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Artificial privada
A IA generativa, às vezes chamada de Gen IA, é a inteligência artificial (IA) que pode criar conteúdo, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software, em resposta a um prompt ou solicitação do usuário.
A IA generativa depende de modelos sofisticados de aprendizado de máquina chamados de modelos de deep learning — algoritmos que simulam os processos de aprendizado e tomada de decisões do cérebro humano. Esses modelos funcionam identificando e codificando os padrões e relacionamentos em grandes quantidades de dados e, em seguida, usando essas informações para entender as solicitações ou perguntas de linguagem natural dos usuários e responder com novo conteúdo relevante.
A IA tem sido um tema tecnológico importante na última década, mas a IA generativa, e especificamente a chegada do ChatGPT em 2022, colocaram a IA nas manchetes mundiais e lançaram uma onda sem precedentes de inovação e adoção da IA. A IA generativa oferece enormes benefícios de produtividade para pessoas físicas e jurídicas e, embora também apresente desafios e riscos muito reais, as empresas estão avançando, explorando como a tecnologia pode melhorar seus fluxos de trabalho internos e enriquecer seus produtos e serviços. De acordo com uma pesquisa da empresa de consultoria de gerenciamento McKinsey, um terço das organizações já utiliza a IA generativa regularmente em pelo menos uma função empresarial.¹ O analista do setor Gartner projeta que mais de 80% das organizações terão implantado aplicativos de IA generativa ou usado interfaces de programação de aplicativos (APIs) de IA generativa até 2026.
Na maioria das vezes, a IA generativa opera em três fases:
A IA generativa começa com um modelo de base, um modelo de deep learning que serve de base para vários tipos diferentes de aplicações de IA generativa. Os modelos de base mais comuns atualmente são grandes modelos de linguagem (LLMs), criados para aplicações de geração de texto, mas também há modelos de base para geração de imagens, geração de vídeo, geração de som e música, bem como modelos de base multimodais, compatíveis com vários tipos de geração de conteúdo.
Para criar um modelo de base, os profissionais treinam um algoritmo de deep learning em grandes volumes de dados brutos, não estruturados e não rotulados — por exemplo, terabytes de dados retirados da internet ou de alguma outra fonte de dados enorme. Durante o treinamento, o algoritmo executa e avalia milhões de exercícios de “preencher o espaço em branco”, tentando prever o próximo elemento em uma sequência—por exemplo, a próxima palavra em uma frase, o próximo elemento em uma imagem, o próximo comando em uma linha de código—e continuamente se ajustando para minimizar a diferença entre suas previsões e os dados reais (ou resultado “correto”).
O resultado desse treinamento é uma rede neural de parâmetros — representações codificadas das entidades, padrões e relacionamentos nos dados — que podem gerar conteúdo de forma autônoma em resposta a inputs, ou prompts.
Esse processo de treinamento tem um uso intenso de computação, é demorado e caro: requer milhares de unidades de processamento gráfico em clusters (GPUs) e semanas de processamento, o que custa milhões de dólares. Projetos de modelo de base de código aberto, como o Llama-2 da Meta, permitem que os desenvolvedores de IA generativa evitem essa etapa e seus custos.
Ajuste
Metaforicamente falando, um modelo de base é generalista: ele sabe muito sobre muitos tipos de conteúdo, mas muitas vezes não consegue gerar tipos específicos de produção com a precisão ou fidelidade desejada. Para isso, o modelo deve ser ajustado para uma tarefa específica de geração de conteúdo. Isso pode ser feito de várias maneiras.
Ajuste fino
O ajuste fino envolve alimentar o modelo com dados específicos da aplicação de geração de conteúdo — perguntas ou prompts que a aplicação provavelmente receberá e as respostas corretas correspondentes no formato desejado. Por exemplo, se uma equipe de desenvolvimento estiver tentando criar um chatbot para atendimento ao cliente, ela criará centenas ou milhares de documentos contendo perguntas rotuladas de atendimento ao cliente e respostas corretas e, em seguida, alimentará o modelo com esses documentos.
O ajuste fino é trabalhoso. Os desenvolvedores geralmente terceirizam a tarefa para empresas com grandes forças de trabalho de rotulagem de dados.
Aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF)
No RLHF, os usuários humanos respondem ao conteúdo gerado com avaliações que o modelo pode usar para atualizar o modelo para maior precisão ou relevância. Muitas vezes, o RLHF envolve pessoas “pontuando” produções diferentes em resposta ao mesmo prompt. Mas pode ser tão simples quanto fazer com que as pessoas digitem ou conversem com um chatbot ou assistente virtual, corrigindo sua produção.
Geração, avaliação, mais ajuste
Desenvolvedores e usuários avaliam continuamente as produções de seus aplicativos de IA generativa e ajustam ainda mais o modelo — até uma vez por semana — para obter maior precisão ou relevância. (Ao contrário, o modelo de base em si é atualizado com muito menos frequência, talvez a cada ano ou 18 meses).
Outra opção para melhorar o desempenho de um aplicativo de IA generativa é a geração aumentada de recuperação (RAG). A RAG é uma framework para estender o modelo de base para usar fontes relevantes fora dos dados de treinamento, para complementar e refinar os parâmetros ou representações no modelo original. A RAG pode garantir que um aplicativo de IA generativa sempre tenha acesso às informações mais atuais. Como bônus, as fontes adicionais acessadas por meio da RAG são transparentes para os usuários de uma forma que o conhecimento no modelo de base original não é.
Benefícios da IA generativa
O benefício óbvio e abrangente da IA generativa é a maior eficiência. Como pode gerar conteúdo e respostas sob demanda, a IA generativa tem o potencial de acelerar ou automatizar tarefas que exigem muito trabalho, reduzir custos e liberar o tempo dos funcionários para trabalhos de maior valor.
Mas a IA generativa oferece vários outros benefícios para indivíduos e organizações.
Aumento da criatividade
As ferramentas de IA generativa podem inspirar a criatividade por meio de brainstorming automatizado, gerando várias novas versões de conteúdo. Essas variações também podem servir como pontos de partida ou referências que ajudam escritores, artistas, designers e outros criadores a superar bloqueios criativos.
Tomada de decisões aprimorada (e mais rápida)
A IA generativa é excelente na análise de grandes conjuntos de dados, identificando padrões e extraindo insights significativos e, em seguida, gerando hipóteses e recomendações com base nesses insights para apoiar executivos, analistas, pesquisadores e outros profissionais na tomada de decisões mais inteligentes e baseadas em dados.
Personalização dinâmica
Em aplicações como sistemas de recomendação e criação de conteúdo, a IA generativa pode analisar as preferências e o histórico do usuário e gerar conteúdo personalizado em tempo real, levando a uma experiência do usuário mais personalizada e envolvente.
Disponibilidade constante
A IA generativa opera continuamente sem fadiga, fornecendo disponibilidade ininterrupta para tarefas como chatbots para atendimento ao cliente e respostas automatizadas.
