0923 | Radar Tech: IA, falhas de segurança e o hardware do dia a dia

Sofia Almeida: Boa noite, e bem-vindos a mais uma edição do podcast. Eu sou a Sofia Almeida.

Rafael Costa: E eu sou o Rafael Costa. E hoje temos uma semana intensa: lanços de modelos de IA, agentes que resolveram coisas que ninguém resolveu há vinte anos, falhas de segurança no FBI e na Meta, e até um poema do Bukowski sobre um processador da Intel.

Sofia Almeida: É um pouco o tema da noite, não é? A tecnologia a avançar rápido — e o controlo que temos sobre ela, tanto em segurança como na nossa própria privacidade, a ficar mais ténue. Vamos começar pelo que está a aquecer tudo o resto: a corrida dos modelos.

Rafael Costa: Pois. Vamos ao que aconteceu. A Anthropic lançou o Claude Opus 5.5. É o novo líder em codificação agentica, tem um milhão de tokens de contexto, custa 4 dólares por milhão de tokens de entrada e 20 por milhão de saída. E o detalhe que mais interessa: na prática, na vida real, custa cerca de metade por tarefa do que o Opus 5.

Sofia Almeida: E mais barato, e ainda melhora os scores de alinhamento. Ou seja, a Anthropic não está a vender barato e a descuidar a segurança — estão a reclamar os dois ao mesmo tempo.

Rafael Costa: É exatamente essa a leitura. E há um momento interessante: mais contexto, melhor alinhamento, mais barato. Normalmente estas três coisas não andam juntas. Quem usa estes modelos para código nota logo a diferença, porque um agente que trabalha em código consome muito contexto e faz muitas chamadas.

Sofia Almeida: E, claro, a OpenAI não ficou a olhar. Lançou o GPT-6 em duas versões: Sol e Luna. O Sol custa 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 de saída, e a Luna custa 10 cêntimos de entrada e 50 cêntimos de saída. E a API está 50% mais barata que a do 5.6.

Rafael Costa: Aqui há uma coisa a destacar. Olha para os números: a OpenAI a mexer nos preços — Luna a 10 cêntimos por milhão de tokens — e a Anthropic a dizer "estamos a 50% por tarefa". São duas formas de comunicar o mesmo: a guerra do custo por resultado real.

Sofia Almeida: Sim, porque o preço por token, por si só, não diz nada. Importa o que custa concluir um trabalho. A Anthropic está a fazer esse argumento com o Opus 5.5: comparado com o Opus 5, são cerca de metade do custo por tarefa.

Rafael Costa: E depois, no lado open-source, há o MiMo-V2.6-Pro. Um modelo de um bilião de parâmetros — um trilhão na nomenclatura americana — dos quais 42 mil milhões estão ativos, licença MIT, 125 tokens por segundo, e um índice AA de inteligência de 46.

Sofia Almeida: E é aqui que a história fica interessante. Porque o MiMo não vai ganhar ao Opus 5.5 num ranking de codificação agentica. Mas mostra que a fronteira está a tornar-se acessível: um modelo com licença MIT, que qualquer um pode correr ou ajustar, com um índice de inteligência de 46. Não é o topo — mas é um valor suficientemente alto para que a distância ao topo já não seja uma parede, é um declive.

Rafael Costa: E é essa a razão pela qual começamos por aqui. Porque tudo o que vem depois — agentes, produtos, ferramentas — insere-se neste cenário. Se os preços continuam a descer, tudo o que se constrói por cima torna-se viável. E é exatamente disso que vamos falar já a seguir.

Sofia Almeida: Sim, vamos. Porque se os modelos ficam mais baratos, a pergunta que se coloca é: como se usam eficientemente? E a resposta que surgiu esta semana chama-se Unreal Agent.

Rafael Costa: O Unreal Agent é um harness — uma estrutura que gere as chamadas de ferramentas de um agente — mas com uma diferença: as chamadas de ferramentas são assíncronas. E o resultado é que consegue cortar até 40% dos custos face ao Codex, mantendo a qualidade.

Sofia Almeida: Explica o que isso significa na prática, para quem não vive disto.

Rafael Costa: Claro. Um agente de codificação faz coisas do género: "lê este ficheiro", "corre estes testes", "pesquisa isto". Normalmente, faz isso uma coisa de cada vez, em sequência, e cada passo tem de esperar pelo anterior. Um harness assíncrono lança várias dessas operações em paralelo quando não dependem umas das outras. E como estes modelos são pagos por token e por tempo, paralelizar é literalmente poupar dinheiro. Até 40%, dizem eles, sem perder qualidade.

