Restrição ao uso de grandes quantias em dinheiro físico

A partir do blog do Alexandre Alcântara temos que a Comissão de Constituição e Justiça do Senado aprovou parecer favorável ao Projeto de Lei (PL) 3.951/2019, que estabelece limites e condições para o uso de dinheiro em espécie no Brasil, com o objetivo central de reforçar o combate à lavagem de dinheiro e crimes conexos. O texto aprovado autoriza que o Conselho Monetário Nacional (CMN), após consultar o Conselho de Controle de Atividades Financeiras (Coaf), fixe valores máximos para transações e pagamentos em espécie, incluindo cheques e boletos, e proíbe o uso de dinheiro físico em transações imobiliárias de qualquer valor. O projeto ainda precisa passar por diversas instâncias. 

Uma crítica que faço a esse tipo de projeto é que ele impõe restrições ao uso de dinheiro físico, o que é uma limitação à liberdade e à autonomia das pessoas. Por outro lado, restrições similares já existem em vários países como ferramenta para dificultar a lavagem de dinheiro, evasão fiscal, corrupção e outras atividades ilícitas. 

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Contabilidade para mitigação de risco

O IASB propôs um novo modelo contábil chamado Risk Mitigation Accounting para refletir com mais precisão como instituições financeiras gerenciam o risco de taxa de juros em suas carteiras, respondendo a comentários de bancos e investidores de que as regras atuais de hedge accounting não capturam adequadamente práticas dinâmicas de gestão de risco. O objetivo é aumentar a transparência sobre como tais atividades impactam o desempenho financeiro e os fluxos de caixa futuros, alinhando contabilidade e gestão de risco. As propostas incluem alterações ao IFRS 9 e ao IFRS 7, além da possível retirada da IAS 39. A consulta pública está aberta até 31 de julho de 2026

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Podemos substituir LLM por humanos em pesquisa?

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Parece loucura isso. Pesquisas usando IA no lugar de seres humanos. Eis um trecho da discussão

No início deste ano, comecei a prestar atenção em propostas que sugerem o uso de LLMs para simular participantes em surveys e experimentos comportamentais. A ideia é que os LLMs possam ser instruídos por meio de prompts que incluam as instruções do experimento ou do questionário e uma persona de participante (por exemplo, uma descrição demográfica), tornando possível simular amostras humanas-alvo sem os custos e as dificuldades de recrutar pessoas reais. Diversos artigos têm apontado resultados promissores — como situações em que os resultados obtidos com LLMs apresentam correlação moderada a alta com os resultados de estudos com humanos — para argumentar que essa abordagem poderia transformar as ciências comportamentais: aumentando tamanhos amostrais, gerando contrafactuais ausentes, permitindo aprender sobre populações de difícil acesso ou sobre situações eticamente sensíveis, entre outros benefícios.

O elefante óbvio na sala é a validação: como estabelecer que conclusões sobre o comportamento humano, derivadas de análises que substituem ou complementam dados humanos com saídas de LLMs, são válidas? Em outras palavras, como garantir que o uso de LLMs não introduz vieses sistemáticos na estimação do parâmetro humano de interesse (efeitos médios, coeficientes de regressão etc.)? Muitos artigos sobre esse tema lidam com essa questão de maneira frouxa e heurística. Por exemplo, os autores demonstram uma replicação parcial de alguns resultados humanos com LLMs e, em seguida, passam a argumentar que os LLMs poderiam ser usados para aproximar o comportamento humano de forma mais ampla naquele domínio. Alguns trabalhos tentam formalizar esse tipo de validação heurística.

Então decidimos escrever algo especificamente sobre a validação de participantes de estudos baseados em LLMs: como é o panorama das abordagens que vêm sendo adotadas e, dentre elas, quais atendem aos requisitos mínimos para produzir estimativas válidas de parâmetros em análises posteriores. 

O texto completo pode ser encontrado aqui. Em resumo, devemos ter cuidado (feito pelo GPT):

O uso de LLMs para substituir participantes humanos não é, em geral, válido quando o objetivo é produzir inferências confiáveis sobre o comportamento humano. Embora LLMs possam reproduzir padrões aparentes de respostas humanas e apresentar correlações elevadas com dados reais, isso não garante validade inferencial. A principal limitação está no risco de vieses sistemáticos: erros dos LLMs podem estar correlacionados com variáveis de interesse, comprometendo estimativas de médias, efeitos causais ou coeficientes de regressão, mesmo quando o viés médio parece pequeno.

