O que é IA generativa? Um guia abrangente

A inteligência artificial parece estar em toda parte. A excitação, o medo e a especulação sobre o seu futuro dominam as manchetes, e muitos de nós já utilizamos a IA para atividades pessoais e profissionais.

Claro, é sobre inteligência artificialgenerativaque as pessoas falam quando se referem às ferramentas de IA mais recentes. As inovações na IA generativa possibilitam que uma máquina crie rapidamente um ensaio, uma música ou uma obra de arte original com base em uma simples consulta de um ser humano.

Então, o que é IA generativa? Como funciona? E o mais importante, como isso pode ajudá-lo em seus empreendimentos pessoais e profissionais?

Este guia se aprofunda no mundo da IA ​​generativa. Cobrimos diferentes modelos generativos de IA, ferramentas de IA comuns e úteis, casos de uso e as vantagens e limitações das ferramentas de IA atuais. Por fim, consideramos o futuro da IA ​​generativa, para onde a tecnologia se dirige, e a importância da inovação responsável da IA.

Índice

• O que é IA generativa?
• Como funciona a IA generativa
• Modelos generativos de IA
• Ferramentas generativas de IA
• Casos de uso de IA generativa
• Vantagens e benefícios
• Desvantagens e limitações
• Futuro da IA ​​generativa
• Conclusão

O que é IA generativa?

IA generativa refere-se a um ramo específico de aprendizado de máquina onde os modelos são treinados em grandes quantidades de dados brutos para criar resultados originais, sejam textos, imagens ou outros tipos de conteúdo.

IA, ou aprendizado de máquina, trata de fazer previsões estatisticamente prováveis ​​com base em dados históricos. Por exemplo, técnicas tradicionais de aprendizado de máquina podem ser usadas para prever o tom de um texto a partir de uma lista de tons possíveis, como “formal” ou “engraçado”. Essas técnicas constroem um modelo das propriedades de tom do texto, com base em muitos exemplos, e então usam esse modelo para avaliar novas entradas.

Aqui está uma analogia: se alguém lhe mostrasse um milhão de exemplos de e-mails formais e depois lhe mostrasse um novo e-mail, você poderia determinar se ele tem um tom formal ou não. No tempo que leva para processar um pensamento, seu cérebro reconheceria certas características naquele e-mail – a linha de assunto, o comprimento e o vocabulário educado, talvez – e perceberia que elas se encaixam no seu modelo de como é “formal”. Em um nível muito alto, o aprendizado de máquina tradicional funciona praticamente da mesma maneira.

Mas e se você quisesse escrever um novo e-mail formal para o seu congressista? Este é o domínio da IA ​​generativa. Tal como outras formas de aprendizagem automática, a IA generativa ainda é treinada em exemplos para construir um modelo do mundo, permitindo-lhe fazer previsões sobre novos dados. No entanto, os modelos generativos de IA normalmente precisam ser treinados em volumes muito maiores de dados para serem bem-sucedidos, e os próprios modelos também precisam ser mais complexos. Os cientistas de dados usam um tipo de tecnologia de aprendizado de máquina conhecida como redes neurais para construir modelos generativos de IA.

Para escrever um e-mail formal para um congressista, um modelo generativo de IA precisaria entender como é a escrita “formal”, como um e-mail é normalmente estruturado e o que é um “congressista”. Surpreendentemente, ninguém codifica esses conceitos ou explica como juntá-los – o próprio modelo aprende isso sendo treinado em quantidades surpreendentemente grandes de texto bruto (como tudo na Internet pública). Isso permite essencialmente prever, palavra por palavra, um novo e-mail que provavelmente representará “um e-mail formal para o seu congressista”.

Como funciona a IA generativa

Para entender melhor como funciona a IA generativa, vamos dividir suas operações em etapas simples.

1 Um usuário insere um prompt

A IA generativa responde a solicitações inseridas por humanos. Por exemplo, alguém pode inserir uma solicitação como “Escreva uma carta profissional de aceitação para uma oferta de emprego como gerente de projeto”. Quanto mais específico e bem escrito for o prompt, maior será a probabilidade de o modelo produzir um resultado satisfatório. Você pode ouvir o termoengenharia de prompt, que se refere ao processo de ajustar o texto de um prompt ou incluir instruções adicionais para obter resultados mais precisos e de maior qualidade de uma ferramenta de IA generativa.

