A AI geral quase não precisa de introdução neste momento. Sua entrada não levou apenas o mundo da tecnologia, mas praticamente todo o mundo. Agora, é seguro dizer que a maioria de nós pelo menos já ouviu falar do ChatGPT (se não for usado), a primeira ferramenta de AI de geração disponível publicamente a realmente decolar.
Graças principalmente à estreia inovadora da ChatGPT, espera-se que o mercado global de AI geradora exploda de US$ 67,18 bilhões em 2024 para US$ 967,65 bilhões até 2032.
Sem dúvida, a AI generativa já revolucionou vários setores ao permitir a automação de tarefas e a criação de conteúdo realista e inovador.
No entanto, apesar do enorme potencial, a AI generativa também vem com sua parcela justa de desafios, não apenas técnicos, mas éticos. Neste artigo, exploraremos quais são esses desafios e também analisaremos os aplicativos, benefícios e tendências da AI generativa.
O que é AI generalizada?
A AI gerativa se refere a um subconjunto de técnicas de inteligência artificial que se concentra na criação de novos dados ou conteúdo, em vez de apenas analisar dados existentes ou tomar decisões com base neles. Algoritmos de AI gerados são desenvolvidos para gerar saídas que se assemelham ou imitam dados criados por humanos, como imagens, texto, áudio e até mesmo vídeos.
Diferença entre AI geral e outras técnicas de AI
A AI artificial geral difere de outras técnicas de AI, como aprendizagem supervisionada ou aprendizagem por reforço, de várias maneiras:
Orientado a metas x exploração
A aprendizagem supervisionada e a aprendizagem por reforço normalmente são orientadas a metas, onde o modelo é treinado para otimizar uma função objetiva específica. Por outro lado, a AI generativa é mais focada na exploração e na criatividade, com o objetivo de gerar novos dados em vez de otimizar para uma tarefa específica.
Geração de saída
Embora muitas técnicas de AI sejam desenvolvidas para produzir resultados ou ações específicas com base em dados de entrada, a AI generativa é especificamente voltada para a geração de novos conteúdos ou pontos de dados que podem não ter sido vistos durante o treinamento.
Aprendizagem não supervisionada
A AI geral muitas vezes se enquadra na categoria de aprendizagem não supervisionada, em que o modelo aprende a capturar a estrutura subjacente dos dados sem rótulos ou orientações explícitos. Isso contrasta com a aprendizagem supervisionada, em que o modelo é treinado em dados rotulados para prever ou classificar resultados específicos.
Aplicativos de AI geral
Veja alguns exemplos específicos de como diferentes setores estão aproveitando a AI generativa:
Arte
A StyleGAN tem sido amplamente usada na criação de retratos hiperrrealistas, gerando rostos de pessoas inexistentes com detalhes e diversidade notáveis. Artistas e designers usam a StyleGAN para explorar novas estéticas e expandir os limites da arte digital.
Outro exemplo é o DeepDream. Desenvolvido originalmente pelo Google, o DeepDream aplica redes neurais para melhorar e modificar imagens de maneira artística e onírica. Ela tem sido usada para criar obras de arte psicodélicas e adicionar elementos surreais às imagens existentes.
Ferramentas de AI geradoras de texto para imagem, como Midjourney, Stable Diffusion e DALL-E, automatizam a execução artística de humanos para gerar arte digital. Um estudo recente descobriu que a AI de texto para imagem pode aumentar a produtividade humana criativa em 25%.
Composição musical
Um projeto de pesquisa de código aberto do Google, a Magenta explora a interseção entre aprendizado de máquina e criatividade. Ela produziu modelos capazes de gerar música e até mesmo colaborar com músicos humanos. Os modelos de Magenta podem compor melodias, harmonias e acordos musicais inteiros.
Jogos
Os modelos geradores podem criar dinamicamente conteúdo de jogos, como paisagens, níveis, personagens e texturas. Isso permite infinitas variações no jogo e experiências imersivas. Por exemplo, No Man's Sky usa geração processual para criar um universo vasto e gerado por procedimentos com planetas e ecossistemas únicos.
Área da saúde
Agora, os fabricantes de medicamentos estão usando AI generativa nos processos de descoberta de medicamentos para projetar novas moléculas com as propriedades desejadas. Esses modelos ajudam a otimizar candidatos a medicamentos, acelerar o fluxo de desenvolvimento de medicamentos e reduzir custos. Por exemplo, modelos de AI generativos também estão sendo usados para tarefas como reconstrução de imagens, remoção de ruídos e até mesmo geração de imagens médicas sintéticas para treinar modelos de aprendizagem profunda.
Moda
A AI gerativa pode ajudar os designers de moda a criar novos designs, explorar diferentes estilos e prever tendências da moda. O Fashion GAN , por exemplo, gera imagens de roupas com base em descrições textuais, permitindo que os designers protografem rapidamente novos designs. Os sistemas virtuais de teste usam modelos generativos para simular de maneira realista como os itens de vestuário ficariam em uma pessoa, o que melhora a experiência de compra online e reduz a necessidade de testes físicos e devoluções.