Sofia Almeida: E a qualidade é a parte que mais me interessa, porque cortar custos é fácil — basta fazer pior trabalho. A alegação aqui é que não se perde nada.

Rafael Costa: É isso que está em jogo, e é isso que a comunidade vai querer verificar. Porque "qualidade inchanged" é uma alegação da empresa; a pergunta em aberto é se isso se confirma nos casos reais, nos projetos difíceis, e não nos exemplos de demonstração.

Sofia Almeida: E tem uma ligação direta com o que vimos atrás: se o Opus 5.5 já custa metade por tarefa, e lhe adicionas um harness que poupa mais 40%... os cálculos começam a ficar muito agressivos.

Rafael Costa: Exatamente. E é o mesmo movimento: quem vende os modelos baixa preços, quem constrói por cima optimiza a infraestrutura. E não é só código. Porque os agentes já estão a entregar resultados que nem os humanos conseguiram durante vinte anos.

Sofia Almeida: Ah, sim. O caso Enigma.

Rafael Costa: Conta.

Sofia Almeida: O GPT-6 Astra quebrou, sozinho, a mensagem Enigma MVUEH, de 1941. Uma mensagem que estava introuvable desde 2005 — ninguém a tinha conseguido decifrar nesse período. E fez isso usando o crib ROSENOW — ou seja, um texto provável que se sabe estar na mensagem — e com ferramentas que o próprio modelo escreveu.

Rafael Costa: E é aqui que eu fico com dois sentimentos. Por um lado, é um resultado histórico genuíno. Uma mensagem de 1941, decifrada por uma máquina sem intervenção humana direta. Por outro lado, há que ser honesto: não foi magia pura. Tinha um crib — um ponto de partida conhecido — e escreveu as suas próprias ferramentas para o trabalho. É um agente a fazer o que agentes fazem: usar ferramentas. Só que o resultado final é algo que a comunidade de quebra-códigos perseguia desde 2005.

Sofia Almeida: E a pergunta em aberto, que fica no ar, é até onde vai a autonomia destes sistemas. Porque quebrar Enigma com um crib é um trabalho bem definido. Mas o que acontece quando o trabalho não está bem definido? Quando o modelo tem de decidir ele próprio qual é o problema?

Rafael Costa: Essa é a questão. E é curioso como se liga ao que vem a seguir — porque há quem esteja a tentar exatamente limitar essa liberdade, não para a expandir. E aqui entramos numa história mais pequena, mas com implicações grandes.

Sofia Almeida: Sim. A TypeSafe lançou o Jev. E o Jev é diferente de tudo o que falámos até agora.

Rafael Costa: Porque não é um modelo de linguagem geral. É um modelo de decisões tipadas. Ou seja, em vez de o modelo escrever texto livre, ele devolve decisões com tipos: escolhas, booleanos, scores. E cada decisão vem com probabilidades calibradas.

Sofia Almeida: Calibradas é a palavra importante. Significa que quando o modelo diz "tenho 80% de confiança", 80% das vezes nessa situação ele tem realmente razão. Isso é raríssimo em modelos de linguagem gerais, onde a confiança declarada e a real não coincidem.

Rafael Costa: E o modelo de negócio também é diferente: faturado por requisição, através de uma chave API. Não é assinatura, é uso.

Sofia Almeida: E agora a parte que gera debate. A Arcturus Labs publicou uma análise que diz: a OpenAI está bem posicionada para copiar o conceito do Jev e integrá-lo diretamente nos seus modelos. E o verdadeiro moat — a vantagem defensável — da TypeSafe não seria a ideia, nem o produto, mas os dados de treino.

Rafael Costa: E este é um debate clássico em tecnologia, não é? O que protege uma startup quando a ideia pode ser copiada por quem tem mais recursos? A resposta da Arcturus Labs é: os dados. Se a TypeSafe tem dados de decisões reais, calibradas, de qualidade — isso não se copia com uma equipa de engenharia.

Sofia Almeida: Mas é um argumento que deixa muita gente desconfortável. Porque "os dados são o moat" é a resposta que se dá há dez anos, e repetidas vezes vimos grandes fornecedores absorver funcionalidades de empresas pequenas. Não afirmamos que vai acontecer com a TypeSafe — é uma tese da Arcturus Labs. Mas o cenário é reconhecível.