Os prompts nem sempre são fornecidos como texto. Dependendo do tipo de sistema de IA generativo (mais sobre isso posteriormente neste guia), um prompt pode ser fornecido como uma imagem, um vídeo ou algum outro tipo de mídia.

2 A ferramenta generativa de IA analisa o prompt

Em seguida, a IA generativa analisa o prompt, transformando-o de um formato legível por humanos em um formato legível por máquina. Mantendo o texto para os fins deste exemplo, o modelo usaria processamento de linguagem natural (PNL) para codificar as instruções no prompt.

Isso começa dividindo pedaços mais longos de texto em unidades menores chamadas tokens, que representam palavras ou partes de palavras. O modelo analisa esses tokens no contexto da gramática, da estrutura das frases e de muitos outros tipos de padrões e associações complexos que são aprendidos com seus dados de treinamento. Isso pode até incluir solicitações que você forneceu ao modelo antes, já que muitas ferramentas generativas de IA podem reter o contexto durante uma conversa mais longa.

3 A ferramenta gera uma saída preditiva

Usando tudo o que o modelo codificou sobre o prompt, ele tenta gerar a resposta mais razoável e estatisticamente provável. Em essência, o modelo se pergunta: “Com base em tudo o que sei sobre o mundo até agora e com base nesta nova informação, o que vem a seguir?”

Por exemplo, imagine que você está lendo uma história e, quando chega ao final da página, ela diz: “Minha mãe respondeu”, com a próxima palavra na página seguinte. Ao virar a página, qual você acha que será a próxima palavra? Com base no que você sabe sobre o mundo em geral, você pode ter algumas suposições. Pode serum telefone, mas também pode seruma mensagem de texto,uma chamada,uma portaouuma pergunta. Saber o que veio antes disso na história também pode ajudá-lo a fazer um palpite mais informado.

Em essência, isso é o que uma ferramenta generativa de IA como o ChatGPT está fazendo com seu prompt, e é por isso que prompts mais específicos e detalhados o ajudam a obter melhores resultados. Tem o início de um cenário, como “Escreva um poema engraçado sobre um cachorro”. Em seguida, tenta completar a história palavra por palavra, usando seu modelo complexo do mundo e das relações nele contidas. Crucialmente, as ferramentas generativas de IA também passam pelo que é chamado de aprendizagem por reforço com feedback humano para aprender a preferir respostas que os humanos aprovem.

Se você já experimentou ferramentas de IA generativas, notará que obtém resultados diferentes a cada vez – mesmo que faça a mesma pergunta duas vezes, a ferramenta responderá de maneira um pouco diferente. Em um nível muito alto, a razão para isso é que alguma quantidade de aleatoriedade é fundamental para tornar realistas as respostas da IA ​​generativa. Se uma ferramenta sempre escolhe a previsão mais provável a cada passo, muitas vezes terminará com um resultado que não faz sentido.

Modelos generativos de IA

Existem muitas técnicas usadas para IA generativa. Basicamente, todos eles usam redes neurais, que é um tipo de arquitetura que se assemelha ao funcionamento do cérebro humano. Você também pode ouvir o termoaprendizado profundo, que simplesmente se refere a uma rede neural com mais de três camadas (que são todas redes neurais além das mais básicas).

Uma rede neural consiste em camadas de nós interconectados. Cada nó tem seu próprio modelo estatístico especializado no processamento de uma única faceta da entrada com base no que foi aprendido com os dados de treinamento. Semelhante à forma como partes do cérebro são dedicadas a diferentes tarefas – certos neurônios podem disparar quando você vê um rosto familiar – diferentes partes da rede neural reconhecem diferentes padrões e relacionamentos.

Embora cada decisão individual seja simples (digamos, um nó pode se especializar em reconhecer se uma palavra é um substantivo ou não), a previsão final é um efeito dominó de todas essas decisões se unindo para resultar em um resultado muito complexo.

