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| Espera-se que a IA generativa traga muitos valores para a economia mundial. (Fonte: Viettimes) |
A IA generativa é um tipo de inteligência artificial que cria novos conteúdos, incluindo texto, imagens, áudio e vídeo , com base em padrões aprendidos a partir de conteúdo existente.
Crie algo que nunca existiu
Os modelos de IA generativa de hoje foram treinados em grandes quantidades de dados usando "aprendizado profundo" ou redes neurais profundas, e podem manter conversas, responder perguntas, escrever histórias, gerar código e gerar imagens e vídeos de qualquer descrição, tudo com base em breves entradas de texto ou "prompts".
A IA é chamada de generativa porque cria algo que não existia antes. É isso que a diferencia da IA discriminativa, que faz distinções entre diferentes tipos de entradas. Em outras palavras, a IA discriminativa tentaria responder a perguntas como "Esta imagem é um desenho de um coelho ou de um leão?", enquanto a IA generativa responderia a perguntas como "Desenhe para mim um leão e um coelho sentados um ao lado do outro".
As origens da IA generativa remontam à década de 1970, quando engenheiros começaram a desenvolver técnicas para gerar texto automaticamente. O advento das redes adversárias generativas (GANs) permitiu que a IA gerasse texto com base em amostras de fala humana. Os avanços tecnológicos em IA e processamento de linguagem natural agora permitem que a IA reproduza a fala humana na forma escrita.
A IA generativa ganhou força significativa com o desenvolvimento das Redes Adversariais Generativas (GANs) nos últimos anos. As GANs consistem em duas redes neurais – um gerador e um discriminador – que se envolvem em um processo competitivo. O gerador cria conteúdo, enquanto o discriminador avalia a qualidade desse conteúdo. Por meio de inúmeras iterações, o gerador aprimora suas habilidades, resultando em resultados cada vez mais realistas e criativos.
Diferença entre IA Generativa e IA Tradicional
A principal diferença entre a IA tradicional e a IA generativa reside em suas capacidades e aplicações. Os sistemas de IA tradicionais são usados principalmente para analisar dados e fazer previsões, enquanto a IA generativa vai além, gerando novos dados semelhantes aos seus dados de treinamento.
Em outras palavras, a IA tradicional se destaca no reconhecimento de padrões, enquanto a IA criativa se destaca na criação de padrões. A IA tradicional pode analisar dados e dizer o que vê, mas a IA criativa pode usar esses mesmos dados para criar algo completamente novo.
As implicações da IA generativa são amplas, oferecendo novos caminhos para a criatividade e a inovação. No design, a IA generativa pode ajudar a gerar inúmeros protótipos em minutos, reduzindo o tempo necessário para o processo de ideação.
Na indústria do entretenimento, a IA generativa pode ajudar a produzir novas músicas, escrever roteiros ou até mesmo criar deepfakes. No jornalismo, pode escrever artigos ou reportagens. A IA criativa tem o potencial de revolucionar qualquer área onde a criatividade e a inovação sejam fundamentais.
A IA tradicional, por outro lado, continua a se destacar em aplicações específicas para tarefas. Ela impulsiona nossos chatbots, sistemas de recomendação, análises preditivas e muito mais. É o motor por trás da maioria das aplicações de IA atuais que visam otimizar a eficiência em todos os setores.
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| Tanto a IA generativa quanto a IA tradicional têm papéis importantes a desempenhar na construção do futuro da humanidade. (Fonte: VinBase) |
Embora a IA tradicional e a IA generativa tenham funções distintas, elas não são mutuamente exclusivas. A IA generativa pode trabalhar em conjunto com a IA tradicional para fornecer soluções ainda mais poderosas. Por exemplo, a IA tradicional pode analisar dados de comportamento do usuário, e a IA generativa pode usar essa análise para criar conteúdo personalizado.
