Nueva función de ChatGPT: La IA ha comenzado a monitorear a los usuarios

cryptonews.ruPublicado em 2026-08-14Última atualização em 2026-08-14

Resumo

OpenAI ha lanzado Computer History, una nueva función para la aplicación de escritorio de ChatGPT en macOS, disponible para suscriptores Pro, Business y Enterprise. Esta herramienta analiza en segundo plano la actividad del usuario en aplicaciones y sitios web para crear una línea temporal, permitiendo que el modelo personalice y mejore la precisión de sus respuestas en diálogos futuros. El lanzamiento ocurrió el 13 de agosto. Los usuarios en la UE, Reino Unido y Suiza recibirán acceso en las próximas semanas, ya que OpenAI adapta la función a los requisitos locales de protección de datos. La función requiere activación manual en los ajustes y el usuario tiene control total para ver, limpiar o desactivar el seguimiento. Computer History es la evolución del proyecto experimental Chronicle y se presenta como un mecanismo para entender los patrones de trabajo del usuario más allá del chat. Mientras OpenAI avanza en funciones de memoria, como el reciente modo GPT-5.6 Ultrafast, este lanzamiento subraya el equilibrio entre la personalización profunda y el cumplimiento normativo en distintas jurisdicciones. La competencia con actores como Claude y Gemini también impulsa esta tendencia. La función opera bajo consentimiento voluntario, dejando abierta la pregunta sobre la confianza del usuario a medida que se recopilan más datos.

OpenAI ha lanzado la herramienta Computer History ("Historial del Computador") para la aplicación de escritorio de ChatGPT en macOS: analiza la actividad del usuario en diferentes programas y sitios web para hacer que las respuestas posteriores del modelo sean más precisas y personalizadas.

La actualización fue lanzada el 13 de agosto y está disponible para suscriptores de los planes Pro, Business y Enterprise. Los residentes de países del EEE, Reino Unido y Suiza obtendrán acceso más tarde, ya que la compañía planea alinear la función con los requisitos locales de procesamiento de datos en las próximas semanas.

La empresa anunció el lanzamiento en la red social X, denominando a Computer History como una evolución del anterior proyecto experimental Chronicle. Según OpenAI, la nueva versión consume menos tokens para mantener el contexto y ofrece al usuario más herramientas de gestión de privacidad que el lanzamiento de prueba inicial.

Cómo funciona

Computer History está integrado en la aplicación de escritorio de ChatGPT para Mac y funciona en segundo plano. El servicio registra qué aplicaciones y sitios web utiliza la persona y agrega estos datos a una línea de tiempo temporal de actividad. En los siguientes diálogos, el modelo puede basarse en este historial, reduciendo la cantidad de contexto que de otro modo tendría que introducirse manualmente.

Según la empresa, la interfaz de la línea de tiempo permite volver a tareas realizadas anteriormente, rastrear escenarios de trabajo repetitivos, limpiar todo el historial por completo o solo por un período seleccionado, a través de la propia línea de tiempo o del menú en la barra de estado de macOS.

La condición clave es activar la opción en la sección Settings, pestaña Integrations. Sin este paso, la recopilación de datos no comienza, y el estado de la función en la configuración siempre se muestra abiertamente para que el usuario pueda ver si se está realizando el seguimiento.

OpenAI describe la función Computer History no simplemente como una extensión de la memoria sobre la conversación dentro de ChatGPT, sino como un mecanismo que permite al modelo tener en cuenta los patrones de trabajo repetitivos del usuario fuera del diálogo con el chatbot.

La memoria de ChatGPT se expande, Europa espera por ahora

En 2026, OpenAI aceleró notablemente la implementación de memoria persistente en todos sus productos clave. La función experimental Chronicle, que ahora está siendo reemplazada y complementada por Computer History, ya introdujo la idea del contexto entre sesiones para los usuarios de la versión de escritorio.

El nuevo lanzamiento reduce los costes computacionales para mantener dicho contexto. El mismo día, OpenAI anunció el modo GPT-5.6 Ultrafast en chips Cerebras: para los clientes de la API, la velocidad de generación alcanza los 750 tokens por segundo. Esto se anunció horas antes del lanzamiento de Computer History.

Mientras tanto, los reguladores de la UE y el Reino Unido están observando de cerca las herramientas que implican el almacenamiento permanente de datos de los usuarios. La decisión de posponer el lanzamiento de Computer History en el EEE, Reino Unido y Suiza indica que la compañía primero busca alinear la función con las normativas locales y solo luego abrir el acceso en estas regiones.

Los usuarios que no deseen que el sistema monitoree su actividad pueden simplemente no activar esta función, ya que opera exclusivamente bajo el principio de consentimiento voluntario.

Opinión de la IA

Desde el punto de vista del análisis de datos automatizado, el predecesor de la nueva función contenía riesgos técnicos que el artículo no menciona. La documentación oficial de OpenAI sobre el proyecto Chronicle señalaba directamente un mayor riesgo de inyección a través de prompts y el almacenamiento de registros en texto plano en el dispositivo del usuario; estos detalles son importantes al evaluar la madurez de la tecnología subyacente de Computer History.

El contexto macroeconómico también merece atención. La tendencia hacia la personalización constante a través del análisis de la actividad del usuario intensifica la competencia con otros grandes actores del mercado de chatbots, en particular con Claude de Anthropic y Gemini de Google, que están desarrollando mecanismos de memoria similares en paralelo con OpenAI. El lanzamiento pospuesto en el EEE, Reino Unido y Suiza puede verse no solo como un gesto de cumplimiento normativo, sino también como un indicador de lo difícil que es equilibrar la personalización profunda con los requisitos de protección de datos en diferentes jurisdicciones.