Existem várias maneiras pelas quais os cientistas de dados realmente usam redes neurais para construir modelos generativos de IA. Alguns dos tipos mais comuns de arquiteturas são:

Redes generativas adversárias (GANs) e autoencoders variacionais (VAEs) : essas duas classes de modelos, usadas para geração de imagens, começaram a causar polêmica em meados da década de 2010, prenunciando o atual burburinho de IA generativa.Com GANs, uma rede neural gera uma saída e a outra rede tenta determinar se é real ou falsa – esse vaivém torna o modelo mais inteligente durante o treinamento. VAEs geram codificações das partes de uma imagem e, em seguida, amostram partes das codificações e as decodificam para criar imagens inteiramente novas.

Modelos de difusão: Em um modelo de difusão para IA generativa, os dados de treinamento são destruídos por meio da adição de ruído gaussiano e depois recuperados pela reversão da adição desse ruído.Você pode pensar em adicionar ruído gaussiano como uma confusão de pixels na imagem. O ruído é “gaussiano” porque é adicionado com base nas probabilidades que se encontram ao longo de uma curva em forma de sino. Quando o modelo inverte o ruído, ele faz previsões decodificando essas probabilidades, o que resulta sempre em uma imagem original, mesmo com o mesmo prompt.

Modelos de linguagem grande (LLMs): Este tipo de modelo usa uma arquitetura de rede neural chamada transformador.Os transformadores podem essencialmente considerar todas as palavras em uma sequência de entrada ao mesmo tempo e descobrir como elas estão relacionadas, o que os torna uma técnica especialmente útil para compreender e gerar texto. Embora o conceito de transformadores exista desde 2017, a aplicação de grandes quantidades de dados de treinamento e a melhoria do desempenho do modelo com reforço humano levaram aos avanços que vemos hoje com ferramentas generativas de linguagem natural de IA.

Modelos híbridos: um modelo híbrido combina computação baseada em regras com aprendizado de máquina e redes neurais para trazer supervisão humana às operações de um sistema de IA.Basicamente, você poderia pegar qualquer um dos modelos generativos de IA acima e submetê-los a um sistema baseado em regras ou lógica após ou durante suas operações.

Ferramentas generativas de IA

Você já deve ter usado algumas das ferramentas generativas de IA mais importantes para trabalho, pesquisa ou atividades pessoais. O ChatGPT da OpenAI, por exemplo, é comumente usado para tudo, desde escrever convites para festas até encontrar respostas para perguntas esotéricas e especializadas.

ChatGPT usa um modelo de linguagem grande (LLM) para processar solicitações de linguagem natural dos usuários e fornecer respostas conversacionais diretas. A ferramenta lembra um chatbot ou uma troca de mensagens com uma pessoa real – daí seu nome. O Gemini do Google é outra ferramenta generativa de IA que usa um LLM para fornecer respostas exclusivas às solicitações do usuário. Funciona como ChatGPT.

Os LLMs não são o único tipo de IA generativa disponível para os consumidores. DALL-E, outra inovação generativa de IA da OpenAI, usa um modelo de difusão para gerar imagens originais. Por exemplo, um usuário pode solicitar ao DALL-E que crie a imagem de um sapo cavalgando em uma quadra de basquete no estilo fauvista de Henri Matisse. Contando com sua rede neural e um vasto conjunto de dados, a ferramenta criaria uma imagem original incorporando os elementos estilísticos desejados pelo usuário e solicitações específicas de conteúdo de imagem.

Esses são alguns dos exemplos mais conhecidos de ferramentas generativas de IA, mas vários outros estão disponíveis. Por exemplo, Grammarly é uma ferramenta de escrita de IA que usa IA generativa para ajudar as pessoas a melhorar a clareza e a correção de sua escrita onde quer que já escrevam.

Com a IA generativa do Grammarly, você pode gerar conteúdo eficaz e de alta qualidade de maneira fácil e rápida para e-mails, artigos, relatórios e outros projetos. Os exemplos incluem e-mails de grupo para o seu departamento, convidando-os para um evento da empresa ou resumos executivos para documentos comerciais.

Casos de uso e aplicativos de IA generativa

Os usos potenciais da IA ​​generativa abrangem vários setores e aplicações, sejam profissionais ou pessoais. Aqui estão alguns casos de uso de IA generativa a serem considerados.

