O que é IA generativa e como você pode usá-la em 2023

O reino da tecnologia de inteligência artificial (IA) está se expandindo a uma taxa sem precedentes. O que antes era considerado material de ficção científica agora está se tornando parte integrante de nossas vidas cotidianas. De assistentes de voz e algoritmos de recomendação a segurança cibernética e diagnósticos avançados de saúde, a IA generativa está remodelando o mundo como o conhecemos.

Uma maneira de entender essa rápida progressão é pelo grande volume de pesquisas sendo produzidas no campo.

“Estamos vendo 500.000 novos trabalhos de pesquisa de IA por ano.”
Joelle Pineau, vice-presidente de pesquisa de IA da Meta

Essa mentalidade total para a tecnologia mostra o intenso interesse e investimento em IA na academia, na indústria privada e no governo. Mas e voce? Como você pode usar Gen AI para seus negócios, hobbies e vida pessoal? Reunimos todos os nossos melhores artigos sobre diferentes categorias de produtos generativos de IA que facilitarão a visualização de como a IA pode impactar diretamente o seu dia-a-dia.

Mas primeiro, o que é IA generativa ?

O que é IA generativa?

A IA generativa é um ramo da inteligência artificial que se concentra na criação de conteúdo exclusivo com base em dados de treinamento e redes neurais. Isso pode variar desde a criação de conteúdo de texto até imagens, músicas e até vídeos.

Para entender a IA generativa, é útil primeiro entender o que é IA. Inteligência Artificial, ou IA, é um termo amplo que se refere a máquinas ou softwares que imitam a inteligência humana. Trata-se de criar sistemas que possam entender, aprender e aplicar conhecimento, lidar com novas situações e realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. A IA não está a par da inteligência humana, mas é fenomenal no que pode fazer.

A IA generativa leva a IA um passo adiante. Ele não apenas imita a inteligência humana; ele cria como um humano pode. Isso acontece usando modelos de aprendizado de máquina. São como regras que melhoram com o tempo por meio da prática e do treinamento. Quanto mais dados e treinamento esses modelos veem, melhor eles conseguem criar conteúdo relevante e de alta qualidade.

Desenvolvimento de IA Gerativa

A IA generativa se desenvolveu lentamente, com base nos avanços anteriores da IA. Tudo começou com o aprendizado de máquina. Esse tipo de IA permite que os sistemas aprendam e melhorem com a experiência sem programação específica.

À medida que as técnicas de aprendizado de máquina evoluíram, vimos o desenvolvimento de redes neurais, que são sistemas de computação vagamente inspirados no cérebro humano. Essas redes podem aprender com grandes quantidades de dados, tornando-as ferramentas incrivelmente poderosas para tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e geração de conteúdo.

Imagem de Pro_Vector / Shutterstock.com

A IA generativa deu passos significativos com o advento das Redes Adversárias Generativas, ou GANs. Uma GAN é composta de duas partes concorrentes: um gerador e um discriminador . Essas duas partes trabalham juntas para criar “dados sintéticos” muito realistas.

O trabalho do gerador é criar novas saídas. O trabalho do discriminador é comparar a saída com os dados treinados e tentar rejeitá-los. Quando o discriminador não aprova, o gerador é encarregado de tentar novamente. Ambas as partes mantêm isso até que haja uma saída aprovada. Esse processo ajuda o gerador a aprender e se refinar. Com o tempo, melhora a criação de dados que se parecem muito com os dados de treinamento.

Com tudo isso trabalhandosob o capô, a IA conseguiu se infiltrar em vários tipos de casos de uso para a pessoa comum. Você não precisa ser um especialista em programação de GANs para aproveitar totalmente a tecnologia.

Aplicações de IA generativa

A IA generativa inundou muitas ferramentas digitais, fornecendo soluções práticas para tarefas diárias.

