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.

Então veio 2022 e A ascensão do ChatGPT à fama. Os desenvolvimentos e lançamentos de produtos de IA generativa aceleraram rapidamente desde então, incluindo o Google Bard (agora Gemini), copiloto da Microsoftو IBM Watsonx.ai Os modelos Llama são de código aberto da Meta.

Vamos analisar o que é. Inteligência artificial generativa, como ela difere da IA “normal” 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 IA que derrotou os campeões humanos em Xadrez E o jogo de Go não era uma IA 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 é perfeito. Às vezes, os resultados podem parecer um pouco imprecisos. A IA pode interpretar mal sua solicitação ou se tornar criativa demais, de maneiras que você não esperava. Ele pode apresentar com confiança informações completamente falsas, e cabe a você verificar os fatos. Essas peculiaridades, muitas vezes chamadas de alucinações, é parte do que torna a IA generativa fascinante e frustrante.

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 despertaram a criatividade, mas também levantaram muitas questões além de preconceitos e alucinações — como, por exemplo, quem detém os direitos do conteúdo gerado pela IA? Ou quais materiais estão disponíveis ou são proibidos para as empresas de IA usarem para treinar seus modelos de linguagem – veja, por exemplo, O processo do New York Times contra a OpenAI e a Microsoft. Essas questões legais em torno dos direitos de propriedade intelectual definem o futuro do uso de dados para treinar 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.

Fang Liu, professor da Universidade de Notre Dame e co-editor de Transações ACM em Aprendizado de Máquina Probabilístico“Escrita, animação, fotografia, ilustração e design gráfico — as ferramentas de IA agora podem lidar com tudo isso com uma facilidade surpreendente. Mas isso não significa que essas funções desaparecerão. Significa apenas que os profissionais criativos 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, porque treinar grandes modelos de IA consome muita energia, resultando em grandes pegadas de carbono. O rápido crescimento da IA generativa nos últimos dois anos acelerou as preocupações sobre os riscos da IA em geral. Os governos estão fazendo Regulamentações crescentes de IA Para garantir um desenvolvimento responsável e ético, em particular Lei da Inteligência Artificial À União Europeia.

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, em Pesquisa Global de IA da McKinsey 202465% dos entrevistados disseram que suas organizações usam regularmente IA generativa, quase o dobro do número relatado há apenas 10 meses. Setores como saúde e finanças estão usando IA generativa para otimizar processos de negócios e automatizar tarefas rotineiras.

Como mencionado, há preocupações óbvias sobre ética, transparência, perdas de empregos e o potencial uso indevido de dados pessoais. Estes são os mais importantes Críticas à resistência à aceitação 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 sequestrou certas frases que sempre uso, então muitas vezes tenho que autocorrigir minha escrita porque pode soar como IA. Muitos artigos escritos pela IA contêm frases como “na era de” ou que tudo é “um testemunho de” ou “uma estrutura de”. A IA não tem a emoção e a experiência que vêm com o ser humano e a vida vivida. Como explicou um artista, 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 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.

Suponha que você seja planejando uma viagem. Em vez de rolar pelas páginas de resultados de pesquisa, você pode pedir a um chatbot para planejar sua rota. Em segundos, você terá um plano detalhado adaptado às suas preferências. (Essa é a situação ideal, mas sempre verifique os fatos apresentados.)

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.