O que é a IA generativa?
A IA generativa, um ramo da IA que se centra na criação de conteúdos, utiliza redes neuronais para gerar novos resultados a partir de prompts, ou instruções. A partir de uma vasta quantidade de dados, aprende a produzir texto, imagens e muito mais, imitando a criatividade humana. As empresas utilizam-na para marketing, apoio ao cliente e Data Analytics, o que melhora a produtividade e a tomada de decisões.
O que é a IA generativa?
A IA generativa é um ramo da inteligência artificial que permite que indivíduos e empresas criem rapidamente novos conteúdos em grande escala – textos, imagens, música e muito mais. Ao contrário da IA tradicional, concebida para reconhecer e categorizar dados, a IA generativa gera ativamente novos resultados em resposta a um prompt.
O backbone técnico da IA generativa envolve redes neurais, particularmente aquelas conhecidas como modelos generativos. Por exemplo, na geração de textos, um modelo de IA generativa processa grandes volumes de texto para compreender a gramática, o estilo e o contexto. Então, aplica essa compreensão para gerar um texto novo, coerente e contextualmente relevante.
Assim, na criação de imagens, os modelos de IA analisam dados visuais, aprendem sobre cores, texturas e formas, e usam esse conhecimento para criar novas imagens que podem ser indistinguíveis das criadas por humanos.
As empresas recorrem cada vez mais à IA generativa por uma série de razões. Nisto se inclui a criação de conteúdos, em que a IA pode gerar materiais de marketing, newsletters e blogues, poupando assim tempo e recursos significativos. A IA generativa também pode melhorar a experiência do cliente ao fornecer apoio orientado por IA através de uma personalização acrescida, incluindo o melhoramento das recomendações de produtos e a geração de conteúdos personalizados.
A inteligência artificial potencia as análises ao oferecer de forma pró-ativa soluções para problemas do mundo real, sem que seja necessária a consulta de dados por humanos e melhorando os processos de tomada de decisões. Além disso, os engenheiros podem usar a IA generativa para obter auxílio na produção de código, especialmente em linguagens desconhecidas, o que aumenta a sua produtividade.
Como é que a IA generativa se encaixa no contexto mais amplo da IA?
A IA generativa enquadra-se num espectro mais amplo de inteligência artificial, destacando-se pelas suas capacidades e objetivos únicos. Para compreendermos o seu lugar no âmbito da IA em geral, é útil ver a IA generativa no contexto de outros tipos de IA.
A IA é um domínio abrangente que engloba várias tecnologias que permitem às máquinas imitar a inteligência humana. Isto inclui compreender a linguagem natural, reconhecer imagens e padrões, tomar decisões e aprender a partir de dados. Genericamente, os sistemas de IA podem ser categorizados em dois tipos: IA analítica (ou cognitiva) e IA generativa.
- IA analítica (cognitiva): A IA analítica (a maior parte dos sistemas de IA tradicionais) concentra-se na compreensão e interpretação de dados; por exemplo, análise de dados, reconhecimento de padrões e tomada de decisões com base em informações existentes.
Nomeadamente, um sistema de IA cognitiva pode analisar dados financeiros para prever tendências do mercado ou interpretar imagens médicas para auxiliar no diagnóstico. Estes sistemas são reativos, ou seja, analisam e respondem aos dados que recebem sem criar novos dados.
IA generativa: Em contrapartida, a IA generativa leva a IA mais longe. Em vez de apenas analisar e compreender os dados, o seu foco é criar novos dados que não existiam antes. Esta capacidade de gerar novos conteúdos, sejam eles texto, imagens, música ou até mesmo código, torna a IA generativa única.
A IA generativa usa a sua compreensão de dados existentes para produzir resultados totalmente novos, realistas e muitas vezes inovadores. Este aspeto criativo da IA generativa é o que a diferencia da IA analítica.
A IA analítica foi concebida principalmente para a compreensão, a interpretação e a tomada de decisões com base em dados existentes, ao passo que a IA generativa se destina a criar novos dados ou conteúdos. A IA analítica geralmente lida com dados estruturados, com foco na extração de informações e padrões.