“Em 12 meses, chame no próximo ano desta vez (meados de 2024), eu realmente acho que toda empresa, toda equipe de marketing, toda equipe de vendas, essa IA generativa e preditiva será uma parte essencial de todas as ferramentas que eles usam. Simplesmente não consigo ver a tecnologia no próximo ano sem incorporar essa capacidade.”
Joyce Kim Diretora de Marketing, Membro do Conselho da Twilio

Se Joyce estiver correto, você estará usando essas ferramentas em sua vida profissional antes que perceba (se ainda não o fez).

Vamos explorar alguns dos principais domínios em que a IA generativa está causando um impacto significativo.

Processamento de Linguagem e Escrita

A IA generativa está revolucionando o campo de processamento de linguagem e escrita. Ferramentas de IA como ChatGPT (baseado no modelo GPT-3) e Copy.ai estão se tornando indispensáveis ​​para criar conteúdo, simplificar tarefas, redigir e-mails, escrever artigos e responder perguntas. Essas ferramentas aumentam drasticamente a produtividade e aumentam a criatividade.

Ao longo de nossa pesquisa sobre o estado da escrita de IA e do processamento de linguagem natural (NLP), encontramos algumas das melhores ferramentas que aproveitam esses modelos de IA baseados em texto. Esses incluem:

• Ferramentas e software de escrita de IA
• Ferramentas de reescrita e paráfrase de IA
• AI Chatbots para atendimento ao cliente e muito mais
• Detectores de conteúdo e plágio de IA
• Assistentes de codificação de IA
• Construtores de sites de IA
• Ferramentas de SEO de IA
• Ferramentas de marketing de IA

Como você pode ver claramente, o processamento de linguagem natural (NPL) e os modelos de IA baseados em linguagem estão tendo algumas das adoções mais rápidas pelas empresas. Seus casos de uso abrangem muitos tipos diferentes de tarefas e ferramentas. Mas a linguagem está longe de ser a única coisa de que a IA generativa é capaz.

Artes Visuais e Aprimoramento

A IA generativa está remodelando o cenário da criatividade e aprimoramento visual. Com modelos básicos como Stable Diffusion, os produtos podem gerar imagens e arte exclusivas usando prompts de texto. A IA agora está criando obras de arte impressionantes, criando vídeos realistas e ajudando na edição de fotos. Ferramentas como Midjourney e Photoshop estão abrindo caminho para esse tipo de IA. Escrevemos extensivamente sobre as melhores ferramentas de IA para criar recursos visuais. Esses incluem:

• Ferramentas de design de IA
• Geradores de arte de IA
• Geradores de vídeo AI
• Aprimoradores de foto AI
• Upscalers de imagem AI

Geração de áudio e processamento de fala

A IA generativa também está transformando o cenário auditivo. Pode gerar música em um estilo específico. Ou você pode usá-lo como uma ferramenta de conversão de texto em fala para converter texto escrito em palavras faladas. Isso torna o conteúdo mais acessível para usuários com deficiência visual. Por outro lado, as ferramentas de fala para texto podem transcrever arquivos de áudio, tornando-os pesquisáveis ​​e fáceis de analisar. Algumas das melhores ferramentas de IA centradas em áudio incluem:

• Ferramentas de geração de voz AI
• Criadores de música de IA
• Ferramentas de conversão de texto em fala AI

Como usar a IA generativa com responsabilidade

A IA generativa, com sua capacidade de produzir conteúdo semelhante ao humano, oferece uma infinidade de oportunidades. No entanto, o poder dessa tecnologia também apresenta uma série de considerações éticas e potencial de uso indevido. É crucial enfrentar esses desafios com responsabilidade para aproveitar todo o potencial da IA ​​generativa e, ao mesmo tempo, minimizar os danos. Esteja você usando ferramentas de IA no nível do consumidor, desenvolvendo com base em um modelo de IA mais amplo ou criando o seu próprio, cada um de nós tem seu papel no uso responsável da IA.

