- O que é IA generativa
- Principais tipos de IA generativa
- Onde a Inteligência Artificial generativa é usada
- Desafios éticos da tecnologia de IA generativa
A evolução recente da inteligência artificial (IA), especialmente o surgimento da inteligência artificial generativa e o desenvolvimento de modelos matemáticos avançados como o Large Language Model (LLM), tem desencadeado uma revolução na criação de conteúdo digital.
Este avanço, potencializado pela expansão das capacidades de armazenamento e processamento, tem pavimentado o caminho para novas fronteiras na geração automática de texto, imagens e vídeos.
Um dos marcos significativos nesta jornada foi a introdução do ChatGPT pela OpenAI, um evento que não apenas democratizou o acesso às ferramentas de IA, mas também redefiniu as expectativas e aplicações práticas da tecnologia na indústria.
Fernando Gomes de Oliveira, Head of Growth na Digilab e convidado do episódio 26 do podcast Itshow, destaca que a onda crescente da inteligência artificial generativa tem aberto um leque de possibilidades, desde a automação de tarefas criativas até a personalização de experiências digitais em uma escala sem precedentes.
Ferramentas como o ChatGPT têm mostrado seu valor em ambientes profissionais, como no aprimoramento de conteúdos publicados no LinkedIn, mas também levantam preocupações importantes sobre a governança e proteção de dados. “À medida que as empresas incorporam essas tecnologias em suas operações, a atenção à integridade e segurança dos dados se torna crucial”, alerta.
Nesse contexto, a capacitação dos colaboradores emerge como uma estratégia vital para fortalecer a segurança da informação. Educá-los sobre o uso adequado da IA e suas variantes generativas é essencial para evitar a propagação de informações falsas e proteger os dados sensíveis da organização.
O que é IA generativa
A inteligência artificial generativa representa uma faceta avançada do machine learning, distinta por sua incapacidade de processar pensamentos autônomos ou experienciar emoções, tal como um ser humano. Basicamente, sua proeza reside na habilidade de identificar padrões de forma eficiente.
Historicamente, a aplicação da IA se concentrava na interpretação e na sugestão de conteúdos baseados em dados existentes. Atualmente, contudo, a inteligência artificial generativa expandiu seu escopo para a criação ativa de novos conteúdos, abrangendo desde imagens e músicas até códigos de programação.
Essa categoria de IA é desenvolvida para reconhecer e assimilar as características de conjuntos de dados preexistentes, para posteriormente fabricar novos elementos que reflitam os padrões identificados.
Ou seja, a inteligência artificial generativa tem o poder de inventar conteúdos inéditos e inovadores, utilizando o conhecimento adquirido. Um exemplo prático seria um software capaz de gerar imagens de rostos humanos fictícios que parecem incrivelmente reais.
Como isso é possível? O software é treinado utilizando um vasto banco de imagens de rostos humanos autênticos, permitindo-lhe discernir características faciais universais, como olhos, narizes e bocas.
A partir dessa aprendizagem, o software é capaz de criar novas feições, mesclando aspectos de diferentes rostos observados para produzir imagens únicas de pessoas que, embora pareçam reais, são puramente criações artificiais.
Ouça agora o episódio 26 do podcast Itshow disponível no Spotify!
Principais tipos de IA generativa
ChatGPT
O ChatGPT destaca-se como um modelo de linguagem sofisticado movido por inteligência artificial, capaz de interpretar e produzir texto de maneira similar ao humano. Este sistema executa uma ampla gama de atividades, incluindo responder consultas e elaborar escritas, ao assimilar padrões de um extenso volume de dados textuais.
Midjourney
Atuando dentro da plataforma Discord, o Midjourney é um serviço que converte consultas textuais em representações visuais através do uso de algoritmos de ponta. Ele elabora imagens visualmente ricas partindo de descrições fornecidas em linguagem natural.
DALL-E 2
De forma similar ao Midjourney, o DALL-E 2 especializa-se na criação de imagens a partir de instruções textuais, empregando um método denominado geração condicional de imagens. Este modelo é aprimorado através do treinamento em uma vasta coleção de dados composta por duplas de textos e suas imagens correspondentes.
Jasper
Funcionando como um chatbot ao estilo do ChatGPT, Jasper possui foco no suporte à produção de conteúdo textual para fins de marketing, redes sociais e elaboração de artigos otimizados para mecanismos de busca (SEO), oferecendo assistência especializada na criação de textos.
Quer saber mais sobre IA generativa? Baixe agora o nosso material de apoio completo!
Onde a Inteligência Artificial generativa é usada
Conteúdos textuais
As inteligências artificiais (IA) generativas desenvolvem conteúdo textual com base em extensas coleções de dados textuais, incluindo formatos como CSV, Sheets e demais tipos de arquivos. O treinamento dessas tecnologias ocorre através da análise desses amplos conjuntos de dados.
