IA generativa: tudo o que você precisa saber sobre a tecnologia por trás de chatbots como o ChatGPT

Quer você perceba ou não, a inteligência artificial está em toda parte. Está por trás dos chatbots com os quais você fala on-line, das playlists que você transmite e dos anúncios personalizados que aparecem enquanto você rola a tela. Agora ele assume uma personalidade mais pública. Pense na Meta AI, agora incorporada em aplicativos como Facebook, Messenger e WhatsApp; Ou o Gemini do Google, que roda em segundo plano nas plataformas da empresa; Ou o Apple Intelligence, que agora está sendo implementado nos iPhones.

A inteligência artificial tem uma longa história, que remonta a uma conferência em Dartmouth em 1956, que discutiu pela primeira vez a IA como algo real. Os marcos ao longo do caminho incluem ELIZA, essencialmente o primeiro chatbot, desenvolvido em 1964 pelo cientista da computação do MIT Joseph Weizenbaum e — 40 anos depois — quando o recurso de preenchimento automático do Google estreou em 2004.

Em seguida, chegou 2022 e a ascensão do ChatGPT à proeminência . Os desenvolvimentos e lançamentos de produtos de IA generativa aceleraram rapidamente desde então, incluindo o Google Bard (agora Gemini), o Microsoft Copilot , o IBM Watsonx.ai e os modelos de código aberto Llama da Meta.

Vamos analisar o que é inteligência artificial generativa , como ela difere da inteligência artificial "comum" e se a IA generativa pode corresponder às expectativas.

IA generativa em poucas palavras

IA generativa refere-se essencialmente a sistemas de IA projetados para produzir novos conteúdos com base nos padrões e dados que aprenderam. Em vez de simplesmente processar números ou prever tendências, esses sistemas geram resultados criativos, como texto, imagens, música, vídeos e código de software.

Algumas das ferramentas de IA generativa mais populares no mercado incluem:

• ChatGPT
• Laje
• Meio da jornada
• Adobe Firefly
• Claude
• Difusão Estável

Entre os recursos mais notáveis ​​da IA ​​generativa, o ChatGPT pode criar conversas ou artigos semelhantes aos humanos com base em alguns prompts simples. Enquanto Dall-E e Midjourney criam artes detalhadas a partir de uma breve descrição, o Adobe Firefly se concentra na edição e no design de imagens.

IA não generativa: análise e previsões avançadas

Nem toda IA ​​é generativa. Enquanto a IA generativa (Gen AI) se concentra na criação de novos conteúdos, a IA tradicional se destaca na análise de dados e na realização de previsões. Isso inclui tecnologias como reconhecimento de imagem e texto preditivo. Também é utilizado em soluções inovadoras em áreas como:

• As ciências
• Ação de Graças
• Preveja o tempo
• Detecção de fraude
• Análise Financeira para Previsão e Relatórios

A inteligência artificial que derrotou campeões humanos no xadrez e no jogo de Go não era inteligência artificial generativa.

Esses sistemas podem não ser tão chamativos quanto a IA generativa, mas a IA clássica representa uma grande parte da tecnologia da qual dependemos todos os dias.

 

Como funciona a IA generativa?

Por trás da magia da IA ​​generativa estão grandes modelos de linguagem e técnicas avançadas de aprendizado de máquina. Esses sistemas são treinados com grandes quantidades de dados, como bibliotecas inteiras de livros, milhões de imagens, anos de músicas gravadas e dados coletados da internet.

Os desenvolvedores de IA, desde gigantes da tecnologia até startups, estão bem cientes de que a qualidade da IA ​​depende da qualidade dos dados que ela fornece. Se alimentada com dados de baixa qualidade, a IA pode produzir resultados tendenciosos. Isso é algo que nem mesmo os maiores players do setor, como o Google, foram poupados.

A IA aprende padrões, relacionamentos e estruturas dentro desses dados durante o treinamento. Então, quando solicitado, ele aplica esse conhecimento para criar algo novo. Por exemplo, se você pedir a uma ferramenta de IA generativa para escrever um poema sobre o oceano, ela não extrairá apenas versos pré-escritos de um banco de dados. Em vez disso, ele usa o que aprendeu sobre poesia, contexto e estrutura da linguagem para criar uma peça completamente original.

É impressionante, mas não perfeito. Às vezes, os resultados podem parecer um pouco imprecisos. A IA pode interpretar mal sua solicitação ou se tornar excessivamente criativa de maneiras inesperadas. Ela pode apresentar informações completamente falsas com total convicção, e cabe a você verificar os fatos. Essas peculiaridades, muitas vezes chamadas de alucinações , são parte do que torna a IA generativa fascinante e frustrante ao mesmo tempo.

As capacidades de IA generativa estão crescendo. Agora, ele pode entender vários tipos de dados combinando tecnologias como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. O resultado é a chamada IA ​​multimodal, que pode integrar uma variedade de textos, imagens, vídeos e fala em uma única estrutura, fornecendo respostas mais precisas e contextualmente relevantes. O modo de voz avançado do ChatGPT é um exemplo disso, assim como o projeto Astra do Google.

 

Desafios da Inteligência Artificial Generativa

Não faltam ferramentas de IA generativa disponíveis, cada uma com sua abordagem única. Essas ferramentas impulsionaram a inovação, mas também suscitaram muitas dúvidas, além de vieses e equívocos — como, por exemplo, a quem pertencem os direitos sobre o conteúdo gerado por IA? Ou quais materiais são permitidos ou proibidos para as empresas de IA utilizarem no treinamento de seus modelos de linguagem — veja, por exemplo, o processo judicial entre o New York Times e a OpenAI e a Microsoft . Essas questões legais relativas aos direitos de propriedade intelectual estão moldando o futuro do uso de dados no treinamento de modelos de IA.

