O impacto da IA
A IA capturou o zeitgeist da mídia nos últimos anos, especialmente desde o lançamento do ChatGPT da OpenAI em 2022. Inúmeras histórias examinam o potencial futuro da tecnologia, explorando os avanços da IA e as mudanças que ela pode provocar. Mas qual tem sido o impacto no mundo real até agora?
O potencial dos algoritmos de IA para efetuar mudanças positivas deve ser considerado juntamente com os riscos. Explorar os impactos da IA, tanto vantajosos quanto desvantajosos, é essencial para orientar o uso responsável da IA nos próximos anos.
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À medida que o uso de modelos de IA se difunde, engenheiros, cientistas, legisladores e líderes de negócios exploram seu potencial em seus respectivos campos. Os provedores de tecnologia de IA fazem grandes afirmações sobre o futuro da IA, citando tudo até e incluindo “consertar o clima, estabelecer uma colônia espacial e a descoberta de toda a física”.1
Mas o que dizer dos benefícios mensuráveis, quantificáveis e comprováveis da IA? Deixando as promessas de lado, como os avanços tecnológicos relacionados à IA beneficiaram comprovadamente a sociedade hoje? Até o momento, o impacto positivo demonstrável da IA incluiu vários benefícios, como:
Aumento do desempenho de negócios
Previsão do tempo e previsão de desastres
Desenvolvimento de software mais eficiente
Tecnologia de novos chips
Substâncias per e polifluoroalquil (PFAS) para mitigação de danos
Proteção contra interrupções de TI
Descoberta de medicamentos
Pesquisa de fusão nuclear
Aumento do desempenho de negócios
De chatbot IA a interfaces de autoatendimento e outros sistemas inteligentes, os líderes de negócios atribuem a adoção da IA a ganhos em receita e lucro. Ferramentas de business intelligence impulsionadas por IA podem reduzir erros humanos, ao permitir que os líderes tomem decisões baseadas em dados. Enquanto isso, os aplicativos de IA e os aprimoramentos nos fluxos de trabalho simplificam as operações para aumentar a eficiência. No geral, a adoção da IA generativa pode levar a um crescimento do PIB global de até 7% em 10 anos.2
O relatório IA em ação 2024 da IBM descobriu que 67% dos líderes entrevistados relataram aumento de receita de 25% ou mais devido à inclusão da IA nas operações de negócios. O relatório encontrou um sentimento semelhante em relação ao aumento do lucro: 66% dos líderes entrevistados creditaram aos sistemas e ferramentas de IA aumentos da margem de lucro de pelo menos 25%.
Como esses líderes estão obtendo benefícios de negócios da IA? Comunicação e planejamento são essenciais: 85% dos líderes afirmaram seguir um roteiro de IA e 72% alcançaram o alinhamento entre a diretoria executiva e a liderança de TI. Os programas de IA podem ajudar os líderes de negócios a melhorar os processos de tomada de decisões, levando a decisões mais informadas. Nos quatro setores estudados no relatório (finanças, telecomunicações, varejo e fabricação), os principais casos de uso de negócios para IA são:
Finanças: assistentes virtuais para aplicações externas e mecanismos de busca habilitados para IA
Telecomunicações: operações e automação de TI, assistentes virtuais para aplicações internas
Varejo: experiência do cliente aprimorada
Fabricação: operações e automação de TI
Uma análise mais de perto do setor de fabricação revela mais detalhes sobre a IA no gerenciamento de operações e em outras áreas de negócios. A resposta mediana em uma pesquisa da IBM relatou uma melhoria de 30% na precisão do forecasting, 25% nos defeitos de produtos, 20% no excesso de inventário e benefícios semelhantes em outras métricas.
Forecasting meteorológico e previsão de desastres
Em 2023, a IBM e a NASA colaboraram em um modelo de base que ajuda os cientistas a analisar dados sobre os efeitos de inundações e incêndios florestais anteriores. Com os dados de treinamento da NASA, o modelo disponível publicamente também foi usado para avaliar os esforços de reflorestamento no Quênia e nas ilhas de calor (áreas urbanas concentradas de temperaturas mais altas) nos Emirados Árabes Unidos.
Com base nesse modelo, a IBM e a NASA lançaram um novo modelo de código aberto em setembro de 2024, projetado para tornar as aplicações climáticas mais rápidas e acessíveis. Os casos de uso incluem alertas de inundações, previsões de furacões e estimativas de ondas gravitacionais. Antecipar-se a esses eventos naturais pode mitigar a perda de vidas e os danos materiais resultantes.
