O que é IA Generativa?
Talvez seja uma violação da minha ética profissional como jornalista, mas aqui, decidi recorrer ao ChatGPT para definir IA Generativa:
"A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que cria novos conteúdos, como texto, imagens, música ou código, aprendendo padrões em dados existentes. Utiliza modelos como Redes Adversariais Generativas (GANs) e transformadores para gerar resultados realistas e semelhantes aos humanos, apoiando aplicações criativas em áreas como arte, design, escrita e muito mais."
Ou, mais simplesmente: IA que gera conteúdo é IA Generativa.
Embora a frase "IA Generativa" tenha ganhado popularidade nos últimos anos, o conceito existe há muito tempo. Já na década de 1950, o cientista da computação Arthur Samuel cunhou o termo "Machine Learning", que pode ser visto como precursor da IA Generativa.
Apesar de décadas de pesquisa e exploração, o maior avanço na IA Generativa como a conhecemos hoje ocorreu há dez anos, graças às Redes Adversariais Generativas (GANs, conforme mencionado na definição acima) desenvolvidas pelo engenheiro Ian Goodfellow.
Logo em seguida veio a "arquitetura Transformer" apresentada por cientistas do Google em 2017, que sustenta as ferramentas de IA Generativa mais comumente usadas hoje.
Exemplos de Aplicações de IA Generativa
Se você já usou ferramentas de chatbot populares como ChatGPT, Gemini, Copilot ou Claude, já experimentou IA Generativa. Por exemplo, quando você pede recomendações de restaurantes, ajuda com a redação de um artigo ou um modelo de carta reclamando do seu senhorio.
Sua utilidade é ampla, desde entretenimento inofensivo (criar poemas e músicas originais ou gerar imagens fantásticas) até aplicações profissionais (criar apresentações, projetar protótipos de produtos, formular estratégias) e até potencialmente salvar vidas (descoberta de medicamentos).
Muitas tendências de mídia social – como visualizar-se como um boneco ou transformar seu cão de estimação em uma pessoa – são produtos da IA Generativa.
No entanto, a IA Generativa também é usada para fins nefastos. "Deepfakes" são usados para espalhar desinformação, danificar a reputação de indivíduos ou fabricar "nudes" para extorsão sexual. Esta é uma das razões pelas quais a rápida popularização da IA Generativa preocupa tantas pessoas, principalmente porque a tecnologia está se tornando cada vez mais realista e fácil de usar.
Como Funciona a IA Generativa
Fique tranquilo, não vou me aprofundar nas complexidades da modelagem probabilística e saídas de alta dimensão. Na prática, em termos simples, você pode pensar que os modelos de IA Generativa realizam duas funções principais.
A primeira tarefa é aprender padrões a partir de grandes conjuntos de dados. Esses conjuntos de dados incluem texto, imagens, páginas da web, código e qualquer coisa que possa ser alimentada em um modelo; isso é comumente referido como "treinamento".
O modelo de IA então reconhece padrões nesses dados, efetivamente ganhando conhecimento e compreensão de técnicas. Por exemplo, se o modelo fosse alimentado com os 100 maiores romances de terror de todos os tempos, ele faria referência cruzada a esses dados, extraindo a estrutura, a linguagem, os temas e as técnicas narrativas que esses livros têm em comum.
Em seguida, aplicará esse treinamento para gerar conteúdo totalmente novo. Portanto, quando você pede ao ChatGPT para planejar suas próximas férias, ele extrai todas as informações que coletou e usa um método chamado "aprendizagem de distribuições de probabilidade" para elaborar uma resposta.
Para respostas escritas, ele faz isso palavra por palavra, usando os dados que possui para selecionar a próxima palavra mais adequada em uma frase. Ou para imagens, uma ferramenta de IA Generativa usando um modelo baseado em transformador pegaria as cores e composições de inúmeras imagens realistas que já viu. Por exemplo, pedindo ao Midjourney para criar um desenho animado, ele pode considerar todas as amostras de treinamento que recebeu anteriormente para gerar algo que corresponda precisamente ao que é solicitado.
Muitas vezes, os termos "Inteligência Artificial" e "Inteligência Artificial Generativa" são confundidos. Inteligência Artificial é um termo abrangente que cobre todas as formas de IA. Inteligência Artificial Generativa é um ramo da Inteligência Artificial que se refere especificamente a ferramentas de Inteligência Artificial que são capazes de gerar conteúdo.
O computador de xadrez "Deep Blue" da IBM é um exemplo famoso que derrotou Garry Kasparov – um dos maiores jogadores de xadrez da história – em 1997. "Deep Blue" usou a chamada IA simbólica para aprender movimentos, avaliar posições e tomar decisões estratégicas, mas não pode ser categorizado como IA Generativa porque não cria nada de novo.
Outro exemplo comum de IA não generativa é a IA discriminativa. É usado em software de reconhecimento facial, para agrupar fotos nos álbuns do seu smartphone ou para identificar spam e ocultá-lo da sua caixa de entrada.
Portanto, embora chatbots como ChatGPT, Copilot e Gemini certamente se enquadrem na categoria mais ampla de inteligência artificial, eles são classificados com mais precisão como modelos de IA Generativa.
