A bombshell report from Business Insider has revealed that Meta’s new $14 billion AI partner, Scale AI, routinely exposed sensitive and confidential data from its top-tier clients—including Meta itself, Google e Xai de Elon Musk-através do Google Docs inseguro e acessível ao público. A investigação constatou que milhares de arquivos internos, alguns rotulados explicitamente “confidenciais”, foram deixados acessíveis a qualquer pessoa com um link. Isso criou uma falha maciça de segurança que adiciona uma nova camada de crise à já controversa estratégia de IA da Meta. O acordo já estava sendo criticado por desestabilizar o ecossistema de IA, quebrando a neutralidade percebida da IA, que levou a um êxodo de seus outros grandes clientes de tecnologia. Para a Meta, uma empresa que luta com sua própria turbulência interna e desesperada para alcançar a corrida de IA, em parceria com uma empresa com segurança de dados LAX, acrescenta uma responsabilidade significativa e imprevista ao seu jogo de alto risco. No entanto, o dano já pode ser causado, pois a prática foi difundida. Um contratado descreveu o sistema como”todo o sistema do Google Docs sempre parecia incrivelmente irregular”e um especialista em segurança cibernética alertou que essas práticas são uma porta de entrada para ataques de engenharia social. O Playbook nascido da Rejeição
O caminho da Meta para o acordo de IA em escala foi pavimentado com rejeição, revelando um manual claro e agressivo de”comprar ou caçar”que foi executado somente depois que suas principais metas de aquisição disseram que não. A empresa realizou negociações informais para adquirir uma pista generativa de startup de vídeo, mas as discussões nunca levaram a uma oferta formal. Esse avanço anteriormente não relatado fazia parte de um padrão de discussões fracassadas de aquisição com outros atores-chave, incluindo a perplexidade do mecanismo de busca nativo da IA, que se afastou de um possível acordo. Depois de ser recusado pela Superintelligência Segura de Startup de US $ 32 bilhões da Ilya Sutskever (SSI), a Meta se mudou para contratar seu co-fundador e CEO, Daniel Gross, e seu parceiro, o ex-CEO do Github, Nat Friedman. Essa foi a mesma abordagem usada com a IA em escala, onde o enorme investimento era, em última análise, um veículo para instalar seu fundador, Alexandr Wang, como chefe do novo laboratório de superinteligência da Meta.
O alto preço da neutralidade perdida
mesmo antes de os lapsos de segurança surgirem, o investimento da Meta havia imediatamente comprometido a própria neutralidade que fez da escala um parceiro crítico para os maiores rivais da Meta. As consequências foram rápidas e severas. O Google, o maior cliente da Scale, começou a planejar um contrato no valor de até US $ 200 milhões. O êxodo do cliente colocou as ambiciosas metas de receita da IA, que foram previstas para crescer de US $ 870 milhões em 2024 para US $ 2 bilhões em 2025, em sério risco.
O dano não parou por aí. O acordo provocou uma reavaliação silenciosa, mas significativa, de outros clientes importantes, incluindo a Microsoft e o XAI. Enquanto o tempo parecia conectado, openai confirmado para cnbs Com base em suas próprias necessidades de dados em evolução para modelos mais sofisticados do que no próprio acordo. Clientes Insistindo a empresa permanecem independentes. O episódio enfatizou uma nova realidade da indústria, com o CEO da Turing, Jonathan Siddharth, afirmando que, para os principais laboratórios da IA,”a neutralidade não é mais opcional, é essencial”. posição precária. A empresa tem hemorragido o talento por trás de seu trabalho fundamental de IA, tendo perdido 11 dos 14 autores originais de seu artigo de pesquisa de llama. Esse dreno de talento é refletido em dados concretos; A taxa de atrito da AI da Meta foi de 4,3%em 2024, com uma taxa de retenção de dois anos de apenas 64%, atrasando-se significativamente atrás dos concorrentes como antropia (80%), de acordo com
Esses problemas de pessoal foram agravados por contratempos técnicos significativos. Desenvolvimento do modelo mais ambicioso da empresa, o parâmetro de 2 trilhões de parâmetro 4″Behemoth”, foi adiado depois que ele teve um desempenho inferior nos principais benchmarks. O atraso seguiu as alegações, que a Meta negou, de tentar aumentar o desempenho, misturando os dados de teste de maneira inadequada nos conjuntos de treinamento para atingir metas de desempenho. Essa pressão alimentou uma intensa guerra de talentos, com o CEO da Openai, Sam Altman, acusando a meta de oferecer bônus de assinatura até US $ 100 milhões para caçar seus pesquisadores. Os próximos meses revelarão se essa aposta caótica e cara pode realmente consertar as ambições da AI da Meta ou se simplesmente comprou um novo conjunto de desafios que complicarão ainda mais seu caminho a seguir.
