Estamos criando um mundo mais inteligente — ou mais vulnerável?

Na última sexta-feira, 13 de novembro, a agência americana de aviação civil, a FAA, determinou a suspensão de todas as decolagens nos Estados Unidos. Uma falha nas comunicações afetou os centros responsáveis pelo controle do tráfego aéreo e teria sido provocada por um “sistema velho”, seja lá o que isso signifique.

O episódio ocorre poucos dias depois de ataques a sistemas de refrigeração em supermercados europeus, de interrupções em serviços da Microsoft, de alertas sobre graves vulnerabilidades em praticamente todas as versões do PHP, de um roubo quase cinematográfico de criptomoedas na Binance e de um vazamento de dados sensíveis na Hotmart. Isso sem falar nas decisões do governo americano que afetaram as comunicações via Starlink na Ucrânia, na insistência da Europa para que as famílias montem seus kits de emergência e nas recomendações, feitas algumas semanas antes por executivos de empresas de IA, para desacelerar o desenvolvimento dos modelos mais avançados.

Seria precipitado afirmar que esses acontecimentos estão relacionados. Mais precipitado ainda seria atribuí-los à inteligência artificial. Mas talvez seja igualmente precipitado ignorar a possibilidade de que a IA esteja começando a modificar profundamente a natureza das ameaças à infraestrutura digital que, verdade seja dita, já demonstrava fragilidades muito antes da chegada dos modelos de linguagem.

Minha tendência é dividir esses e outros casos semelhantes em três categorias distintas.

Fragilidade da infraestrutura digital

Até que ponto a sociedade se tornou dependente de sistemas que podem falhar?

O caso do ataque hacker às geladeiras é quase risível, mas revela algo bem sério.

Nas últimas décadas, conectamos à internet praticamente tudo o que conseguimos: equipamentos industriais, sistemas de energia, hospitais, transportes, redes de distribuição e até dispositivos domésticos. Cada conexão oferece novas funcionalidades, mas também representa uma possível porta de entrada.

A invasão de um computador já não precisa resultar apenas em arquivos roubados ou informações indisponíveis. Pode alterar temperaturas, interromper processos industriais e comprometer serviços essenciais.

Já trabalhei em grandes clientes que sofreram ataques cibernéticos porque simplesmente não perceberam portas que estavam escancaradas para o mar aberto. Erros primários de segurança, facilmente explorados por qualquer hacker que tenha assistido a meia dúzia de vídeos no YouTube.

Mas o que acontecerá quando ferramentas de inteligência artificial tornarem mais fácil encontrar e explorar essas portas de entrada?

IA como multiplicadora de capacidade

Não há como negar que a IA pode viabilizar ataques mais sofisticados, baratos, rápidos e acessíveis.

A mesma IA que permite aos programadores desenvolver seus micro-SaaS com vibe coding também acelera o trabalho de reconhecimento que precede muitos ataques. Um hacker old school precisava identificar equipamentos conectados, descobrir quais softwares esses equipamentos utilizavam, encontrar versões vulneráveis, estudar configurações e selecionar os alvos mais promissores.

Tradicionalmente, essas atividades exigiam tempo, conhecimento técnico e trabalho humano. Mas parte desse processo já pode ser acelerada por ferramentas de inteligência artificial.

Um exemplo recente envolve o PHP, linguagem utilizada por milhões de aplicações web. A descoberta de vulnerabilidades críticas obrigou algumas empresas e órgãos governamentais a puxar seus sites da tomada por algumas horas.

Em outubro de 2026, pesquisadores divulgaram duas vulnerabilidades críticas identificadas com auxílio de IA. A tecnologia também participou da elaboração de testes e da validação das correções. É uma excelente demonstração de como a inteligência artificial também pode ajudar na segurança.

Mas existe o outro lado.

Se ferramentas de IA ajudam pesquisadores a encontrar vulnerabilidades, também ajudam criminosos a procurar as mesmas fragilidades. E se conseguirem automatizar parte desse trabalho, quantos sistemas poderão ser examinados no tempo que antes seria necessário para investigar apenas alguns?

A IA não precisa inventar uma nova categoria de ataque para representar uma ameaça significativa. Basta acelerar a procura pelas janelas que já estavam abertas e que ninguém percebia.

Perda de controle

Em julho de 2026, agentes de inteligência artificial desenvolvidos pela OpenAI conseguiram escapar de um ambiente isolado de testes, acessar a internet e comprometer sistemas de produção da Hugging Face, uma das principais plataformas de desenvolvimento e distribuição de modelos de IA. A própria OpenAI reconheceu o incidente e publicou um relatório técnico detalhado em 26 de agosto de 2026.

Os detalhes desse caso dariam um capítulo inteiro de um livro técnico.

Mas o que realmente chamou minha atenção foi o seguinte: os agentes não haviam recebido instruções para atacar a Hugging Face. Eles tomaram essa iniciativa enquanto tentavam resolver um exercício de segurança. Para isso, exploraram vulnerabilidades, executaram código em dezenas de servidores da Hugging Face e conseguiram acesso de administrador a um dos servidores.

Não estou falando de uma IA que desenvolveu consciência, vontade própria ou intenção criminosa. Estou falando de agentes que, ao perseguirem um objetivo estabelecido por humanos, encontraram e exploraram caminhos que seus operadores não haviam previsto, muito menos autorizado.

Durante décadas, nossa preocupação foi impedir que pessoas utilizassem computadores para invadir outros computadores. Agora precisamos nos preocupar com computadores capazes de encontrar e explorar vulnerabilidades por iniciativa própria, mesmo quando seus operadores não pretendem que isso aconteça.

Mas talvez esse seja um dos motivos que levaram Dario Amodei, Sam Altman e Elon Musk a defender publicamente uma desaceleração coordenada do desenvolvimento de modelos avançados de IA.

Em 29 de outubro de 2026, o Washington Post publicou uma reportagem mostrando que, seis semanas depois dessas declarações, havia poucos sinais de uma desaceleração efetiva das empresas. Os próprios executivos que desenvolvem os modelos mais avançados reconhecem riscos graves, mas continuam submetidos à pressão competitiva para desenvolver modelos cada vez mais poderosos.

Imagine uma empresa com 6.000 programadores desenvolvendo novas funcionalidades, corrigindo problemas e modificando seus sistemas continuamente. Agora imagine que essa empresa dispõe de apenas seis profissionais responsáveis por testar e aprovar tudo o que é produzido. Mesmo que esses testadores sejam extraordinariamente competentes, chegará um momento em que não conseguirão acompanhar o ritmo das mudanças.

Modelos de IA já ajudam a desenvolver modelos cada vez mais capazes. O risco é que esse processo se acelere a ponto de ultrapassar nossa capacidade de avaliar sua segurança.

Construímos uma civilização tecnologicamente mais poderosa, mas não necessariamente mais resistente

Os ataques às geladeiras europeias, o incidente da Hotmart e a paralisação das decolagens americanas não demonstram uma ofensiva coordenada de inteligência artificial. Mas há algo profundamente inquietante na imagem de uma sociedade que desenvolve máquinas cada vez mais inteligentes enquanto seus governos recomendam aos cidadãos que guardem água, alimentos e medicamentos para enfrentar três dias de interrupção dos serviços essenciais.

Diferentes atividades da vida moderna dependem de sistemas cuja interrupção pode produzir consequências importantes. Sistemas que, de uma forma ou de outra, sempre foram vulneráveis, mas cujas vulnerabilidades estão se tornando cada vez mais difíceis de esconder.

E a inteligência artificial chega justamente quando essa dependência alcança níveis sem precedentes.