A IA generativa, no entanto, costuma manipular dados não estruturados, usando-os como uma base para construir algo novo. Dito isto, ambas usam Machine Learning e Deep Learning, mas a IA generativa frequentemente emprega modelos mais complexos (como redes adversárias generativas, ou transformadores) para aprender a criar novos resultados.
Atualmente, a IA generativa está na vanguarda da criatividade orientada por IA, expandindo os limites do que as máquinas podem fazer. Não se trata apenas de compreender o mundo como ele é, mas sim de imaginar e criar o que poderia ser. Usada corretamente, a IA generativa tem o poder de ser inovadora e criadora.
Quais são os diferentes tipos de IA generativa?
Quando pensamos no que é a IA generativa, vale a pena notar que a IA é mais do que apenas texto e imagens. A IA generativa abrange vários domínios, cada um com características e utilizações distintas:
Modelos linguísticos de grande dimensão (Large language models, LLM)
Inclui modelos como o GPT (transformador generativo pré-treinado), o modelo por trás do famoso ChatGPT. Estes modelos são hábeis em compreender e gerar texto que imita a linguagem humana. Treinados com grandes volumes de dados textuais, podem realizar tarefas (desde a escrita e a tradução até à produção de código) que podem ser aplicadas a chatbots, à criação de conteúdo automatizado e a serviços de tradução.
Geradores de música
Analisando padrões em músicas e composições, estes modelos criam novas peças musicais, com casos de uso que incluem a geração de música de fundo para jogos e vídeos, o auxílio a compositores com novas ideias e a criação de música para fins terapêuticos.
Geradores de imagens
Modelos como o DALL-E, o Midtravel e o StyleGAN geram novas imagens baseadas num prompt, e revolucionaram campos como a criação de arte, o design gráfico e o gaming. Os exemplos vão desde a geração de imagens realistas ou que imitam artistas conhecidos, passando pela criação de texturas de ambientes e conceção de personagens, até à visualização científica.
Geradores de voz
Do mesmo modo, ao trabalhar com som, os geradores de voz especializam-se na sintetização de discurso semelhante ao humano e na compreensão de padrões de discurso, tons e sotaques. É excelente para criar assistentes virtuais, fornecer narrações em vários meios, facilitar a aprendizagem de línguas e melhorar a acessibilidade da interface de voz.
Geradores de vídeo
Geradores de imagem em movimento, estes modelos de IA são competentes na geração ou modificação de conteúdos de vídeo. Ao aprender com dados de vídeo existentes, podem criar novos clips de vídeo ou alterar outros existentes. E encontram uso em filmes e animações para a criação de cenas realistas, em publicidade para conteúdos envolventes e em ambientes de realidade virtual.
Cada tipo de inteligência artificial generativa apresenta um caso de uso único. Por vezes, diferentes tipos de IA generativa podem funcionar em conjunto para um objetivo maior. Por exemplo, um roteirista poderia inserir um esboço básico de cena num LLM. O gerador de texto iria expandi-lo com diálogos e descrições detalhadas. Como próximo passo, um gerador de imagens pode criar visuais de guião gráfico correspondentes, facilitando a visualização das cenas.
IA generativa de pico: como funcionam os modelos linguísticos de grande dimensão (LLM)
A IA generativa pode produzir uma variedade de tipos de conteúdo. Mas, para muitas empresas, os casos de uso mais interessantes e relevantes residem na geração de texto (mesmo que esse texto seja eventualmente traduzido em áudio ou imagens).
Alguns LLM, como o GPT da OpenAI, o PaLM da Google e o Claude da Anthropic, representam uma abordagem sofisticada no campo do processamento de linguagem natural e da geração de novos textos. O funcionamento dos LLM depende de vários componentes e processos essenciais:
Com base em Deep Learning e redes neurais
Os LLM são construídos em redes neurais artificiais, especificamente um tipo chamado «modelos transformadores», que são desenhados para lidar com dados sequenciais como texto. Tais modelos utilizam camadas de unidades de processamento para analisar e gerar linguagem.
