CEO da OpenAI, Sam Altman, remove o TikTok depois de perder o controlo da utilização

Key Takeaways
  • Sam Altman apagou o TikTok depois de ter perdido o controlo sobre a utilização, o que escalou para sessões de três horas.
  • O uso noturno pretendido de dez minutos por Altman tornou-se um vício enquanto investigava os algoritmos de recomendação do TikTok.
  • A OpenAI descontinuou o Sora aproximadamente seis meses após o seu lançamento em março.

O CEO da OpenAI, Sam Altman, apagou o TikTok dos seus dispositivos depois de ficar viciado na plataforma, revelou durante uma recente participação num podcast, noticiada a 27 de maio, hora local, pela Business Insider. Altman começou a usar o TikTok para compreender melhor os seus algoritmos de recomendação, enquanto a OpenAI desenvolvia a Sora, uma app de redes sociais de vídeo baseada em IA, semelhante ao TikTok. O uso do CEO escalou de um período pretendido de 10 minutos antes de dormir para sessões que duravam até três horas, levando-o a remover a aplicação por completo, apesar de inicialmente acreditar que conseguiria manter o controlo sobre os seus hábitos de consumo.

Altman detalha escalada do uso do TikTok: de investigação ao vício

Altman contou no podcast que “me tornei viciado no TikTok para aprender” e percebeu rapidamente por que razão o algoritmo de recomendação da plataforma é considerado líder de indústria. No início, acreditou que mantinha o controlo, usando a aplicação durante cerca de 10 minutos antes de dormir como ferramenta de relaxamento. Ainda assim, o tempo de utilização foi aumentando gradualmente: numa noite chegou a durar uma hora e, num sábado à tarde, Altman passou aproximadamente três horas a ver vídeos do TikTok sentado no seu sofá. Descreveu a experiência como “muito agradável no momento, como uma droga”, apesar de reconhecer que o hábito era pouco saudável. Depois de um período em que retomou o controlo e limitou o uso a 5-10 minutos todas as noites antes de dormir, Altman decidiu, no final, parar completamente. A OpenAI descontinuou a sua app Sora cerca de seis meses após o lançamento, em março, anunciando a decisão de se concentrar nas operações principais do negócio.

Hedge funds alocam capital a empresas geridas por antigos da Citadel

Os principais hedge funds dos EUA estão a alargar a busca por melhores traders e ideias de investimento para além de recursos internos, recorrendo a gestores externos, sobretudo com ligações à Citadel, noticiou a Business Insider a 27 de maio, hora local. De acordo com dados do fornecedor de dados para investidores institucionais Allwellabs, declarações regulatórias e fontes da indústria, pelo menos 12 fundos geridos por antigos traders da Citadel estão a receber capital de gestores de ativos. As empresas multi-estratégia estão a investir em reservas de talento externas, e a maioria das firmas lideradas por alumni da Citadel é conhecida por ser investidora em equity long-short, negociando sobretudo em estratégias market-neutral. Millennium, Schonfeld, Balyasny e Qube injectaram capital em fundos geridos por antigos colaboradores da Citadel, segundo o relatório.

CEO da PwC Griggs atribui avanço na carreira à curiosidade e ao esforço extra

O CEO da PwC EUA, Paul Griggs, disse à Business Insider numa entrevista de 27 de maio, hora local, que os princípios do sucesso na carreira permanecem inalterados apesar de a IA estar a transformar os ambientes de trabalho, sublinhando que “obtém aquilo em que investe”. Griggs, que começou como estagiário na PwC há cerca de 30 anos, atribuiu a sua progressão ao facto de o CEO se envolver de forma proativa quando surgiam oportunidades e ao facto de aprender de forma autodirigida fora do horário de trabalho. Sublinhou a importância de investir tempo quando os outros não estão a ver, afirmando que as pessoas que mantêm a curiosidade e procuram aprendizagem adicional acabam por avançar mais. Griggs citou um antigo parceiro que traçou uma linha no meio das anotações—registando o conteúdo da reunião de um lado e questões que exigiam estudo ou investigação adicionais do outro—mostrando como a procura de respostas autodirigida após a reunião criou vantagem competitiva. Disse aos novos colaboradores que as diferenças no uso do tempo ao fim de semana criam grandes lacunas com o passar do tempo: uma pessoa descansa depois de sair na sexta-feira, enquanto outra revê conteúdos relacionados com o trabalho, fazendo com que a segunda entenda as tarefas mais rapidamente na segunda-feira e, naturalmente, receba mais oportunidades. Griggs enfatizou que estas pequenas diferenças repetidas conduzem a mais responsabilidade, novos cargos e, por fim, a promoção. O Presidente do Grupo Visa, Oliver Jenkins, também investe tempo semanalmente para aprender novas competências e dá prioridade à curiosidade nas avaliações de contratação.

