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Chat GPT e o impacto da inteligência artificial
A nova era da inteligência artificial
LANÇAMENTO DO CHATGPT TROUXE UMA SÉRIE DE DISCUSSÕES SOBRE COMO ESSAS FERRAMENTASPODEM IMPACTAR OS MERCADOS E A SOCIEDADE
Em novembro de 2022, chegou ao mercado um serviço baseado em inteligência artificial apto a responder perguntas e escrever textos de forma bastante similar à capacidade humana. Trata-se do ChatGPT, desenvolvido pela organização sem fins lucrativos OpenAI, que tem entre seus fundadores Elon Musk, criador também da Tesla e da SpaceX.
A tecnologia é, de fato, poderosa e está revolucionando a internet. Prova disso é que, cinco dias após seu lançamento, o ChatGPT já havia alcançado 1 milhão de usuários. Para efeito de comparação, o Facebook levou 10 meses para obter a marca. Ainda de acordo com a plataforma de dados Statista, Twitter e Netflix demoraram, respectivamente, dois e três anos para atingirem o mesmo patamar.
“Vejo o ChatGPT como uma disrupção muito forte, porque vai no caminho do que alguns teóricos chamam de Singularidade, quando a computação ultrapassa a inteligência humana”, afirma Gilberto Ventura, Head of Architecture and Services da Ingram Micro Brasil.
Em termos gerais, consiste em ser um chatbot mil vezes mais esperto e com mais recursos, claro. Mas a grande sacada do ChatGPT foi dar acesso global para viralizar a tecnologia. Tanto é que 87% dos brasileiros já ouviram falar sobre o recurso e 54% acreditam que a inteligência artificial está mudando suas vidas. Os dados são da Hibou Monitoramento de Mercado e Consumo.
De olho nesse cenário, as empresas que querem se manter atuais devem acompanhar o progresso do ChatGPT e entender como essas ferramentas inteligentes podem impactar, de maneira positiva e negativa, os mercados e a sociedade.
Os diferenciais
No início de 2020, foi lançada a terceira versão de um algoritmo que muitas pessoas consideram o mais sofisticado sistema para geração de textos criado até hoje: o GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3). Esta é justamente a tecnologia que está embarcada no ChatGPT.
Por meio de um sistema baseado em Processamento de Linguagem Natural (PLN) e algoritmos de aprendizado de máquina, o GPT-3 é capaz de simular conversas humanas, entendendo e respondendo a uma infinidade de comandos do usuário. Além disso, o modelo utiliza técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais, para saber criar correlações.
CHATGPT É CAPAZ DE SIMULAR CONVERSAS HUMANAS, ENTENDENDO E RESPONDENDO A UMA INFINIDADE DE COMANDOS
“Na prática, o GPT-3 faz uma análise estatística para descobrir a probabilidade de a próxima palavra ser essa ou aquela. Este identifica a frequência como certos sinais ocorrem e vai construindo um texto gramaticalmente correto a partir disso”, explica Marcelo de Araújo, professor do departamento de Filosofia da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) e escritor do livro “Novas Tecnologias e Dilemas Éticos: Inteligência Artificial, Genética e a Ética do Aprimoramento Humano”. Além de usar o core do GPT-3 para dar respostas realistas, o ChatGPT se diferencia por não seguir um script. Isto é, se duas pessoas fizerem a mesma pergunta para a inteligência artificial, elas terão respostas distintas.
“O primeiro chatbot popular foi lançado em 1966. A Eliza era um programa de computador, no qual as pessoas faziam uma pergunta e ela dava uma resposta com base nos dados que tinha armazenado. Porém, rapidamente as pessoas percebiam que era uma máquina porque o conteúdo se repetia. A interação do ChatGPT, no entanto, engana as pessoas. Você tem a impressão de que está conversando com um humano. Ele responde a qualquer coisa de forma muito contextualizada”, diz Araújo.