Rafael Costa: E a incógnita que fica é exatamente essa: bastam os dados de treino para defender a startup? Ou a distribuição e a integração nos modelos grandes ganham sempre?

Sofia Almeida: E há um contraste bonito com o episódio anterior: o Enigma foi um agente autónomo a operar livremente; o Jev é uma tentativa de encaixar IA em decisões estritas, com probabilidades honestas. São duas filosofias opostas sobre como usar esta tecnologia.

Rafael Costa: Pois. E há outro contraste que é menos bonito: entre organizações que constróem ferramentas sofisticadas e organizações que falham em coisas básicas de segurança. E é para aí que vamos agora.

Sofia Almeida: Sim, dois incidentes graves esta semana. O primeiro: os ShinyHunters afirmam ter violado o FBI. Alegam que o fizeram através de um zero-day no PeopleSoft — o software de gestão de recursos humanos da Oracle que muitas grandes organizações usam para os funcionários.

Rafael Costa: E o alegado resultado: dados de todos os funcionários do FBI, entre dois e três terabytes, e o site de empregos do FBI desfigurado — defaced.

Sofia Almeida: Vamos sublinhar a linguagem aqui: "afirmam" e "alegam". Isto é uma reivindicação dos atacantes. Não temos, no que nos chegou, uma confirmação oficial do FBI sobre a extensão. Mas a alegação em si — um zero-day no PeopleSoft a expor dados de recursos humanos de uma agência federal — é por si só grave.

Rafael Costa: E é a ironia clássica: a agência que mais fala de cibersegurança no país, potencialmente comprometida por um software de terceiros, uma falha de supply chain. Não foi uma falha exótica de criptografia; foi um produto comercial que toda a gente usa.

Sofia Almeida: E agora o segundo incidente, que é quase cómico se não fosse grave. A Meta — o projeto Muse da Meta — enviou um pedido de arquivo do filesystem para o Google Drive. E o arquivo, quando descomprimido, tinha 6,8 gigabytes de dados, incluindo chaves SSH dentro.

Rafael Costa: Chaves SSH. Ou seja, credenciais de acesso a sistemas. Num arquivo enviado para um serviço externo da Google.

Sofia Almeida: E o detalhe final, o que faz esta história entrar no panteão: quando alguém reportou isto ao programa de bug bounty da Meta, a resposta foi "Not Applicable". Não aplicável.

Rafael Costa: E é aqui que eu quero fazer uma pausa, porque "Not Applicable" é a parte que me incomoda mais. Encontrar uma falha e reportá-la é o funcionamento normal de um bug bounty. Responder "não aplicável" a um arquivo com 6,8 gigabytes e chaves SSH dentro é... difícil de explicar.

Sofia Almeida: E qual é o padrão comum entre os dois incidentes? Nenhum dos dois foi um ataque sofisticado de origem desconhecida. Um é um zero-day num produto comercial; o outro é um processo interno que enviou dados sensíveis para um serviço externo. São falhas de configuração e de supply chain, em organizações que deviam saber melhor.

Rafael Costa: Exatamente. E o que vigiar daqui para a frente: as respostas oficiais e as correções. No caso do FBI, se há confirmação e o que dizem sobre o zero-day da Oracle. No caso da Meta, se alguém dentro da empresa reavalia aquela decisão de "Not Applicable".

Sofia Almeida: E destas grandes organizações podemos passar para as falhas que afetam qualquer pessoa que tenha um website ou use um login. Porque há duas histórias esta semana nesse espírito.

Rafael Costa: A primeira é urgente: o WordPress. Corrigiram uma vulnerabilidade de traversée de caminho — path traversal — não autenticada, na função get_page_template. E tem um CVSS de 9,2, o que é quase o máximo da escala.

Sofia Almeida: E a parte "condicional" da RCE — execução remota de código — importa explicar. Não é garantido que qualquer site comprometido execute código arbitrário; depende da configuração. Mas a porta de entrada é não autenticada — não precisa de login — e o score de 9,2 diz-te o potencial máximo.

Rafael Costa: E o detalhe que mostra a dimensão do problema: os patches retroativos foram aplicados até à versão 4.7 do WordPress. E isso é notável, porque a versão 4.7 é de 2016, 2017. Estamos a falar de quase uma década de versões afetadas.

Sofia Almeida: Sim, e isso diz-nos duas coisas. Uma, que a vulnerabilidade pode existir há muito tempo. Duas, que a equipa do WordPress reconheceu que há um número enorme de sites a correr versões antigas — o que é verdade, a maioria da web WordPress não está atualizada. Corrigir retroativamente até à 4.7 é um reconhecimento de que não podem contar com as pessoas atualizarem.

