Guia Completo para Iniciantes em IA Generativa

Você quase certamente já ouviu falar de IA gerativa. Esse subconjunto de aprendizado de máquina se tornou uma das expressões mais usadas nos círculos tecnológicos – e além.

A IA generativa está em todo lugar agora. Mas o que exatamente é isso? Como funciona? Como podemos usá-la para facilitar nossas vidas (e trabalhos)?

À medida que entramos em uma nova era de inteligência artificial, a IA gerativa vai se tornar cada vez mais comum. Se você precisa de um explicativo para cobrir todos os conceitos básicos, você está no lugar certo. Continue lendo para aprender tudo sobre IA gerativa, desde seus humildes começos na década de 1960 até hoje – e seu futuro, incluindo todas as perguntas sobre o que pode vir a seguir.

O que é a IA Generativa?

Os algoritmos de IA generativa usam grandes conjuntos de dados para criar modelos fundamentais, que então servem como base para sistemas de IA generativa que podem desempenhar diferentes tarefas. Uma das capacidades mais poderosas da IA generativa é a habilidade de auto-supervisionar seu aprendizado à medida que identifica padrões que permitirão gerar diferentes tipos de saída.

Por que Todos Estão Falando Sobre IA Generativa Agora?

A IA generativa tem visto avanços significativos recentemente. Provavelmente você já usou o ChatGPT, um dos principais players no campo e o produto de IA mais rápido para obter 100 milhões de usuários. Várias outras ferramentas de IA dominantes e emergentes têm dado o que falar: DALL-E, Bard, Jasper e mais.

Grandes empresas de tecnologia estão em uma corrida contra startups para aproveitar o poder das aplicações de IA, seja reescrevendo as regras da busca, alcançando capitalizações de mercado significativas ou inovando em outras áreas. A competição é acirrada, e essas empresas estão trabalhando muito para se manterem à frente.

A História da IA Generativa

A história da IA Generativa remonta à década de 1960, quando vimos os primeiros modelos como o chatbot ELIZA. ELIZA simulava conversas com usuários, criando respostas aparentemente originais. No entanto, essas respostas eram baseadas em uma tabela de consulta por regras, limitando as capacidades do chatbot.

Um grande salto no desenvolvimento da IA gerativa ocorreu em 2014, com a introdução das Redes Gerativas Adversariais (GANs) por Ian Goodfellow, um pesquisador do Google. GANs são um tipo de arquitetura de rede neural que utiliza duas redes, um gerador e um discriminador.

O gerador cria novo conteúdo, enquanto o discriminador avalia esse conteúdo em comparação com um conjunto de dados de exemplos do mundo real. Através deste processo de geração e avaliação, o gerador pode aprender a criar conteúdo cada vez mais realista.

Em 2017, outro avanço significativo ocorreu quando um grupo na Google lançou o famoso artigo sobre Transformers, “Attention Is All You Need.” Neste caso, “attention” refere-se a mecanismos que fornecem contexto com base na posição das palavras em um texto, que pode variar de idioma para idioma. Os pesquisadores propuseram focar nesses mecanismos de atenção e descartar outros meios de extrair padrões do texto. Os Transformers representaram uma mudança do processamento de um texto palavra por palavra para a análise de uma string inteira de uma só vez, tornando modelos muito maiores viáveis.

As implicações da arquitetura Transformers foram significativas tanto em termos de desempenho quanto de eficiência de treinamento.

Os Transformadores Gerativos Pré-treinados, ou GPTs, que foram desenvolvidos com base nesta arquitetura, agora alimentam diversas tecnologias de IA como ChatGPT, GitHub Copilot e Google Bard. Esses modelos foram treinados em coleções incrivelmente grandes de linguagem humana e são conhecidos como Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)​.

Qual a Diferença Entre IA, Aprendizado de Máquina e IA Generativa?

IA Generativa, IA (Inteligência Artificial) e Aprendizado de Máquina pertencem ao mesmo amplo campo de estudo, mas cada um representa um conceito ou nível de especificidade diferente.

IA é o termo mais amplo entre os três. Refere-se ao conceito de criar máquinas ou software que podem imitar a inteligência humana, realizar tarefas que tradicionalmente exigem o intelecto humano e melhorar seu desempenho com base na experiência. IA engloba uma variedade de subcampos, incluindo processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional, robótica e aprendizado de máquina.