As IAs generativas focadas em texto têm aplicações variadas, como já explicamos sobre o ChatGPT. Essas ferramentas são capazes de responder perguntas, criar conteúdos originais, sugerir temas para exploração e executar outras tarefas diversas.
Produção de vídeos
Ao contrário da crença de que a inteligência artificial generativa se limita a conteúdos textuais, a capacidade de criar vídeos mediante IA sem necessidade de filmagem direta é uma realidade.
Este processo exige conjuntos de dados mais amplos, incluindo imagens e clipes de vídeo, para funcionar efetivamente. A geração de vídeos por IA é mais complexa, mas oferece resultados muito bons. Plataformas como Canva já incorporam essa funcionalidade, assim como outros softwares que estão se popularizando entre profissionais do meio digital.
Geração de imagens
De modo semelhante aos vídeos, a IA generativa também facilita a criação de imagens a partir do zero. Essa capacidade é especialmente valiosa para empresas sem acesso a fotógrafos profissionais ou que desejam evitar complicações com direitos autorais de imagens de terceiros.
As IAs de imagens, apoiadas por extensos bancos de dados, conseguem combinar imagens existentes para compor cenas únicas, equivalentes a fotografias profissionais. Atualmente, não há legislação específica sobre direitos autorais para imagens e vídeos criados por IAs generativas.
Criação musical
No campo musical, as IAs generativas adotam uma abordagem distinta. Plataformas conhecidas do mercado utilizam vozes de artistas conhecidos para interpretar variadas músicas, visando viralizar sucessos e gerar memes na internet.
Nas redes sociais, como o TikTok, é comum ouvir artistas internacionais “cantando” músicas em português, um feito alcançável graças à IA, que adapta a tonalidade vocal dos cantores a letras nacionais, criando a impressão de que realmente performaram em português.
Geração de códigos
A geração de códigos por IA segue a mesma lógica de outros aplicativos generativos: um amplo banco de dados combinado ao machine learning. IAs textuais conseguem fornecer soluções para diversas linguagens de programação, desde que tenham acesso a repositórios como GitHub e GitLab.
O Chat GPT, por exemplo, auxilia desenvolvedores ao oferecer códigos específicos, simplificando a busca por soluções de programação.
Soluções matemáticas
Por último, as IAs generativas também fornecem fórmulas matemáticas. Treinadas com bancos de dados ricos em equações, estas IAs entregam respostas precisas aos usuários. Essa funcionalidade é similar às aplicações generativas de texto e código, exigindo acesso a uma vasta gama de dados e o emprego de aprendizado de máquina para operar de maneira eficaz.
Desafios éticos da tecnologia de IA generativa
A Inteligência Artificial generativa tem avançado rapidamente, provocando importantes questionamentos sobre os limites da proteção de dados e o desenvolvimento de novas tecnologias.
Este debate ganhou destaque após a proibição da ferramenta na Itália, em março de 2023, devido a acusações de coleta e uso indevido de informações pessoais sensíveis. Tal incidente desencadeou amplas discussões, especialmente em torno da privacidade dos dados dos usuários.
Além disso, há preocupações crescentes sobre o impacto das tecnologias na sociedade. Questões emergem sobre a possibilidade de as IAs criarem novas linguagens, o efeito das inovações no meio ambiente, e até mesmo especulações sobre um futuro domínio robótico.
Embora a ficção científica, como o filme Wall-e, ofereça visões especulativas sobre a influência tecnológica na humanidade, na realidade, ainda buscamos respostas definitivas sobre o papel futuro da tecnologia em nosso mundo e seus efeitos, sejam eles benéficos ou prejudiciais.
Outro aspecto crucial envolve a ética na criação de conteúdo. As aplicações das IAs generativas são diversas e, em alguns casos, controversas, especialmente na produção de imagens e vídeos. Esses conteúdos, apesar de únicos, são gerados a partir de materiais preexistentes armazenados em bancos de dados.
A regulamentação do uso de conteúdo multimídia da internet permanece ambígua, levantando debates sobre a moralidade do uso de imagens e vídeos criados por humanos em comparação com aqueles gerados por IA a partir de recursos já existentes.
Além disso, a origem dos bancos de dados utilizados pelas empresas muitas vezes não é divulgada, o que pode sugerir que os conteúdos gerados são meras cópias. A transparência e o consentimento na reprodução de informações permanecem temas nebulosos no cenário atual da tecnologia generativa, destacando uma área cinzenta de ética e legalidade ainda a ser explorada.
Assine nossa Newsletter para receber os melhores conteúdos do Itshow em sua caixa de entrada.
