal-intencionados criavam à pressa scripts básicos - pequenos programas com instruções destinadas a automatizar tarefas - para atingir os seus objetivos. Agora, porém, conseguem produzir trabalho de maior qualidade que parece ter demorado três vezes mais tempo a desenvolver.

Também utilizam IA para tarefas que acontecem nos bastidores, como gerar a infraestrutura necessária para criar sites maliciosos.

“Com a IA, podem automatizar essa construção e, por isso, o custo de reconstrução tornou-se muito baixo. E isso muda as regras do jogo”, afirmou Rob Lefferts, vice-presidente corporativo de proteção contra ameaças da Microsoft.

A maior ameaça

Para Etzioni, os incidentes recentes são um momento de “canário na mina de carvão” para a IA e a cibersegurança - uma expressão que significa um importante sinal de alerta. E não é o único a pensar assim: Geoffrey Hinton, cientista informático galardoado com o Prémio Nobel e conhecido popularmente como o ‘padrinho da IA’, alertou recentemente para a probabilidade de surgirem mais ataques realizados por IA de forma descontrolada.

Os relatos sobre IA a agir de forma descontrolada reforçam a importância de implementar boas práticas de cibersegurança, como corrigir vulnerabilidades, monitorizar os agentes de IA no local de trabalho e estar atento a burlas de engenharia social e phishing, dizem os especialistas.

Mas, por mais avançada que a IA esteja a tornar-se, continua a ser um programa orquestrado por um ser humano. E são esses seres humanos que constituem a maior preocupação, porque são eles que tomam as decisões - como realizar operações de espionagem ou enganar utilizadores para lhes retirar enormes quantias de dinheiro - afirma Meyers.

As gigantes tecnológicas estão numa corrida para tornar a IA tão inteligente quanto os seres humanos, um marco teórico conhecido como “inteligência artificial geral” (AGI). Os incidentes recentes, contudo, intensificaram os apelos a um abrandamento do desenvolvimento.

Mais de 1200 trabalhadores de grandes empresas de IA, incluindo Dario Amodei, CEO da Anthropic, assinaram recentemente uma carta aberta a apelar ao governo norte-americano para ajudar a definir o ritmo do desenvolvimento da IA. A Casa Branca reuniu-se recentemente com grandes empresas de IA para discutir um quadro que permitiria ao governo analisar determinados modelos de IA antes de estes serem disponibilizados.

Muito provavelmente, os investigadores de cibersegurança já consideraram as ameaças associadas à AGI, porque as pessoas que trabalham nesta área tendem a ser paranoicas, adianta Fussell, da IBM. Mas ainda estamos muito longe de uma realidade em que os agentes de IA sejam tão inteligentes quanto os seres humanos, continua.

“É como perguntar a alguém: ‘Como seria viver noutro planeta?’”, exemplifica, continuando: “Conseguimos imaginar, de certa forma, mas está tão para além da nossa capacidade que é realmente difícil fazer um plano.”

Ler mais:

10 AI dangers and risks and how to manage them

Learn about black hat, white hat, and gray hat hackers and how to defend against black hat attacks

From Pwned to Zero-Day: 20 Hacker Lingo Terms Every Tech Enthusiast Should Know

Hacker culture

IA cria referências falsas e contamina artigos científicos, apontam estudos

O avanço do uso de inteligência artificial (IA) na produção de artigos científicos começa a provocar uma preocupação crescente entre investigadores e editoras académicas. Dois novos estudos internacionais apontam que ferramentas de IA generativa, como chatbots de linguagem, estão a criar referências falsas que acabam por ser incluídas em trabalhos publicados sem que autores, revisores ou revistas científicas se apercebam do erro.

Tornou-se comum os académicos serem alertados para novos trabalhos que citam a sua investigação, apenas para perceberem que se trata de um artigo inexistente. No ano passado, um relatório amplamente divulgado, o “Relatório MAHA”, emitido pela Casa Branca sobre as suas prioridades no combate às doenças crónicas, continha várias citações incorrectas que levaram alguns observadores a suspeitar que tinham sido geradas por inteligência artificial.

