Na segunda-feira, 20 de janeiro de 2025, o presidente americano Donald Trump revogou uma ordem executiva de 2023 assinada por seu predecessor, Joe Biden, que buscava reduzir os riscos associados à inteligência artificial (IA) para consumidores, trabalhadores e a segurança nacional.
Essa decisão está alinhada com as promessas de campanha de Trump, que criticava a medida por, supostamente, dificultar a inovação tecnológica.
Reversão das Políticas de Regulação da IA
A ordem de Biden exigia que desenvolvedores de sistemas de IA com riscos significativos para a segurança nacional, economia, saúde pública ou segurança compartilhassem os resultados dos testes de segurança com o governo dos EUA antes do lançamento público, em conformidade com a Lei de Produção de Defesa.
Além disso, instruía agências federais a estabelecer padrões para os testes e a abordar riscos relacionados a ameaças químicas, biológicas, radiológicas, nucleares e de cibersegurança. A medida foi adotada em meio à ausência de legislação abrangente para regulamentar o desenvolvimento de IA no Congresso.
Trump, no entanto, argumentou que a revogação da ordem era essencial para remover barreiras à inovação e posicionar os Estados Unidos como líderes globais no avanço da IA. O Partido Republicano defendeu que a IA deve ser desenvolvida com base na liberdade de expressão e no florescimento humano.
Críticos da decisão alertam para possíveis consequências negativas, como a eliminação de empregos, falhas na segurança cibernética e impactos adversos na economia. A rápida evolução de tecnologias de IA generativa – que podem criar textos, imagens e vídeos a partir de comandos abertos – tem gerado tanto entusiasmo quanto preocupações sobre seu impacto social e econômico.
![Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).
Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.
#machinelearning #visaocomputacional #leetcode](https://scontent.cdninstagram.com/v/t51.71878-15/516317042_719882404329203_687539192865429978_n.jpg?stp=dst-jpg_e35_tt6&_nc_cat=105&ccb=1-7&_nc_sid=18de74&_nc_ohc=pHZuWZAC_D8Q7kNvwGhiQ9g&_nc_oc=AdnsyagNUhKGKq98iG5meHkj8CR_VVGelLb2cztJ6iIj0tYixB5OdYHNo8mInADxbDBgWFlpjtZqmboM3JNEFMAi&_nc_zt=23&_nc_ht=scontent.cdninstagram.com&edm=ANo9K5cEAAAA&_nc_gid=zny2MYooDfj3RK8QyqOpcA&oh=00_AfTTzTh_xhUygGL1aUjgf4Cs-O3E7n7VnuS_R6HrYdnmyA&oe=68762DBE "Para rotacionar uma matriz 2D em 90°, primeiro inverto a ordem das linhas (reverse). Depois, faço a transposição in-place. Isso troca matrix[i][j] com matrix[j][i], sem criar outra matriz. A complexidade segue sendo O(n²), mas o uso de memória se mantém O(1).
Esse padrão aparece com frequência em entrevistas. Entender bem reverse + transpose te prepara para várias variações em matrizes.
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