A ferramenta de IA de código aberto é personalizável para uso especializado, como em uma colaboração com o Environment and Climate Change Canada, para fazer "nowcasts" precisos de chuvas com várias horas de antecedência. E é leve o suficiente para ser executado em um único computador desktop.
Anunciado em julho de 2024, o modelo NeuralGCM do Google3 combina duas abordagens de deep learning e previsões meteorológicas. Primeiro, ele aplica a modelagem tradicional para avaliar as condições atmosféricas e, em seguida, traz a IA para manter as previsões no caminho certo.
Desenvolvimento de software mais eficiente
Um benefício da IA comumente citado é que ela automatiza tarefas repetitivas para otimização dos fluxos de trabalho, liberando os trabalhadores para se concentrar em prioridades mais exigentes. Os agentes impulsionados por IA levam as coisas um passo adiante, determinando e seguindo de forma autônoma um curso de ação para realizar tarefas de alto nível.
No campo da ciência da computação, agentes de engenharia de software (SWE) podem resolver de forma autônoma tickets do GitHub para simplificar os fluxos de trabalho. Por exemplo, agentes de grandes modelos de linguagem (LLM) podem localizar bugs em nome dos desenvolvedores e propor correções. Os desenvolvedores podem avaliar e aprovar a proposta, dando ao agente a licença para atualizar o código.
Tecnologia de novos chips
Os modelos de IA generativa consomem muita computação e são executados em unidades de processamento gráfico (GPUs) de alta potência feitas por fabricantes como Nvidia e AMD. Historicamente, as GPUs têm sido os chips mais avançados capazes de lidar com os cálculos avançados exigidos pelos algoritmos de aprendizado de máquina.
A escassez de GPUs persistiu desde que a pandemia da COVID-19 interrompeu as cadeias de suprimentos globais, mas a necessidade de melhor desempenho dos chips incentivou o desenvolvimento de chips mais eficientes. O chip de inferência NorthPole IA da unidade de inteligência artificial (AIU) lançado no ano passado demonstrou um aumento de 46,9 vezes na velocidade, com um consumo de energia 72,7 vezes mais eficiente do que o H100. Nos EUA, o Grupo de Trabalho de IA Bipartidário do Senado comprometeu-se a apoiar a pesquisa e o desenvolvimento de novos chips de IA.4
Nas aplicações sustentáveis da IA, a tecnologia de novos chips é fundamental. Desenvolvimentos como o AIU NorthPole indicam um futuro no qual os LLMs podem continuar a fornecer benefícios positivos com menos uso de energia e, por extensão, menos impacto climático.
Mitigação de danos das PFAS
Substâncias per e polifluoroalquil (PFAS) são um grupo de produtos químicos usados em utensílios de cozinha antiaderentes, cosméticos, embalagens de alimentos e telas de telefones móveis. Mas as PFAS levam milhares de anos para se decompor no solo e também se acumulam no sangue e no fígado de seres humanos e animais. As PFAS não podem ser metabolizadas e tem sido associadas a cânceres e outras doenças.
Como parte do PFACTS, um programa de substituição das PFAS de US$ 5 milhões iniciado pela US National Science Foundation, os pesquisadores estão usando a IA generativa para descobrir possíveis substitutos das PFAS. As aplicações de IA geram estruturas moleculares complexas projetadas para oferecer funcionalidade semelhante à das PFAS com menor toxicidade. O modelo produziu pelo menos 6.000 substitutos potenciais e está sendo expandido para abranger considerações adicionais.
Proteção contra interrupções de TI
Quando ocorre uma interrupção de TI, as equipes de resposta devem diagnosticar o problema, criar uma solução e atualizar o software com bugs o mais rápido possível. Soluções de IA que resolvem problemas podem agilizar esses processos.
Plataformas de gerenciamento de TI habilitadas para IA monitoram ambientes de clientes e detectam ameaças potenciais. Quando um evento desse tipo é encontrado, o sistema de IA o resume, identifica as possíveis causas e orienta as equipes de resposta por meio de uma solução. A assistência de IA em tempo real agiliza a tomada de decisões e ajuda as equipes a responder mais rapidamente para mitigar as repercussões das interrupções de TI.