Assistência médica

• Geração de prescrições de pacientes com base em critérios diagnósticos e notas clínicas
• Produzir resumos com base em anotações feitas durante uma consulta
• Tarefas de triagem de pronto-socorro ou telessaúde: ferramentas generativas de IA podem observar os sintomas de um paciente e produzir um resumo para os médicos visualizarem antes de se encontrarem com o paciente
• Identificação de casos de fraude de seguros em grandes volumes de dados financeiros de pacientes

Banca e finanças

• Detecção automática de possíveis atividades fraudulentas
• Gerando previsões financeiras
• Fornecendo suporte ao cliente especializado e diferenciado
• Criação de planos de marketing com base em dados financeiros sobre o desempenho passado de diferentes produtos e serviços

Marketing

• Geração de diferentes versões de páginas de destino para testes A/B de títulos e textos de marketing
• Criação de versões exclusivas de páginas de vendas idênticas para locais diferentes
• Obter novas ideias de conteúdo com base em dados de desempenho de conteúdo existente
• Criação rápida de novas imagens ou infográficos para campanhas de marketing
• Geração de partituras musicais exclusivas para uso em vídeos de marketing

Entretenimento e apresentações

• Criação de imagens exclusivas para materiais promocionais
• Construindo paisagens e cenários novos e imersivos para realidade virtual
• Storyboards rápidos para novos roteiros ou ideias em filmes, televisão ou teatro
• Melhorar as imagens geradas por computador retratando personagens em cenários difíceis ou impossíveis de filmar

Vantagens e benefícios da IA ​​generativa

Conforme ilustrado pelos casos de utilização acima, a IA generativa traz vantagens extraordinárias em termos de eficiência e automação. Simplificando, permite-nos fazer mais trabalho com mais rapidez, automatizando os aspectos mais tediosos do nosso trabalho.

Este benefício é talvez mais evidente nos exemplos de cuidados de saúde, que incluem tarefas relacionadas com a triagem e administração clínica. Ao terceirizar essas atividades para IA generativa, os médicos podem atender mais pacientes, passar mais tempo com cada um deles e prestar melhores cuidados.

Para os profissionais de marketing, a quantidade de tempo economizada pela IA generativa também é significativa. A criação de múltiplas versões de campanhas de marketing, a adaptação de mensagens a diferentes grupos demográficos e o comissionamento de ativos criativos visuais exclusivos consomem muito tempo dos profissionais de marketing. Transferir essas tarefas para a IA generativa oferece aos profissionais de marketing largura de banda profissional e criativa adicional. Em suma, permite-lhes concentrar mais atenção em atividades que exigem os seus conhecimentos.

A IA generativa permite que as pessoas terceirizem tarefas demoradas e com carga cognitiva moderada a pesada para ferramentas automatizadas. O resultado é mais tempo para esses indivíduos se concentrarem em atividades de alto valor. Outro benefício da IA ​​generativa: ela pode ser uma parceira criativa. Pode ajudar as pessoas a debater novas ideias e estratégias ou a criar muitos rascunhos de um texto ou arte que podem servir de inspiração ou fornecer um senso de direção.

Desvantagens e limitações da IA ​​generativa

A IA generativa é uma tecnologia interessante, mas isso não significa que seja perfeita.

Você deve ter ouvido falar de advogados que, usando o ChatGPT para pesquisas jurídicas, citaram casos fictícios em um documento apresentado em nome de seus clientes. Além de ter que pagar uma multa pesada, esse passo em falso provavelmente prejudicou a carreira desses advogados. A IA generativa tem suas falhas e é essencial estar ciente de quais são essas falhas.

Alucinações

Às vezes, a IA generativa erra. Quando isso acontece, chamamos de alucinação.

Embora a última geração de ferramentas generativas de IA geralmente forneça informações precisas em resposta a solicitações, é essencial verificar sua precisão, especialmente quando os riscos são altos e os erros têm consequências graves. Como as ferramentas generativas de IA são treinadas com base em dados históricos, elas também podem não saber sobre eventos atuais muito recentes ou ser capazes de informar o clima de hoje.

Viés

Várias ferramentas generativas de IA proeminentes produzem informações que contêm preconceitos raciais e/ou de gênero. Em alguns casos, as próprias ferramentas admitem o seu preconceito.