À medida que continuamos a explorar o vasto potencial da IA, é importante compreender essas diferenças. Tanto a IA generativa quanto a tradicional têm papéis importantes a desempenhar na construção do futuro da humanidade, e cada uma delas abre possibilidades únicas. Adotar essas tecnologias de ponta será fundamental para empresas e indivíduos que desejam se manter à frente no cenário digital em rápida evolução da humanidade.
Inteligência artificial na vida social
Os riscos associados à IA generativa são significativos e evoluem rapidamente. Diversos agentes de ameaças têm usado a tecnologia para criar "deep fakes", ou cópias de produtos, e para criar artefatos para dar suporte a operações de fraude cada vez mais sofisticadas.
O ChatGPT e ferramentas similares são treinadas com grandes quantidades de dados disponíveis publicamente. Elas não foram projetadas para cumprir o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) e outras leis de direitos autorais. Portanto, os usuários devem estar atentos ao uso da plataforma por suas empresas. Os riscos de monitoramento a serem observados incluem:
Falta de transparência. Modelos inovadores de IA e ChatGPT são imprevisíveis, e mesmo as empresas por trás deles nem sempre entendem completamente como funcionam.
Precisão. Sistemas de IA generativa às vezes produzem respostas imprecisas e fabricadas. É essencial avaliar todos os resultados quanto à precisão, relevância e utilidade prática antes de confiar ou distribuir informações publicamente, pois informações precisas são essenciais para a utilidade e o engajamento.
Propriedade Intelectual (PI) e Direitos Autorais. Atualmente, não há garantias verificáveis de proteção de dados e governança para informações comerciais confidenciais. Os usuários devem presumir que quaisquer dados ou consultas que inserirem no ChatGPT e em seus concorrentes se tornarão informações públicas, e as empresas devem implementar controles para evitar a divulgação inadvertida de PI.
Cibersegurança e fraude. As empresas devem se preparar para o uso de sistemas de IA sintética por agentes mal-intencionados para ataques cibernéticos e fraudes, como deepfakes para enganar funcionários, e garantir que controles de mitigação estejam em vigor. Converse com sua seguradora cibernética para verificar a extensão da cobertura da sua apólice atual para violações relacionadas à IA.
Sustentabilidade. A bioengenharia utiliza quantidades significativas de eletricidade. Portanto, é importante escolher fornecedores com baixo consumo de energia e energia renovável de alta qualidade para minimizar o impacto nas metas de sustentabilidade.
Embora muitos problemas estejam em risco devido aos riscos causados pela IA generativa, é impossível não mencionar alguns dos benefícios que ela traz.
A IA generativa tem o potencial de mudar a estrutura do trabalho, aprimorando as capacidades de cada trabalhador por meio da automatização de algumas de suas atividades. A IA moderna e outras tecnologias têm o potencial de automatizar atividades de trabalho que atualmente ocupam de 60% a 70% do tempo dos funcionários. Anteriormente, de acordo com um relatório da McKinsey & Company de 2017, estimava-se que a tecnologia tinha o potencial de automatizar metade do tempo de trabalho dos funcionários.
A aceleração do potencial da automação técnica se deve, em grande parte, à maior capacidade da IA de compreender a linguagem natural, necessária para atividades de trabalho que representam 25% do tempo total de trabalho. Como resultado, a IA generativa tem um impacto maior no trabalho intelectual, que envolve ocupações com salários mais altos e requisitos educacionais mais elevados, do que em outros tipos de empregos.
A IA generativa poderia aumentar significativamente a produtividade do trabalho em toda a economia, mas isso exigiria investimentos para apoiar os trabalhadores na transição de atividades ou na mudança de emprego. A IA generativa poderia permitir ganhos de produtividade de 0,1% a 0,6% ao ano até 2040, dependendo do ritmo de adoção da tecnologia e da realocação do tempo dos trabalhadores para outras atividades.