Desafios da IA Generativa
Além do uso malicioso da IA Generativa mencionado acima, outras desvantagens da IA Generativa são mais inerentes à forma como a tecnologia funciona. Esses modelos são tão bons quanto as informações com as quais são treinados. Acredite ou não, há uma grande quantidade de informações desatualizadas, enganosas ou totalmente erradas na Internet – todas elas podem ser absorvidas por um chatbot e depois regurgitadas como um fato. Esses erros também são chamados de "alucinações".
Pelo mesmo motivo, os modelos de IA Generativa também podem cair na armadilha de reforçar preconceitos ou estereótipos. Como o próprio ChatGPT colocou em um exemplo: "Os modelos de texto para imagem geralmente associam profissões como ‘enfermeira’ a mulheres, enquanto associam ‘CEO’ a homens."
As instituições acadêmicas têm se quebrado para lidar com os alunos que usam ChatGPT e ferramentas semelhantes para escrever trabalhos e teses. E o desafio que representa para as indústrias criativas – a IA Generativa realmente tornará escritores, atores, músicos e artistas totalmente redundantes? – é um ponto de debate perene.
A IA Generativa apresenta o potencial de remodelar as indústrias criativas, ao mesmo tempo em que levanta preocupações sobre seu impacto no mercado de trabalho. A capacidade das máquinas de gerar conteúdo levanta questões importantes sobre o valor das habilidades e da criatividade humanas na futura economia.
Além do Hype: A Trajetória Futura da IA Generativa
Embora as discussões em torno da IA Generativa geralmente se concentrem em seus recursos e possíveis armadilhas, é importante considerar suas implicações mais amplas e as considerações-chave que moldam sua trajetória. Aqui estão alguns aspectos importantes a serem considerados:
Considerações Éticas e Desenvolvimento Responsável
À medida que a IA Generativa se torna cada vez mais poderosa, as considerações éticas tornam-se cruciais para orientar seu desenvolvimento e implantação. Questões como viés, desinformação e direitos de propriedade intelectual precisam ser abordadas cuidadosamente para garantir que essas tecnologias sejam usadas de forma responsável e ética. Priorizar a transparência, a responsabilidade e a justiça é essencial para construir confiança nos sistemas de IA Generativa e suas saídas.
Colaboração Humano-IA
O futuro da IA Generativa não reside na substituição completa dos humanos, mas sim em aumentar as capacidades humanas e promover a colaboração humano-IA. Ao alavancar os pontos fortes da IA para automatizar tarefas repetitivas, gerar ideias criativas e fornecer insights, os humanos podem se concentrar em atividades de nível superior que exigem pensamento crítico, inteligência emocional e expertise de domínio. Essa abordagem colaborativa tem o potencial de desbloquear novos níveis de produtividade e inovação.
Transformação da Indústria e Novas Oportunidades
A IA Generativa tem o potencial de interromper uma ampla gama de indústrias, de saúde e finanças a entretenimento e educação. Ao automatizar processos, personalizar experiências e desbloquear novas possibilidades criativas, as organizações podem alavancar a IA Generativa para aumentar a eficiência, reduzir custos e obter vantagens competitivas. À medida que as empresas se adaptam a essas tecnologias, espera-se que ocorram mudanças nas funções de trabalho, criando novas oportunidades que exigem experiência no desenvolvimento, implantação e manutenção de sistemas de IA Generativa.
Aprimoramento de Habilidades e Desenvolvimento da Força de Trabalho
À medida que a IA Generativa se torna mais prevalecente, os indivíduos precisarão adquirir novas habilidades e capacidades para prosperar em um mercado de trabalho em evolução. A ênfase deve estar no desenvolvimento de habilidades como pensamento crítico, resolução de problemas, criatividade e comunicação, bem como uma compreensão das implicações éticas e do uso responsável da IA. Programas de aprimoramento de habilidades e treinamento podem ajudar os trabalhadores a se adaptarem a novas funções de trabalho e a aproveitarem as oportunidades apresentadas pela IA Generativa.
Lidando com Desafios e Mitigando Riscos
A IA Generativa não está isenta de desafios e riscos. Lidar com problemas como viés, desinformação e uso indevido requer esforços multifacetados, incluindo salvaguardas técnicas, estruturas regulatórias e campanhas de conscientização pública. O monitoramento e avaliação contínuos do impacto dos sistemas de IA Generativa são essenciais para identificar e mitigar possíveis consequências negativas.
Conclusão: Adotando a Inovação Responsável
A IA Generativa representa um salto significativo no avanço tecnológico, oferecendo um tremendo potencial para indústrias e indivíduos. Ao abordar considerações éticas, promover a colaboração humano-IA, abraçar a transformação da indústria, investir no aprimoramento de habilidades e lidar com desafios, podemos desbloquear todos os benefícios da IA Generativa, ao mesmo tempo em que mitigamos seus riscos. À medida que continuamos a explorar as possibilidades da IA Generativa, é essencial abordar a inovação com uma mentalidade responsável, centrada no ser humano e voltada para o futuro.