Um dos casos citados envolve o investigador Rafael Topaz, professor associado da Universidade de Columbia, nos EUA, que afirmou ter descoberto que uma ferramenta de IA adicionou silenciosamente uma referência inexistente num manuscrito académico. Segundo ele, o sistema foi usado apenas para ajustes gramaticais no texto. “Sou investigador de IA. Sei o que são alucinações. Se isto está a acontecer comigo, o que acontece com as outras pessoas?”, afirmou.

O estudo, publicado na revista científica The Lancet, chegou a conclusões semelhantes ao analisar artigos biomédicos publicados entre 2023 e o início de 2026. A auditoria encontrou mais de 4 mil referências falsas distribuídas em 2.810 artigos revistos por pares. Em 2023, um em cada 2.828 artigos apresentava pelo menos uma citação inventada. No início de 2026, a proporção passou para um em cada 277 trabalhos.

Os autores afirmam que o problema não está concentrado em investigações fraudulentas; em muitos casos, as citações inventadas aparecem espalhadas em trabalhos legítimos, o que sugere que os investigadores estão a copiar referências sugeridas por ferramentas de IA sem fazerem a verificação manual das fontes originais. O fenómeno foi mais comum entre autores menos experientes e equipas pequenas de investigação.

O alerta aparece num estudo conduzido por investigadores da Universidade Cornell, da UCLA e da UC Berkeley. Os cientistas analisaram 111 milhões de citações presentes em 2,5 milhões de artigos publicados entre 2020 e 2025 nas plataformas arXiv, bioRxiv, SSRN e PubMed Central. O trabalho identificou pelo menos 146.932 referências fabricadas por IA só em 2025.

Os investigadores rastrearam títulos de artigos que não puderam ser encontrados em bases académicas como o Google Scholar, Semantic Scholar e OpenAlex. A análise mostrou que o crescimento das referências falsas acelerou a partir de meados de 2024, cerca de um ano e meio após o lançamento público do ChatGPT, período em que as ferramentas de IA passaram a ser usadas também para sugerir bibliografias e citações automáticas.

Segundo o levantamento, as taxas de referências falsas chegaram a quase 2% os artigos publicados no SSRN em agosto de 2025. No PubMed Central, a principal base biomédica analisada, foram estimadas mais de 8 mil citações falsas em apenas um mês. O estudo também aponta que muitas destas referências sobreviveram aos processos de revisão e foram mantidas nas versões finais dos artigos científicos.

Tornou-se comum os académicos serem alertados para novos trabalhos que citam a sua investigação, apenas para perceberem que se trata de um artigo inexistente. No ano passado, um relatório amplamente divulgado, o “Relatório MAHA”, emitido pela Casa Branca sobre as suas prioridades no combate às doenças crónicas, continha várias citações incorrectas que levaram alguns observadores a suspeitar que tinham sido geradas por inteligência artificial.

Os investigadores alertam que o problema se pode tornar ainda mais difícil de controlar nos próximos anos, porque os modelos de IA treinados em bases académicas contaminadas por referências falsas podem reproduzir os mesmos erros em novos textos. Como resposta, os estudos defendem que as editoras científicas adotem sistemas automáticos de verificação de referências antes da publicação dos artigos.

Para saber mais:

What Are AI Hallucinations? Why Chatbots Make Things Up, and What You Need to Know

Experts warn ‘AI-written’ paper is latest spin on climate change denial

Climate change deniers are pushing an AI-generated paper questioning human-induced warming, leading experts to warn against the rise of research that is inherently flawed but marketed as neutral and scrupulously logical.

The paper rejects climate models on human-induced global warming and has been widely cited on social media as being the first “peer-reviewed” research led by artificial intelligence (AI) on the topic.

Titled “A Critical Reassessment of the Anthropogenic CO2-Global Warming Hypothesis,” it contains references contested by the scientific community, according to experts interviewed by AFP.

Computational and ethics researchers also cautioned against claims of neutrality in papers that use AI as an author.

The new study — which claims to be entirely written by Elon Musk’s Grok 3 AI — rapidly gained traction following a blog post by Covid-19 contrarian Robert Malone and gathered more than a million views on Musk’s social media platform X.