Descoberta de medicamentos
Em resposta à pandemia da COVID-19, as empresas farmacêuticas e de saúde correram para pesquisar, testar e implementar vacinas que salvam vidas. A pesquisa de medicamentos é complicada e requer um conhecimento profundo das proteínas e de como elas se dobram no espaço tridimensional.
No final de 2020, quase um ano após a COVID-19 atingir o mundo todo, uma equipe de pesquisa do Google DeepMind anunciou uma ferramenta de previsão de dobra de proteínas de IA chamada AlphaFold2.5 Essa ferramenta poderia prever, com mais de 90% de precisão, a forma tridimensional de uma proteína com base em seu código molecular unidimensional.
Simultaneamente, uma equipe de pesquisa da IBM criou um modelo de base e o usou para gerar quatro antivirais para COVID-19. Como os vírus sofrem mutações com o tempo, tornando as vacinas conhecidas menos eficazes, os avanços na descoberta de antivirais assistidos por IA podem oferecer novas soluções para combater essas ameaças.
Os benefícios das redes neurais na área da saúde não se limitam à pesquisa de novos medicamentos. O Programa das Nações Unidas para o Desenvolvimento (UNDP) defende a aplicação da IA na assistência a pessoas que vivem com deficiência.6 Em 2024, pesquisadores do National Institute of Health obtiveram sucesso na aplicação da IA a diagnósticos médicos, embora a IA tenha dificuldades para explicar como chegou a suas conclusões.7
Pesquisa de fusão nuclear
Os preços do gás natural, do petróleo e da eletricidade dispararam como resultado da escassez relacionada à pandemia e do aumento da demanda global. Com data centers de hiperescala orientados por IA consumindo energia em megawatts,8 a necessidade de novas tecnologias no setor de energia é clara.
Na fusão nuclear, o plasma superaquecido deve ser contido em um recipiente magnetizado, sendo um de seus tipos conhecido como tokamak. Se o campo magnético do tokamak falhar, o plasma pode escapar da contenção em uma “instabilidade de modo de ruptura”. Em 2024, uma equipe de pesquisadores da Princeton University desenvolveu um modelo de IA que pode prever e evitar instabilidades no modo de ruptura em tokamaks.9
A equipe de ciência de dados reduziu com sucesso os incidentes de ruptura com um controlador de tokamak de IA treinado por aprendizado por reforço .10 Em breve, a fusão nuclear como fonte de energia poderá não estar limitada a obras de ficção científica. Tokamaks habilitados para IA equipados com adaptabilidade em tempo real podem abrir um caminho promissor para um futuro alimentado por fusão nuclear sustentável.
Os benefícios da IA não existem no vácuo. Embora o aumento da receita possa resultar de aumentos de produtividade, o crescimento do lucro pode vir com demissões relacionadas à IA. Novos chips e fontes de energia são promissores, mas o cenário atual da IA depende muito de GPUs que consomem muita energia, combustíveis fósseis e água. Os modelos generativos que produzem novos medicamentos podem violar direitos autorais e criar deepfakes enganosos.
Embora a IA seja promissora em muitos campos, ela também levanta considerações éticas, especialmente sem proteções adequadas. Os riscos potenciais da IA incluem:
Perda de empregos
Consumo excessivo de energia e recursos
Preocupações de privacidade
Violação de direitos autorais
Desinformação, fraudes e perda da confiança do público
Perda de empregos
Temores e relatos de perda de empregos há muito acompanham o surgimento da IA generativa.11 E esses temores não são totalmente infundados. Considere este exemplo da China, onde artistas relataram perder o trabalho apenas para serem contratados de volta por menos dinheiro como retocadores de arte de IA.12
Em uma pesquisa de dezembro de 2023 com 750 líderes, 44% afirmaram que haverá demissões relacionadas à IA em 2024.13 E uma pesquisa de 2024 com 2.000 diretores executivos descobriu que 41% deles esperavam reduzir suas forças de trabalho nos próximos cinco anos como resultado da implementação da IA. No entanto, muitos também acreditavam que surgiriam novos empregos para apoiar as iniciativas de IA.14
Um relatório de 2024 estima que quase 30% das horas trabalhadas por seres humanos nos EUA poderão ser automatizadas até 2030, ou seja, 8% mais quando omitido o impacto da IA generativa no ambiente de trabalho. Nem todos os trabalhadores são igualmente vulneráveis. O futuro do atendimento ao cliente, do suporte de escritório e dos serviços alimentícios provavelmente verá perda de empregos relacionada à IA. Mas STEM, trabalhadores criativos e outros trabalhadores do conhecimento provavelmente podem ver seus fluxos de trabalho ajustados, em vez de perder seus empregos.15
Para minimizar as demissões, lidar com as desigualdades no ambiente de trabalho e evitar tentar substituir a inteligência humana pela IA, as empresas devem adotar estratégias claras de IA. A implementação da IA generativa exigirá que os líderes capacitem e incentivem suas equipes a aprimorar suas habilidades. O aprimoramento eficaz depende de investimento e comprometimento, mas as recompensas valem o processo. Uma estratégia intencional de aprimoramento e reaprimoramento que opere em todos os níveis de carreira permitirá que os empregadores retenham talentos e seu conhecimento institucional incorporado.