¿Seguirá siendo el consentimiento voluntario una barrera suficiente para la confianza de los usuarios a medida que crece el volumen de datos de actividad recopilados?

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Perguntas relacionadas

Q¿Qué es Computer History y cuál es su función principal en la aplicación de ChatGPT para macOS?

AComputer History es una herramienta lanzada por OpenAI que analiza la actividad del usuario en distintas aplicaciones y sitios web en tiempo real. Su función principal es utilizar estos datos para hacer que las respuestas del modelo sean más precisas y personalizadas en diálogos posteriores, reduciendo la necesidad de que el usuario proporcione contexto manualmente.

Q¿En qué regiones se retrasó el lanzamiento de Computer History y por qué?

AEl lanzamiento se retrasó en la Unión Europea, el Reino Unido y Suiza. La razón es que OpenAI necesita adaptar la función para cumplir con las normas locales de protección de datos y privacidad antes de ofrecerla en estas regiones.

Q¿Qué mecanismos de control y privacidad ofrece Computer History al usuario según OpenAI?

ALa función solo se activa si el usuario la habilita manualmente en la configuración (Settings > Integrations). Ofrece herramientas para ver, limpiar toda la línea de tiempo o partes de ella, y su estado de actividad siempre se muestra visiblemente en la configuración para que el usuario sepa si se está recopilando información.

QSegún el análisis del artículo, ¿qué riesgo técnico importante tenía el proyecto Chronicle, predecesor de Computer History?

ALa documentación oficial del proyecto Chronicle indicaba que presentaba un riesgo elevado de inyección de instrucciones maliciosas a través de prompts y que los registros se almacenaban en el dispositivo del usuario sin cifrar, lo que representaba una vulnerabilidad de seguridad.

Q¿Qué implicación macroeconómica o competitiva menciona el análisis del artículo sobre esta nueva función?

AEl artículo sugiere que la apuesta por la personalización profunda a través del análisis de la actividad del usuario intensifica la competencia con otros asistentes de IA importantes como Claude (de Anthropic) y Gemini (de Google), que también están desarrollando mecanismos de memoria similares.

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. 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658 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

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Euruka Tech: Uma Visão Geral do $erc ai e as suas Ambições no Web3 Introdução No panorama em rápida evolução da tecnologia blockchain e das aplicações descentralizadas, novos projetos surgem frequentemente, cada um com objetivos e metodologias únicas. Um desses projetos é a Euruka Tech, que opera no vasto domínio das criptomoedas e do Web3. O foco principal da Euruka Tech, particularmente do seu token $erc ai, é apresentar soluções inovadoras concebidas para aproveitar as capacidades crescentes da tecnologia descentralizada. Este artigo tem como objetivo fornecer uma visão abrangente da Euruka Tech, uma exploração das suas metas, funcionalidade, a identidade do seu criador, potenciais investidores e a sua importância no contexto mais amplo do Web3. O que é a Euruka Tech, $erc ai? A Euruka Tech é caracterizada como um projeto que aproveita as ferramentas e funcionalidades oferecidas pelo ambiente Web3, focando na integração da inteligência artificial nas suas operações. Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. 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Cronologia da Euruka Tech, $erc ai Infelizmente, devido à informação limitada disponível sobre a Euruka Tech, não conseguimos apresentar uma cronologia detalhada dos principais desenvolvimentos ou marcos na jornada do projeto. Esta cronologia, tipicamente inestimável para traçar a evolução de um projeto e compreender a sua trajetória de crescimento, não está atualmente disponível. À medida que informações sobre eventos notáveis, parcerias ou adições funcionais se tornem evidentes, atualizações certamente aumentarão a visibilidade da Euruka Tech na esfera cripto. Esclarecimento sobre Outros Projetos “Eureka” É importante abordar que múltiplos projetos e empresas partilham uma nomenclatura semelhante com “Eureka.” A pesquisa identificou iniciativas como um agente de IA da NVIDIA Research, que se concentra em ensinar robôs a realizar tarefas complexas utilizando métodos generativos, bem como a Eureka Labs e a Eureka AI, que melhoram a experiência do utilizador na educação e na análise de serviços ao cliente, respetivamente. No entanto, estes projetos são distintos da Euruka Tech e não devem ser confundidos com os seus objetivos ou funcionalidades. Conclusão A Euruka Tech, juntamente com o seu token $erc ai, representa um jogador promissor, mas atualmente obscuro, dentro do panorama do Web3. Embora os detalhes sobre o seu criador e investidores permaneçam não divulgados, a ambição central de combinar inteligência artificial com tecnologia blockchain destaca-se como um ponto focal de interesse. As abordagens únicas do projeto em promover o envolvimento do utilizador através da automação avançada podem diferenciá-lo à medida que o ecossistema Web3 avança. À medida que o mercado cripto continua a evoluir, as partes interessadas devem manter um olhar atento sobre os avanços em torno da Euruka Tech, uma vez que o desenvolvimento de inovações documentadas, parcerias ou um roteiro definido pode apresentar oportunidades significativas no futuro próximo. Neste momento, aguardamos por insights mais substanciais que possam desvendar o potencial da Euruka Tech e a sua posição no competitivo panorama cripto.

708 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.02

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O que é DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

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