A área de inteligência artificial generativa está se destacando por sua capacidade de criar conteúdos variados, utilizando uma grande quantidade de dados disponíveis. Essa tecnologia é capaz de reconhecer padrões e elaborar textos, vídeos, áudios, imagens e até códigos de programação, tudo em resposta a comandos dados pelos usuários.
Compreenda o conceito de IA generativa, saiba como ela opera, quais são os tipos existentes e analise as vantagens e desvantagens de sua aplicação a seguir.
O que é IA generativa?
IA generativa, ou IA Gen, refere-se a um segmento específico da inteligência artificial que possui a habilidade de criar conteúdos em vários formatos. Sua essência está no aprendizado contínuo, uma vez que suas criações se baseiam em imensos conjuntos de dados existentes e informações novas adquiridas por meio de interações humanas.
Para que serve uma IA generativa?
A IA generativa é capaz de produzir textos, responder questões, gerar imagens e vídeos a partir de descrições, resolver desafios matemáticos e até desenvolver códigos de software. Sua eficácia se deve a algoritmos que imitam processos de aprendizado e tomadas de decisões semelhantes aos humanos. Toda essa versatilidade criativa permite que a IA generativa desenvolva novas aplicações, automatize procedimentos e aumente a eficiência de empresas e indivíduos. O banco de investimento Goldman Sachs prevê que a tecnologia pode contribuir para um aumento de 7% no PIB global.
Como funciona uma IA generativa?
O processo de funcionamentos de uma IA generativa começa com a criação de um modelo fundamentado. Inicialmente, algoritmos de deep learning são treinados com grandes quantidades de dados brutos para identificação de padrões e relações. Esse treinamento resulta em uma rede neural capaz de criar conteúdos conforme as entradas ou prompts fornecidos.
Depois disso, a arquitetura do modelo generativo é definida pelos desenvolvedores. Eles podem optar por Redes Generativas Adversariais (GAN) para aplicações em geração de imagens ou o Generative Pre-trained Transformer (GPT) para a produção de textos, por exemplo.
A IA generativa então começa a gerar os conteúdos nos formatos previamente estabelecidos. Os resultados gerados são avaliados e ajustados pelos desenvolvedores através da atualização dos dados ou com novas informações obtidas pelas interações humanas.
Como funciona o treinamento de uma IA generativa?
O treinamento da IA generativa se inicia com a exposição do algoritmo de deep learning a grandes volumes de dados brutos. Ao usar técnicas de machine learning, esse algoritmo aprende a identificar padrões e é treinado para resolver problemas, preencher lacunas e decifrar elementos em uma sequência.
Em seguida, o modelo generativo utilizado pela aplicação começa a produzir amostras de conteúdos (como textos, imagens ou áudios). A rede neural passa por múltiplos ciclos de treino e refinamento para proporcionar saídas ajustadas que correspondam aos prompts de entrada, mesmo após ter sido ativada.
Quais são os tipos de IA generativa?
Existem diferentes tipos de IA generativa que podem ser aplicadas em contextos variados, de acordo com seus objetivos. Os principais tipos de IA Gen incluem:
- Large Language Model (LLM): são modelos complexos que processam e geram textos em linguagem natural a partir de uma vasta quantidade de dados;
- Redes Generativas Adversariais (GANs): um tipo de IA generativa que pode produzir novos dados semelhantes aos dados utilizados em seu treinamento;
- Autocodificadores variacionais (VAEs): modelos que aprendem a compactar dados e utilizam essa técnica para criar conteúdos semelhantes;
- Transformadores: uma arquitetura de rede neural, como o Generative Pre-trained Transformer (GPT), capaz de compreender o contexto. Ela transforma ou altera uma sequência de entrada em uma sequência de saída.
Quais são os exemplos de aplicações de IA generativa?
A IA generativa está sendo utilizada em vários setores, incluindo texto, linguagem, audiovisual e até mesmo programação. Algumas aplicações que utilizam essa tecnologia incluem:
- ChatGPT: uma aplicação da OpenAI que utiliza um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) para gerar textos a partir de comandos dados;
- Google Gemini: um modelo desenvolvido pelo Google que utiliza dados extensos para executar tarefas em formato de texto;
- Copilot: assistente de IA generativa da Microsoft que realiza tarefas variadas (incluindo funções no Pacote Office) a partir de prompts de texto;
- DALL-E: um modelo desenvolvido pela OpenAI que gera imagens com base em descrições textuais;
- Midjourney: ferramenta similar ao DALL-E, que cria imagens e artes digitais a partir de descrições escritas;
- Soundraw: uma plataforma que gera músicas originais e personalizadas de acordo com as preferências do usuário;
- TabNine: um aplicativo projetado para analisar, prever ou completar linhas de código de programação;
- RunwayML: plataforma que usa IA generativa para editar, criar animações ou produzir vídeos com base em comandos textuais.