Ajuste para tarefas específicas
No seguimento do pré-treino, os LLM podem ser ajustados por meio de um conjunto de dados mais pequeno e específico. Esta etapa personaliza o modelo com tarefas específicas, como respostas a perguntas, tradução ou criação de conteúdos. Tal otimização ajusta os parâmetros do modelo para melhor realizar a tarefa desejada, com base nas nuances dos dados específicos com que é treinado.
Pré-treino com grandes conjuntos de dados
A fase de pré-treino consiste em aprender padrões de linguagem. Os LLM recebem uma grande quantidade de dados textuais (livros, artigos, websites, etc.). Durante esta fase, aprendem a estrutura da linguagem, incluindo gramática, sintaxe e contexto. Este treino permite que o modelo compreenda e preveja padrões de linguagem.
Melhoramento iterativo
Muitas vezes, os LLM são submetidos a múltiplas iterações de treino e aperfeiçoamento. A cada iteração, tornam-se melhores em compreender e gerar linguagem. Podem ser usados novos dados e feedback para melhorar continuamente o seu desempenho.
Compreensão do contexto com mecanismos de atenção
Uma característica essencial dos LLM é o «mecanismo de atenção». Isto permite que o modelo avalie a importância de diferentes palavras numa frase. Por exemplo, na frase «A menina misturou a massa», o modelo descobre que a palavra «menina» está intimamente relacionada com «misturou» e «massa». Esta compreensão do contexto e das relações entre as palavras é crucial para gerar textos coerentes e contextualmente adequados.
Em muitos aspetos, os LLM são invulgares: são capazes de autoaprendizagem (e em teoria) e de desenvolver níveis humanos de cognição. Isso também significa que os LLM têm aplicações particularmente abrangentes para empresas de todas as dimensões e para particulares.
Exemplos de aplicações da IA generativa
A IA generativa é bastante promissora. Certamente seduziu a imaginação do público em geral, e as empresas estão muito interessadas no potencial da IA, incluindo os LLM. A IA generativa promete revolucionar a produtividade à escala mundial, com o potencial de acrescentar biliões por ano à economia mundial.
Os principais beneficiários da IA generativa são as operações com clientes, o marketing, as vendas, a engenharia de software e a I&D. A IA pode melhorar significativamente as operações comerciais, nomeadamente com o aumento das interações com os clientes, a criação de conteúdo de marketing e a elaboração de código a partir de prompts em linguagem natural. Mas também se revela promissora para os indivíduos no seu quotidiano.
Mais profundamente, a IA generativa está a remodelar a natureza do trabalho, automatizando tarefas que consomem atualmente demasiado tempo; e os empregos baseados no conhecimento e com salários mais elevados são mais afetados do que os outros.
Casos de uso para indivíduos
Mesmo na vida quotidiana, a IA generativa já oferece um claro potencial de aumento da produtividade humana. Tome-se como exemplo o ensino. A IA generativa pode analisar as interações dos aprendentes para criar conteúdos hiperpersonalizados, adaptados às necessidades e preferências individuais, ajudando as pessoas a aprender mais rapidamente.
Pode criar percursos de aprendizagem personalizados que se adequam ao perfil e aos interesses únicos de cada aprendente, otimizando o envolvimento, a retenção de conhecimentos e a aquisição de competências.
A IA generativa pode automatizar a avaliação e fornecer um feedback personalizado aos alunos, poupando tempo aos professores e facultando informações valiosas aos aprendentes. Isto pode ajudar os alunos a identificar os seus pontos fortes e fracos, permitindo-lhes concentrar-se nas áreas que necessitam de melhorias.
No dia a dia, a IA generativa pode automatizar tarefas manuais e repetitivas, o que liberta tempo para tarefas mais complexas e criativas. Por exemplo, a IA pode servir como assistente pessoal e agendar reuniões, gerir e-mails de rotina, organizar calendários e rever ou aprovar trabalhos sempre que alguém tem responsabilidades de supervisão.
