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A Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) está se tornando rapidamente uma das tecnologias mais discutidas no mundo, principalmente após o lançamento do GPT-4. No entanto, de acordo com a professora Mirella Lapata, da série The Turing Lectures, IA Generativa não é um conceito novo. Ela já está entre nós há muitos anos, se manifestando em ferramentas como o Google Tradutor e assistentes virtuais como Siri. A professora Lapata, especializada em Processamento de Linguagem Natural (NLP), trouxe uma visão profunda sobre o que realmente é IA Generativa, como ela evoluiu e quais são seus potenciais desafios e oportunidades.
O Que é a IA Generativa?
Para entender a IA Generativa, é importante dividir o conceito em duas partes: "inteligência artificial" e "generativa". A primeira refere-se ao uso de programas de computador para realizar tarefas que normalmente seriam feitas por humanos, como reconhecer padrões ou tomar decisões. A parte "generativa" é onde a magia acontece – aqui, a IA é capaz de criar novos conteúdos com base em exemplos que já viu, seja em forma de áudio, código de computador, imagens, vídeos ou, no caso específico abordado pela professora, texto.
A IA generativa, portanto, não apenas reproduz informações, mas também cria algo novo a partir de padrões e dados fornecidos. Um exemplo simples seria pedir ao ChatGPT que escreva um texto ou programe algo a partir de um conjunto de instruções. O conteúdo gerado é novo, mesmo que seja baseado em informações conhecidas. A professora enfatizou o uso crescente de modelos de linguagem, que são centrais para ferramentas como ChatGPT, para prever palavras e frases com base no contexto oferecido pelo usuário.
A Evolução da IA Generativa: Do Google Tradutor ao GPT-4
O Google Tradutor, lançado em 2006, é um exemplo clássico de IA Generativa. Ele recebe um texto em um idioma e gera uma tradução em outro, criando uma nova versão do conteúdo original. Embora seja um exemplo mais simples, a professora Lapata destacou que já se tratava de IA Generativa. Siri, a assistente virtual da Apple, lançada em 2011, também utilizou esse tipo de tecnologia para interagir com os usuários de maneira natural.
No entanto, o que realmente gerou o "frenesi" em torno da IA Generativa foi o lançamento do GPT-4 pela OpenAI, em 2023. O modelo impressionou o mundo ao demonstrar habilidades notáveis, como superar 90% dos humanos no exame SAT (um teste padronizado nos EUA para ingresso em universidades) e obter notas altas em exames de direito e medicina. Além disso, o GPT-4 pode realizar tarefas complexas, como escrever ensaios, gerar código de programação e até criar páginas de sites personalizadas.
Como a IA Generativa Funciona?
A tecnologia central por trás da IA Generativa, especialmente em modelos como o GPT-4, é chamada de modelagem de linguagem. Essa técnica envolve o treinamento de redes neurais em vastos conjuntos de dados de texto. O modelo aprende a prever palavras e frases com base no contexto oferecido. Por exemplo, se a frase "Eu quero" for dada como entrada, o modelo pode prever palavras como "comer", "brincar" ou "trabalhar", dependendo do contexto aprendido a partir de grandes volumes de texto.
Para construir esses modelos de linguagem, é necessário um vasto corpus de dados, como páginas da web, repositórios de código, fóruns e redes sociais. O modelo é treinado para prever o próximo termo em uma sequência de palavras e, ao longo do tempo, ajusta suas previsões com base no erro encontrado. Esse processo iterativo pode levar meses e exige enormes quantidades de dados e poder computacional.
Lapata explicou que a inovação recente não está na técnica em si, mas na escala. Os primeiros modelos GPT não eram tão impressionantes quanto o GPT-4, mas, à medida que a quantidade de dados aumentou e as redes neurais se tornaram maiores (o GPT-4 possui mais de um trilhão de parâmetros), a capacidade desses sistemas evoluiu significativamente.
Desafios e Limitações da IA Generativa
Embora o potencial da IA Generativa seja enorme, a professora Mirella Lapata também abordou alguns de seus desafios. O primeiro é o problema da "alinhamento": como garantir que a IA faça o que os humanos querem e o faça de maneira honesta, útil e inofensiva (o chamado quadro HHH: Helpful, Honest, Harmless)? A resposta para isso está no ajuste fino (fine-tuning), onde os humanos avaliam e ajustam as respostas da IA para garantir que ela seja precisa e confiável.
No entanto, mesmo com ajustes finos, a IA não é perfeita. Em um exemplo famoso, o chatbot Bard, da Google, fez uma afirmação incorreta sobre uma descoberta científica, o que resultou em uma perda significativa no valor de mercado da empresa. Além disso, modelos de IA podem exibir vieses históricos ou comportamentos indesejáveis, como fornecer respostas ofensivas ou inadequadas.
Outro ponto levantado foi o impacto ambiental do treinamento desses grandes modelos de IA. O GPT-4, por exemplo, custou cerca de 100 milhões de dólares para ser treinado e gerou uma enorme pegada de carbono. Quanto mais complexos os modelos se tornam, mais recursos são necessários para treiná-los e executá-los, o que levanta preocupações sobre sustentabilidade.
O Futuro da IA Generativa
A professora Lapata concluiu sua palestra com uma visão sobre o futuro da IA Generativa. Embora alguns temam que essa tecnologia possa evoluir para algo perigoso, ela acredita que o maior risco que enfrentamos no momento é a falta de regulação. Assim como ocorreu com outras tecnologias poderosas, como a energia nuclear, a IA Generativa provavelmente será fortemente regulamentada no futuro.
No entanto, Lapata alertou que, antes de nos preocuparmos com a IA superinteligente, devemos focar em ameaças mais imediatas, como as mudanças climáticas. A tecnologia de IA tem o potencial de nos ajudar a resolver muitos problemas, mas também pode ser usada de maneira inadequada se não for adequadamente controlada.
Conclusão
A IA Generativa não é um conceito novo, mas sua evolução recente trouxe à tona novas capacidades e desafios. Do Google Tradutor à GPT-4, testemunhamos uma transformação notável na forma como os computadores podem gerar conteúdo de maneira inteligente e sofisticada. No entanto, à medida que essa tecnologia avança, é crucial abordarmos as questões de alinhamento, sustentabilidade e regulação para garantir que a IA Generativa seja usada para o bem da sociedade.
Essencialmente, como Lapata destacou, IA Generativa é apenas uma ferramenta – uma ferramenta incrivelmente poderosa, mas que depende de como os humanos a projetam, treinam e usam. O futuro dessa tecnologia é promissor, mas deve ser acompanhado de um debate ético e regulatório cuidadoso.
Para uma compreensão mais profunda, incluindo exemplos práticos discutidos por Mirella Lapata, assista ao vídeo completo "What is Generative AI and how does it work?" na série The Turing Lectures.
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