Como funciona a IA generativa?

A IA generativa usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados e gerar novo conteúdo com base no contexto, estilo, estrutura e tom dos dados originais. Ao criar conteúdo, o modelo de IA extrai padrões nos dados para criar resultados que geralmente são indistinguíveis de material criado por humanos, seja texto, imagens, código ou até mesmo música.

A evolução da IA generativa pode ser remontada aos primórdios dos chatbots, que eram principalmente sistemas baseados em regras com capacidades de conversação limitadas. Esse foi o advento inicial da IA de conversação, que se difere da IA generativa, pois se concentra especificamente em computadores envolvidos em um diálogo coerente com os usuários, muitas vezes em uma função de assistente virtual ou de suporte ao cliente.

À medida que o poder computacional e a disponibilidade de dados aumentaram, a introdução de modelos mais complexos atingiu marcos significativos. O lançamento do ChatGPT da OpenAI foi uma inovação no processamento de linguagem natural, demonstrando a capacidade de gerar diálogo natural e contextualmente relevante. Os avanços em redes neurais melhoraram ainda mais a capacidade do modelo de entender os dados de linguagem, tornando as interações ainda mais diretas e semelhantes às humanas.

Desde então, a IA generativa vem tendo aplicações em vários setores, reformulando como as organizações abordam a criatividade e a solução de problemas. A IA generativa ajuda a escrever roteiros, criar arte e compor músicas. Ela cria conteúdo personalizado adaptado a públicos-alvo específicos, dependendo de suas necessidades particulares. Ela pode prever interações entre medicamentos e resumir suas descobertas em um relatório. Pode até mesmo fornecer suporte quando você precisar de ajuda. Ao nutrir a criatividade, aumentar a produtividade e simplificar processos, a IA generativa continua transformando a maneira como interagimos com a tecnologia e uns com os outros. 

A IA generativa baseia-se nas redes neurais, que são modelos computacionais inspirados na estrutura e na função do cérebro humano. Essas redes consistem em várias camadas de neurônios interconectados que processam e transmitem informações, onde cada camada serve a uma finalidade específica no processamento de informações.

A primeira camada, a camada de entrada, recebe dados brutos que são transformados à medida que trafegam entre as camadas, produzindo, por fim, a saída na camada final. Essa estrutura hierárquica permite que redes neurais aprendam padrões complexos e representações em dados, com camadas mais profundas identificando padrões mais abstratos, assim como o cérebro humano processa informações sensoriais.

Os parâmetros ou pesos, dentro dessas camadas são cruciais, pois determinam como os dados de entrada são transformados. Por exemplo, o GPT-3.5, com seus 175 bilhões de parâmetros, demonstra uma capacidade enorme de aprender e gerar textos sofisticados, pois cada parâmetro contribui para a habilidade do modelo de reconhecer nuances em linguagem e contexto, levando a saídas mais coerentes e contextualmente relevantes.

Os modelos de IA generativa precisam ser treinados com dados. Isso envolve expor a rede neural a grandes conjuntos de dados, com os quais o modelo aprende a reconhecer padrões. O processo de treinamento consiste em dois tipos de aprendizado: supervisionado e não supervisionado. No aprendizado supervisionado, o modelo é fornecido com dados rotulados, permitindo que ele aprenda saídas específicas para determinadas entradas, enquanto no aprendizado não supervisionado, o modelo explora os dados sem rótulos explícitos, identificando estruturas inerentes ou agrupamentos por conta própria.

Durante o treinamento, o modelo aprende a melhorar suas previsões de forma iterativa, refinando sua capacidade de gerar saídas coerentes e relevantes. Isso é feito por meio de um processo chamado retropropagação, em que o modelo faz previsões com base nos dados de entrada, compara suas saídas com os resultados reais e calcula um erro ou perda. Esse loop de comentários permite que a rede ajuste seus parâmetros, melhorando gradualmente sua capacidade de gerar conteúdo preciso e coerente.

Em termos de processamento de linguagem, a IA generativa divide o texto em unidades menores e gerenciáveis chamadas tokens, que podem representar palavras inteiras, subpalavras ou até mesmo caracteres individuais, dependendo do design do modelo. Isso permite que o modelo trabalhe com uma variedade diversificada de vocabulários e variações linguísticas com mais eficiência. Por meio do processamento de tokens, o modelo pode entender melhor os relacionamentos entre as palavras e gerar saídas com mais nuance, aprimorando sua capacidade de criar frases coerentes e manter o contexto em passagens mais longas, levando a uma melhoria do desempenho em tarefas como geração de texto e conversa.