Machine Learning (ML) é um subconjunto de IA e representa uma abordagem específica para alcançar a IA. ML envolve a criação e o uso de algoritmos que permitem que os computadores aprendam a partir de dados e façam previsões ou decisões, em vez de serem explicitamente programados para realizar uma tarefa específica. Os modelos de machine learning melhoram seu desempenho à medida que são expostos a mais dados ao longo do tempo.

A IA generativa é um subconjunto da aprendizagem de máquina. Refere-se a modelos que podem gerar novos conteúdos (ou dados) semelhantes aos dados em que foram treinados. Em outras palavras, esses modelos não apenas aprendem com os dados para fazer previsões ou decisões – eles criam novas saídas originais.

Como funciona a IA Generativa?

Assim como um pintor pode criar uma nova pintura ou um músico pode escrever uma nova música, a IA generativa cria novas coisas baseadas nos padrões que aprendeu.

Pense em como você poderia aprender a desenhar um gato. Você pode começar olhando muitas fotos de gatos. Com o tempo, você começa a entender o que faz um gato ser um gato: a forma do corpo, as orelhas pontudas, os bigodes, e assim por diante. Então, quando lhe pedem para desenhar um gato de memória, você usa esses padrões que aprendeu para criar uma nova imagem de um gato. Não será uma cópia perfeita de nenhum gato que você tenha visto, mas uma nova criação baseada na ideia geral de “gato”.

A IA generativa funciona de maneira semelhante. Ela começa aprendendo com muitos exemplos. Esses podem ser imagens, textos, músicas ou outros dados. A IA analisa esses exemplos e aprende sobre os padrões e estruturas que aparecem neles. Uma vez que tenha aprendido o suficiente, pode começar a gerar novos exemplos que são semelhantes ao que viu anteriormente.

Por exemplo, um modelo de IA generativo treinado com muitas imagens de gatos poderia gerar uma nova imagem que se parece com um gato. Ou, um modelo treinado com muitas descrições de texto poderia escrever um novo parágrafo sobre um gato que parece ter sido escrito por um humano. O conteúdo gerado não são cópias exatas do que a IA viu antes, mas novas peças que se encaixam nos padrões que aprendeu.

O ponto importante a entender é que a IA não está apenas copiando o que viu antes, mas criando algo novo com base nos padrões que aprendeu. É por isso que é chamada de “IA generativa”.

Como é Governada a IA Generativa?

A resposta curta é que não é, o que é mais uma razão pela qual tantas pessoas estão falando sobre IA agora.

A IA está se tornando cada vez mais poderosa, mas alguns especialistas estão preocupados com a falta de regulamentação e governança sobre suas capacidades. Líderes do Google, OpenAI e Anthropic alertaram que a IA generativa poderia facilmente ser usada para danos em larga escala em vez de benefícios sem regulamentação e um sistema de ética estabelecido.

Modelos de IA Generativa

Para as ferramentas de IA generativa que muitas pessoas usam comumente hoje, existem dois modelos principais: baseado em texto e multimodal.

Modelos de Texto

Um modelo de IA text generativa é um tipo de modelo de IA que é capaz de gerar novo texto baseado nos dados nos quais foi treinado. Esses modelos aprendem padrões e estruturas a partir de grandes quantidades de dados de texto e, em seguida, geram novo texto original que segue esses padrões aprendidos.

A maneira exata como esses modelos geram texto pode variar. Alguns modelos podem usar métodos estatísticos para prever a probabilidade de uma palavra específica seguir uma sequência dada de palavras. Outros, particularmente aqueles baseados em técnicas de aprendizado profundo, podem usar processos mais complexos que consideram o contexto de uma frase ou parágrafo, o significado semântico e até elementos estilísticos.

Modelos de IA generativa são utilizados em várias aplicações, incluindo chatbots, conclusão automática de texto, tradução de texto, escrita criativa e mais. O objetivo deles é frequentemente produzir texto que seja indistinguível daquele escrito por um humano.

Modelos Multimodais

Um modelo multimodal de IA gerativa é um tipo de modelo de IA que pode manipular e gerar múltiplos tipos de dados, como texto, imagens, áudio e mais. O termo “multimodal” refere-se à capacidade desses modelos de entender e gerar diferentes tipos de dados (ou modalidades) juntos.

Os modelos multimodais são projetados para capturar as correlações entre diferentes modos de dados. Por exemplo, em um conjunto de dados que inclui imagens e descrições correspondentes, um modelo multimodal poderia aprender a relação entre o conteúdo visual e sua descrição textual.

