À medida que a tecnologia no campo da inteligência artificial (IA) continua cada vez mais sofisticado, surgem novos destaques todo mês. Dessa vez, é o termo IA generativa, que tem sido causa de muita polêmica nos últimos dias.
Através dessa tecnologia, o ChatGPT tornou-se extremamente popular, acumulando mais de um milhão de usuários por semana após o lançamento.
E o burburinho em torno da IA generativa continua crescendo à medida que mais empresas se juntam e encontram novos casos de uso.
Mas afinal, o que é IA generativa?
Em termos simples, a IA generativa é um subcampo da inteligência artificial em que algoritmos de computador são usados para gerar saídas que se assemelham a conteúdo criado por humanos, seja texto, imagens, gráficos, música, código de computador ou outros.
Na IA generativa, os algoritmos são projetados para aprender com dados de treinamento que incluem exemplos da saída desejada. Ao analisar os padrões e estruturas dentro dos dados de treinamento, os modelos de IA generativa podem produzir novos conteúdos que compartilham características com os dados de entrada originais.
Ao fazer isso, a IA generativa tem a capacidade de gerar conteúdo que parece autêntico e semelhante ao humano.
Como funciona a IA generativa?
A IA generativa funciona usando algoritmos que aprendem padrões de grandes conjuntos de dados de exemplos. Por exemplo, um sistema de IA generativo que cria imagens pode ser treinado em milhões de imagens, permitindo reconhecer padrões e gerar novas imagens com base nesses padrões.
Existem várias técnicas diferentes usadas na IA generativa. Uma das mais comuns é conhecida como Generative Adversarial Networks (GANs), que usa duas redes que trabalham juntas para gerar novos conteúdos. A primeira rede, conhecida como generator, cria novos conteúdos com base nos padrões que aprendeu com os dados.
A segunda rede, conhecida como discriminator (discriminadora), avalia o conteúdo gerado pelo gerador e determina se ele é realista ou não. Com o tempo, o gerador melhora sua saída com base no feedback do discriminador, eventualmente produzindo conteúdo de alta qualidade que é indistinguível do conteúdo criado por humanos.
Outra técnica usada na IA generativa é conhecida como Autoencoders Variacionais (VAEs). Essa técnica envolve o treinamento de uma rede neural para codificar dados em um espaço de dimensão inferior e, em seguida, decodificá-los de volta à sua forma original.
Ao ajustar os parâmetros da rede, os VAEs podem gerar novos pontos de dados semelhantes aos dados originais, mas com algumas variações. Essa técnica tem sido usada para gerar música, imagens e até texto.
Exemplos de IA generativa
A IA generativa fez avanços significativos nos últimos anos, com uma série de ferramentas capturando a atenção do público e criando uma agitação entre os criadores de conteúdo em particular. As grandes empresas de tecnologia também entraram na onda, com Google, Microsoft, Amazon e outras alinhando suas próprias ferramentas de IA generativa.
Dependendo do aplicativo, as ferramentas de IA generativa podem contar com um prompt de entrada que o orienta para produzir um resultado desejado — pense no ChatGPT e no DALL-E 2.
Alguns dos exemplos mais notáveis de ferramentas de IA generativa incluem:
- ChatGPT: Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é um modelo de linguagem de IA que pode gerar texto semelhante ao humano com base em determinados prompts.
- DALL-E 2: projetado para criar imagens e ilustrações com base em prompts baseados em texto.
- Midjourney: Desenvolvido pelo laboratório de pesquisa Midjourney Inc., com sede em São Francisco, o Midjourney interpreta prompts de texto e contexto para produzir conteúdo visual, semelhante ao DALL-E 2.
- GitHub Copilot: Uma ferramenta de codificação alimentada por IA criada pelo GitHub e OpenAI, o GitHub Copilot sugere complementações de código para usuários de ambientes de desenvolvimento como Visual Studio e JetBrains.
Aplicações da IA generativa
A IA generativa tem uma ampla gama de aplicações em vários setores.
No campo da arte e do design, ela pode ser usada para criar designs e padrões únicos, permitindo que artistas e designers criem novos trabalhos de forma rápida e fácil.
Na indústria do entretenimento, também pode ser usada para criar novas músicas ou filmes, fornecendo uma maneira de gerar conteúdo sem a necessidade de criatividade humana.
A IA generativa também tem aplicações importantes na área da saúde, onde pode ser usada para gerar novas moléculas para descoberta de medicamentos ou simular os efeitos de determinados tratamentos.
Nas finanças, a ela pode ser usada para gerar novas estratégias de investimento, enquanto no campo da robótica, pode ser usada para gerar novos movimentos ou comportamentos para robôs.
Desafios e preocupações da IA generativa
Embora a IA generativa tenha um enorme potencial, ela também enfrenta vários desafios e limitações. Um dos maiores desafios é garantir que o conteúdo gerado seja seguro e ético. Sistemas de IA generativa têm sido usados para criar deepfakes, notícias falsas e outras formas de conteúdo malicioso, destacando a necessidade de diretrizes éticas e regulamentação.
Por exemplo, em abril de 2023, a União Europeia propôs novas regras de direitos autorais para IA generativa que exigiriam que as empresas divulgassem qualquer material protegido por direitos autorais usado para desenvolver essas ferramentas.
Espera-se que tais regras incentivem a transparência e a ética no desenvolvimento de IA, minimizando qualquer uso indevido ou violação de propriedade intelectual. Isso também deve oferecer alguma proteção aos criadores de conteúdo cujo trabalho pode ser involuntariamente imitado ou plagiado por ferramentas de IA generativas.
Geoffrey Hinton, amplamente conhecido como um dos “padrinho da IA”, anunciou recentemente que deixou a Alphabet (empresa controladora do Google) depois de uma década na empresa, dizendo que queria falar sobre os riscos da tecnologia sem que isso afetasse seu ex-empregador.
A inteligência artificial pode representar uma ameaça “mais urgente” para a humanidade do que as alterações climáticas, disse o pioneiro da IA Geoffrey Hinton à Reuters numa entrevista na sexta-feira.
Conclusão
A IA generativa é um campo em rápido desenvolvimento com enorme potencial para mudar a maneira como criamos e interagimos com a tecnologia. Ao aprender padrões a partir de grandes conjuntos de dados de exemplos, a IA generativa pode criar novo conteúdo que é indistinguível do conteúdo criado por humanos.
Garantir que a IA seja usada de forma ética, minimizando vieses, aumentando a transparência e a responsabilidade e mantendo a governança de dados, será fundamental à medida que a tecnologia progride.
Ao mesmo tempo, encontrar um equilíbrio entre automação e envolvimento humano será crucial para maximizar os benefícios da IA generativa e, ao mesmo tempo, mitigar quaisquer potenciais consequências negativas sobre a força de trabalho.