Combinando a IA generativa com todas as outras tecnologias, a automação de empregos poderia adicionar de 0,2 a 3,3 pontos percentuais ao crescimento da produtividade anualmente. No entanto, os trabalhadores precisarão de apoio para aprender novas habilidades e alguns mudarão de carreira. Se as transições de trabalhadores e outros riscos puderem ser gerenciados, a IA poderá contribuir significativamente para o crescimento econômico e apoiar um mundo mais inclusivo e sustentável.
A IA inovadora terá um impacto significativo em todos os setores. Bancos, alta tecnologia e ciências da vida estão entre os setores que poderão sofrer o maior impacto em termos de porcentagem da receita gerada pela IA. Por exemplo, em todo o setor bancário, a tecnologia poderá gerar o equivalente a US$ 200 bilhões a US$ 340 bilhões anualmente, se os casos de uso forem totalmente implementados. No varejo e em bens de consumo embalados, o impacto potencial também é significativo, de US$ 400 bilhões a US$ 660 bilhões anualmente.
A oportunidade do Vietname
Atualmente, o Vietnã demonstra grande interesse em IA generativa. No início do ano, em abril de 2023, no workshop "O Futuro da Inteligência Artificial Generativa 2023", realizado no Vale do Silício, Califórnia, o Sr. Vo Xuan Hoai, Diretor Adjunto do Centro Nacional de Inovação, enfatizou: "O Centro Nacional de Inovação promove a coordenação com redes de inovação vietnamitas em todo o mundo, por exemplo, com a rede no Vale do Silício, para promover a inovação em geral e a IA em particular, acompanhando empresas e intelectuais vietnamitas no exterior para apoiá-los no desenvolvimento de suas carreiras, na expansão de seus negócios em seu país de origem e na transferência de tecnologia...".
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| O Sr. Vo Xuan Hoai, Diretor Adjunto do Centro Nacional de Inovação, palestrou no workshop "O Futuro da Inteligência Artificial 2023". (Fonte: Bnews) |
Até agosto deste ano, a VinBigdata (da Vingroup Corporation) integrará tecnologia para tornar a VinBase (uma plataforma abrangente de inteligência artificial multicognitiva) a primeira plataforma de IA generativa no Vietnã, ao mesmo tempo em que fornecerá soluções de desenvolvimento baseadas em tecnologia de IA generativa, como chatbot de IA generativa, callbot ou a nova geração do ViVi Virtual Assistant...
A empresa também disse que precisa apenas de alguns bilhões de parâmetros para criar um grande modelo de linguagem (LLM) semelhante ao ChatGPT, mas ainda tem a capacidade de gerar textos altamente autênticos, especialmente aqueles que estarão nos dados do povo vietnamita e no conhecimento do idioma.
O potencial do Vietnã para o desenvolvimento de IA generativa é enorme. No entanto, se a IA generativa for aplicada com base em grandes plataformas de modelos de linguagem disponíveis no mundo, o Vietnã corre o risco de enfrentar muitos riscos. Portanto, dominar a IA generativa internamente é importante, pois pode ajudar a dominar o conteúdo, evitar desinformação, garantir a segurança dos dados nacionais e levar a tecnologia vietnamita para o mundo. "O Vietnã tem a oportunidade de reduzir a lacuna global no campo da IA generativa."
Essa avaliação foi compartilhada pelo Diretor Geral da VinBigdata, Dr. Dao Duc Minh, no fórum AI Summit realizado na Cidade de Ho Chi Minh em 22 de setembro deste ano. Também no fórum, o Sr. Pablo Fuentes Nettel, Consultor Sênior da Oxford Insights, afirmou que o Vietnã tem um futuro brilhante se focar em investimentos em IA.
Pode-se observar que a IA e a IA artificial penetraram em todos os campos e profissões do nosso país, como saúde, educação, vida... O Vietnã precisa definir uma estratégia para desenvolver essa tecnologia porque esse é o futuro da tecnologia em um futuro próximo.
Fonte
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