Um dos usos de modelos multimodais é na geração de descrições de texto para imagens (também conhecido como legendagem de imagens). Eles também podem ser usados para gerar imagens a partir de descrições de texto (síntese de texto para imagem). Outras aplicações incluem transformações de fala para texto e de texto para fala, onde o modelo gera áudio a partir de texto e vice-versa.

O que são DALL-E, ChatGPT e Bard?

DALL-E, ChatGPT e Bard são três das ferramentas de IA generativa mais comuns, mais usadas e mais poderosas disponíveis para o público geral.

ChatGPT

ChatGPT é um modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI. Ele é baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer), um dos transformadores mais avançados disponíveis atualmente. O ChatGPT é projetado para engajar em interações conversacionais com usuários, fornecendo respostas semelhantes às humanas para diversas prompções e perguntas. O primeiro lançamento público da OpenAI foi o GPT-3. Atualmente, o GPT-3.5 e o GPT-4 estão disponíveis para alguns usuários. Originalmente, o ChatGPT só era acessível via uma API, mas agora pode ser utilizado em um navegador web ou aplicativo móvel, tornando-o uma das ferramentas de IA generativa mais acessíveis e populares hoje em dia.

DALL-E

DALL-E é um modelo de IA projetado para gerar imagens originais a partir de descrições textuais. Diferente dos modelos tradicionais de geração de imagens que manipulam imagens existentes, o DALL-E cria imagens inteiramente do zero baseado em prompts textuais. O modelo é treinado em um vasto conjunto de dados de pares texto-imagem, utilizando uma combinação de técnicas de aprendizado não supervisionado e supervisionado.

Bardo

Bard é a entrada do Google no mercado de chatbots de IA. O Google foi um pioneiro na área de processamento de linguagem de IA, oferecendo pesquisas de código aberto para que outros pudessem construir em cima. Bard é construído com base no modelo LLM mais avançado do Google, PaLM2, que lhe permite gerar rapidamente conteúdo multimodal, incluindo imagens em tempo real.

15 Ferramentas de IA Generativa que Você Pode Experimentar Agora Mesmo

Enquanto ChatGPT, DALL-E e Bard são alguns dos maiores nomes no campo da IA gerativa, existem muitas outras ferramentas que você pode experimentar (note que algumas dessas ferramentas requerem associações pagas ou têm listas de espera):

• Ferramentas de geração de texto: Jasper, Writer, Lex
• Ferramentas de geração de imagens: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Ferramentas de geração de música: Amper, Dadabots, MuseNet
• Ferramentas de geração de código: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Ferramentas de geração de voz: Descript, Listnr, Podcast.ai

Para que é utilizada a IA Generativa?

A IA gerativa já possui inúmeros casos de uso em diversas indústrias, com novos surgindo constantemente.

Aqui estão algumas das maneiras mais comuns (ainda que emocionantes!) que a IA generativa é utilizada:

• Na indústria financeira para observar transações e compará-las aos hábitos de gastos usuais das pessoas para detectar fraudes de forma mais rápida e confiável.
• Na indústria jurídica para projetar e interpretar contratos e outros documentos legais ou para analisar provas (mas não para citar jurisprudência, como um advogado aprendeu da pior maneira).
• Na indústria de manufatura para executar controle de qualidade em itens fabricados e automatizar o processo de encontrar peças ou partes defeituosas.
• Na indústria de mídia para gerar conteúdo de forma mais econômica, ajudar a traduzi-lo para novos idiomas, dublar conteúdo de vídeo e áudio em vozes sintetizadas de atores e muito mais.
• Na indústria de saúde criando árvores de decisão para diagnósticos e identificando rapidamente candidatos adequados para pesquisas e testes.

Existem muitas outras maneiras criativas e únicas que as pessoas encontraram para aplicar a IA gerativa em seus trabalhos e áreas, e mais são descobertas o tempo todo. O que estamos vendo é certamente apenas a ponta do iceberg do que a IA pode fazer em diferentes contextos.

Quais são os Benefícios da IA Gerativa?

A IA generativa tem muitos benefícios, tanto potenciais quanto realizados. Aqui estão algumas maneiras como ela pode beneficiar a forma como trabalhamos e criamos.

Melhor Eficiência e Produtividade

A IA generativa pode automatizar tarefas e fluxos de trabalho que seriam demorados ou tediosos para os humanos, como a criação de conteúdo ou a geração de dados. Isso pode aumentar a eficiência e a produtividade em muitos contextos, otimizando como trabalhamos e liberando tempo humano para tarefas mais complexas, criativas ou estratégicas.