Desenvolvedor da Anthropic recomenda instruções baseadas em objetivos em vez de comandos passo-a-passo

Boris Chernyi, programador do agente de codificação com IA da Anthropic, o Claude Code, aconselhou os utilizadores a fornecerem objetivos e critérios em vez de instruções detalhadas passo-a-passo ao usar modelos avançados de IA, noticiou a Business Insider a 27 de maio, hora local. Chernyi afirmou que muitos utilizadores subestimam as capacidades dos modelos de IA e cometem o erro de emitirem instruções sequenciais demasiado específicas, como “faz isto, depois faz aquilo e, certamente, segue os passos 1, 2, 3, 4 por esta ordem”. Explicou que esta abordagem é inadequada para os mais recentes modelos de IA. Em alternativa, apresentar de forma clara os objetivos da tarefa, definir restrições (guardrails) e critérios de sucesso e, depois, permitir que a IA determine independentemente os métodos de trabalho produz melhores resultados. Chernyi afirmou: “Deve descrever a tarefa, definir guardrails, estabelecer critérios de sucesso e, em seguida, deixar que a IA trabalhe por si. Volte depois de algum tempo e vai obter resultados melhores do que esperava.” Avaliou que os métodos de prompting do passado podem tornar-se cada vez mais desatualizados à medida que o desempenho dos modelos de IA melhora rapidamente. Chernyi referiu que dezenas ou centenas de capacidades úteis adicionais provavelmente continuam por descobrir, já que novos casos de uso surgem durante a experimentação interna com modelos da Anthropic. Sublinhou que fornecer objetivos e critérios adequados, concedendo autonomia em vez de controlar em excesso a IA, é o método eficaz para utilizar os sistemas de IA mais recentes.

Estados dos EUA baixam taxas de imposto sobre rendimentos, aumentando o peso do imposto sobre vendas

Muitos governos estaduais nos EUA estão a baixar impostos sobre quem aufere rendimentos elevados, ao mesmo tempo que aumentam impostos sobre bens do dia a dia, movendo-se na direção oposta ao que os eleitores pedem ao exigirem uma tributação maior para indivíduos e empresas com rendimentos ultraelevados. Segundo uma análise do Institute on Taxation and Economic Policy (ITEP) citada pela Business Insider a 26 de maio, hora local, as taxas máximas de imposto sobre rendimentos têm, em geral, diminuído desde 1990, enquanto os impostos sobre vendas e os impostos especiais de consumo aumentaram, deslocando o peso fiscal de quem tem rendimentos mais altos e das empresas para bens de consumo. O US Census Bureau referiu que alguns estados estão a avançar para taxas fixas de imposto sobre rendimentos ou a eliminar totalmente os impostos sobre rendimentos, enquanto os impostos sobre vendas se tornaram o maior componente das receitas estaduais. A analista sénior de políticas da Tax Foundation, Avir Mandal, explicou que esta tendência é alimentada pela competição para atrair trabalhadores a partir de estados com taxas de imposto sobre rendimentos elevadas, como Califórnia e Nova Iorque, com estados como a Carolina do Norte a aproveitarem oportunidades para se tornarem atrativos tanto para empresas como para indivíduos. Mandal acrescentou que o Mississippi e Oklahoma quiseram juntar-se a esta tendência depois de a Carolina do Norte e a Carolina do Sul terem conseguido atrair trabalhadores e empresas. Referiu que existem argumentos de que aumentar impostos sobre vendas em vez de impostos sobre rendimentos faz mais sentido, uma vez que aumentos do imposto sobre rendimentos podem induzir reduções do rendimento e a volatilidade do rendimento cria incerteza nas receitas. No entanto, esta estratégia comporta riscos. Em 2025, a Louisiana reverteu cortes fiscais anteriores, aumentando o imposto sobre vendas de 4,45% para 5%, ao mesmo tempo que reduziu o imposto sobre rendimentos para uma taxa fixa de 3%, o que resultou em défices orçamentais devido à redução das recolhas de impostos sobre rendimentos e sobre as empresas.

FAQ

Porque é que Sam Altman apagou o TikTok dos seus dispositivos?

Altman apagou o TikTok depois de ter perdido o controlo sobre o tempo de utilização. Inicialmente, tencionava usar a aplicação por cerca de 10 minutos antes de dormir, mas verificou que o consumo escalava para uma hora em algumas noites e para aproximadamente três horas durante as tardes de fim de semana. Apesar de reconhecer que o hábito era pouco saudável e de tentar recuperar o controlo, acabou por decidir remover a aplicação por completo.

Que tendência de investimento seguem os principais hedge funds relativamente a alumni da Citadel?

Os principais hedge funds dos EUA, incluindo Millennium, Schonfeld, Balyasny e Qube, estão a alocar capital a fundos geridos por antigos traders da Citadel. De acordo com dados divulgados a 27 de maio, hora local, pelo menos 12 fundos geridos por alumni da Citadel estão a receber investimentos de gestores de ativos, com a maioria a operar como investidores em equity long-short, usando estratégias de negociação market-neutral.

Como é que o programador da Anthropic recomenda usar eficazmente modelos avançados de IA?

Boris Chernyi, programador do Claude Code, aconselha os utilizadores a apresentar objetivos da tarefa, definir restrições (guardrails) e estabelecer critérios de sucesso, e depois permitir que a IA determine independentemente os métodos de trabalho em vez de emitir instruções detalhadas passo-a-passo. Disse que esta abordagem produz melhores resultados com os modelos de IA mais recentes, em comparação com comandos sequenciais demasiado específicos.

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