Criação e marketing de conteúdo
Finalmente, a AI generativa está sendo usada para gerar automaticamente conteúdo para vários fins, incluindo artigos, blogs, cópia de e-mail, cópia de mídia social, descrições de produtos e anúncios. Esses modelos podem produzir texto semelhante a humano adaptado a tópicos ou estilos específicos, simplificando os processos de criação de conteúdo. Para vendas, as integrações com plataformas de CRM gerarão mensagens ainda mais relevantes e oportunas para um melhor ROI.
Benefícios da AI geral
A AI gerativa oferece muitos benefícios em vários domínios, desde maior eficiência e produtividade até a promoção da criatividade e da personalização.
Estes são os principais benefícios da AI generativa:
Automação
Como já explicamos e mencionamos, a AI generativa ajuda a automatizar tarefas repetitivas, como geração de conteúdo, síntese de imagens e iterações de design, permitindo que as pessoas se concentrem em aspectos mais estratégicos e criativos de um projeto. A AI gerativa também pode simplificar tarefas que exigem esforço manual e tempo, como aumento de dados para treinar modelos de aprendizado de máquina ou gerar dados sintéticos.
Criatividade aprimorada
Embora ainda não tenha provado que pode produzir a mesma qualidade final de material criativo que os humanos, a AI generativa claramente serve pelo menos como uma ferramenta para exploração criativa e geração de ideias. Ela pode ajudar artistas, designers e escritores a pensar em novos conceitos, gerar variações e explorar ideias não convencionais.
Aumento da produtividade
A AI gerativa acelera o ritmo da criação e da iteração de conteúdo. Por exemplo, no design gráfico, os modelos geradores podem gerar rapidamente várias variações de design com base na entrada do usuário, acelerando o processo de design.
Personalização
A AI gerativa permite a criação de conteúdo personalizado adaptado às preferências e características individuais. Essa personalização aumenta o envolvimento, a satisfação e a retenção do usuário em várias plataformas e aplicativos. No comércio eletrônico, por exemplo, os modelos geradores podem gerar recomendações personalizadas de produtos, mensagens de marketing e interfaces de usuário com base no comportamento, preferências e dados demográficos do usuário.
Precisão aprimorada
A AI geral pode gerar conteúdo de alta qualidade com consistência e precisão, eliminando erros humanos e variabilidade. Por exemplo, em imagiologia médica, os modelos geradores podem melhorar a qualidade da imagem, reduzir o ruído e melhorar a precisão do diagnóstico. A geração aumentada de recuperação (RAG, Recovery augmented Generation) em particular pode melhorar quais dados são extraídos de onde, reduzindo alucinações e outras preocupações com precisão.
Facilitação da inovação
A AI geral incentiva a experimentação e a inovação ao fornecer ferramentas para prototipagem rápida, exploração de novas ideias e geração de soluções não convencionais. Ao permitir que pesquisadores, designers e engenheiros explorem uma ampla gama de possibilidades de maneira rápida e econômica, a AI gerativa promove uma cultura de inovação e facilita o desenvolvimento de tecnologias e produtos inovadores.
Desafios e limitações da AI geral
Embora a AI generativa apresente inúmeras oportunidades, ela também vem com vários desafios e limitações que precisam ser abordados, incluindo:
Preocupações éticas
A AI gerativa, sem dúvida, levanta certas preocupações éticas relacionadas ao possível uso indevido, como gerar notícias falsas, conteúdo enganoso ou vídeos falsos para fins maliciosos. A Netflix, por exemplo, foi recentemente acusada de usar inteligência AI generativa para distorcer fotografias usadas em um verdadeiro documentário sobre crimes. Há também preocupações sobre violação de privacidade, pois modelos generativos podem ser usados para gerar imagens ou vídeos sintéticos de indivíduos sem o consentimento deles.
Vieses e justiça
Os modelos de AI gerados podem herdar vieses presentes nos dados de treinamento, levando a resultados injustos. Por exemplo, se os dados de treinamento forem inclinados para determinados dados demográficos, o conteúdo gerado pode representar ou favorecer desproporcionalmente esses grupos. A abordagem de vieses na AI generativa requer seleção e curadoria cuidadosas dos dados de treinamento, bem como a implementação de técnicas de mitigação de vieses durante o treinamento e a avaliação do modelo.
Riscos de segurança
Os modelos de AI gerados são vulneráveis a ataques adversários, nos quais os agentes maliciosos manipulam dados de entrada para produzir resultados inesperados ou prejudiciais. Por exemplo, adicionar perturbações imperceptíveis às imagens de entrada pode fazer com que os modelos geradores produzam resultados incorretos ou maliciosos. Garantir a segurança dos sistemas de AI gerativos requer defesas robustas contra ataques adversários, como treinamento contra adversários, sanitização de entrada e técnicas de verificação de modelo.