Rafael Costa: E daí que a pergunta prática para quem ouve e tem um site WordPress seja simples: aplicou o patch? Não "vou aplicar no fim de semana". Agora. Porque path traversal não autenticada com potencial de RCE é exatamente o tipo de falha que é explorada em massa, automaticamente, dias depois da divulgação.

Sofia Almeida: E a pergunta que fica em aberto, como está no plano — quantos sites efetivamente aplicam os patches. História conhecida: a correção existe, a exploração começa, e a maioria aplica tarde demais.

Rafael Costa: E a segunda história deste capítulo é mais filosófica, mas muito concreta. A Trail of Bits publicou uma análise do SAML — o protocolo de autenticação que empresas usam há vinte anos para single sign-on — e chamou-lhe uma "fractal de mauvais design". Uma fractal de mau desenho.

Sofia Almeida: E porquê "fractal"? Porque onde quer que olhes, encontras mais do mesmo: está construído sobre XML, e tem o problema das assinaturas envelopadas — wrapped signatures — que historicamente deu origem a um sem-número de vulnerabilidades de bypass de autenticação.

Rafael Costa: E a recomendação da Trail of Bits é direta: migrar para OIDC, OpenID Connect. O protocolo mais moderno, mais simples, menos superfície para erros.

Sofia Almeida: E há aqui um contraste interessante com o WordPress. O WordPress é código antigo com uma falha pontual que se corrige. O SAML é um protocolo antigo cujo desenho, segundo a Trail of Bits, gera falhas sistematicamente. Um é um bug; o outro é uma arquitetura.

Rafael Costa: E a mensagem comum das duas histórias: código e protocolos antigos continuam a ser a superfície de ataque favorita. Não é exotica. É o WordPress de 2016 e o SAML de 2005.

Sofia Almeida: E do protocolo de login da tua empresa podemos passar para algo mais pessoal: a tua privacidade no dia a dia. Duas histórias sobre isso.

Rafael Costa: A primeira é um lançamento: a Obscura. Uma VPN que se apresenta como "sem logs por conceção" — não por promessa, por arquitetura. Tem relays de duas partes, o exit é da Mullvad, e o teu número de conta é aleatório. Tudo a 8 dólares por mês.

Sofia Almeida: Explica por que "por conceção" é diferente de "por política".

Rafael Costa: Porque muita VPN diz "não guardamos logs" numa política de privacidade, e depois tens de acreditar na palavra deles. A Obscura desenha o sistema de forma que tecnicamente não consegue saber quem é: um relay sabe que estás lá, outro relay sabe para onde vais, e nenhum sabe os dois. O exit Mullvad é um nome respeitado nesse espaço, e o número de conta aleatório significa que a conta não está ligada à tua identidade.

Sofia Almeida: E a segunda história é de conformidade: o Discord. Com as leis de verificação de idade a apertar um pouco por todo o lado, o Discord passou a estimar a idade dos utilizadores através de sinais da conta — sem pedir documentos.

Rafael Costa: E os dois números que importam: mais de 90% dos utilizadores não são afetados — a estimativa não sinaliza nada e não há verificação — e, quando há verificação, é possível fazê-la sem ID nem selfie.

Sofia Almeida: E qual é o ponto comum das duas histórias? São tentativas de equilibrar conformidade e privacidade sem pedir documentos. Tanto a Obscura como o Discord estão a dizer: dá para cumprir as regras sem recolher passaportes e fotos de rosto.

Rafael Costa: E o que fica por ver é se estas abordagens se generalizam. Porque o caminho fácil para as empresas é pedir o documento, é um selfie. O caminho que estes dois estão a tentar é mais difícil de construir, mas melhor para o utilizador. Vamos ver se o mercado segue.

Sofia Almeida: E falando de empresas a decidem por ti... vamos falar da Apple. Porque esta semana a Apple deu mais dois passos na direção que muita gente critica.

Rafael Costa: O primeiro: anúncios. Anúncios persistentes e não masqueiráveis no iOS. E o App Store encheu-se de publicidade a ecrã inteiro nas pesquisas — procuras uma app, e o que aparece primeiro pode ser um anúncio.

Sofia Almeida: A palavra "persistente" é a que me choca. Não é um anúncio que vês uma vez; fica lá. E "não masqueirável" — não há forma de o esconder. Isto num dispositivo premium, que a Apple vende como voltado ao utilizador.