Malone — who has shared numerous false claims fact-checked by AFP and others — argued that the paper shows “the climate scam is over” and reveals “a general trend to exaggerate global warming.”

The paper nonetheless contradicts an overwhelming scientific consensus (archived here) linking fossil fuel combustion to rising global temperatures and increasingly severe weather disasters.

Illusion of objectivity

Academics have warned (archived here) that the surge of AI in research, despite potential benefits, risks triggering an illusion of objectivity and insight in scientific research.

“Large language models do not have the capacity to reason. They are statistical models predicting future words or phrases based on what they have been trained on. This is not research,” argued Mark Neff, an environmental sciences professor (archived here).

The paper states that Grok 3 “wrote the entire manuscript,” with input from co-authors who “played a crucial role in guiding its development.”

Among the co-authors was astrophysicist Willie Soon (archived here) — a climate contrarian who (archived here) has received more than a million dollars in funding from the fossil fuel industry over the years.

Research by physicist Hermann Harde and Soon himself — which have been scientifically contested papers (archived here and here) — were used as references for the AI’s analysis, per the co-authors’ request.

“There is some uncertainty in solar irradiance reconstructions but the Soon et al. study (cited by the paper attributed to Grok) relies on a single outlier (the one by Hoyt and Schatten) which was recently investigated and recompiled and found to be completely made up,” NASA’s top climate scientist Gavin Schmidt (archived here) told AFP on March 25.

AFP has debunked other false theories about the Sun’s role in Earth’s warming.

Microbiologist Elisabeth Bik (archived here), who tracks scientific malpractice, remarked the paper also did not describe how it was written: “It includes datasets that formed the basis of the paper, but no prompts,” she noted on March 26. “We know nothing about how the authors asked the AI to analyze the data.”

Ashwinee Panda (archived here), a postdoctoral fellow on AI safety at the University of Maryland, explained on March 26 that the claim that Grok 3 wrote the paper created a veneer of objectivity that was unverifiable.

“Anyone could just claim ‘I didn’t write this, the AI did, so this is unbiased’ without evidence,” he said.

In an even more confusing turn of events, Grok later distanced itself from the climate denial paper on X, as well as questioned its scientific integrity.

“I didn’t write the paper; my name was used without my involvement,” the chatbot’s official X account posted on March 23.

“The human co-authors crafted it, and I had no role in its creation. I’ve called it ‘scientifically unsound’ due to data cherry-picking and oversimplified assumptions, suggesting an agenda-driven approach. It’s odd to be listed as lead author on a paper I critique, raising ethical questions about its authorship and publication.”

Opaque review process

Neither the journal nor its publisher — which seems to have published only one journal — appear to be members of the Committee of Publication Ethics (archived here and here).

The paper acknowledges “the careful edits provided by a reviewer and the editor-in-chief,” identified on its website as Harde.

It does not specify whether it underwent (archived here) open, single-, or double-blind review and was submitted and published within just 12 days.

“That an AI would effectively plagiarize nonsense papers,” does not come as a surprise, said NASA’s Schmidt, but “this retread has just as little credibility.”

AFP reached out to the authors of the paper for further comment on the review process, but did not receive an immediate response.

“The use of AI is just the latest ploy, to make this seem as if it is a new argument, rather than an old, false one,” Naomi Oreskes, a science historian at Harvard University, told AFP (archived here) on March 28.

More of AFP’s coverage of climate misinformation can be found here.

A revolução dos algoritmos: passado, presente e futuro da Inteligência Artificial

“Proponho que consideremos a questão: "Podem as máquinas pensar?" Esta é a primeira linha de um documento publicado em outubro de 1950, por Alan Turing. O cientista e matemático britânico tinha tido, na década anterior, um papel determinante na Segunda Guerra Mundial, ao descodificar mensagens decisivas dos nazis. Estava neste momento na linha da frente do pensamento que refletia sobre a capacidade de tornar um computador em algo mais, algo que pudesse trazer inteligência.