QUASE METADE DAS COMPANHIAS BRASILEIRAS (41%) JÁ ADOTARAM A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SEUS NEGÓCIOS
Dois lados da moeda
O ChatGPT e outros mecanismos de inteligência artificial visam trazer melhorias à medida em que ajudam os humanos a extraírem valor e “aprenderem” a partir de um enorme volume de dados que levaria tempo e um esforço muito grande para serem processados sem o uso deste tipo de tecnologia. Também auxiliam, de maneira mais precisa, na questão da execução de tarefas repetitivas.
“Hoje, é possível ver a inteligência artificial sendo aplicada de forma embarcada em diversas soluções tecnológicas como cibersegurança, automação de processos, atendimento cognitivo, análises preditivas e até mesmo na própria gestão do parque tecnológico das empresas (AIOPs)”, aponta Marcela Vairo, Diretora de Dados, IA Apps e Automação na IBM Brasil. “Notamos também que as mais diversas indústrias já utilizam o serviço de algum jeito, com destaque para o setor financeiro, o varejo, o telecom, a educação e a saúde”, completa.
Dentre os impactos positivos que a tecnologia pode trazer, a especialista destaca a gama de possibilidades e soluções cada vez mais personalizadas para os mais diversos segmentos econômicos, gerando otimização de fluxos e aumentando a lucratividade. Ela também destaca o combate a ataques cibernéticos por meio da automatização de processos e do monitoramento das operações de TI, de forma cada vez mais inteligente e proativa.
Por outro lado, os modelos de inteligência artificial ainda precisam superar alguns desafios. O principal deles envolve a ética e a responsabilidade em sua utilização. Aqui, é possível citar o caso da revista de ficção científica e fantasia norte-americana Clarksworld. Uma das poucas que ainda pagam quem tiver um conto para publicar, a empresa baniu mais de 500 autores em fevereiro deste ano por envios gerados por máquinas. Antes dos chatbots, o veículo se limitava a rejeitar apenas alguns autores a cada mês, geralmente por indícios de plágio.
A revista Nature, por sua vez, publicou um editorial dizendo considerar o ChatGPT como uma ameaça à ciência. Isso ocorreu porque a ferramenta já mostrou ser capaz de ser aprovada em provas da área da saúde. Em um cenário extremo, torna-se real também a possibilidade de um pesquisador ganhar uma bolsa a partir de um projeto gerado pela máquina.
Outro ponto que merece atenção é em relação à transparência de dados. “Há pouca informação sobre o corpo das inteligências artificiais e os textos que estão sendo utilizados para seus treinamentos. Não sabemos qual foi o banco usado”, alerta Araújo, da UERJ.
Dependendo da base dados, inclusive, existe o risco de gerar uma inteligência artificial sexista, racista e preconceituosa de forma geral. É o caso do AskDelphi, do Allen Institute for AI. Criado com o intuito de ajudar os sistemas da categoria a serem mais bem informados eticamente e conscientes sobre equidade, o robô, na verdade, era capaz de justificar questões polêmicas, como a morte de civis em guerras e a apropriação da Lua por bilionários como Elon Musk.
Ainda é importante destacar que o texto pode parecer realista, mas é sempre importante checar a veracidade do conteúdo. “Ao fazer uma pesquisa no Google, aparecem vários links, e o usuário escolhe qual opção de fonte é considerada a melhor para seu problema. Devemos ter a mesma parcimônia ao usar o ChatGPT, porque é possível se deparar com respostas erradas ou não atualizadas. O que temos feito na Ingram Micro Brasil, nesse primeiro momento, é usar a ferramenta e, depois, fazer uma checagem humana”, indica Ventura.
De acordo com Marcela, da IBM, as organizações e os provedores que utilizam a tecnologia são responsáveis por desenvolver sistemas capazes de garantir que a IA seja projetada e utilizada de forma ética e, principalmente, confiável ao longo do seu ciclo de vida.
Panorama brasileiro
Quase metade das companhias brasileiras (43%) já compreende a capacidade de utilização da inteligência artificial em seus negócios, de acordo com o estudo Global AI Adoption Index 2022, conduzido pela Morning Consult para a IBM. Estas companhias já exploram ou implementam IA com uma estratégia holística, ou seja, de formas distintas e não apenas em projetos específicos.
