À medida que nos aventuramos mais profundamente na segunda década do século XXI, testemunhamos uma era de inovação tecnológica sem precedentes, onde a inteligência artificial (IA) se destaca como um farol de progresso, remodelando a paisagem de inúmeras indústrias e aspectos da vida cotidiana.
Descubra O que vem por aí para IA em 2024
Em um mundo cada vez mais interconectado, a IA não é mais uma mera promessa futurista; ela se tornou uma realidade onipresente, impulsionando avanços que pareciam pertencer exclusivamente ao domínio da ficção científica.
Neste cenário de transformação acelerada, ousamos olhar além do horizonte imediato, explorando como a IA está definindo o futuro de maneiras que apenas começamos a compreender.
Este artigo mergulha nas tendências emergentes e nas inovações revolucionárias que estão moldando o amanhã, desde chatbots personalizados que prometem democratizar o acesso à tecnologia até a utilização da IA na criação de conteúdo multimídia, redefinindo o que é possível em storytelling, marketing e além.
Nossa jornada nos leva a questionar não apenas as capacidades técnicas e as potenciais aplicações da IA, mas também a refletir sobre as implicações éticas, regulatórias e sociais desse avanço sem paralelo. À medida que navegamos por esse território inexplorado, enfrentamos desafios significativos, desde mitigar preconceitos inerentes e garantir a segurança da informação até navegar pelas águas turbulentas da desinformação e os impactos da IA generativa na propriedade intelectual e na expressão criativa.
Este artigo visa não apenas informar, mas também inspirar um diálogo crítico sobre como podemos moldar um futuro em que a IA beneficie a humanidade de maneiras responsáveis e éticas. Convidamos você a se juntar a nós nesta exploração das promessas e percalços da inteligência artificial, enquanto contemplamos como essa tecnologia extraordinária continuará a transformar nosso mundo, nossas vidas e nossa compreensão do possível.
Como nos saímos?
Nossas principais projeções para 2023 incluíram a evolução dos chatbots para o multimodal (exemplo disso são os avançados modelos de linguagem, como o GPT-4 da OpenAI e o Gemini do Google DeepMind, que processam texto, imagens e áudio); a implementação de regulamentações mais estritas pelos órgãos legislativos (conforme observado: a ordem executiva de Biden foi emitida em outubro e a legislação de IA da União Europeia foi finalmente estabelecida em dezembro);
A pressão das startups de código aberto sobre as gigantes da tecnologia (parcialmente verdadeiro: apesar do crescimento contínuo do código aberto, OpenAI e Google DeepMind permaneceram no centro das atenções); e a transformação irreversível das grandes empresas farmacêuticas pela IA (ainda é prematuro afirmar: a revolução da IA na descoberta de drogas está em curso, mas os primeiros medicamentos desenvolvidos com IA ainda levarão anos para chegar ao mercado).
Optamos por desviar do óbvio. Reconhecemos que os grandes modelos de linguagem manterão sua predominância, os reguladores se tornarão mais audaciosos e as questões éticas da IA – desde preconceitos até direitos autorais e pessimismo – influenciarão as agendas de pesquisadores, reguladores e do público, não somente em 2024, mas nos anos seguintes. (Saiba mais sobre nossas seis principais indagações para a IA generativa aqui.)
Em vez disso, voltamos nossa atenção para tendências mais específicas. Eis o que vale a pena observar em 2024. (Volte no próximo ano para verificar nosso desempenho.)
- Chatbots Personalizados “Um chatbot para você! E um para você!” Em 2024, as empresas de tecnologia que investiram pesado em IA generativa terão que demonstrar sua capacidade de monetizar seus produtos. Neste contexto, gigantes como Google e OpenAI apostam na personalização: ambos estão criando plataformas amigáveis que permitem aos usuários personalizar modelos de linguagem robustos e criar seus próprios chatbots sob medida para necessidades específicas – tudo isso sem exigir conhecimento prévio em programação. Essas ferramentas baseadas na web democratizam o desenvolvimento de aplicativos de IA generativa, tornando a IA verdadeiramente acessível para o público em geral, que poderá experimentar com uma infinidade de modelos de IA. Modelos de ponta, como GPT-4 e Gemini, são multimodais, capazes de processar não só texto, mas também imagens e vídeos, abrindo caminho para uma vasta gama de novas aplicações.
