Governador de Maryland recebe a Microsoft e líderes de IA para discutir riscos de cibersegurança de IA avançada

Mensagem da Gate News, 20 de abril — O governador de Maryland, Wes Moore, está a receber a Microsoft e outros executivos de IA para discutir riscos de cibersegurança ligados a sistemas avançados de IA. Moore também manteve conversas privadas com o CEO da OpenAI, Sam Altman, e com o CEO da Anthropic, Dario Amodei.

O encontro surge depois do anúncio da Anthropic este mês de que o seu modelo Claude Mythos Preview revelou riscos severos de cibersegurança em testes limitados. O modelo pode, de forma autónoma, encontrar e explorar falhas de software previamente desconhecidas, uma capacidade que poderia sobrecarregar os fluxos de segurança construídos para investigadores humanos, que normalmente identificam vulnerabilidades individualmente enquanto as equipas de software as corrigem ao longo de semanas ou meses.

Maryland tem vindo a construir a sua estratégia de segurança de IA desde janeiro de 2024, quando o governador Moore assinou uma ordem executiva sobre a utilização ética de IA no governo do estado e lançou o Maryland Cybersecurity Task Force com especialistas de múltiplas agências estatais. Em 2025, o estado publicou um documento de 17 páginas, “Maryland AI Enablement Strategy & AI Study Roadmap”, que abrange a adoção de IA em 12 domínios, incluindo segurança pública e infraestruturas críticas. O roteiro pede uma revisão dos riscos cibernéticos da IA, o desenvolvimento de um quadro de gestão de riscos e projetos-piloto até dezembro de 2025.

O desequilíbrio entre a descoberta de vulnerabilidades impulsionada por IA e a defesa liderada por humanos coloca desafios às equipas de segurança. Um atacante precisa apenas de uma falha explorável num sistema-alvo, enquanto os defensores têm de identificar e corrigir fragilidades em muitos sistemas e organizações. Essa pressão pode levar as equipas de segurança de negócios e as agências governamentais a avançarem para a gestão de exposição impulsionada por IA, que procura detetar e classificar riscos mais rapidamente do que os modelos tradicionais de resposta a ameaças.