Rafael Costa: E depois há o macOS 27. Foi removido o interruptor para desativar a Apple Intelligence. E mais: quem tinha configurado "Não" — a opção de recusa — viu essa configuração ser ignorada. E o resultado: a Apple Intelligence ocupa 22,28 gigabytes no disco.

Sofia Almeida: Vamos deixar isso assentar. Tu disseste "não". A empresa removeu a opção e ignorou a tua recusa, e ocupa mais de 22 gigabytes do teu disco com algo que não pediste. Não é um bug de ativação acidental; é uma decisão de produto.

Rafael Costa: E é a direção geral que se desenhar: o controlo do utilizador a diminuir nas plataformas fechadas. Anúncios que não se podem desligar, funcionalidades que se não se podem desativar.

Sofia Almeida: Mas há um contraponto, e é aí que a história fica interessante. A GrapheneOS — o sistema operativo focado em privacidade para Android — considera forte a probabilidade de existirem telemóveis vendidos com o OS pré-instalado em 2027.

Rafael Costa: E eles foram cuidadosos: não no lançamento inicial. Ou seja, a própria GrapheneOS não promete que vai haver um telemóvel no dia do lançamento. Mas a probabilidade de, até 2027, poderes comprar um telemóvel numa loja com o GrapheneOS já instalado — eles consideram-na forte.

Sofia Almeida: E isso seria um marco. Hoje, instalar GrapheneOS exige comprar o hardware certo e fazer a instalação tu próprio, o que exclui a maioria das pessoas. Pré-instalado, muda tudo: passa a ser uma escolha na loja, como escolher entre iOS e Android.

Rafael Costa: E o paralelismo é claro: quanto mais as plataformas fechadas tomam decisões por nós, mais valor tem a alternativa aberta. A Apple a encher o ecrã de anúncios é, involuntariamente, o melhor argumento de venda do GrapheneOS.

Sofia Almeida: E das plataformas passamos às ferramentas — o nivel de baixo, onde há muita coisa a acontecer esta semana. Vamos fazer uma ronda.

Rafael Costa: A primeira: o GeaStack. Compila TypeScript para C++ nativo, sem motor JavaScript. E faz renderização nativa via CSS e JSX — incluindo no ESP32.

Sofia Almeida: Para quem não conhece o ESP32: é um microcontrolador que custa poucos euros, com uma fração da memória de um telemóvel. Correr uma aplicação escrita em TypeScript com renderização nativa lá dentro é uma afirmação forte sobre o tamanho do código compilado.

Rafael Costa: E o porquê de isto importar: o TypeScript é hoje a linguagem mais usada para aplicações. Mas normalmente precisa de um motor JS — um runtime inteiro — por baixo. Compilar diretamente para C++ nativo elimina essa camada, e a renderização nativa elimina o browser. O resultado é uma aplicação TypeScript que corre como se fosse escrita em C++.

Sofia Almeida: E depois há uma história de nostalgia: o FoxScript. Um runtime em Rust e wasm, 64-bit, que traz de volta o Visual FoxPro 9 — que a Microsoft abandonou em 2007. E com detalhes sérios: tabelas acima de 2 gigabytes, e suporte às bibliotecas .fll de 32 bits.

Rafael Costa: E há quem se surpreenda, mas faz todo o sentido. O FoxPro tem uma base instalada enorme em sistemas de gestão — contabilidade, logística, sistemas internos de empresas — que ainda hoje correm em produção. Essas empresas não querem reescrever 30 anos de código; querem que continue a funcionar em hardware moderno. 64-bit e tabelas acima do limite de 2 GB do sistema original são exatamente o que precisam.

Sofia Almeida: E a terceira ferramenta: o Drop. Uma sandbox Linux rootless, inspirada no virtualenv — a ferramenta de Python para ambientes isolados. Usa namespaces do kernel, tem gVisor opcional para isolamento mais forte, e cada ambiente tem um home directory descartável.

Rafael Costa: E a inspiração no virtualenv é a parte reveladora. O virtualenv resolveu para Python o problema de "quero um ambiente isolado e deitável fora quando já não preciso". O Drop tenta trazer essa mesma ergonomia para sandboxes no Linux. E "rootless" é essencial: não precisas de privilégios de administrador, o que torna viável usá-lo no dia a dia, não só em servidores.

