A narrativa sobre a inteligência artificial europeia foi de potencial crescente e avanços tecnológicos. Um ecossistema vibrante surgiu, prometendo inovação. No entanto, startups de IA enfrentam agora obstáculos económicos globais. Embora a sua engenhosidade seja inegável, o caminho para a rentabilidade é traiçoeiro devido ao clima macroeconómico, investimento e cadeias de abastecimento frágeis, desafiando a sua competitividade.
Novos desafiantes de IA da China, como DeepSeek e Manus AI, abalam o domínio ocidental. Com foco em custo-benefício e autonomia, eles forçam empresas a repensar arquitetura, custos e automação inteligente, redefinindo estratégias globais de IA e prometendo transformar o cenário empresarial além do Silicon Valley.
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Desenvolvedores de IA usam 'open source' indevidamente, ocultando dados cruciais. Isso prejudica a transparência e reprodutibilidade científicas, essenciais para a pesquisa. A verdadeira abertura, como definida pelo OSAID, e a integridade científica são imperativas para o avanço confiável da IA na ciência, combatendo o 'openwashing' e garantindo a validação.
Wall Street reavalia a China. O pessimismo do início de 2024 dá lugar a otimismo cauteloso, impulsionado por sinais políticos, tecnologia como DeepSeek e recuperação do mercado de Hong Kong. No entanto, persistem dúvidas sobre o consumo interno, enquanto crescem preocupações sobre o mercado dos U.S.
O termo 'open source' prometia conhecimento partilhado. Na IA, tornou-se ambíguo. Muitos usam o rótulo 'open source' escondendo componentes críticos, minando a integridade científica e a inovação. A comunidade de investigação deve exigir transparência e reprodutibilidade genuínas nos sistemas de IA, como sempre confiou.
A paisagem da IA está em fluxo, moldada por regulamentações dos EUA sobre chips, rivalidades entre gigantes como Nvidia, OpenAI e Apple, e ansiedades de mercado sobre bolhas e empregos. A corrida pela dominância em IA intensifica-se, com implicações geopolíticas e sociais crescentes, exigindo navegação cuidadosa entre inovação e risco.
Exploração da IA no dispositivo para tarefas jornalísticas. Avaliação de LLMs locais (Google, Meta, Mistral) em hardware pessoal, focando na transformação de transcrições em artigos. Desafios de hardware, qualidade e a viabilidade prática para fluxos de trabalho complexos como o jornalismo são discutidos, questionando a utilidade real apesar da acessibilidade.
O reino digital passa por uma mudança sísmica, impulsionada pelo avanço da inteligência artificial. O que era domínio de laboratórios e ficção científica está agora em nossas interações e operações comerciais. Entender quais plataformas capturam a imaginação e utilidade do público é essencial para navegar no ambiente tecnológico e econômico contemporâneo.
Muitas IAs rotuladas como 'open source' não cumprem os princípios fundamentais de transparência, especialmente quanto a dados e treino, ameaçando a ciência.