O uso de LLMs pode ser aceitável em contextos exploratórios, como geração de hipóteses, testes preliminares de desenho experimental ou identificação de possíveis efeitos, desde que haja cautela na interpretação dos resultados. Para pesquisas confirmatórias, a substituição direta de humanos por LLMs só seria defensável se acompanhada de procedimentos rigorosos de validação e calibração estatística, com dados humanos auxiliares e ajustes explícitos para vieses residuais. Sem isso, LLMs devem ser vistos como ferramentas complementares — e não substitutos — da pesquisa com participantes humanos.

Senhas de 4 dígitos

Há 10 mil combinações possíveis em uma senha de 4 (0-9). Para avaliar as mais comuns, o cientista de dados Nick Berry elaborou um estudo com base em vazamento de dados e o Information is Beautiful elaborou um belo e interessantíssimo gráfico.

Além das mais óbvias, 1234 (11%) e 1111 (6%) liderando o ranking, as datas de nascimento, combinações com “19”, são as mais frequentes, mostrando que valorizamos mais a memória que a segurança.

 

Publicamos anteriormente outro gráfico relacionado a senhas publicado pelo Information is Beautiful: aqui.

Rir é o melhor remédio

 

Fonte: aqui

Prefeito quer cobrar por acesso a atração turística

Os turistas que quiserem chegar perto da Fontana di Trevi, em Roma, em breve terão que pagar uma taxa de dois euros (US$ 2,34) (R$ 12,92), disse o prefeito da cidade na sexta-feira, enquanto autoridades buscam lucrar com as atrações da Itália.

O prefeito Roberto Gualtieri disse a jornalistas que o novo sistema de pagamento deve começar em 1º de fevereiro, acrescentando que a medida deve arrecadar 6,5 milhões de euros por ano.

“Dois euros não é muito… e levará a fluxos turísticos menos caóticos”, disse Gualtieri, enfatizando que cidadãos de Roma continuarão a ter acesso gratuito à fonte.

Os turistas terão que pagar se quiserem subir nos degraus de pedra que cercam a bacia da fonte, enquanto a pequena praça ao redor, que oferece uma vista do imponente monumento, permanecerá aberta para todos.

A Fontana di Trevi, onde a tradição determina que se jogue uma moeda na água para garantir seu retorno a Roma, há muito tempo é uma grande atração turística, até mesmo para líderes mundiais em visita.

Concluído em 1762, o monumento é uma obra-prima do barroco tardio que retrata Oceanus, o deus de todas as águas, e simboliza os diferentes estados de espírito dos mares e rios do mundo.

Ele recebeu nove milhões de visitantes até o momento neste ano, disse Gualtieri.

Pessoas que visitavam o ponto turístico nesta sexta-feira disseram que estariam dispostos a pagar se o dinheiro fosse bem utilizado.

Gualtieri disse que cinco outros locais relativamente desconhecidos em Roma, atualmente gratuitos, começarão a cobrar cinco euros pelo acesso a partir de fevereiro, dando continuidade à tendência recente de obter lucro a partir do patrimônio cultural da Itália.

Em 2023, foi introduzida uma taxa de entrada de cinco euros para o antigo Panteão de Roma. Como resultado, a praça do lado de fora costuma ficar lotada de pessoas esperando sua vez de pagar e entrar.

Veneza introduziu um sistema de taxa de entrada para turistas durante a alta temporada, enquanto Verona começou a cobrar neste mês pelo acesso à sacada na cidade do norte da Itália associada à peça “Romeu e Julieta”, de Shakespeare.

Fonte: Forbes 

Pagamento de atração turística pode ser interessante para arrecadar fundos para manutenção do ativo patrimonial. Mas também, como uma consequência não programada, permitir uma mensuração do seu real valor. 

A desvantagem é que cria uma expectativa de ser uma atração diferenciada.  

Compensa não ter governança

No meio da disputa entre a Paramount e a Netflix, um fato parece que passou desapercebido. No final da história, o executivo David Zaslav (foto) irá receber uma indenização de 567 milhões de dólares ao deixar a Warner Bros. Discovery.  Zaslav tem sido considerado um executivo incompetente, mas irá receber um pacote generoso em dinheiro e ações. 

Em sua gestão, a Warner perdeu valor de mercado, aumentou o passivo, cortou projetos e foi inconstante com marca histórica. Decisões de corte de custos, demissões e outras prejudicaram a empresa.  

A explicação entre o dinheiro que ele vai receber e o seu desempenho está, obviamente, na governança corporativa fracassada.