Casos de uso para pequenas empresas
A IA generativa pode ajudar as pequenas empresas a melhorar a produtividade, a simplificar as operações e a otimizar a experiência dos clientes de várias maneiras. Eis alguns exemplos:
Fornecimento de análises:
A IA generativa pode ajudar as pequenas empresas a organizar dados dispersos, bem como fornecer informações úteis e práticas em linguagem natural, mantendo assim operações fluidas e fiáveis que fomentam a satisfação dos clientes.
Melhoria do apoio ao cliente:
A IA generativa pode criar chatbots automatizados personalizados em websites de empresas para oferecer um serviço permanente, qualificar e gerar novos contactos e responder a perguntas frequentes. A inteligência artificial pode oferecer respostas instantâneas a perguntas recebidas por meio de chat, chamadas telefónicas e e-mails, mantendo um toque humano e melhorando a satisfação dos clientes.
Automatização do marketing e das vendas:
Quer se trate de publicações de blogue, de conteúdos nas redes sociais ou de outros materiais de marketing, a IA generativa poupa tempo e recursos para as pequenas empresas. A IA generativa pode servir de assistente virtual para representantes de vendas, automatizando tarefas como a composição de e-mails, o agendamento de reuniões e a preparação de notas para interações futuras. Assim, as equipas de vendas podem concentrar-se em aspetos mais importantes.
Ao tirar partido da IA generativa, as pequenas empresas podem otimizar as suas operações, melhorar a experiência dos clientes e obter vantagens concorrenciais no mercado.
Casos de uso para grandes empresas
Para as grandes empresas, os casos de uso da IA generativa são profundos, em parte porque elas têm os orçamentos necessários para personalizarem fortemente a IA. Deste modo, a tecnologia pode responder melhor às necessidades, na medida em que algumas empresas estão a construir os seus modelos de raiz. Eis algumas das áreas em que as grandes empresas usam a IA generativa:
Fluxos de comunicação de marketing:
Desde o envio de e-mails personalizados em grande escala até à criação de conteúdos, a IA generativa pode integrar-se em sistemas CRM para automatizar o marketing. Estas ferramentas de IA também são plataformas de gestão de projetos cada vez mais integradas, tanto para a automatização de fluxos de trabalho quanto para a comunicação, com novas ferramentas a surgir regularmente.
Media de entretenimento:
As tecnologias de IA são cada vez mais utilizadas para a criação de gráficos em filmes e jogos, de áudio para música e podcasts, e de personagens para storytelling virtual. Auxiliam na redação de guiões e na criação de NPC interativos, prevendo-se uma predominância futura nos conteúdos cinematográficos e multimédia.
Desenvolvimento de software:
A IA generativa simplifica o processo de desenvolvimento de software ao automatizar tarefas repetitivas, ao gerar fragmentos de código e ao fornecer sugestões de codificação em tempo real, o que aumenta a produtividade e a eficiência do programador. Isto permite que os programadores se concentrem em aspetos mais complexos e criativos dos seus projetos, conduzindo a uma criação de protótipos, a testes e, em última análise, a lançamentos de produtos mais rápidos.
Gestão do desempenho e coaching:
A IA generativa ajuda na formação dos funcionários, analisando os dados e o conteúdo das chamadas, contribuindo para que os gestores avaliem o desempenho e procurem melhorias. Propicia análises de desempenho e processos de feedback dos funcionários, o que aumenta a sua produtividade.
Inteligência empresarial:
A IA generativa é excelente para resumir grandes volumes de dados, especialmente dados não estruturados e qualitativos, melhorando a produção de relatórios e a inteligência empresarial. É pioneira na criação de narrativas de dados, para um conhecimento mais profundo dos conjuntos de dados.
IA na descoberta de produtos farmacêuticos:
A inteligência artificial acelera a descoberta e o design de medicamentos, gerando novas moléculas e prevendo resultados de ensaios clínicos. As imagens e os diagnósticos médicos são outro caso de uso, já que a IA demonstra potencial na área da patologia, com ferramentas como o ChatGPT a superar exames médicos e a auxiliar na identificação de doenças.
Fabrico inteligente e manutenção preditiva
A IA presta assistência em termos de conceções inovadoras e de manutenção preditiva na indústria transformadora, gerando listas de tarefas e sugestões de fluxos de trabalho. É usada em design inverso para criar novos materiais.
