A inteligência artificial generativa (ou IA generativa) tem ganhado atenção nos últimos meses. Especialmente com o andamento da negociação da Open AI, avaliada em US$ 29 bilhões, aponta o The New York Times.
Segundo o jornal, essa área da tecnologia está em alta nos investimentos nos Estados Unidos. A empresa Open AI, por exemplo, atraiu holofotes com o ChatGPT.
A tecnologia é um chatbot que foi usado por mais de um milhão de pessoas para criar textos complexos, como trabalhos da escola e até letras de música.
O pulo do gato é que esse chatbot consegue combinar informações bem mais rapidamente do que nós, humanos (mais ou menos como um assistente digital, como Alexa ou Siri, só que muito mais realista).
Antes disso, a empresa já havia causado furor com o DALL-E 2, uma ferramenta capaz de criar desenhos e artes realistas a partir de uma descrição de um texto feita por uma pessoa.
Mas, afinal, o que é a IA generativa?
Como mostram esses dois exemplos, a IA generativa é uma inteligência artificial mais criativa, capaz de gerar textos, imagens, e até obras de arte. Além disso, não vai apenas analisar ou agir com base nos dados existentes.
“Até poucos anos atrás, a gente só conseguia fazer a IA classificar ou rotular um dado, por exemplo ‘essa foto é o rosto do Anderson, sim ou não?’”. Esclarece ao Draft Anderson da Silva Soares, coordenador científico do Centro de Excelência em Inteligência Artificial da Universidade Federal de Goiás.
“Já as IAs generativas constroem conteúdos e dados e não apenas os rotulam. Ou seja, eu peço para a IA construir a imagem de um rosto para mim”, completa.
Isso acontece porque o software usa modelos complexos de aprendizado de máquina. Assim, consegue prever a próxima palavra com base em sequências de palavras anteriores.
Além disso, prevê a próxima imagem com base em palavras que descrevem imagens anteriores, explicam à Fast Company Thomas Davenport e Nitin Mittal. Eles são autores de “All In on AI: How Smart Companies Win Big With Artificial Intelligence”.
Eles explicam que a IA generativa assimila conteúdo como imagens, formatos de texto mais longos, e-mails, conteúdo de mídia social, gravações de voz, código de programa e dados estruturados.
Com esses insumos, as máquinas podem produzir novos conteúdos, traduções, responder a perguntas e até fazer análise de sentimentos.
Exemplos de IA generativa
Hoje, vai se aplicar, por exemplo, na área de marketing. As máquinas já estão escrevendo posts de blogs e em redes sociais e até e-mails de venda e anúncios.
A Heinz, por exemplo, usou o DALL-E 2 para fazer uma campanha publicitária bem-humorada mostrando que a imagem de sua famosa embalagem foi bastante usada quando se propôs à inteligência artificial fazer um anúncio de ketchup.
A IA generativa começou a ser usada por empresas de tecnologia ou nativas digitais porque seu treinamento requer grandes quantidades de dados e poder de computação.
Mas, uma vez que um modelo generativo é treinado, ele pode ser “ajustado” para um domínio de conteúdo específico com muito menos dados. Explicam Davenport e Mittal em outro artigo, para a Harvard Business Review.
Por isso, seu uso deve se expandir para outras áreas nos próximos anos. “Há potencial para a IA generativa causar impacto nos cuidados com a saúde e nas ciências da vida – para fazer diagnósticos, por exemplo, ou encontrar novas curas para doenças”, escrevem Davenport e Mittal.
Para eles, a IA generativa deve começar a adotar pelas indústrias tradicionais e farmacêuticas, por exemplo. “Estamos começando a ver modelos generativos especializados para conteúdo biomédico, documentos jurídicos e texto traduzido. Assim, isso dará origem a casos de uso adicionais nessas indústrias e domínios”, completam.