A IA generativa tem uma variedade de aplicações em diversos campos e setores. Estes são alguns exemplos notáveis:

• Geração de texto semelhante ao de humanos. Os modelos de IA generativa, incluindo a série GPT, podem criar artigos, histórias e postagens de mídia social, aprimorando a criação de conteúdo e os esforços de marketing. Eles podem alimentar chatbots que se envolvem em conversas naturais e fornecem suporte ao cliente. Também podem ajudar a resumir documentos longos e gerar snippets de código para desenvolvedores, aumentando a produtividade.
  
  
• Criação de imagens. Modelos como DALL-E podem gerar imagens exclusivas a partir de solicitações em texto, permitindo que os usuários produzam arte ou designs que reflitam conceitos ou estilos específicos, algo perfeito para direção de arte, design de produto e design visual em jogos.
  
  
• Geração de áudio. Ferramentas como o MuseNet da OpenAI podem compor músicas originais em vários gêneros, ajudando os músicos a criar novas obras, trilhas sonoras e áudio para filmes. Elas também podem gerar narrações realistas e sintetização de voz para uso em audiolivros, assistentes virtuais e videogames.
  
  
• Criação de vídeos. A IA generativa pode ajudar na criação de vídeos sugerindo edições, inserindo transições ou até mesmo gerando novas imagens, permitindo uma produção de conteúdo rápida. Modelos como o Synthesia podem criar vídeos sintéticos com avatares realistas que fornecem apresentações ou narram conteúdo, simplificando os esforços educacionais e de marketing.

A IA generativa enfrenta vários desafios e limitações, incluindo:

• Requisitos de recursos. Os modelos de IA generativa exigem potência computacional e energia elétrica substanciais para serem executados, o que torna seu treinamento caro e com impacto no meio ambiente.
  
  
• Falta de transparência. A falta de transparência nos processos internos e nos caminhos de tomada de decisão dos modelos dificulta a compreensão de como as saídas são geradas. Isso prejudica a capacidade de manter a IA responsável.
  
  
• Complexidade da criatividade. Como o conteúdo gerado pela IA geralmente é o resultado de padrões aprendidos em vez de uma verdadeira inovação, a IA generativa ainda não consegue captar a magia e a complexidade da criatividade humana.
  
  
• Alucinações. Os modelos de IA generativa podem produzir informações plausíveis, mas falsas, levando a uma possível desinformação. Isso representa um risco significativo para áreas essenciais, como jornalismo, saúde e educação.
  
  
• Vieses. Os dados de treinamento podem conter preconceitos inerentes, resultando em saídas que perpetuam estereótipos, marginalizando ainda mais determinados grupos.
  
  
• Questões sobre propriedade intelectual. As preocupações éticas relacionadas à criação, propriedade e responsabilidade são um debate contínuo no âmbito da IA, sinalizando a necessidade de estruturas e práticas de IA responsável.
  
  
• O potencial de uso indevido. Devido à sua capacidade de criar conteúdo enganoso e deepfakes, a IA generativa pode ser usada para fins mal-intencionados, como propaganda ou golpes.

À medida que os pesquisadores continuam a refinar suas técnicas, os modelos de IA generativa estão preparados para se tornar ainda mais sofisticados, e até mais responsáveis. Isso pode levar a conteúdo mais contextualmente relevante com menos instâncias de alucinação e desinformação. Pesquisadores também estão experimentando métodos de treinamento aprimorados, como aprendizado de reforço a partir de comentários de humanos, o que pode levar a saídas com mais nuance, respondendo às preocupações sobre vieses.

Espera-se que a IA generativa impulsione inovações significativas em vários domínios. Nos serviços de saúde, a IA está gerando planos de tratamento personalizados adaptados a perfis de pacientes individuais, resultando em um melhor atendimento. Na educação, os professores estão usando a IA para criar um currículo personalizado com base nos pontos fortes e fracos dos alunos. E em setores criativos, a IA já está revolucionando a maneira como designers, desenvolvedores, copywriters e roteiristas estão criando trabalho. No entanto, esses avanços vêm com implicações sociais. Devido a mudanças no mercado de trabalho e questões relacionadas a propriedade, há uma demanda crescente por mais estruturas regulatórias em torno do papel da IA na vida humana.

À medida que a era da IA continua a entrar em fases novas e mais empolgantes, é essencial que pesquisadores e profissionais garantam que seus avanços atendam ao bem público, minimizando o risco por meio do diálogo contínuo com os stakeholders. Desde que haja um equilíbrio entre a inovação e a ética, a IA certamente abrirá caminho para um futuro mais brilhante e produtivo.