IA Generativa

A inteligência artificial generativa está ligada a um campo da inteligência artificial que se concentra em criar sistemas capazes de gerar novos conteúdos originais, como imagens, música, texto ou até mesmo vídeos, que se assemelham aos criados por humanos. Esses sistemas são projetados para aprender padrões e características de um conjunto de dados de treinamento e, em seguida, usar esse conhecimento para criar materiais que pareçam autênticos.

A IA generativa geralmente é baseada em redes neurais artificiais chamadas redes generativas adversariais (GANs, na sigla em inglês). As GANs consistem em duas partes principais: o gerador e o discriminador. O gerador cria amostras sintéticas, enquanto o discriminador avalia essas amostras e tenta distinguir se são reais (do conjunto de dados de treinamento) ou falsas (geradas pelo gerador). O objetivo é treinar o gerador para produzir amostras cada vez mais convincentes, de forma que o discriminador tenha dificuldade em distingui-las das reais.

As GANs e a IA generativa têm sido aplicadas em várias áreas, gerando imagens, composições musicais em estilos específicos, códigos de programação, resumos de texto, diálogos ou até mesmo histórias completas – e novas aplicações são desenvolvidas ou descobertas por usuários a todo momento.

Existem várias plataformas e frameworks disponíveis atualmente para a criação e implementação de IA generativa, especialmente com o aumento do interesse do público em suas diversas aplicações. Algumas das principais são:

TensorFlow: uma das bibliotecas de machine learning mais populares e abrangentes, e também oferece suporte à criação de modelos de IA generativa. Ele inclui recursos como TensorFlow Probability e TensorFlow Generative Models, que permitem criar e treinar redes neurais generativas.

OpenAI GPT: O modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) da OpenAI é um exemplo de IA generativa aplicada ao processamento de linguagem natural (NLP). Ele é conhecido por sua capacidade de gerar texto coerente e contextualmente relevante, sendo treinado em grandes quantidades de dados textuais.

PyTorch: outro framework popular para machine learning e oferece suporte ao desenvolvimento de modelos de IA generativa. Ele possui uma biblioteca chamada PyTorch-GAN que fornece uma variedade de modelos de GANs e outras arquiteturas generativas.

Keras: uma API de alto nível que pode ser usada com TensorFlow e outros backends de machine learning. Ele possui módulos e ferramentas para criação e treinamento de redes neurais generativas, incluindo modelos GANs.

NVIDIA StyleGAN: uma arquitetura de rede neural generativa desenvolvida pela NVIDIA. Ela é conhecida por sua capacidade de gerar imagens fotorrealistas e foi usada em projetos como a criação de rostos sintéticos e até mesmo para a geração de arte.

Midjourney: uma plataforma online que utiliza IA generativa treinada especificamente para criar imagens artísticas a partir de descrições feitas pelos usuários.

Bard: a IA generativa aplicada a NLP criada pelo Google, baseada na família GPT-3 de modelos de linguagem grande (LLM). Veio como resposta ao sucesso do Chat GPT da OpenAI.

Machine Learning é IA generativa?

Uma das principais aplicações na área de tecnologia é o Machine learning, que pode ser considerado uma subárea da IA.

Essa técnica específica foi conceitualizada na década de 1950 por ninguém menos que Alan Turing, o pai da computação moderna, e se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que os sistemas aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho em tarefas específicas sem serem explicitamente programados para isso. Em vez de serem programados com regras específicas, os sistemas de aprendizado de máquina podem aprender e se adaptar a partir de exemplos e experiências.

Resumindo, as máquinas têm uma certa liberdade para emular o pensamento humano e aplicá-lo na solução de problemas ou na realização de tarefas. E esse aprendizado artificial segue, normalmente, três abordagens:

• Aprendizado supervisionado: os modelos de IA são treinados com exemplos rotulados para fazer previsões ou classificações dentro daquele escopo determinado;
• Aprendizado não-supervisionado: os modelos identificam os padrões ou classificações de forma autônoma com uma base de dados já tratada;
• Aprendizado por reforço: os modelos aprendem por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades para ações tomadas em um ambiente.

O Machine Learning é fundamental na inteligência artificial, já que é ele que permite que os sistemas adquiram conhecimento, se adaptem a novas situações e tomem decisões com base em dados. Sem ele, as IAs generativas não existiriam.

São décadas de aplicações cada vez mais sofisticadas que permitem empresas de todos os tamanhos a obter resultados mais eficientes e rápidos em todos os segmentos de atuação.

A importância da IA generativa

Toda a discussão sobre IA generativa é justificada, já que seu impacto em diversos mercados pode ser enorme conforme a tecnologia se desenvolve.

Na criação de conteúdo, especialmente relacionado à publicidade, IAs criadoras de textos, imagens e vídeos pode alterar a forma de criar campanhas, já que a velocidade na produção automatizada permite a criação de mais peças customizadas a públicos extremamente específicos.

Já começaram a surgir artistas que utilizam exclusivamente IAs generativas para se expressar e aumentar consideravelmente sua produção, buscando maneiras subversivas de utilizar as ferramentas disponíveis na internet.

Professores em redes privadas de ensino já aproveitam IAs generativas de texto para criar provas para seus alunos – neste caso específico, o desafio educacional é encontrar formas de detectar quando alunos usam as mesmas ferramentas para realizar trabalhos e tarefas designadas pelos professores.

A IA generativa pode até mesmo ser usada para gerar dados sintéticos realistas para serem usados em treinamento e testes de outros modelos de IA.

Entretanto, tudo indica que o maior impacto da tecnologia acontecerá na análise de quantidades massivas de dados, influenciando diversos segmentos, aliando o machine learning a uma plataforma intuitiva e prática que pode ser utilizada por qualquer um.

IAs vão substituir pessoas?

Embora a IA generativa tenha um grande potencial criativo e seja capaz de produzir resultados impressionantes, é preciso levar em consideração os desafios e limitações da tecnologia. A qualidade e assertividade do que a inteligência artificial cria depende integralmente dos seus dados de amostra, então os resultados não são necessariamente coerentes ou significativos – dependendo da aplicação, usuários precisam refinar seus prompts diversas vezes até atingir um resultado aceitável.

A tendência é que, muito mais que uma substituição ou automação completa de serviços ou posições ocupadas por seres humanos, a IA generativa se torne uma poderosa ferramenta de aceleração de processos, gerando novas posições no mercado para pessoas que se especializem na criação e utilização desses sistemas.

E, como acontece em qualquer avanço tecnológico, a IA generativa também apresenta desafios e considerações importantes relacionadas à privacidade, segurança, viés algorítmico e controle do uso da tecnologia. Também temos questões éticas, envolvendo direitos autorais de artistas (especialmente nos casos de IAs geradoras de imagens) e o uso da produção automática de conteúdo para disseminar fake news ou aprimorar a criação de deepfakes.

O debate já começou e continuará acontecendo por muito tempo, pois essa tecnologia chegou para ficar. Discussões amplas podem – e devem – continuar a acontecer para medirmos os impactos sociais, éticos e legais da IA generativa para que a sociedade consiga aprimorar cada vez mais a tecnologia e aproveitá-la da melhor forma possível.