Desafios regulatórios e jurídicos
As organizações que “fazem as regras” estão tendo problemas para acompanhar o rápido desenvolvimento e a proliferação da tecnologia de AI generativa. Há uma necessidade de regulamentos e diretrizes atualizados para abordar as implicações éticas, de privacidade e de segurança da AI generativa. As estruturas jurídicas também devem considerar questões como direitos de propriedade intelectual, responsabilidade pelo conteúdo gerado e responsabilidade pelo uso indevido da tecnologia de AI generativa.
Tendências e desenvolvimentos futuros em AI geral
O futuro da AI gerativa tem possibilidades empolgantes, impulsionadas por avanços nos domínios de tecnologia, pesquisa e aplicativos.
Aqui estão algumas tendências emergentes que podem moldar o futuro da AI generativa:
Realismo aprimorado
Espera-se que os modelos geradores futuros produzam conteúdo ainda mais realista e de alta fidelidade em várias modalidades, incluindo imagens, vídeos, texto e áudio. Avanços em arquiteturas de modelos, técnicas de treinamento e métodos de aumento de dados contribuirão para alcançar maior realismo e detalhes no conteúdo gerado.
Geração controlável
Há um interesse crescente no desenvolvimento de modelos geradores que ofereçam controle detalhado sobre os atributos e características do conteúdo gerado. Os modelos futuros podem permitir que os usuários especifiquem os recursos, estilos ou características desejados, permitindo uma geração de conteúdo mais precisa e personalizável.
Geração multimodal
A pesquisa de AI está se concentrando cada vez mais na geração multimodal, em que os modelos podem gerar conteúdo em várias modalidades simultaneamente, como gerar imagens a partir de descrições de texto ou gerar texto e imagens a partir de um determinado contexto. A geração multimodal abre novas oportunidades para expressão criativa e comunicação.
Modelos interativos e adaptativos
Os modelos geradores futuros podem incorporar recursos interativos e adaptativos, permitindo que os usuários orientem interativamente o processo de geração em tempo real. Esses modelos podem ajustar dinamicamente sua saída com base no feedback do usuário, preferências ou informações contextuais, levando a experiências mais personalizadas e envolventes.
Aplicativos entre domínios
Espera-se que a AI geradora encontre aplicativos além dos domínios tradicionais, como arte e entretenimento, estendendo-se para áreas como pesquisa científica, educação e saúde. Por exemplo, modelos geradores podem ser usados para simular sistemas complexos, gerar materiais educacionais ou ajudar no diagnóstico médico e no planejamento do tratamento.
AI ética e responsável
Haverá uma ênfase cada vez maior no desenvolvimento de sistemas de AI generativos que sejam ética e socialmente responsáveis, abordando questões como viés, justiça, privacidade e segurança. Os esforços de pesquisa se concentrarão no desenvolvimento de modelos geradores transparentes, responsáveis e confiáveis que priorizem considerações éticas e respeitem os valores sociais.
Aprendizagem federada e descentralizada
A aprendizagem federada e as abordagens de AI descentralizada estão ganhando força no campo da AI generativa, permitindo o treinamento colaborativo de modelos em conjuntos de dados distribuídos enquanto preservam a privacidade e a segurança dos dados. Essas abordagens facilitarão o desenvolvimento de modelos geradores mais robustos e escaláveis treinados em diversas fontes de dados.
Modelos geradores Quantum
À medida que as tecnologias de computação quântica continuam avançando, há um interesse crescente em explorar o uso da computação quântica para tarefas generativas de AI. Os modelos geradores Quantum podem oferecer aceleração exponencial e recursos aprimorados para gerar distribuições de dados complexas e de alta dimensão.
Melhor plataforma de dados para AI geral
A melhor plataforma de dados para AI generativa é a mesma que a melhor plataforma de dados para AI: uma plataforma avançada o suficiente para dar suporte a casos de uso baseados em AI. Poderoso, ou seja, rápido, flexível e seguro.
Essa é a Pure Storage.
A Pure Storage oferece uma plataforma de inteligência AI de última geração desenvolvida desde o início para eliminar a complexidade, os riscos e as despesas da infraestrutura de AI.
A AIRI ® permite:
- Melhore a confiabilidade garantindo acesso ininterrupto aos dados.
- Reduza os riscos com uma plataforma flexível que pode se adaptar rapidamente às necessidades em evolução.
- Simplifique sua infraestrutura de AI com a eliminação de silos de dados e implantação e gerenciamento rápidos e fáceis.
- Maximize a eficiência do seu armazenamento e o treinamento de modelos com computação com tecnologia de GPU.
- Reduza os custos da infraestrutura de AI otimizando o desempenho e a capacidade do armazenamento de dados.
Saiba mais sobre a recente validação de parceiros de armazenamento da Pure Storage com a NVIDIA .
