IA generativa: O que é inteligência artificial generativa?

Inteligência artificial generativa, ou IA generativa, é capaz de gerar dados similares àqueles com os quais ela foi treinada. Ou seja, essa tecnologia pode ser usada para produzir diferentes tipos de conteúdo, que variam de textos e imagens a vídeos e músicas. Apesar de seu impressionante potencial, desconfianças as circundam. Entre elas estão questões éticas relacionadas à autenticidade e ao uso inadequado do conteúdo gerado.

O que é IA generativa?

IA generativa é a forma abreviada de inteligência artificial generativa. O termo faz referência a modelos e algoritmos de inteligência artificial, como o ChatGPT, capazes de gerar dados ou conteúdos similares àqueles com os quais foram treinados. Estes podem ser textos, imagens e músicas. A tecnologia se baseia em redes adversárias generativas (GANs), uma forma de machine learning.

Como a IA generativa funciona?

A inteligência artificial generativa costuma depender de redes neurais, principalmente quando se trata de um modelo generativo, como é o caso das GANs:

• Primeiramente, grandes quantidades de dados de treinamento são coletadas e processadas, para servirem de base de aprendizado para o modelo generativo — tais dados podem ter formato de texto, imagem ou vídeo, por exemplo.
• A rede neural possui várias camadas, mas sua arquitetura exata depende do tipo de dado a ser gerado. Em se tratando de geradores de texto, modelos de rede neural recorrentes (RNNs) podem ser usados. Já redes neurais convolucionais (CNNs) são mais adequadas à geração de imagens.
• Os dados de treinamento coletados e processados são usados para ensinar o modelo de IA a criar dados similares. Isso é possível mediante o ajuste de pesos e parâmetros dos neurônios, com o objetivo de minimizar a ocorrência de erros, quando dados gerados e dados reais são comparados.

Depois de ser treinado, o modelo passa a gerar novos dados. Para tanto, ele deve receber uma sequência ou valor inicial por prompt (comando), em forma de texto, imagem, vídeo ou desenho. Como resposta ao prompt, a inteligência artificial generativa produz um novo conteúdo. Os dados gerados são analisados para que sua qualidade seja assegurada. O modelo pode ser adaptado e refinado continuamente, bastando, para tanto, receber novos dados de treinamento.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

O campo de pesquisa da inteligência artificial é vasto e visa desenvolver máquinas capazes de desempenhar tarefas antes executadas somente por inteligência humana. Chatbots e assistentes de voz, como Google Home e Amazon Echo, são exemplos de inteligências artificiais.

Machine learning (aprendizado de máquina) é, por sua vez, um subcampo da inteligência artificial, que tem como foco o desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender a partir de dados. Em vez de receber instruções específicas e desempenhar uma tarefa, um modelo de machine learning baseia-se em dados de amostra para aprender e faz previsões, ou tomar decisões, sem que precise ser explicitamente programado para tal. O volume e a complexidade dos dados disponíveis hoje em dia ampliaram a possibilidade das máquinas de aprenderem.

Exemplos de IA generativa

Modelos de IA generativa usam redes neurais específicas para gerar novos conteúdos. Dependendo da aplicação envolvida, eles podem incluir:

• Redes adversárias generativas (GANs): GANs são compostas por um gerador e um discriminador. Na maioria das vezes, elas são usadas para criar imagens realistas.
• Redes neurais recorrentes (RNNs): RNNs são criadas especificamente para processar dados sequenciais como conteúdo escrito, e usadas para gerar textos e áudios.
• Modelos baseados em transformador: Modelos como o GPT (generative pre-trained transformer), da OpenAI, são baseados em transformadores e usados para a geração de textos.
• Modelos baseados em fluxo: São usados em aplicações avançadas, para gerar imagens e outros dados.
• Autoencoder variacional (VAE): VAEs são frequentemente usados na geração de imagens e textos.

Principais exemplos de machine learning

No campo do machine learning, diversos tipos de modelos podem ser usados, a depender da tarefa a ser executada e dos dados disponíveis. Basicamente, podemos fazer uma distinção entre aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Redes neurais são muito usadas no aprendizado não supervisionado.

Além dos dois modelos principais, existem também modelos de aprendizado semi-supervisionado, aprendizado por reforço e aprendizado ativo. Na verdade, os três podem ser classificados como aprendizado supervisionado, diferenciando-se, contudo, pelo nível de participação do usuário no processo.