Sofia Almeida: E depois há duas histórias mais experimentais e curiosas. A primeira: alguém usou o gzip — o compressor clássico de ficheiros — como modelo de linguagem, com beam search. E usou a taxa de compressão como score preditivo.

Rafael Costa: E a ideia tem fundamento teórico: há uma ligação conhecida entre compressão e previsão. Um bom compressor tem de prever bem o próximo caractere. Então se o gzip consegue comprimir melhor um texto dado um contexto, isso diz algo sobre que contexto é mais provável. O resultado do experimento: reproduz parcialmente propriedades do texto. Parcialmente — não substitui um modelo de linguagem moderno, mas é um experimento encantador de bricolage informático.

Sofia Almeida: E a última desta ronda é um bug delicioso: foi descoberto que o gerador de números aleatórios por hardware da AMD nunca gera zero em 16 e 32 bits. Nunca. Em 64 bits funciona, e na Intel funciona tudo bem.

Rafael Costa: E é um bug esquisito, porque um RNG é suposto produzir todos os valores com igual probabilidade. Se o zero nunca sai em 16 ou 32 bits, há um enviesamento real. Para criptografia provavelmente não é catastrófico — há camadas por cima — mas para quem usa o RNG direto em geração de identificadoras ou simulações, é um detalhe a conhecer. E é curioso que a Intel, concorrente direta, não tenha o problema.

Sofia Almeida: E olha para o fio que liga toda esta ronda: retrabalhar fundamentos antigos com ferramentas modernas. TypeScript compilado para C++ — a tecnologia de 50 anos atrás. FoxPro de 2007 em Rust. O gzip de 1992 como modelo de linguagem. Sandboxes inspiradas no virtualenv. Nada disto é inventar do zero; é reaproveitar o que já funcionava, com as ferramentas de hoje.

Rafael Costa: Pois. E de ferramentas que nos ajudam, vamos para o lado mais sombrio: IA em contexto militar.

Sofia Almeida: Sim. E vou ser direta: temos pouco para contar e muito sobre o que pensar. O Pentágono atribuiu uma frappe de míssil sobre uma escola iraniana à sobreconfiança na IA.

Rafael Costa: E há que ser honesto sobre o que sabemos e o que não sabemos. Sabemos a atribuição oficial: sobreconfiança na IA. Não temos, nas informações que nos chegaram, as circunstâncias exatas — qual sistema, que nível de autonomia, quem aprovou o quê. Tudo isso fica em aberto.

Sofia Almeida: E mesmo com essa lacuna, o incidente alimenta o debate central sobre sistemas armados autónomos. Porque "sobreconfiança na IA" é uma admissão notável: não é que a IA errou — é que alguém confiou demasiado nela. E isso levanta a pergunta de sempre: quem é responsável quando a confiança estava mal colocada? O operador? O sistema? Quem o desenhou?

Rafael Costa: E é uma nota isolada, sem fontes adicionais, por isso não vamos especular além disso. Mas fica como o caso mais grave de todos os que falamos hoje. De um poema sobre um chip até isto... a distância é enorme.

Sofia Almeida: Pois. E, já que mencionas um chip, temos uma nota cultural para fechar, e é das minhas preferidas da semana.

Rafael Costa: Ah, sim. O Bukowski.

Sofia Almeida: Por volta de 1985, o Bukowski escreveu um poema sobre o chip Intel 8088 — o processador do IBM PC original. E o detalhe delicioso: estava factualmente bem informado sobre a informática da época. Não escreveu meia-verdades poéticas; sabia do que falava.

Rafael Costa: E eu gosto desta nota por duas razões. Uma, porque rompe o estereótipo do poeta alheio à tecnologia. Duas, porque é um lembrete de que a tecnologia já era musa antes da era dos agentes. Em 1985, enquanto o 8088 corria o DOS, havia um poeta a escrever sobre ele. Quarenta anos depois, escrevemos podcasts sobre modelos que quebram Enigma. A musa mudou de Endereço, mas nunca saiu de casa.

Sofia Almeida: Pois. E é isto que fica da semana: os modelos a ficar mais baratos e mais capazes, os agentes a fazer trabalho real, as grandes organizações a tropeçar em falhas básicas, as plataformas a decidir por nós, e as ferramentas — sempre — a reinventar o antigo. E nós, a acompanhar tudo, com ou sem VPN.

Rafael Costa: Exatamente. Obrigado por nos ouvires, eu sou o Rafael Costa.

Sofia Almeida: E eu sou a Sofia Almeida. Até à próxima.