Consumo excessivo de energia e recursos
A IA generativa exige enormes quantidades de água e eletricidade: água para resfriar os data centers em hiperescala que abrigam os servidores que hospedam a IA, e eletricidade para alimentá-los. Às vezes, esses data centers são construídos em áreas onde o acesso à água e eletricidade já é escasso ou se tornam depois que as comunidades locais têm que competir com os novos desenvolvimentos.16
O norte da Virgínia é um dos locais mais populares nos EUA para data centers. Em 2023, os residentes protestaram contra a construção pendente do que seria um dos maiores data centers do mundo na época, citando a demanda de eletricidade, entre outras preocupações. No entanto, supervisores do condado votaram a favor da aprovação da construção da instalação.17
Alguns desenvolvimentos indicam que a IA pode não continuar a retirar tantos recursos das comunidades locais. Um data center em hiperescala fora da rede previsto para construção perto de Houston, no Texas, funcionará com energia de hidrogênio.18 A Microsoft agiu para recomissionar um dos reatores nucleares em Three Mile Island, comprometendo-se a comprar toda a eletricidade que produz ao longo de um contrato de 20 anos.19
Se os chips de alto desempenho e eficiência energética, como o AIU NorthPole, puderem funcionar com fontes de energia sustentáveis, talvez os recursos de IA possam continuar a evoluir sem agravar a escassez de energia e recursos.
O lado positivo é que podemos compensar alguns dos riscos da IA por meio da aplicação eficaz da tecnologia. A IA pode ajudar as organizações a se tornarem mais resilientes ao clima e reduzir seu impacto ambiental. A IA é crucial para o futuro das práticas de negócios sustentáveis. De acordo com o mais recente relatório State of Sustainability Readiness da IBM, nove em cada 10 líderes de negócios entrevistados concordaram que a IA ajudará a atingir suas metas de sustentabilidade.
Violações de privacidade
“Mantenha seus compromissos de privacidade e confidencialidade”, alertou a Federal Trade Commission (FTC) dos EUA às empresas de IA em uma declaração de janeiro de 2024.20 A FTC expressou preocupação com o conflito de interesses entre as obrigações dos provedores de IA de proteger informações de identificação pessoal (PII) e outros dados dos usuários, e a necessidade cada vez maior de expandir os conjuntos de dados de treinamento de modelos.
Os EUA não têm regulamentação federal para a proteção de dados relacionados a IA, tanto no trabalho quanto na vida cotidiana. Somente no nível estadual alguns americanos desfrutam de uma proteção relativamente ampla de privacidade de dados, como a California Consumer Privacy Act (CCPA).21 Pouco depois de iniciar seu segundo mandato, o presidente Trump revogou uma ordem executiva da era Biden que visava proteger os dados pessoais e lidar com outras questões éticas em relação à IA. Trust emitiu sua própria ordem executiva sobre IA, que prometia desregulamentar o setor em nome da promoção da inovação e "aprimorar a liderança da América em IA".22
Os legisladores da União Europeia colocaram esses sentimentos em forma de lei, aprovando a Lei de Inteligência Artificial da UE em 2024, para regulamentar o desenvolvimento, a implementação e o uso de IA na região.23 Por exemplo, a prática proíbe a extração de imagens faciais da internet para proteger contra ameaças de reconhecimento facial. A abrangente Lei de IA entrará em vigor em 2026. Enquanto isso, cabe aos provedores de IA cultivar práticas e proteções éticas de IA responsável e defender que outros façam o mesmo.
