A criatividade sempre foi considerada como um dos traços mais exclusivos da mente humana. Desde a criação de obras de arte à evolução da escrita, a humanidade sempre buscou maneiras de expandir essa capacidade; que por vezes define muito do que somos enquanto sociedade.
Imagine uma tecnologia capaz de imitar e até mesmo superar este processo de criação. É disso que se trata a IA generativa, um termo relativamente novo, mas que com certeza já pode ser considerado o carro chefe da revolução tecnológica e do nosso modo de viver atualmente. O porquê disso? No artigo de hoje vamos explorar exatamente isso! Vem com a gente!
O que é a IA generativa?
Muito mais que um simples prompt, a IA generativa é um tipo de IA que não apenas analisa dados, mas gera novos conteúdos com base neles. Para isso, ela utiliza redes neurais profundas e modelos de aprendizado que imitam o cérebro humano. Contrária a IA tradicional, que é usada para processar dados e tomar decisões baseadas em padrões, o trabalho da IA generativa é criar algo totalmente novo com base nesses padrões.
O exemplo clássico, porém inovador para além de palavras é a nossa querida ferramenta mais conhecida como ChatGPT, que é capaz de gerar textos tão fluídos, compor músicas e resumir grandes documentos em uma linguagem tão natural, que por um breve momento, sua imensidão foi tema de muita preocupação entre as pessoas, uma vez que existe sim o medo da ferramenta “roubar” cargos ou ocupações dentro das empresas, atrapalhando aqueles que fazem a mesma função que a IA generativa.
Mas, calma! A IA generativa, por mais que seja uma ferramenta capaz de automatizar processos e ocupar responsabilidades, ainda não dominou a humanidade! Isso porque ela otimiza muitos processos que geralmente levam um pouco mais de tempo para serem feitos por humanos. A ferramenta DALL·E, por exemplo, pode criar imagens a partir de descrições textuais e é exatamente esse tipo de otimização que transforma um trabalho extenso em uma função de minutos.
Como funciona a IA generativa?
O funcionamento da IA generativa é um processo bem complexo e que envolve grandes volumes de dados e deep learning. Basicamente, ela aprende padrões de comportamento que podem ser considerados mais substanciais a partir dessa base de dados existente.
Temos dois principais modelos de aprendizagem, que são algoritmos conhecidos como redes adversárias generativas (GANs) e modelos de linguagem avançados, como o GPT.
As GANs, por exemplo, consistem em duas redes neurais que competem entre si – uma gera novos dados enquanto a outra avalia a qualidade dessas criações. Isso força a a IA a constantemente melhorar as suas criações, gerando por exemplo imagens que são quase iguais ou até mesmo indistinguíveis de uma fotografia.
Já os modelos de linguagem, como GPT, são baseados em redes neurais que analisam padrões em dados de texto e aprendem a prever as próximas palavras, frases ou parágrafos, permitindo que criem novas narrativas e respostas contextualmente apropriadas.
Uma revolução no trabalho, e não um doppelganger:
De acordo com a reportagem do Salesforce Brasil Blog, a IA funcionará de maneira útil a partir do direcionamento do usuário em relação ao que ela deve produzir. Ademais, o “toque humano” nessas tecnologias é importante para uma entrega responsável e monitorada anteriormente por um humano e prevenir riscos dessa IA generativa ser utilizada de maneira irresponsável e antiética pelas pessoas.
E na prática?
Para a criação de conteúdos, o ChatGPT e outras ferramentas semelhantes como por exemplo o Gemni estão sendo usadas para produzir textos de marketing, roteiros, relatórios e até livros.
Na área de design, o DALL·E pode criar imagens sob demanda, sem a necessidade de um designer humano, abrindo portas para uma automação criativa. Empresas de moda, por exemplo, já estão utilizando IA para desenhar roupas com base em tendências de mercado. Em outro campo, a IA generativa está sendo usada para criar novas melodias e músicas, modificando completamente o processo criativo da indústria musical.
Os desafios e limitações da IA generativa
A maior preocupação de especialistas no assunto é o mau uso das IAs generativas, baseadas em dados preconceituosos ou vieses que podem ser negativos para a composição de um conteúdo.
Além disso, muito se fala (e isso deve ser falado) sobre a ética no uso dessas ferramentas. A preocupação é referente à propriedade intelectual e a originalidade das criações. Afinal, como dar o crédito a uma ferramenta? Quem assina e cria o conteúdo? Quem realmente possui uma obra gerada por IA? E até que ponto a IA pode ser considerada uma “autora”?
Por fim, o impacto da IA generativa no mercado de trabalho é uma preocupação crescente, já que muitas funções criativas podem ser automatizadas. Cortando o assunto na metade, a verdade é esta: não sabemos, de fato, se isso irá acontecer. Tudo é uma probabilidade no mundo da tecnologia, e as IAs generativas não fogem disso. Caberá à sociedade estabelecer os limites desta criação antes que ela passe a “roubar” cargos por aí. Por isso, se manter informado e fluente no assunto pode ajudar a estabelecer limites de uso e manter o “toque humano” nas criações.
Conclusão: a IA generativa veio para ficar
Apesar das preocupações, uma coisa está muito bem definida: a IA generativa veio para ficar. Ela está abrindo uma nova fronteira na criatividade, permitindo que máquinas não apenas auxiliem, mas também participem do processo criativo.
O futuro da IA generativa é promissor, com potencial para revolucionar setores inteiros, desde o entretenimento até a saúde. No entanto, ainda temos desafios éticos e técnicos a superar antes que possamos realmente entender todo o impacto dessa tecnologia no mundo. É importante neste sentido, que mais estudos sejam feitos neste campo e que o uso seja acima de tudo responsável e também lembrar que a IA generativa foi criada para auxiliar nos processos de criação, para que assim consigamos produzir mais e melhor.
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