A IA generativa aplica-se a uma gama variada de casos de uso, muitos dos quais ainda estão a emergir. Poder-se-ia dizer que só estamos a assistir ao início, com muitos dos casos de uso mais significativos ainda por descobrir, e uma explosão de produtividade por se manifestar.
Quais os riscos inerentes à IA generativa?
Nos primeiros tempos, à medida que os indivíduos e as empresas passaram a explorar a IA generativa, começaram a surgir as limitações inerentes à IA generativa. Por exemplo, os LLM nem sempre conseguem identificar de forma clara a fonte do seu conteúdo, o que dificulta a avaliação da credibilidade e da origem da informação por parte dos utilizadores.
Avaliar a parcialidade presente nas fontes pode ser um desafio, já que a IA generativa geralmente reagrupa o conteúdo sem oferecer insights sobre qualquer enviesamento inerente. Outra preocupação significativa é a dificuldade em discernir imprecisões, pois os conteúdos gerados por IA costumam parecer realistas e convincentes... mesmo que o conteúdo seja impreciso.
Pode ser uma tarefa complexa compreender como adaptar estes sistemas a situações novas ou em evolução.
Desafios na implementação da IA generativa
Por conseguinte, a implementação da IA é acompanhada por um conjunto único de desafios. Desde o tratamento da complexidade técnica até à resolução de questões éticas, as empresas têm de se mover num terreno complexo para explorar todo o potencial da IA generativa.
Verifica-se uma mistura de obstáculos técnicos, integração com sistemas antigos, privacidade dos dados, questões de direitos de autor e implicações para a força de trabalho. Ao compreender estes desafios, as organizações podem preparar-se para explorar de forma eficaz e responsável a IA generativa, criando novas oportunidades de inovação e crescimento. Os desafios incluem:
Precisão e alucinações
A IA generativa apresenta limitações em termos de precisão e do fenómeno das alucinações. Os LLM podem ocasionalmente produzir resultados incorretos ou pouco fiáveis devido a enviesamentos nos dados de treino, à falta de raciocínio de senso comum e à dependência do modelo quanto a padrões estatísticos que nem sempre são precisos.
O problema relativo à precisão inclui um fenómeno no qual o modelo gera texto incorreto, sem sentido ou irreal, a que se chama alucinação. A verificação da exatidão é fundamental, porque mesmo os resultados de IA mais aparentemente confiáveis podem conter erros.
Uma forma de combater o risco é tornar anónimos os dados expostos aos motores de IA generativa. Outras empresas optam por utilizar instâncias privadas dos modelos de base, e não modelos públicos fornecidos por grandes empresas tecnológicas. Em alternativa, as empresas podem treinar os seus próprios modelos de IA, capazes de salvaguardar os IP e os dados privados.
Cibersegurança
Outro risco significativo é a alargada ciberpegada que a IA generativa cria, com a possibilidade de os dados sensíveis serem facilmente acedidos. Subsistem incertezas substanciais quanto a como proteger adequadamente as empresas que utilizam a IA generativa contra atacantes que pretendem expor dados privados.
Neste momento, os riscos de cibersegurança são uma das principais restrições que impedem a adoção generalizada da IA generativa, em parte porque muitos dos riscos ainda são pouco compreendidos, continuando a ser necessária mais investigação.
Propriedade intelectual
Uma das principais preocupações para as empresas é saber se a tecnologia irá expor a sua propriedade intelectual e dados sensíveis enquanto utilizam o modelo de IA. Por exemplo, o risco de um chatbot voltado para o público expor conteúdos sensíveis durante o seu uso.
Custo
Noutros casos, o custo é a restrição mais significativa para uma adoção mais veloz da IA generativa. O custo apresenta-se em duas grandes categorias: treino e implementação, mas também o custo de operar, porque a IA é computacionalmente intensiva.
Nos casos em que as empresas tiram partido dos modelos open-source, é necessário investir tempo, esforço e custos consideráveis no treino desses modelos. Dito isto, muitas ferramentas de IA são gratuitas; por exemplo, as pequenas empresas podem obter bastante valor a partir do Bard e do ChatGPT, sem pagar um cêntimo.