Além das previsões de que o céu está caindo sobre o que a IA poderia causar, riscos tangíveis, porém indescritíveis, estão envolvidos em seu uso.

Riscos inerentes e críticas ao uso de IA generativa

Como acontece com qualquer tecnologia poderosa, a IA generativa vem com seu próprio conjunto de desafios e possíveis armadilhas. Uma das principais preocupações é que os modelos generativos de IA não verificam inerentemente as informações que geram. Eles podem produzir conteúdo baseado em dados imprecisos ou enganosos, levando à propagação de informações falsas. Pior ainda é que, quando eles cometem um erro, nem sempre é óbvio ou fácil descobrir o que eles cometeram.

Isso é particularmente preocupante em áreas como jornalismo ou academia, onde a precisão das informações é fundamental. Mesmo na escrita casual, a IA “alucina” ou inventa fatos (especialmente quando tem dificuldade em terminar sua produção).

Outro risco potencial está no domínio da autenticidade do conteúdo. À medida que o conteúdo gerado por IA se torna mais prevalente, as ferramentas de detecção de IA estão sendo desenvolvidas para detectar e sinalizar esse conteúdo. Os editores ou indivíduos que usam o atacado de IA podem sofrer grandes danos à reputação, especialmente se o conteúdo gerado por IA não for claramente rotulado como tal.

O que os especialistas estão dizendo sobre os riscos da Gen AI

Não há dúvida de que os dados de treinamento do LLM incluem material protegido por direitos autorais, conteúdo que foi adicionado contra os TOSs do site e informações prejudiciais e potencialmente difamatórias.

Imagem por designium / Shutterstock.com

Ainda está para ser visto quais ramificações legais existem para o uso de IA. Esteja você desenvolvendo um modelo ou usando um como serviço em seu próprio negócio.

“Existem sérios problemas legais em relação ao uso de dados de treinamento envolvendo materiais com direitos autorais, violação de TOS, problemas de danos à reputação.”
Regina Sam Penti, sócia da Ropes and Gray

O viés (de todo e qualquer tipo) faz parte dos dados de treinamento de IA generativa. Coletar, limpar e acompanhar dados são os maiores trabalhos para sistemas de IA generativos no futuro.

"O viés será um problema contínuo porque os dados foram treinados em dados gerados por humanos... as proteções precisarão continuar a ser refinadas"
Eric Boyd, CVP de AI Platform da Microsoft

Mesmo como consumidor, é importante saber dos riscos que existem, até mesmo nos produtos que usamos. Isso não significa que você não deva usar essas ferramentas - significa apenas que você deve ter cuidado com as informações que fornece a essas ferramentas e com o que espera delas.

Para onde vamos daqui?

À medida que estamos à beira de uma nova era na inovação digital, o potencial da IA ​​generativa está apenas começando a ser percebido. Não se trata apenas da tecnologia em si. É também sobre como as pessoas e as empresas podem usá-lo para mudar seus trabalhos diários e trabalhos criativos.

Imagine usar chatbots de IA para lidar com consultas de atendimento ao cliente, fornecendo respostas e suporte imediatos. Ou usar IA para transcrever áudio, tornando o conteúdo mais acessível a um público mais amplo. A IA generativa pode até ajudar na redação, desde a elaboração de respostas de e-mail e currículos até a criação de textos de marketing atraentes. E assim por diante.

Para um mergulho mais profundo no tópico, confira nossa postagem abrangente sobre as melhores ferramentas de IA disponíveis atualmente. Ele fornece uma visão geral detalhada das principais ferramentas de IA em várias categorias, ajudando você a escolher a ferramenta certa para suas necessidades.

A IA generativa não é apenas um avanço tecnológico; é uma ferramenta para criatividade, eficiência e inovação. À medida que exploramos seu potencial, uma coisa fica clara: a IA generativa não está apenas moldando nosso futuro; é aqui e agora.

Perguntas frequentes sobre IA generativa

Imagem em destaque por Doloves / Shutterstock.com