O que é inteligência artificial?
Trata-se da descrição de algoritmos capazes de criar conteúdo em diversos formatos, desde textos, áudios e imagens até vídeos, simulações e aplicações ainda mais sofisticadas. Descobertas recentes na área prometem mudar a forma como vemos e entendemos a produção de conteúdos atualmente.
Michael Chui é um renomado parceiro do McKinsey Global Institute, com sede em San Francisco, Califórnia. Chui lidera pesquisas sobre o impacto das tecnologias disruptivas, incluindo big data, mídias sociais e a internet das coisas, nos negócios e na economia. Além disso, o autor possui vasta experiência em estratégia, inovação, desenvolvimento de produtos, TI, vendas e marketing, fusões e aquisições, e organização.
O fenômeno da IA, que pode ser observado pela popularidade do ChatGPT, não para de crescer em diferentes setores da economia e da sociedade. A indústria da inteligência artificial pode adicionar cerca de US$ 4.4 trilhões à economia global nos próximos anos, segundo pesquisadores do McKinsey Global Institute.
O cenário torna possível que, dentro dos próximos três anos, quaisquer coisas que temos atualmente no campo da tecnologia e que não integre inteligências artificiais de última geração percam espaço no mercado e na usabilidade.
No entanto, antes de precisar o valor das inteligências artificiais e de projetar o seu alcance, precisamos responder a algumas dúvidas a fim de contextualização.
Diferença entre Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) visa fazer com que máquinas imitem a inteligência humana para executar tarefas. O aprendizado de máquina, por sua vez, é um subsetor da IA que desenvolve modelos capazes de aprender a partir de padrões de dados sem intervenção humana.
Com a crescente complexidade e volume de dados, a necessidade e o potencial do aprendizado de máquina também aumentaram substancialmente.
Tipos Principais de Modelos de Aprendizado de Máquina
Os modelos de aprendizado de máquina evoluíram a partir de técnicas estatísticas clássicas, desenvolvidas entre os séculos XVIII e XX, até os modelos modernos que utilizam computadores potentes para processar grandes volumes de dados.
Tradicionalmente, o aprendizado de máquina era limitado a modelos preditivos que observavam e classificavam padrões. No entanto, a IA generativa representa um avanço significativo ao permitir que máquinas não apenas percebam e classifiquem, mas também criem novos conteúdos de acordo com o desejado inicialmente.
Modelos de Aprendizado de Máquina Baseados em Texto
Modelos de aprendizado de máquina baseados em texto, como GPT-3 e BERT, foram pioneiros na geração de textos. Eles são treinados usando uma enorme quantidade de textos, permitindo-lhes prever e gerar conteúdos de forma precisa.
O ChatGPT, por exemplo, pode criar ensaios comparativos ou descrições estilizadas em segundos, demonstrando a capacidade de gerar conteúdos que variam de ensaios acadêmicos a instruções práticas.
Desenvolvimento de Modelos de IA Generativa – Por Trás da Criação de uma IA
Construir um modelo de IA generativa é uma tarefa complexa que exige recursos significativos. Empresas como OpenAI, DeepMind e Meta lideram este campo, empregando cientistas e engenheiros de elite e investindo milhões de dólares para treinar modelos em grandes volumes de dados.
Estima-se de forma não oficial que a OpenAI tenha utilizado cerca de 45 terabytes para treinar inicialmente o ChatGPT 3. Esse tipo de recurso e as cifras associadas a implementação deles, a manipulação dos dados, a codificação e outros processos não são alcançáveis para quase nenhuma companhia do mundo, muito menos startups.
Produção de Conteúdos pela IA Generativa
Modelos de IA generativa podem criar textos, imagens, códigos, vídeos e simulações de negócios. Embora, muitas vezes, seus resultados sejam indistinguíveis dos conteúdos gerados por humanos, a precisão e a adequação do conteúdo dependem da qualidade do modelo e do caso de uso.
Ferramentas como ChatGPT e DALL-E 2 mostraram-se impressionantes, mas não estão isentas de erros ou preconceitos inerentes aos dados de treinamento, o que nos leva ao tópico de suas limitações.
Limitações e Riscos da IA Generativa
Os modelos de IA generativa ainda enfrentam desafios significativos. Os resultados podem ser convincentes, mas, às vezes, incorretos ou tendenciosos. Há também riscos de uso indevido, como a geração de conteúdos ofensivos ou ilegais.
Para mitigar esses riscos, é crucial selecionar cuidadosamente os dados de treinamento, considerar o uso de modelos especializados e manter a supervisão humana para verificar os resultados antes de publicá-los ou usá-los em decisões críticas.
Pelo menos, enquanto não vemos uma evolução ainda mais profunda neste meio. Mas, já há meios de assistir a oportunidades de negócio com a tecnologia de IA atual.
Oportunidades da IA para Negócios
A IA generativa oferece oportunidades substanciais para negócios, desde a criação rápida de materiais escritos até o desenvolvimento de versões técnicas aprimoradas de imagens médicas. As empresas podem (e já o fazem) usar esses recursos para economizar tempo e recursos, permitindo explorar novas oportunidades de negócios e criar mais valor, sobretudo, em ritmo acelerado. A tendência é que vejamos, em espaços de tempo cada vez mais curtos, novidades abruptas neste meio, que está entre os mais dinâmicos da sociedade atual.
É inegável que a IA generativa está transformando a forma como criamos e consumimos conteúdo.
Com avanços contínuos e crescente adoção, seu impacto nas indústrias e na sociedade é imenso. No entanto, é essencial abordar suas limitações e riscos com estratégias adequadas para aproveitar ao máximo suas capacidades revolucionárias.
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