Isso acontece porque os dados de treinamento das ferramentas foram criados por humanos: os preconceitos existentes entre a população em geral estão presentes nos dados com os quais a IA geradora aprende.

Preocupações com privacidade e segurança

Desde o início, as ferramentas generativas de IA levantaram questões de privacidade e segurança. Por um lado, os prompts enviados aos modelos podem conter dados pessoais confidenciais ou informações confidenciais sobre as operações de uma empresa. Como essas ferramentas protegerão esses dados e garantirão que os usuários tenham controle sobre suas informações?

Como acontece com qualquer software, também existe a possibilidade de ferramentas generativas de IA serem hackeadas. Isso pode resultar em conteúdo impreciso que prejudica a reputação de uma empresa ou expõe os usuários a danos. E quando se considera que as ferramentas generativas de IA estão agora a ser utilizadas para realizar ações independentes, como automatizar tarefas, fica claro que proteger estes sistemas é uma obrigação.

Ao usar ferramentas generativas de IA, certifique-se de entender para onde seus dados estão indo e faça o seu melhor para fazer parceria com ferramentas que se comprometam com a inovação segura e responsável da IA.

O futuro da IA ​​generativa

Para as organizações, a IA generativa não é apenas software. É um membro júnior da sua equipe. Isto é verdade em praticamente todos os setores, por isso é essencial estar preparado para saber como a IA mudará a maneira como você trabalha.

De acordo com o Gartner, as empresas devem criar planos de IA que considerem:

• Ambição de oportunidade: As vantagens específicas que você ou sua organização esperam desfrutar após implantar ferramentas de IA.
• Implantação: decida se deseja usar ferramentas prontas para uso, construir internamente ou treinar o modelo usando seus próprios dados proprietários.
• Risco: As organizações precisam de ter em conta todos os riscos potenciais inerentes à IA, tais como fiabilidade, segurança e privacidade de dados.

De acordo com a IBM, também devemos esperar que os governos de todo o mundo tornem a gestão da IA ​​uma prioridade. A União Europeia, por exemplo, está atualmente a trabalhar para categorizar a IA em diferentes categorias de risco e impor certas regras sobre a sua utilização e implantação.

Com estas atividades em mente, é essencial considerar as implicações éticas da IA ​​generativa e o que significa prosseguir o desenvolvimento responsável. O Fórum Económico Mundial publicou uma lista de factores que os inovadores da IA ​​devem considerar ao desenvolver e implementar novos sistemas de IA. Eles incluem:

• Eficácia do sistema de IA para o que se pretende fazer
• Resiliência contra ameaças à segurança
• Mitigação de preconceitos para evitar o tratamento injusto de grupos marginalizados
• Explicabilidade, o que significa que os resultados de um sistema de IA devem ser compreensíveis para os usuários
• Proteção da privacidade, que inclui princípios de minimização de dados

O resultado final é que a IA veio para ficar. Nos próximos meses e anos, esperamos que as instituições e os governos prestem cada vez mais atenção ao desafio da inovação responsável no mundo da IA ​​generativa.

Conclusão: Aproveite ao máximo a IA generativa

A IA generativa é uma força a ser reconhecida em muitos setores, sem mencionar as atividades pessoais cotidianas. À medida que os indivíduos e as empresas continuam a adotar a IA generativa nos seus fluxos de trabalho, encontrarão novas formas de aliviar tarefas pesadas e colaborar de forma criativa com esta tecnologia.

Ao mesmo tempo, é importante estar ciente das limitações técnicas e das preocupações éticas inerentes à IA generativa. O desenvolvimento responsável é uma coisa – e é importante – mas o uso responsável também é fundamental. Sempre verifique se o conteúdo criado pelas ferramentas generativas de IA é o que você realmente deseja. E se você não estiver obtendo o que esperava, dedique algum tempo entendendo como otimizar seus prompts para aproveitar ao máximo a ferramenta.

Ao ficar atualizado sobre as mais recentes inovações em inteligência artificial generativa, você pode melhorar a forma como trabalha e aprimorar seus projetos pessoais. Embora emocionante, a atual geração de ferramentas de IA oferece apenas um vislumbre do que está além do horizonte.