Há também uma distinção entre deep learning (aprendizado profundo) e shallow learning (aprendizado raso). A principal diferença está na complexidade dos modelos. Enquanto o deep learning usa arquiteturas de redes neurais mais profundas para reconhecer recursos e padrões complexos em grandes conjuntos de dados, o shallow learning é baseado em modelos mais simples e com menos camadas. Ambos, machine learning e deep learning, são considerados subconjuntos da inteligência artificial.

O que é ChatGPT, DALL-E e Bard?

ChatGPT, DALL-E e Bard são interfaces de inteligência artificial generativa capazes de gerar novos conteúdos a seus usuários, quando solicitadas.

IA generativa no Chat GPT

ChatGPT é um dos geradores de texto mais populares do mundo. Seu chatbot inteligente é baseado no modelo de previsão de linguagem GPT-3.5 ou GTP-4, da OpenAI, e consegue criar respostas em texto similares a respostas humanas. Assim como outros modelos GPT, o ChatGPT foi treinado com enormes quantidades de dados de texto e, portanto, consegue cobrir uma ampla variedade de assuntos e áreas do conhecimento, aplicando o que aprendeu em suas respostas e explicações. Por incorporar o histórico de interações com o usuário nos resultados, ele simula um diálogo em forma de chat.

IA generativa no DALL-E

DALL-E é uma aplicação inteligente multimodal, que gera imagens baseadas em descrições de texto. Esta inteligência artificial generativa foi desenvolvida com base no GPT de 2021, também da OpenAI, e treinada por um grande conjunto de dados de texto sobre imagens e sobre descrições de imagens. Assim, este gerador de imagens IA consegue associar palavras e seus significados a elementos visuais. Sua segunda e mais poderosa versão, DALL-E 2, foi lançada em 2022. Ela permite a criação de imagens de diferentes estilos, bastando que o usuário assim comande.

IA generativa no Bard

Bard é o chatbot de inteligência artificial generativa do Google, possível graças a modelos de linguagem grande (MLL) e PaLM2. Assim como o ChatGPT, o Bard é capaz de responder perguntas, programar, solucionar problemas matemáticos e auxiliar na digitação. Para funcionar, ele se utiliza de técnicas de processamento de linguagem natural (PLN). Embora esta IA generativa opere separadamente das pesquisas do Google, sua fonte principal de informação é a internet. Usuários podem enviar feedbacks à empresa e contribuir com o aprimoramento dos dados apresentados pela ferramenta.

Como usar IA generativa?

A inteligência artificial generativa pode ser aplicada a diversas áreas, sendo capaz de criar praticamente qualquer tipo de conteúdo. Graças a desenvolvimentos revolucionários, como do GPT, e de sua facilidade de uso, esta tecnologia vem se tornando cada vez mais acessível. Exemplos de IA generativa podem ser usados em:

• Geração de textos: Artigos, notícias, redações criativas, e-mails, currículos etc.
• Criação de imagens gráficas: Logos, designs, obras de arte etc.
• Áudios e músicas: Composições, efeitos sonoros etc.
• Vídeo games: Geração de fases (níveis), personagens, enredos e diálogos em jogos.
• Filmes e animações: Criação de personagens e cenas em CGI, geração de conteúdo de vídeo etc.
• Farmácia e química: Descoberta de novas estruturas moleculares, medicamentos e otimização de compostos químicos.
• Chatbots: Atendimento ao cliente e suporte técnico.
• Conteúdo educativo: Vídeos de demonstração de produtos e tutoriais em diferentes idiomas.
• Arquitetura e planejamento urbano: Projetos de construção, de espaços internos e de plantas urbanas, otimização do uso de espaços e infraestruturas etc.

