Como é que a IA generativa funciona?

A IA generativa utiliza técnicas avançadas de aprendizagem automática para analisar grandes conjuntos de dados e gerar novos conteúdos com base no contexto, estilo, estrutura e tom dos dados iniciais. Ao criar conteúdo, o modelo de IA baseia-se em padrões nos dados para criar resultados que são frequentemente indistinguíveis do material criado por humanos, quer se trate de texto, imagens, código ou mesmo música.

A evolução da IA generativa pode ser traçada até aos primeiros dias dos chatbots, que eram principalmente sistemas baseados em regras com capacidades de conversação limitadas. Este foi o primeiro advento da IA conversacional, que difere da IA generativa na medida em que se centra especificamente nas máquinas que estabelecem um diálogo coerente com os utilizadores, muitas vezes numa função de suporte ao cliente ou de assistente virtual.

À medida que o poder computacional e a disponibilidade de dados aumentaram, a introdução de modelos mais complexos criou marcos significativos. O lançamento do ChatGPT da OpenAI demonstrou um avanço no processamento de linguagem natural, demonstrando a capacidade de gerar um diálogo natural e contextualmente relevante. Os avanços nas redes neuronais melhoraram ainda mais a capacidade do modelo de compreender os dados linguísticos, tornando as interações ainda mais de forma totalmente integrada e humana.

Desde então, a IA generativa tem encontrado aplicações em muitas indústrias, reformulando a forma como as organizações abordam a criatividade e a resolução de problemas. A IA generativa ajuda a escrever scripts, a conceber arte e a escrever música. Cria conteúdos personalizados adaptados a públicos específicos, consoante as suas necessidades específicas. Pode predizer interações entre medicamentos e resumir as suas conclusões num relatório. Pode até fornecer suporte quando o utilizador precisa de ajuda. Ao cultivar a criatividade, impulsionar a produtividade e otimizar os processos, a IA generativa continua a transformar a forma como interagimos com a tecnologia - e uns com os outros. 

A IA generativa é construída sobre a base de redes neurais, que são modelos computacionais inspirados na estrutura e função do cérebro humano. Estas redes são constituídas por várias camadas de neurónios interligados que processam e transmitem informações, sendo que cada camada serve um objetivo específico no processamento de informações.

A primeira camada, a camada de entrada, recebe dados não processados que são transformados à medida que viajam de camada para camada, produzindo finalmente um resultado na camada final. Esta estrutura hierárquica permite que as redes neuronais aprendam padrões e representações complexas nos dados, sendo que as camadas mais profundas identificam frequentemente padrões mais abstratos - tal como o cérebro humano processa a informação sensorial.

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 os seus 175 mil milhões de parâmetros, demonstra uma imensa capacidade de aprender e gerar texto sofisticado, uma vez que cada parâmetro contribui para a capacidade do modelo de reconhecer nuances no idioma e no contexto, conduzindo a resultados mais coerentes e contextualmente relevantes.

Os modelos de IA generativa necessitam de ser preparados com base em dados. Isto implica expor a rede neural a grandes conjuntos de dados, onde o modelo aprende a reconhecer padrões. O processo de preparação consiste em dois tipos de aprendizagem: aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Na aprendizagem supervisionada, o modelo é fornecido com dados etiquetados, o que lhe permite aprender saídas específicas para determinadas entradas, enquanto na aprendizagem não supervisionada, o modelo explora os dados sem etiquetas explícitas, identificando estruturas ou agrupamentos inerentes por si próprio.

Durante a preparação, o modelo aprende a melhorar as suas predições de forma iterativa, refinando a sua capacidade de gerar resultados coerentes e relevantes. Isto é conseguido através de um processo chamado retropropagação, em que o modelo faz predições com base nos dados de entrada, compara os seus resultados com os resultados reais e, em seguida, calcula um erro ou perda. Este ciclo de feedback permite à rede otimizar os seus parâmetros, melhorando gradualmente a sua capacidade de gerar conteúdos precisos e coerentes.

Em termos de processamento de linguagem, a IA generativa divide o texto em unidades mais pequenas e geríveis chamadas tokens, que podem representar palavras inteiras, subpalavras ou mesmo carateres individuais, dependendo da gestão do modelo. Isto permite ao modelo lidar mais eficazmente com uma gama diversificada de vocabulário e variações linguísticas. Através do processamento de tokens, o modelo pode compreender melhor as relações entre as palavras e gerar resultados com mais nuances, aumentando a capacidade do modelo para criar frases coerentes e manter o contexto em passagens mais longas, melhorando assim o seu desempenho em tarefas como a geração de texto e a conversação.