Maior Escalabilidade

Modelos de IA generativa podem gerar resultados em uma escala que seria impossível apenas para humanos. Por exemplo, em atendimento ao cliente, chatbots de IA podem lidar com um volume muito maior de consultas do que operadores humanos, oferecendo suporte 24/7 sem a necessidade de pausas ou sono.

Criatividade e Inovação Aprimoradas

A inteligência artificial generativa pode gerar novas ideias, designs e soluções que os humanos podem não pensar. Isso pode ser especialmente valioso em campos como design de produtos, ciência de dados, pesquisa científica e arte, onde perspectivas novas e ideias inovadoras são altamente valorizadas.

Tomada de Decisão e Solução de Problemas Melhoradas

A IA generativa pode auxiliar processos de tomada de decisão gerando uma variedade de soluções ou cenários potenciais. Isso pode ajudar os tomadores de decisão a considerar uma gama mais ampla de opções e fazer escolhas mais informadas.

Acessibilidade

Ao gerar conteúdo, a IA generativa pode ajudar a tornar informações e experiências mais acessíveis. Por exemplo, a IA poderia gerar descrições de texto para imagens para usuários com deficiência visual ou ajudar a traduzir conteúdo para diferentes idiomas para alcançar um público mais amplo.

Quais são as Limitações da IA Gerativa?

Embora a IA generativa tenha muitos benefícios, também possui limitações. Algumas estão relacionadas à própria tecnologia e às deficiências que ainda precisa superar, e outras são mais existenciais e impactarão a IA generativa à medida que continua a evoluir.

Qualidade do Conteúdo Gerado

Embora a IA generativa tenha feito avanços impressionantes, a qualidade do conteúdo que ela gera ainda pode variar. Às vezes, os resultados podem não fazer sentido — Podem faltar coerência ou ser factualmente incorretos. Isso é especialmente o caso para tarefas mais complexas ou matizadas.

Dependência Excessiva dos Dados de Treinamento

Os modelos de IA generativa podem às vezes ser superajustados aos seus dados de treinamento, o que significa que aprendem a imitar muito de perto seus exemplos de treinamento, mas têm dificuldades para generalizar para novos dados não vistos. Eles também podem ser prejudicados pela qualidade e pelo viés de seus dados de treinamento, resultando em saídas igualmente tendenciosas ou de baixa qualidade (mais sobre isso abaixo).

Criatividade Limitada

Embora a IA generativa possa produzir combinações novas de ideias existentes, sua capacidade de verdadeiramente inovar ou criar algo totalmente novo é limitada. Ela opera com base em padrões que aprendeu e não possui a capacidade humana para criatividade espontânea ou intuição.

Recursos Computacionais

O treinamento de modelos de IA generativa geralmente requer recursos computacionais substanciais. Normalmente, você precisará usar GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) de alta performance capazes de realizar o processamento paralelo exigido pelos algoritmos de aprendizado de máquina. As GPUs são caras para comprar diretamente e também requerem energia significativa.

Um artigo de 2019 da Universidade de Massachusetts, Amherst, estimou que treinar um grande modelo de IA poderia gerar tanto dióxido de carbono quanto cinco carros ao longo de suas vidas inteiras. Isso coloca em questão o impacto ambiental da construção e utilização de modelos de IA generativa e a necessidade de práticas mais sustentáveis à medida que a IA continua avançando.

Qual é a Controvérsia em Torno da IA Gerativa?

Além das limitações, há também algumas preocupações sérias com a IA gerativa, especialmente à medida que cresce rapidamente com pouca ou nenhuma regulamentação ou supervisão.

Preocupações Éticas

Éticamente, existem preocupações sobre o uso indevido da IA gerativa para criar desinformação ou gerar conteúdo que promova ideologias prejudiciais. Os modelos de IA podem ser usados para personificar indivíduos ou entidades, gerando texto ou mídia que parece ter origem neles, podendo levar a desinformação ou uso indevido de identidade. Os modelos de IA também podem gerar conteúdo prejudicial ou ofensivo, seja intencionalmente devido ao uso malicioso ou involuntariamente devido a vieses nos dados de treinamento.

Muitos dos principais especialistas na área estão pedindo regulamentações (ou pelo menos diretrizes éticas) para promover o uso responsável da IA, mas eles ainda não conseguiram muita aderência, mesmo com as ferramentas de IA começando a se estabelecer.