Vantagens da IA generativa

Devido a suas infinitas possibilidades de aplicação, a inteligência artificial generativa pode beneficiar profissionais de diversas áreas. Além de criar novos conteúdos, ela também facilita a interpretação e a compreensão de conteúdos já existentes. Entre os benefícios da IA generativa estão:

• Automação de processos manuais
• Resumo e organização de informações complexas
• Criação facilitada de conteúdo
• Respostas para perguntas técnicas
• Respostas para e-mails

Limites da IA generativa

Limitações da inteligência artificial generativa geralmente são identificadas quando a mesma é utilizada em abordagens específicas. Por exemplo, mesmo que o conteúdo gerado possa parecer legítimo, informações nas quais ele foi baseado podem ser incorretas ou manipuladas. No momento, estes são os limites da IA generativa:

• Nem sempre é possível identificar a origem das informações
• É difícil identificar a intenção por trás da fonte original
• Conteúdos que parecem corretos dificultam a identificação de informações erradas
• O conteúdo gerado pode ser tendencioso ou preconceituoso

Preocupações relacionadas à IA generativa

Muitos fatores, ainda não tão esclarecidos, costumam gerar dúvidas, em se tratando de inteligência artificial generativa. Há preocupações quanto à quantidade de conteúdo gerado e com riscos de uso indevido.

• Uso indevido e desinformação: A capacidade da IA generativa de produzir conteúdo realista pode ser explorada negativamente. Exemplos de IA generativa usados indevidamente incluem deepfakes, fake news, documentos falsos e outros.
• Direitos autorais e propriedade intelectual: O conteúdo gerado estimula discussões sobre direitos autorais e propriedade intelectual, pois, na maioria das vezes, não fica claro quem detém os direitos sobre o que é produzido artificialmente e como o material pode ser usado.
• Viés e discriminação: Se um modelo de inteligência artificial generativa é treinado usando dados tendenciosos, o conteúdo gerado pode refletir visões parciais.
• Ética: A geração de conteúdo falso e a manipulação de informações levanta questionamentos éticos.
• Legalidade: O rápido desenvolvimento da IA generativa levou a uma situação jurídica ainda não esclarecida. Não se sabe ao certo como a tecnologia será regulamentada.
• Proteção de dados e privacidade: O uso de IA generativa para gerar dados pessoais ou identificar pessoas em imagens é questionável, já que pode esbarrar no direito à privacidade.
• Segurança: Inteligência artificial generativa pode ser usada para criar ataques de engenharia social mais eficazes do que aqueles criados por humanos.

Exemplos de IA generativa aplicados a ferramentas

Diversas ferramentas de IA generativa estão disponíveis para uso, dependendo do tipo de conteúdo que você deseja criar. Entre os melhores geradores de texto IA estão:

• ChatGPT da OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Entre os melhores geradores de imagens IA estão:

• Midjourney
• DALL E-2
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon

Entre os melhores geradores de vídeo IA estão:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Inteligência artificial generativa vs. inteligência artificial

Inteligência artificial generativa e inteligência artificial se diferem, principalmente, pelo modo em que são usadas, e não por causa de suas tecnologias. Enquanto o principal objetivo da IA é desempenhar, de forma automatizada ou aprimorada, tarefas que normalmente exigiriam a inteligência humana, a IA generativa cria novos conteúdos, como respostas em chats, designs, dados sintéticos e deepfakes. Para que seja capaz de gerar algo novo, a inteligência artificial generativa precisa de um prompt, um comando do usuário. Por outro lado, a IA tradicional tem foco em reconhecer padrões, tomar decisões, realizar análises refinadas, classificar dados e detectar fraudes.

Dicas para usar IA generativa

A inteligência artificial generativa é acompanhada de oportunidades e de perigos. Quem usa modelos generativos para criar conteúdo pode alcançar melhores resultados e evitar riscos tomando os seguintes cuidados:

• Valide resultados: Sempre verifique a qualidade do conteúdo gerado.
• Entenda a ferramenta: Ao aprender como ferramentas de IA generativa funcionam, você conhecerá seus pontos fortes e fracos. É importante saber o que é inteligência artificial explicável (XAI).
• Desconfie das fontes: Se você estiver trabalhando com conteúdo artificialmente criado, cheque a veracidade das informações antes de retransmiti-las.
• Explicite a origem do conteúdo: Conteúdo criado por ferramentas de inteligência artificial deve ser identificado como tal, para que todos fiquem cientes de sua origem.
• Ética: Use a IA generativa com responsabilidade. Não crie ou distribua conteúdo enganoso, impreciso ou manipulador.
• Aprendizado contínuo: A inteligência artificial generativa está evoluindo rapidamente. Por isso, mantenha-se atualizado para utilizar sempre as técnicas mais avançadas e recomendadas.