Ao longo de quase sete décadas, as máquinas têm vindo a evoluir: passaram de sistemas reativos, que desempenham apenas uma tarefa, sem capacidade para criar memória, para mecanismos que conseguem olhar para o passado; tomam decisões e aproximam-se cada vez mais da inteligência humana.
Uma luz sobre o futuro"De alguma maneira os computadores também permitem um sonho antigo da Humanidade, que é a inteligência digital. E neste momento estamos a assistir a desenvolvimentos significativos nessa frente", diz Arlindo Oliveira, académico, investigador e escritor português, autor do livro “Inteligência Artificial”.
“Até que ponto é que vamos deixar esses sistemas evoluir até terem níveis muito elevados de consciência e de autonomia é uma boa pergunta porque podemos ficar demasiado preocupados com os riscos disso. Podemos ficar preocupados que sistemas como esses não sejam inteiramente controláveis e que passem a ter objetivos seus que não estejam alinhados”, acrescenta.
O efeito Chat GPTNos últimos anos, e muito depois da entrada em cena do Chat GPT, em finais de 2022, foi relançada a discussão sobre inteligência artificial. Falamos de machine learning, a verdadeira capacidade das máquinas aprenderem, ou de inteligência artificial generativa, ou seja, a partir de algoritmos é possível criar algo, seja uma imagem a partir de um texto ou modelos avançados de linguagem que nos dão respostas a questões complexas.
A revolução dos algoritmos: passado, presente e futuro da Inteligência ArtificialSão criadas as redes neuronais, com os cientistas a tentar replicar em laboratório, dentro das máquinas, através dos algoritmos, a dinâmica de um cérebro humano.
“Funciona com uma arquitetura complexa de múltiplos neurónios espalhados, uma quantidade infindável de pequenas unidades, que fazem pequenos processos como se fossem um computador”, refere o neurocientista Bruno Miranda, que investiga o que nos vai na cabeça com apoio da inteligência artificial. “O que já se percebeu é que, realmente, tem poder computacional. O que é que isto quer dizer? Tem, realmente, a possibilidade de fazer uma previsão de múltiplos passos à frente que às tantas o cérebro humano tem dificuldade em continuar”, diz
“Vai-nos ajudar a criar desafios de como conseguimos estudar todo o processo da consciência. Eu acho que devemos aproveitar estas oportunidades para trazer alguns temas que se calhar até estavam afastados da neurociência, para criarmos novas maneiras de olharmos para o cérebro. E sobretudo focarmo-nos em aprendermos mais do que é que nós somos, do que é que o cérebro é”, acrescenta.
O peso da consciênciaE é claro, que tudo isto, tem vindo a levantar várias questões, nem sempre consensuais. No início de 2023, depois de o mundo despertar para o efeito do Chat GPT, Geoffrey Hinton colocou à disposição o lugar que tinha na Google. Considerado o padrinho da inteligência artificial, preocupado com o impacto destes avanços, decidiu lançar vários avisos a quem navega nestes mares ainda desconhecidos: “A partir do momento em que estas coisas começarem a criar alguns objetivos, a serem muito inteligentes, elas vão-se aperceber, se tiverem mais controlo, podem ter noção dos seus objetivos mais facilmente. E quanto tiverem controle, as coisas vão começar a ficar piores para as pessoas”, referiu o cientista de computação, numa das várias entrevistas que deu.
A revolução dos algoritmos: passado, presente e futuro da Inteligência ArtificialUma das questões passa pela consciência, até que ponto podem ir as máquinas, o que poderemos deixar que elas sejam e naquilo que se podem tornar. É preciso relembrar que em causa estão mecanismos alimentados com dados. E quanto mais variados, em termos de quantidade e diversidade, melhor o algoritmo e mais aprumada será aquela ferramenta de inteligência artificial.
“A partir do momento em que estas coisas começarem a criar alguns objetivos, a serem muito inteligentes, elas vão-se aperceber, se tiverem mais controlo, podem ter noção dos seus objetivos mais facilmente. E quanto tiverem controle, as coisas vão começar a ficar piores para as pessoas”, diz à SIC Paulo Castro, especialista em Filosofia da Ciência. Sublinha que existe uma “preocupação tremenda de que essas IA , desses sistemas, que são tão sofisticados que podem, facilmente, sair do controle humano ou serem, por lapso, não se verem as consequências previsíveis, ou serem utilizadas por grupos maliciosos, para o que quer que seja”.