A IA generativa tem uma série de aplicações numa variedade de campos e indústrias. Alguns exemplos notáveis incluem:

• Geração de texto semelhante ao humano. Os modelos de IA generativa, incluindo a série GPT, podem criar artigos, histórias e publicações nas redes sociais, melhorando a criação de conteúdos e os esforços de marketing. Podem potenciar chatbots que se envolvem em conversações naturais e prestam apoio ao cliente. Também podem ajudar a resumir documentos longos e a gerar fragmentos de código para programadores, impulsionando a produtividade.
  
  
• Criação de imagens. Modelos como o DALL-E podem gerar imagens exclusivas a partir de pedidos de texto, permitindo aos utilizadores produzir trabalhos artísticos ou designs que reflitam conceitos ou estilos específicos - perfeitos para a direção artística, design de produtos e design visual em jogos.
  
  
• Geração de áudio. Ferramentas como o MuseNet da OpenAI podem compor música inicial em vários géneros, ajudando os músicos a criar novas peças, bandas sonoras e paisagens sonoras para filmes. Também podem gerar voiceovers realistas e síntese de voz para utilização em audiolivros, assistentes virtuais e videojogos.
  
  
• Criação de vídeo. A IA generativa pode ajudar na criação de vídeos, sugerindo edições, inserindo transições ou mesmo gerando novas vídeos, permitindo uma rápida produção de conteúdos. Modelos como o Synthesia podem criar vídeos sintéticos com avatares realistas que fazem apresentações ou narram conteúdos, otimizando os esforços educativos e de marketing.

A IA generativa enfrenta vários desafios e limitações, incluindo:

• Requisitos de recursos. Os modelos de IA generativa procuram potência computacional e energia substanciais para funcionar, tornando a sua formação dispendiosa e com impacto ambiental.
  
  
• Falta de transparência. A falta de transparência nos processos internos e nas vias de decisão dos modelos dificulta a compreensão de como são gerados os resultados. Este facto dificulta a capacidade de responsabilizar a IA.
  
  
• Complexidade da criatividade. Como o conteúdo gerado pela IA é frequentemente o resultado de padrões aprendidos e não 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, conduzindo a potenciais desinformações. Isto representa um risco significativo para domínios críticos como o jornalismo, os cuidados de saúde e a educação.
  
  
• Preconceitos. Os dados de preparação podem conter preconceitos inerentes, criando em resultados que perpetuam estereótipos, marginalizando ainda mais certos grupos.
  
  
• Questões relativas à propriedade intelectual. As preocupações éticas relativas à autoria, propriedade e responsabilidade são um debate contínuo no domínio da IA, assinalando a necessidade de práticas e frameworks de IA responsável.
  
  
• O potencial de utilização indevida. Devido à sua capacidade de criar conteúdos enganadores e deepfakes, a IA generativa pode ser utilizada para fins maliciosos, como propaganda ou burlas.

À medida que os investigadores continuam a aperfeiçoar as suas técnicas, os modelos de IA generativa estão preparados para se tornarem ainda mais sofisticados - e ainda mais responsáveis. Isto poderá conduzir a conteúdos mais relevantes em termos contextuais, com menos casos de alucinações e desinformação. Os investigadores estão também a experimentar métodos de preparação melhorados, como a aprendizagem por reforço a partir de feedback humano, o que poderá conduzir a resultados mais matizados, respondendo às preocupações com os enviesamentos.

Espera-se que a IA generativa gere inovações significativas em muitos domínios. Nos cuidados de saúde, a IA está a gerar planos de tratamento personalizados adaptados aos perfis individuais dos pacientes, resultando em melhores cuidados. Na educação, os professores estão a utilizar a IA para criar um currículo personalizado com base nos pontos fortes e fracos dos estudantes. E nas indústrias criativas, a IA já está a revolucionar a forma como os designers, programadores, redatores e argumentistas estão a criar trabalho. Estes avanços, no entanto, têm implicações sociais. Devido a mudanças no mercado de trabalho e a questões relacionadas com a propriedade, há uma procura crescente de mais frameworks regulamentares em torno da função da IA na vida humana.

À medida que a era da IA continua a evoluir para novas e empolgantes fases, é essencial que os investigadores e os profissionais garantam que os seus avanços servem o bem público, minimizando os riscos, através de um diálogo contínuo com os intervenientes. Desde que haja um equilíbrio entre a inovação e a ética, a IA irá certamente conduzir a um futuro mais brilhante e mais produtivo.