Quanto à adoção da tecnologia, o Brasil fica acima da média global. Segundo a pesquisa, enquanto 41% das empresas já incorporaram a inteligência artificial, a média em outros países é de 34%. “Vemos, por outro lado, que ainda há um enorme potencial de crescimento do uso desta ferramenta, uma vez que, dentro de cada indústria, empresa ou departamento, as possibilidades de utilização são as mais variadas”, ressalta Marcela.
Ao analisar sob o ponto de vista dos segmentos econômicos brasileiros, a IA tem sido um agente de transformação potente ao tornar as operações mais eficientes, produtivas e capazes de resolver múltiplas situações relacionadas aos negócios. Prova disso é que 73% dos profissionais de TI no Brasil já adotaram a inteligência artificial na rotina das empresas para reduzir custos e automatizar processos, além de torná-la parte-chave das iniciativas sociais, inserindo toda sua capacidade nas práticas de ESG (sigla em inglês que representa sustentabilidade ambiental, social e de governança corporativa).
Para Tânia Cosentino, presidente da Microsoft Brasil, a inteligência artificial é a tecnologia decisiva da época, que ainda trará muitos avanços e benefícios para a sociedade, para as diferentes indústrias e para a economia de modo geral.
“As descobertas de IA atuais não só ajudarão a resolver dilemas importantes, mas também irão colaborar para que a realização de atividades cotidianas se torne mais fácil. Estamos comprometidos a transformar essa promessa em algo real – e faremos isso de forma responsável. Como empresa, nosso objetivo é democratizar a IA e o machine learning para ajudar as pessoas e organizações a serem mais produtivas. Além disso, é claro, queremos apoiar na solução de questões que são fundamentais para a sociedade”, conclui a presidente da MIcrosoft Brasil.
História do chatbot
A IM MAGAZINE VOLTA NO TEMPO PARA ENTENDER COMO A TECNOLOGIA SURGIU E DE QUE FORMA SE DESENVOLVEU AO LONGO DOS ANOS
1966 / Eliza
Joseph Weizenbaum, cientista da computação e pesquisador do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), desenvolve o primeiro chatbot capaz de simular a interação humana. Eliza emula uma psicoterapeuta que interage e faz perguntas de acordo com os termos inseridos pelos usuários.
1972 / Parry
Programado por Kenneth Colby, psiquiatra e cientista da Universidade de Stanford, Parry simula um paciente esquizofrênico paranóico. O objetivo do professor era criar um sistema de ensino virtual bom o suficiente para os estudantes utilizarem antes de atenderem pacientes reais.
1988 / Jabberwacky
Uma das primeiras tentativas de se criar inteligência artificial. O chatbot do desenvolvedor britânico Rollo Carpenter era bem-humorado e tinha como única função interagir com os usuários de forma natural, divertida e interessante.
1995 / A.L.I.C.E.
Este chatbot é baseado em .XML e programado em AIML (linguagem de marcação de inteligência artificial). O objetivo do projeto era desenvolver uma conversação similar à humana, em que o robô forneceria respostas pré-programadas de acordo com as interações dos usuários.
2006 / Watson
IBM lança o Watson, que responde perguntas feitas por humanos. Com o tempo, passa por adaptações, utilizando Processamento de Linguagem Natural (PLN) e machine learning, para processar um grande volume de dados e oferecer respostas adequadas. Hoje, é uma API para desenvolvimento de bots.
2010 / Siri
Assistente virtual disponível para aparelhos da Apple. Usa Processamento de Linguagem Natural (PLN) e inteligência artificial para responder perguntas, executar ações solicitadas pelos usuários, fazer recomendações, entre outras funções.
2014 – Alexa
Amazon coloca no mercado seu próprio software inteligente para facilitar o dia a dia dos usuários de seus produtos. É uma das assistentes virtuais mais populares atualmente.
2022 – ChatGPT
Criado pela OpenAI, chatbot baseado na tecnologia GPT-3 chega ao mercado apto a responder perguntas e escrever textos de forma bastante similar à capacidade humana.