É preciso pagar para usar uma IA generativa?
Não necessariamente. Ferramentas como ChatGPT, Google Gemini e Copilot são exemplos de modelos que podem ser usados gratuitamente, podendo exigir apenas cadastro para acesso. No entanto, versões mais avançadas e APIs para integração geralmente requerem uma assinatura para oferecer resultados mais específicos e aplicações personalizadas.
Quais as vantagens em usar IA generativa?
A comunidade econômica vislumbra impactos positivos da IA generativa em vários setores. Entre as vantagens da tecnologia, destacam-se:
- Criação de novos conteúdos: a Inteligência Artificial Generativa pode gerar ou inspirar a criação de textos, imagens, vídeos e áudios;
- Automatização de processos: tanto empresas quanto indivíduos podem aproveitar a IA Gen para uniformizar tarefas cotidianas, como o uso de chatbots no atendimento ao cliente;
- Cenários experimentais: a IA generativa é capaz de criar cenários e ambientes para experimentação, que podem utilizar posteriormente IA preditiva para simulações e previsões;
- Personalização de aplicações: a IA Gen pode desenvolver conteúdos voltados a públicos-alvo específicos, aprimorando a experiência do cliente.
Quais as desvantagens de usar IA generativa?
No entanto, é importante reconhecer que o uso da IA generativa apresenta algumas desvantagens. Exemplos de desafios que podem surgir incluem:
- Limitações técnicas: as aplicações podem não apresentar os resultados desejados quando faltam dados relevantes sobre o assunto;
- Resultados genéricos: a IA generativa pode gerar resultados vagos ou imprecisos, exigindo validação externa para confirmação dos dados;
- Coleta de dados: as interações, dados e prompts geralmente são reunidos pelas empresas que desenvolvem a aplicação;
- Substituição da força de trabalho humana: muitas organizações têm automatizado diversas funções com a IA generativa, reduzindo a necessidade de mão de obra humana em certas profissões.
Qual a diferença entre IA generativa e IA preditiva?
A IA generativa é focada na criação de conteúdos, fundamentando-se em grandes bancos de dados. Esta tecnologia encontra-se frequentemente na esfera criativa e artística, sendo capaz de produzir textos, áudios, vídeos, poesias, imagens e códigos. Por outro lado, a IA preditiva utiliza dados históricos para avaliar informações e prever ocorrências futuras, como resultados eleitorais ou desempenho de vendas. Por essa razão, suas aplicações são mais comuns em setores empresariais, financeiros e industriais.
É seguro usar IA generativa?
A segurança no uso de IA generativa varia conforme características da aplicação escolhida, incluindo medidas de segurança implementadas, políticas de manejo de dados e possíveis viéses dos algoritmos. De forma geral, utilizar a IA generativa pode ser seguro e oferecer numerosos benefícios, mas não elimina a possibilidade de riscos para o usuário.
Quais são os riscos de usar IA generativa?
Embora a IA generativa represente um avanço tecnológico significativo, sua utilização também traz à tona questões delicadas. Alguns dos principais riscos associados à tecnologia incluem:
- Resultados inconsistentes: as aplicações podem fornecer respostas imprecisas, mesmo que o prompt de entrada seja meticuloso;
- Viés algorítmico: as respostas geradas não devem ser tratadas como verdades absolutas, já que os dados utilizados podem refletir apenas uma perspectiva limitada;
- Desinformação: há a possibilidade de que dados falsos possam ser introduzidos intencionalmente, comprometendo o aprendizado da aplicação;
- Uso mal-intencionado: indivíduos mal-intencionados podem empregar a IA generativa para aprimorar fraudes e ataques digitais;
- Infrações de direitos autorais: criações geradas por IA podem resultar em conteúdo que imite obras protegidas de direitos autorais;
- Coleta de informações pessoais: prompts e dados sensíveis dos usuários costumam ser coletados pelas plataformas responsáveis pela aplicação.
Fonte: Guia Região dos Lagos