Viés nos Dados de Treinamento

O viés em IA generativa é outro problema significativo. Como os modelos de IA aprendem com os dados nos quais são treinados, eles podem reproduzir e amplificar os vieses existentes nesses dados. Isso pode levar a saídas injustas ou discriminatórias, perpetuando estereótipos prejudiciais ou desvantagens para certos grupos.

Perguntas Sobre Direitos Autorais e Propriedade Intelectual

Legalmente, o uso da inteligência artificial gerativa introduz questões complexas sobre direitos autorais e propriedade intelectual. Por exemplo, se uma IA gerativa cria uma peça musical ou artística que se assemelha muito a uma obra existente, não está claro quem possui os direitos sobre a peça gerada pela IA e se sua criação constitui uma violação de direitos autorais. Além disso, se um modelo de IA gera conteúdo baseado em material protegido por direitos autorais incluído em seus dados de treinamento, isso poderia potencialmente infringir os direitos dos criadores originais.

No contexto da criação de IA multimodal baseada em arte existente, as implicações de direitos autorais ainda são incertas. Se a saída da IA for suficientemente original e transformadora, ela pode ser considerada uma nova obra. No entanto, se imitar de perto a arte existente, poderá potencialmente infringir os direitos autorais do artista original. A questão de se o artista original deve ser compensado por tais obras geradas por IA é complexa e intersecta considerações legais, éticas e econômicas.

Perguntas Frequentes sobre IA Generativa

Abaixo estão algumas das perguntas mais frequentes sobre IA generativa para ajudá-lo a completar seu conhecimento sobre o assunto.

Quem Inventou a IA Gerativa?

A IA generativa não foi inventada por uma única pessoa. Ela foi desenvolvida em diferentes etapas, com contribuições de vários pesquisadores e programadores ao longo do tempo.

O chatbot ELIZA, considerado o primeiro AI gerativo, foi construído na década de 1960 por Joseph Weizenbaum.

As redes adversárias generativas (GANs) foram inventadas em 2014 por Ian Goodfellow e seus colegas na Google.

A arquitetura Transformer foi inventada em 2017 por Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.

Muitos mais cientistas, pesquisadores, trabalhadores da tecnologia e outros estão continuando o trabalho para avançar a IA gerativa nos próximos anos.

O que é necessário para construir um Modelo de IA Generativa?

Construir um modelo de IA generativa requer o seguinte:

1. Data. Os modelos generativos são treinados com grandes quantidades de dados. Por exemplo, um modelo gerador de texto pode ser treinado com milhões de livros, artigos e sites. A qualidade e diversidade desses dados de treinamento podem afetar significativamente o desempenho do modelo.
2. Recursos de Computação. Treinar modelos generativos geralmente requer significativa capacidade computacional. Isso frequentemente envolve o uso de GPUs de alto desempenho que podem lidar com as intensas demandas computacionais de treinar grandes redes neurais.
3. Arquitetura do Modelo. Projetar a arquitetura do modelo é um passo crucial. Isso envolve escolher o tipo de rede neural (por exemplo, redes neurais recorrentes, redes neurais convolucionais, redes transformadoras, etc.) e configurar sua estrutura (por exemplo, o número de camadas, o número de nós em cada camada, etc.).
4. Um algoritmo de treinamento. O modelo precisa ser treinado usando um algoritmo adequado. No caso das Redes Adversariais Generativas (GANs), por exemplo, isso envolve um processo onde duas redes neurais são treinadas em conjunto: uma rede “geradora” que tenta criar dados realísticos, e uma rede “discriminadora” que tenta distinguir os dados gerados dos dados reais.

Construir um modelo de IA generativa pode ser um processo complexo e que demanda muitos recursos, muitas vezes requerendo uma equipe de cientistas de dados e engenheiros habilidosos. Felizmente, muitas ferramentas e recursos estão disponíveis para tornar esse processo mais acessível, incluindo pesquisas de código aberto sobre modelos de IA generativa que já foram construídos.

Como você Treina um Modelo de IA Generativa?

Treinar um modelo de IA generativo envolve muitas etapas – e muito tempo.