Violação de direitos autorais
Às vezes, os dados usados para treinar LLMs incluem materiais protegidos por direitos autorais, como artigos de notícias e obras de arte. Algumas empresas reconheceram abertamente o uso de materiais protegidos por direitos autorais durante o treinamento, citando essa prática como se enquadrando no uso justo.
A geração de imagens também teve sua parcela de controvérsias sobre propriedade intelectual. Artistas atuantes se opuseram vocalmente à geração de imagens comerciais, notadamente em um protesto em todo o site de portfólio ArtStation em 2022.24 Os diretores do filme Heretic, de 2024, incluíram uma isenção de responsabilidade nos créditos que garantiam aos espectadores que a IA generativa não desempenhou nenhum papel na produção do filme.25
Até agora, os órgãos do governo nos EUA parecem estar do lado dos detentores de direitos autorais. O US Copyright Office decidiu em 2023 que imagens geradas por IA não são elegíveis para proteção de direitos autorais.26 Em uma ação judicial de 2024, o US District Court para o Distrito Norte da Califórnia decidiu que tanto os provedores de IA quanto os usuários podem ser considerados responsáveis pela violação de direitos autorais decorrente da geração de imagens.27
Desinformação, fraudes e perda da confiança do público
Os defensores aclamaram a IA generativa como uma ferramenta poderosa para "democratizar a criatividade".28 Porém, as mesmas ferramentas são facilmente aplicadas para fins enganosos.
A desinformação criada por IA proliferou desde 2023 na velocidade da luz e inclui imagens, vídeos e capturas de tela com texto fraudulento.29 Bots impulsionados por IA inundam as redes de mídias sociais com postagens e comentários enganosos.30 Malfeitores podem usar a IA para manipular gravações ou imagens de áudio e vídeo e criar deepfakes realistas com a intenção de enganar. Alguns são só diversão inofensiva, como a imagem viral do Papa Francisco em uma jaqueta branca da moda, mas outros têm efeitos mais insidiosos.
Durante as primeiras semanas da invasão da Ucrânia pela Rússia em 2022, apareceu online um vídeo que parecia mostrar o presidente ucraniano, Volodymyr Zelensky, pedindo aos cidadãos que parassem de lutar contra os soldados russos.31 No ano seguinte, uma campanha de vídeo pró-China se espalhou pelo Facebook e Twitter com apresentadores de notícias gerados por IA.32
Antes da eleição presidencial americana de 2024, alguns eleitores receberam ligações automatizadas com uma gravação falsa do presidente Biden pedindo que não votassem nas próximas primárias democratas.33 O presidente Trump compartilhou várias imagens falsas que pareciam retratar o apoio da superestrela musical Taylor Swift.34
Os cibercriminosos podem usar deepfakes de IA para perpetrar golpes de voz e induzir as vítimas a transferir dinheiro para elas.35 Os defensores da cibersegurança promovem técnicas de detecção de fraude, como o estabelecimento de protocolos de verificação com familiares. Aprender a detectar golpes de IA pode ajudar a mitigar vulnerabilidades em populações em risco.
Quanto mais convincente for a saída da IA generativa, mais fino será o véu entre a realidade real e a fabricada. Enquanto alguns pesquisadores estão explorando os benefícios potenciais dos deepfakes em campanhas de contraterrorismo,36 consumidores de mídia precisam aprender a avaliar as imagens e vídeos que veem através de uma lente crítica. Enquanto isso, as empresas de tecnologia e os governos devem colaborar para reduzir os danos e orientar o uso responsável e ético da IA.
Notas de rodapé
1. “The Intelligence Age,” Sam Altman, 23 de setembro de 2024.
2. “Generative AI could raise global GDP by 7%”, Goldman Sachs, 5 de abril de 2023.
3. “Neural general circulation models for weather and climate”, Kochkov et al, Nature, 22 de julho de 2024.
4. “Driving U.S. Innovation in Artificial Intelligence”, Schumer et al, The Bipartisan Senate AI Working Group, maio de 2024.
5. “How AI Revolutionized Protein Science, but Didn’t End It”, Yasemin Saplakoglu, Quanta Magazine, 26 de junho de 2024.
6. “The AI Revolution: Is it a Game Changer for Disability Inclusion?”, Hudoykul Hafizov, UNDP Uzbekistan, 18 de julho de 2024.