No entanto, o êxito desta iniciativa depende da confiabilidade desses modelos. Os modelos de linguagem, por vezes, produzem informações fictícias e estão carregados de viés. Além disso, são vulneráveis a ataques cibernéticos, especialmente se tiverem acesso à internet. Os desafios técnicos permanecem sem solução, e uma vez superada a novidade, será necessário oferecer soluções eficazes para esses problemas aos usuários.
- A Segunda Onda da IA Generativa: Vídeo A fronteira do texto para vídeo promete intensificar tudo o que já vimos na conversão de texto para imagem, tanto o bom quanto o ruim. Há um ano, testemunhamos os primeiros esforços em gerar clipes de vídeo a partir de imagens estáticas, resultando em vídeos distorcidos e irregulares. Contudo, a tecnologia avançou rapidamente. A Runway, uma startup pioneira em modelos de vídeo generativos, atualiza suas ferramentas regularmente, com seu modelo mais recente, o Gen-2, produzindo vídeos de curta duração, mas de alta qualidade. A Runway também organiza um festival anual de filmes de IA, atraindo a atenção de grandes estúdios cinematográficos que exploram o uso de IA generativa em suas produções. O uso de tecnologia deepfake em marketing e treinamento está ganhando terreno, levantando questões importantes sobre o futuro da atuação.
- Desinformação Eleitoral Gerada por IA À medida que avançamos para as eleições de 2024, a desinformação eleitoral e os deepfakes gerados por IA representam um desafio significativo. A facilidade de criação de deepfakes pela IA generativa, com resultados cada vez mais realistas, dificulta a distinção entre o real e o fabricado online. O próximo ano será crítico na luta contra a disseminação de conteúdo falso, com técnicas de detecção e mitigação ainda em desenvolvimento inicial. A capacidade de gerar desinformação com tanta facilidade exige uma resposta robusta para combater as notícias falsas geradas por IA.
Estamos diante de um momento de transformação, onde a IA generativa promete remodelar nossa realidade de maneiras que apenas começamos a compreender. A vigilância contínua e o desenvolvimento de estratégias eficazes para mitigar os riscos associados serão cruciais para garantir que o potencial da IA seja aproveitado de maneira responsável e ética.
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Robôs que realizam multitarefas
Inspirados por algumas das principais técnicas por trás do atual boom da IA generativa, os roboticistas estão começando a construir robôs de uso geral que podem realizar uma gama mais ampla de tarefas.
Nos últimos anos, a IA viu uma mudança do uso de múltiplos modelos pequenos, cada um treinado para realizar tarefas diferentes – identificar imagens, desenhá-las, legendá-las – em direção a modelos únicos e monolíticos treinados para fazer todas essas coisas e muito mais. Ao mostrar alguns exemplos adicionais ao GPT-3 da OpenAI (conhecidos como ajuste fino), os pesquisadores podem treiná-lo para resolver problemas de codificação, escrever roteiros de filmes, passar em exames de biologia do ensino médio e assim por diante. Modelos multimodais, como GPT-4 e Gemini do Google DeepMind, podem resolver tarefas visuais e também linguísticas.
A mesma abordagem pode funcionar para robôs, por isso não seria necessário treinar um para virar panquecas e outro para abrir portas: um modelo único poderia dar aos robôs a capacidade de realizar multitarefas. Vários exemplos de trabalho nesta área surgiram em 2023.
Em junho, a DeepMind lançou o Robocat (uma atualização do Gato do ano passado), que gera seus próprios dados por tentativa e erro para aprender como controlar muitos braços robóticos diferentes (em vez de um braço específico, o que é mais típico).