1. Coleta e preparação de dados. O primeiro passo é coletar e preparar os dados nos quais o modelo será treinado. Dependendo da aplicação, isso pode ser um grande conjunto de documentos de texto, imagens ou qualquer outro tipo de dado. Esses dados precisam ser pré-processados para uma forma que possa ser inserida no modelo.
2. Seleção da arquitetura do modelo. A seguir, deve-se escolher uma arquitetura de modelo adequada. Isso dependerá do tipo de dado e da tarefa específica. Por exemplo, Redes Adversárias Generativas (GANs) são frequentemente usadas para gerar imagens, enquanto redes de Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM) ou modelos Transformer podem ser usados para geração de texto.
3. Treinamento do modelo. O modelo é então treinado com os dados coletados. Para um GAN, isso envolve um jogo de dois jogadores entre a rede geradora (que tenta gerar dados realistas) e a rede discriminadora (que tenta distinguir dados reais dos dados gerados). O gerador aprende a produzir dados mais realistas com base no feedback do discriminador.
4. Avaliação e ajuste fino. Após o treinamento inicial, o desempenho do modelo é avaliado. Para isso, pode-se usar um conjunto de dados de validação separado. Então, você pode ajustar o modelo baseado na avaliação.
5. Testes. Por fim, o modelo treinado é testado em um novo conjunto de dados (o conjunto de teste) que ele não viu antes. Isso fornece uma medida de quão bem ele provavelmente se sairá no mundo real.

Que tipos de Saída a IA Generativa pode Criar?

A IA generativa pode criar uma ampla variedade de saídas, incluindo texto, imagens, vídeo, gráficos em movimento, áudio, modelos 3D, amostras de dados e mais.

A IA Generativa Está Realmente Tirando o Emprego das Pessoas?

De certa forma. Esta é uma questão complexa com vários fatores em jogo: a taxa de avanço tecnológico, a adaptabilidade de diferentes indústrias e forças de trabalho, políticas econômicas e mais.

A IA tem o potencial de automatizar tarefas repetitivas e rotineiras, e a IA generativa já pode desempenhar algumas tarefas tão bem quanto um ser humano (mas não escrever artigos – um humano escreveu este 😇).

É importante lembrar que a inteligência artificial generativa, como a IA antes dela, também tem o potencial de criar novos empregos. Por exemplo, a IA generativa pode automatizar algumas tarefas na criação de conteúdo, design ou programação, potencialmente reduzindo a necessidade de trabalho humano nessas áreas, mas também está possibilitando novas tecnologias, serviços e indústrias que não existiam antes.

E enquanto a IA generativa pode automatizar certas tarefas, ela não replica a criatividade humana, o pensamento crítico e as capacidades de tomada de decisão, que são cruciais em muitos empregos. É por isso que é mais provável que a IA generativa mude a natureza do trabalho em vez de substituir completamente os humanos.

A IA alguma vez se tornará senciente?

Esta é outra pergunta difícil de responder. O consenso entre os pesquisadores de IA é que a IA, incluindo a IA gerativa, ainda não alcançou a senciência, e é incerto quando ou mesmo se alguma vez o fará. Senciência refere-se à capacidade de ter experiências subjetivas ou sentimentos, autoconsciência ou uma consciência, e atualmente distingue humanos e outros animais das máquinas.

Embora a IA tenha feito avanços impressionantes e possa imitar certos aspectos da inteligência humana, ela não “compreende” da maneira como os humanos compreendem. Por exemplo, um modelo de IA generativa como o GPT-3 pode gerar texto que parece notavelmente humano, mas ele na verdade não entende o conteúdo que está gerando. Ele está essencialmente encontrando padrões nos dados e prevendo o próximo pedaço de texto com base nesses padrões.

Mesmo que chegássemos a um ponto em que a IA pudesse imitar o comportamento ou a inteligência humana tão bem que parecesse senciente, isso não significaria necessariamente que ela realmente é senciente. A questão do que constitui a senciência e como poderíamos definitivamente determinar se uma IA é senciente são questões filosóficas e científicas complexas que estão longe de serem respondidas.

O Futuro da IA Gerativa

Ninguém pode prever o futuro – nem mesmo a IA generativa (ainda).

O futuro da IA gerativa está preparado para ser empolgante e transformador. As capacidades da IA provavelmente continuarão a se expandir e evoluir, impulsionadas por avanços nas tecnologias subjacentes, aumento da disponibilidade de dados e esforços contínuos de pesquisa e desenvolvimento.

Enfatizando qualquer otimismo sobre o futuro da IA, no entanto, existem preocupações sobre permitir que as ferramentas de IA continuem avançando sem controle. À medida que a IA se torna mais proeminente em novas áreas de nossas vidas, ela pode trazer tanto benefícios quanto potenciais danos.

Há uma coisa que sabemos com certeza: A era da IA generativa está apenas começando, e temos a sorte de testemunhá-la em primeira mão.