Outras preocupações — e não são pequenas — incluem privacidade e responsabilidade na IA, além de deep fakes geradas pela IA e seu potencial impacto nos empregos.

“Escrita, animação, fotografia, ilustração, design gráfico – as ferramentas de IA agora conseguem lidar com tudo isso com uma facilidade surpreendente ”, afirma Fang Liu, professora da Universidade de Notre Dame e coeditora do periódico ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning . “Mas isso não significa que essas funções desaparecerão. Pode simplesmente significar que os criadores precisarão aprimorar suas habilidades e usar essas ferramentas para ampliar seu trabalho.”

Também oferece uma maneira para pessoas que talvez não tenham a habilidade necessária, como alguém com uma visão clara que não sabe desenhar, mas consegue descrevê-la por meio de um prompt. Então, não, não acho que vá revolucionar a indústria criativa. Espero que seja mais uma cocriação ou ampliação, não uma substituição.

Outro problema é o impacto ambiental, já que o treinamento de grandes modelos de IA consome muita energia, resultando em uma pegada de carbono significativa. O rápido crescimento da IA ​​generativa nos últimos dois anos intensificou as preocupações com os riscos da IA ​​em geral. Os governos estão reforçando as regulamentações de IA para garantir um desenvolvimento responsável e ético, principalmente a Lei de IA da UE .

 

Recepção da inteligência artificial generativa

Muitas pessoas interagiram com chatbots no atendimento ao cliente ou usaram assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant, que agora estão prestes a se tornar ferramentas poderosas para IA generativa. Tudo isso, além do ChatGPT, Cloud e outras novas ferramentas, coloca a IA na ponta dos seus dedos. A reação pública à IA generativa tem sido mista. Muitos usuários gostam da conveniência e criatividade que ele oferece, especialmente em coisas como assistência de escrita, criação de imagens, suporte para tarefas de casa e produtividade.

Enquanto isso, na Pesquisa Global de IA de 2024 da McKinsey , 65% dos entrevistados afirmaram que suas organizações usam IA generativa regularmente, quase o dobro do número relatado apenas 10 meses antes. Setores como saúde e finanças estão usando IA generativa para otimizar processos de negócios e automatizar tarefas rotineiras.

Como mencionado, existem preocupações claras em relação à ética, transparência, perda de empregos e o potencial uso indevido de dados pessoais. Essas são as principais críticas que motivam a resistência à adoção da IA ​​generativa.

Pessoas que usam ferramentas de IA generativa também descobrirão que os resultados ainda não são bons o suficiente na maioria das vezes. Apesar dos avanços tecnológicos, a maioria das pessoas consegue reconhecer se o conteúdo foi criado usando IA generativa, sejam artigos, imagens ou música.

A IA apropriou-se de certas expressões que sempre usei, então frequentemente preciso corrigir meus textos, pois podem soar como se tivessem sido gerados por IA. Muitos artigos escritos por IA contêm frases como "em uma era" ou que tudo é "testemunho de" ou "composição de". A IA carece da emoção e da experiência que vêm com o simples fato de sermos humanos e vivermos a vida. Como explicou um artista no Quora , "O que a IA cria não é o mesmo que a arte que se desenvolve a partir de uma ideia no cérebro humano" e "não é criada a partir da paixão que existe no coração humano".

 

IA Generativa: Vida Cotidiana

A IA generativa não é apenas para técnicos ou criativos. Depois que você dominar a arte de dar instruções, ele terá a capacidade de fazer muitas tarefas para você em diversas tarefas diárias.

Digamos que você esteja planejando uma viagem . Em vez de navegar por páginas de resultados de pesquisa, você poderia pedir a um chatbot para planejar seu itinerário. Em segundos, você receberá um plano detalhado, personalizado de acordo com suas preferências. (Isso é o ideal, mas sempre verifique as informações fornecidas.)

O proprietário de uma pequena empresa que precisa de uma campanha de marketing, mas não tem uma equipe de design, pode usar IA generativa para criar imagens envolventes e até mesmo pedir que ela sugira um texto publicitário. A IA generativa pode ajudar a gerar ideias criativas para campanhas de marketing.

A IA generativa está aqui para provar seu valor.

O mundo da tecnologia não via um avanço tão grande desde o advento da Internet e, mais tarde, do iPhone. Apesar dos desafios que a IA generativa enfrenta, ela representa uma transformação inegável. Ela facilita a criatividade, ajuda as empresas a otimizar o fluxo de trabalho e até inspira maneiras totalmente novas de pensar e resolver problemas.

Mas talvez o mais empolgante seja seu enorme potencial, e estamos apenas começando a explorar o que essas ferramentas podem fazer. A IA generativa é o futuro da inovação.

Perguntas Frequentes (FAQ)

O que é um exemplo de IA generativa?

O ChatGPT é talvez o exemplo mais popular de IA generativa. Você dá um prompt e ele pode gerar texto e imagens; e escrever código; e responder perguntas; Resumindo textos; redigir e-mails; E muito mais. ChatGPT é uma plataforma líder no campo de inteligência artificial generativa, oferecendo recursos avançados em processamento de linguagem natural e criação de conteúdo.

Qual é a diferença entre inteligência artificial e inteligência artificial generativa?

A IA generativa cria novos conteúdos, como texto, imagens e música, enquanto a IA tradicional analisa dados, reconhece padrões ou imagens e faz previsões (por exemplo, em medicina, ciência e finanças). A IA generativa é um desenvolvimento qualitativo que se concentra na produção de conteúdo criativo, enquanto a IA tradicional se concentra na análise e previsão com base nos dados disponíveis.