Finalmente, muitos casos de uso exigem uma ponderação cuidadosa acerca dos enviesamentos. Os modelos geralmente refletem os enviesamentos dos dados com que são treinados, o que pode levar a resultados distorcidos ou injustos. Tal facto apresenta riscos significativos, especialmente quando estes modelos são utilizados em áreas sensíveis como os recursos humanos, a segurança ou os cuidados de saúde. Por exemplo, uma empresa que avalia candidaturas de crédito deve ter em conta os enviesamentos aquando da aplicação de modelos de IA.
Boas práticas para a implementação da IA generativa
Assim, o que podem os indivíduos e as empresas fazer para tirar partido da IA generativa, ao mesmo tempo que tentam evitar os potenciais riscos? Eis alguns exemplos:
Exatidão:
Se possível, treine modelos de IA com os seus dados para obter resultados fiáveis, equilibrando exatidão, precisão e recolha. É essencial a transparência quanto à incerteza das respostas da IA, o que inclui citar as fontes e explicar o raciocínio da IA. Acima de tudo, tenha sempre um humano na cadeia para verificar os resultados.
Segurança:
Adotar uma abordagem baseada na segurança, mitigando os enviesamentos, a toxicidade e os resultados nocivos através de avaliações e da proteção das informações pessoais. As avaliações de segurança são também importantes para identificar e atenuar vulnerabilidades.
Honestidade:
É essencial respeitar a proveniência dos dados e o consentimento para a sua utilização. São preferíveis os dados open-source e os fornecidos pelos utilizadores, enquanto os conteúdos gerados por IA devem ser identificados de forma transparente, por exemplo através de marcas d’água.
Capacitação:
De um modo geral, a IA deve ajudar, em vez de substituir, a tomada de decisões humanas, especialmente em setores sensíveis à confiança, como as finanças e os cuidados de saúde. Também devem destacar-se a acessibilidade e o tratamento respeitoso dos contribuidores e classificadores de dados.
Um último ponto a ter em conta é a sustentabilidade, uma vez que o impacto ambiental da IA generativa é significativo. Estão a ser feitos esforços para reduzir a sua dimensão e consumo de energia, de modo a diminuir a sua pegada de carbono, mas tanto os particulares como as empresas devem estar cientes de que a utilização da IA generativa contribui para as emissões de carbono.
OVHcloud e IA generativa
Cloud computing
A OVHcloud oferece uma gama abrangente de produtos e serviços de cloud computing, incluindo o Public Cloud para casos de uso quotidiano da IA e para o treino da IA. Isto para além de soluções especializadas para alojamento web, serviços de domínio, Data Analytics e segurança de rede.
Por exemplo, pode utilizar a nossa funcionalidade AI Deploy para integrar de forma simples imagens Docker. Tire partido dos pedidos API para os seus modelos e da interface web para gerir as suas aplicações de produção, deixando ao nosso cuidado as complexidades da gestão de segurança da infraestrutura e do ambiente. O AI Notebook OVHcloud também é um produto simples de usar pelos cientistas de dados e que simplifica a exploração de dados e o teste de modelos.
GPU cloud
A OVHcloud, em colaboração com a NVIDIA, oferece igualmente uma plataforma avançada de aceleração GPU cloud concebida para o Deep Learning e a computação de alto desempenho. Esta plataforma contempla uma gama de placas gráficas NVIDIA (incluindo GPU H100/A100/L40S/L4/V100S), conferindo capacidades excecionais à solução de IA serverless da OVHcloud.
De facto, a nossa plataforma de aceleração GPU está disponível em diferentes contextos: como instância cloud, num cluster gerido por Kubernetes, numa configuração serverless (AI Solutions) ou como Bare Metal.
IA & Machine Learning
Em todas as nossas soluções de IA, damos ênfase ao compromisso com a proteção de dados e ao cumprimento de normas como o RGPD, ao mesmo tempo que oferecemos apoio a várias indústrias.