Em 2010, 12% dos lares brasileiros eram habitados por apenas uma pessoa; em 2022, esse percentual subiu para 19%.  O crescimento mais significativo ocorreu na faixa etária de 25 a 39 anos, onde a proporção de pessoas morando sozinhas passou de 8,3% em 2010 para 13,4% em 2022.  A maior parte das pessoas que moram sozinhas está entre os mais velhos, com 28,7% das pessoas com 60 anos ou mais vivendo sozinhas.

Esse fenômeno é evidente nos estados mais envelhecidos do Brasil, como Rio de Janeiro e Rio Grande do Sul. No RJ, 23,4% das residências têm apenas uma pessoa, enquanto no RS a taxa é de 22,3%.  Em contraste, Amapá (12%), Amazonas (13%) e Pará (13,5%) apresentam as menores proporções de lares unipessoais e estão entre os estados mais jovens do país.

Além do envelhecimento da população, Márcio Minamiguchi, gerente de Estimativas e Projeções de População do IBGE, aponta uma mudança cultural em andamento, com casamentos acontecendo mais tarde ou pessoas optando por não se casar.

O IBGE categoriza os lares em quatro tipos:

• Nuclear: famílias compostas por casal, pais e filhos, enteados, ou irmãos.
• Unipessoal: pessoas que vivem sozinhas.
• Composta: residências com pelo menos um parente, como avós, netos ou tios.
• Estendida: casas que abrigam pelo menos uma pessoa sem parentesco com o responsável, como agregados ou empregados domésticos.

O tipo mais comum de lar no Brasil é o nuclear, representando 64,1% do total. As pessoas que moram sozinhas correspondem a 18,9%, seguidas pelas famílias estendidas (15,4%) e compostas (1,5%). Além disso, o percentual de lares formados por casais sem filhos cresceu de 16,1% para 20,2% nos últimos 12 anos, enquanto a porcentagem de domicílios com casais e filhos caiu de 49,3% para 37,9%.

Fonte: G1

A grande empresa afirmou que, ao anunciar essa nova tecnologia, já havia esclarecido que ela não seria perfeita, mas que está comprometida em melhorar suas funcionalidades. Mas, afinal, o que é alucinação artificial?

Bruno Kawakami, especialista em segurança digital e IA, explicou que o fenômeno se refere a uma falha específica que ocorre em determinadas situações. “A IA pode direcionar suas respostas para informações desconexas, acreditando que essa é a melhor resposta possível, o que resulta na invenção de dados irreais.”

O que leva a IA a fornecer dados incorretos?

• Limitações de Treinamento: A IA é treinada com grandes volumes de texto, e sua forma de aprender a gerar respostas envolve reconhecer padrões nos dados, não compreender o mundo ou verificar a veracidade das informações. Assim, ela pode parecer confiante em suas respostas, mesmo que sejam completamente inventadas.
• Ausência de Compreensão Real: Modelos de IA como o ChatGPT não têm uma compreensão real dos fatos; eles são projetados para prever a próxima palavra com base em padrões aprendidos, não para verificar a veracidade ou realizar análises lógicas profundas.
• Falta de Verificação de Fatos: A IA não possui mecanismos internos para validar a precisão de suas respostas, não conferindo dados de fontes externas durante a geração de suas respostas. Portanto, mesmo que pareçam bem fundamentadas, podem estar erradas.
• Dados de Treinamento Contaminados: O modelo é treinado com dados provenientes de diversas fontes da internet, que podem conter informações imprecisas, tendenciosas ou especulativas, levando a IA a replicar esses erros em suas respostas.
• Interpretação de Perguntas Complexas: A IA pode interpretar de forma errada perguntas ambíguas, gerando respostas que não correspondem ao contexto ou ao significado desejado pelo usuário.

Os especialistas também afirmam que o acúmulo de informações registradas potencializa esse fenômeno. Kawakami menciona que “a IA pode aprender com dados errados, enviesar-se ou generalizar. Processar informações corretamente e categorizar dados errados e corretos é essencial para mitigarmos esse tipo de problema”.

Cuidados necessários para mitigar erros no uso da IA

Embora as dicas possam parecer clichês, é crucial estar sempre alerta para minimizar os erros associados ao uso da IA, incluindo:

• Verificação Independente: Sempre que possível, as respostas geradas pela IA devem ser confirmadas por uma fonte confiável, especialmente em contextos onde os erros podem ter consequências significativas, como na saúde, finanças ou decisões legais.
• Compreensão das Limitações: É importante reconhecer que a IA não compreende o mundo como os seres humanos e não possui mecanismos internos para verificar a veracidade. Suas respostas são baseadas em padrões linguísticos, e não em fatos confirmados.
• Manter a Contextualização: Oferecer um contexto claro e específico ao fazer perguntas à IA pode ajudar a reduzir o risco de respostas alucinatórias, embora não elimine completamente esse risco.

  Fonte: CNN Brasil

Os ingressos estão disponíveis desde às 7h (horário de Brasília) na sexta-feira (25), e a empresa planeja liberar mais entradas no próximo mês.

Os passageiros participarão de um voo suborbital, que os levará ao espaço, mas não os colocará em órbita.

O mercado de voos comerciais para passageiros ainda está em desenvolvimento, com empresas americanas como Blue Origin e SpaceX liderando a área.

A Deep Blue Aerospace enfatiza que foguetes reutilizáveis são essenciais para reduzir os altos custos de lançamento que dificultam a expansão do turismo espacial.

Outras empresas chinesas também estão se preparando para entrar no setor. Em maio, a CAS Space, apoiada pelo governo, anunciou que iniciará voos de turismo espacial até 2028.