O assistente Muse da Meta foi criado para lidar com tarefas sensíveis — de documentos e reservas a compras —, mas seu recurso de compartilhamento rapidamente se tornou um teste para saber se essa confiança era justificada.

No início desta semana, pesquisadores da empresa de segurança Claroc disseram que podiam enumerar 6.800 links de compartilhamento do Muse com uma única consulta, depois que o serviço incorporou títulos de conversas em nomes de host registrados por sistemas públicos de DNS.¹ Os resultados, disseram eles, incluíam a análise interna de receitas de uma empresa de marketing, um pedido de empréstimo, um alerta de fraude bancária e calendários de férias no trabalho.

A Claroc chamou as páginas de “GhostShares”: links que podiam ser abertos por pessoas que nunca os haviam recebido, porque o título no endereço os tornava pesquisáveis. “Bastou uma consulta”, escreveram os pesquisadores, contestando a suposição de que as longas sequências anexadas às URLs compartilhadas tornavam o material efetivamente privado.¹ Os pesquisadores disseram que o comportamento parecia ser intencional e recomendaram que os usuários limitassem detalhes sensíveis nas conversas e apagassem rapidamente os links compartilhados.

A Meta inicialmente pausou o compartilhamento após o problema ser relatado. Agora, restaurou o recurso, com David Singleton afirmando no X que “o problema subjacente agora está corrigido, e o compartilhamento foi reativado.”²

A explicação da empresa delimita o problema: ela afirma que a falha envolvia URLs de artefatos compartilhados do Muse, como documentos e imagens, e não o compartilhamento de conversas em si. Mas a solução prática é ampla para qualquer pessoa que tenha compartilhado conteúdo antes da correção. Esses artefatos receberam novas URLs; visitantes das antigas são informados de que devem solicitar o link substituto ao remetente original.²

A Meta reconheceu o inconveniente, dizendo lamentar a interrupção, mas que “proteger os dados dos usuários tem de vir primeiro.”² Para a Claroc, porém, o episódio é um lembrete de que as promessas de privacidade de um assistente de IA dependem não apenas do que ele armazena, mas de quão facilmente sua produção compartilhada pode ser encontrada.