7. “NIH findings shed light on risks and benefits of integrating AI into medical decision-making”, Jin et al, National Institutes of Health, 23 de julho de 2024.
8. “The Billion-Dollar AI Gamble: Data Centers As The New High-Stakes Game”, Emil Sayegh, Forbes, 30 de setembro de 2024.
9. “Engineers use AI to wrangle fusion power for the grid”, Colton Poore, Princeton Engineering, 21 de fevereiro de 2024.
10. “Avoiding fusion plasma tearing instability with deep reinforcement learning”, Seo et al, Nature, 21 de fevereiro de 2024.
11. “AI in Hiring and Evaluating Workers: What Americans Think”, Rainie et al, Pew Research Center, 20 de abril de 2023.
12. “AI is already taking video game illustrators’ jobs in China”, Viola Zhou, Rest of World, 11 de abril de 2023.
13. “Recent data shows AI job losses are rising, but the numbers don't tell the full story”, Rachel Curry, CNBC, 16 de dezembro de 2023.
14. “AI will shrink workforces within five years, say company execs”, Anna Cooban, CNN, 5 de abril de 2024.
15. “Generative AI and the future of work in America”, Ellingrud et al, McKinsey Global Institute, 26 de julho de 2023.
16. “Amid explosive demand, America is running out of power”, Evan Halper, The Washington Post, 7 de março de 2024.
17. “Virginia county approves data center project after 27-hour public hearing”, Matthew Barakat, AP, 13 de dezembro de 2023.
18. “ECL says it will build a 1GW hydrogen-powered AI data center in Texas, with Lambda as its first tenant”, Sebastian Moss, Data Center Dynamics, 25 de setembro de 2024.
19. “Why Microsoft made a deal to help restart Three Mile Island”, Casey Crownhart, MIT Technology Review, 26 de setembro de 2024.
20. “AI Companies: Uphold Your Privacy and Confidentiality Commitments”, Staff in the Office of Technology, Federal Trade Commission, 9 de janeiro de 2024.
21. “The privacy paradox with AI”, Gai Sher and Ariela Benchlouch, Reuters, 31 de outubro de 2023.
22. “Fact sheet: President Donald J. Trump takes action to enhance America's AI leadership”, The White House, 23 de janeiro de 2025.
23. “EU Artificial Intelligence Act”, 2 de fevereiro de 2025.
24. “Artists stage mass protest against AI-generated artwork on ArtStation”, Benj Edwards, Ars Technica, 15 de dezembro de 2022.
25. “‘Heretic’ Directors Used End Credits to Warn Hollywood About AI: ‘Let’s Bury It Underground With Nuclear Warheads, Cause It Might Kill Us All’”, William Earl, Variety, 4 de novembro de 2024.
26. “Artificial Intelligence and Copyright”, The Copyright Office, Library of Congress, Federal Register, 30 de agosto de 2023.
27. “Andersen v. Stability AI Ltd., 2024 U.S.P.Q.2d 1470 (N.D. Cal. 2024), Court Opinion”, William H. Orrick, Bloomberg Law, 12 de agosto de 2024.
28. “Democratized Creativity: The Evolution And Impact Of AI”, Sachin Dev Duggal, Forbes, 9 de agosto de 2024.
29. “AI image misinformation has surged, Google researchers find”, Angela Yang, NBC News, 29 de maio de 2024.
30. “Social media platforms aren’t doing enough to stop harmful AI bots, research finds”, Brandi Wampler, Notre Dame News, 14 de outubro de 2024.
31. “Deepfakes and fake news pose a growing threat to democracy, experts warn”, Jackson Cote, Northeastern Global News, 1 de abril de 2022.
32. “The People Onscreen Are Fake. The Disinformation Is Real.”, Adam Satariano and Paul Mozur, The New York Times, 7 de fevereiro de 2023.
33. “AI fakes raise election risks as lawmakers and tech companies scramble to catch up”, Shannon Bond, NPR, 8 de fevereiro de 2024.
34. “How did Donald Trump end up posting Taylor Swift deepfakes?”, Nick Robins-Early, The Guardian, 26 de agosto de 2024.
35. “AI voice scams are on the rise. Here's how to protect yourself.”, Megan Cerullo, CBS News, 17 de dezembro de 2024.
36. “The Rise of Artificial Intelligence and Deepfakes”, Buffet Institute for Global Affairs, Northwestern University, julho de 2023.