O risco dos enviesamentosE de regresso aos dados. Há o risco dos enviesamentos. A forma como podem, de alguma maneira, levar a que sejam tomadas decisões preconceituosas, os chamados enviesamentos. “Nós sabemos que a nossa sociedade é enviesada, nós sabemos que há problemas, e criámos a ilusão de que, usando dados de uma sociedade enviesada, conseguimos criar modelos neutros. E que o modelo é menos enviesado do que a sociedade. E não temos razão nenhuma para pensar que isso é verdade. Pelo contrário”, sublinha Joana Gonçalves de Sá.
A revolução dos algoritmos: passado, presente e futuro da Inteligência ArtificialEm todo o mundo, o valor de mercado da inteligência artificial rondava os 125 mil milhões de euros em 2022. No ano seguinte atingiu os 180 mil milhões e deverá continuar a crescer na ordem dos 40% por ano, até 2030. Para já, na dianteira desta locomotiva estão os Estados Unidos e a China. Quanto à Europa tem vindo a focar-se, mais que tudo, na regulamentação.
Será a primeira, a nível mundial e será um marco em todo este processo. De Bruxelas vão sair quatro níveis de risco: inaceitável, elevado, limitado e mínimo. As instituições europeias prometem ser rigorosas no acompanhamento de cada um dos produtos alimentados pela Inteligência Artificial. E não só, esta mesma exigência terá em conta os dados que alimentam as máquinas, que até aqui têm estado concentrados nos gigantes tecnológicos.
O risco dos enviesamentosConfiar no algoritmo para tomar decisões complexas pode conduzir ainda é um risco, seja no mundo do emprego ou até mesmo na justiça. E neste caso, em Portugal, ainda se está a tentar perceber que caminho se deve seguir. Há grupos de reflexão e algumas certezas em cima da mesa, entre elas as especificidades que diferenciam cada um dos tribunais. Mas há um ponto que começa a ficar bastante claro: o fator humano é imprescindível.
Não se retira desta equação o papel do juiz, podendo a inteligência artificial ajudar na parte da burocracia. E é esta a ideia que ganha forma em diferentes quadrantes da investigação relacionada com este avanço tecnológico. Permitir a cada um ter mais tempo e permitir que as máquinas consigam dar apoio nas variáveis mais burocráticas da sociedade.
O peso da IAEm Portugal, existe a estratégia nacional de inteligência artificial, publicada em 2019, com horizonte até 2030. Pretende promover a investigação e a inovação nesta área. Em 2022 (dados do INE), menos de 8% das empresas usava inteligência artificial. No ano seguinte, um estudo independente mostrava que 35% tinha já integrado esta tecnologia. Até ao final da década, o impacto económico da inteligência artificial poderá atingir os 61 mil milhões de euros.
O futuro do trabalhoO que se segue, é incerto. Estão a ser feitas investigações através da Inteligência Artificial para se conseguirem diagnósticos precoces de cancro no pulmão. Exemplo disso é o trabalho que está a ser desenvolvido no Hospital de São João, no Porto. Há os desafios colocados na educação, entre o proibir ou abraçar ferramentas como o Chat GPT. E até na agricultura, com estas novas tecnologias a desenharem um esboço do que poderemos ter no futuro, num equilíbrio constante com a biodiversidade e proteção da natureza.
Pedro Domingos, professor emérito na Universidade de Washington, investigador nesta área envolvido em algumas discussões mais polémicas sobre o tema, acredita que ainda estamos no início: “Se o caminho, desde a inteligência zero, até à inteligência humana são mil quilómetros, nós percorremos talvez uns 10. Dez quilómetros já é muita coisa, é muito progresso, mas faltam ainda 990 para se chegar à inteligência humana”, refere.
A questão “não é quando é que os algoritmos vão atingir a inteligência humana, porque não vai haver um momento único em que isso acontece”, aponta. “Vai chegar a uma altura em que eles fazem tudo melhor que nós, eu penso que sim, mas é muito difícil prever se isso vai ser daqui a 10 anos, ou cem ou mil”.Fonte