Em outubro, a empresa lançou outro modelo de uso geral para robôs, chamado RT-X, e um novo grande conjunto de dados de treinamento de uso geral, em colaboração com 33 laboratórios universitários. Outras equipes de pesquisa importantes, como a RAIL (Inteligência e Aprendizagem Robótica Artificial) da Universidade da Califórnia, Berkeley, estão buscando tecnologia semelhante.
O problema é a falta de dados. A IA generativa baseia-se em um conjunto de dados de texto e imagens do tamanho da Internet. Em comparação, os robôs têm muito poucas boas fontes de dados para ajudá-los a aprender como realizar muitas das tarefas industriais ou domésticas que desejamos.
Lerrel Pinto, da Universidade de Nova York, lidera uma equipe que aborda esse assunto. Ele e seus colegas estão desenvolvendo técnicas que permitem que os robôs aprendam por tentativa e erro, criando seus próprios dados de treinamento à medida que avançam. Num projeto ainda mais discreto, Pinto recrutou voluntários para coletar dados de vídeo em suas casas usando uma câmera de iPhone montada em um coletor de lixo. Grandes empresas também começaram a lançar grandes conjuntos de dados para treinamento de robôs nos últimos anos, como o Ego4D da Meta.
Essa abordagem já se mostra promissora em carros sem motorista. Startups como Wayve, Waabi e Ghost são pioneiras em uma nova onda de IA autônoma que usa um único modelo grande para controlar um veículo, em vez de vários modelos menores para controlar tarefas específicas de direção.
Isso permitiu que pequenas empresas alcançassem gigantes como Cruise e Waymo. A Wayve está agora testando seus carros sem motorista nas ruas estreitas e movimentadas de Londres. Robôs em todos os lugares estão preparados para obter um impulso semelhante.
À medida que encerramos nossa jornada exploratória pelas paisagens em constante mudança da inteligência artificial, fica claro que estamos apenas no limiar de compreender todo o seu potencial e impacto. A IA, com sua capacidade de remodelar indústrias, revolucionar práticas diárias e desafiar nossas noções mais fundamentais de criatividade e inovação, promete ser uma força transformadora no século XXI. No entanto, junto com essa promessa, surgem desafios significativos que exigem nossa atenção imediata e cuidadosa.
As tendências emergentes e inovações em IA que exploramos – desde chatbots personalizados até a fronteira inexplorada do vídeo gerado por IA – destacam tanto a empolgação quanto a cautela que devemos ter ao abraçar essas tecnologias.
A democratização da IA oferece oportunidades incríveis para inovação e criatividade, permitindo que indivíduos e empresas de todos os tamanhos participem da próxima onda de transformação digital. No entanto, as questões de ética, privacidade e desinformação nos lembram da necessidade de abordar a IA com uma consideração cuidadosa de suas implicações sociais e morais.
Veja mais em: Como ganhar dinheiro com IA em 2024.
O futuro da IA não é apenas uma questão de avanço tecnológico, mas também de governança, responsabilidade e inclusão. À medida que avançamos, é vital que promovamos uma abordagem colaborativa, envolvendo legisladores, desenvolvedores, acadêmicos e a sociedade civil na criação de um ecossistema de IA que seja seguro, ético e benéfico para todos. Isso inclui a formulação de regulamentações que protejam os direitos individuais, o desenvolvimento de tecnologias que minimizem o viés e a garantia de que os benefícios da IA sejam amplamente distribuídos.
Leia mais em: Maneiras inovadoras de usar IA.
Concluindo, a jornada da IA está longe de ser concluída. Estamos na cúspide de uma nova era definida pela inovação e pela interrogação, uma era que nos desafia a repensar o que significa ser humano em um mundo cada vez mais mediado pela tecnologia. Ao abraçarmos as possibilidades que a IA nos apresenta, devemos também nos comprometer com a criação de um futuro em que a tecnologia amplie nossa humanidade, promova a equidade e enriqueça nossas vidas. O caminho à frente é tão promissor quanto complexo, e navegar por ele exigirá nosso esforço coletivo, nossa imaginação e, acima de tudo, nossa consciência compartilhada.
Especialista em Inteligência Artificial.
Mentor do G4 Educação, Professor de IA da ESPM e Diretor na Nalk
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