Fenômeno que explodiu no gosto popular e é, facilmente, o assunto mais explorado no universo da tecnologia atualmente, o ChatGPT ganhou espaço e atraiu curiosos. Tanta atenção também motivou outras gigantes a se mexerem o mais rápido possível, como a Adobe, através do lançamento do Express e Firefly, novos aplicativos com base em Inteligência Artificial para design em nuvem, ou a Google, com o Bard, seu chatbot de IA, similar à ferramenta da OpenAI, essa, que agora, está integrada ao Bing da Microsoft.
Em todo esse universo, há uma expressão por trás: a IA Generativa. Inteligência Artificial capaz de criar novos textos, imagens ou até mesmo algoritmos, – como o GitHub Copilot, uma espécie de plugin capaz de analisar, completar ou até mesmo escrever código-fonte, ferramenta essa também já integrada ao ChatGPT – a IA Generativa se alimenta das informações que os usuários são capazes de fornecer, junto a grandes bases de dados utilizadas em seu treinamento, criando uma enorme corrente de cooperação para então gerar conteúdo. Contudo, é importante lembrar que ainda são ferramentas em fase de testes, que tem como principal apoio para o enriquecimento e aprimoramento das plataformas as milhares de pessoas que as utilizam diariamente, seja para buscas sérias ou por mera curiosidade.
Tanto a IA Generativa quanto os LLM (Large Language Model) são formas de utilizar a Inteligência Artificial para criar texto, imagens e muito mais. Quando falamos de LLM, abordamos a estrutura de IA e deep learning que utiliza uma base gigantesca de dados em diferentes formatos e, por meio de treinamento, recorre a essa base para construir respostas e informações, como é feito pelo ChatGPT, que calcula a “próxima palavra mais provável” para conseguir elaborar um raciocínio lógico, tudo com base em estatística. As LLMs usam bases gigantescas de texto e grande número de parâmetros.
Para os mais antigos no mundo virtual, talvez seja um grande mistério o que o gênio da web, Akinator, é capaz de fazer. A partir de perguntas e respostas, ele consegue descobrir em quem você estava pensando, desde uma super celebridade a até mesmo o pai ou a mãe do desafiante. Esse é um belo e simples exemplo de machine learning, ou aprendizado de máquina, já de amplo conhecimento popular. Podemos entender o LLM como um “Akinator gigantesco”, que vai muito além de personagens ou pessoas.
Porém, todo o aprimoramento e evolução dessas informações estão dentro de um universo ainda muito novo, que as pessoas estão descobrindo aos poucos – e se chocando com os desdobramentos. Circularam na Internet, também nos últimos dias, fotos do ex-presidente americano Donald Trump sendo detido pela polícia e até mesmo um Papa Francisco moderno, vestindo uma enorme jaqueta junto a um grande crucifixo, ao melhor estilo rapper. Ambas as imagens impressionaram as pessoas… mas não passam de criações a partir de IA.
E todo esse novo mundo de tecnologias traz também uma série de dúvidas, principalmente quando o assunto é propriedade intelectual. Ora, será que o ChatGPT será capaz de construir trabalhos acadêmicos completos, textos jornalísticos ou outros conteúdos que requerem a capacidade de raciocínio e criatividade humana? A resposta é não. Por mais avançado que sejam, ferramentas como o ChatGPT aprendem com base em um grande centro de informações, muitas vezes desconexas, fora de contexto ou até mesmo erradas. São ferramentas muito mais “reprodutivas” do que propriamente “generativas”, uma vez que geram conteúdos alicerçados nesse banco de dados.
E quanto aos empregos, eles serão perdidos? Bom, é sabido que, desde a Revolução Industrial, a tecnologia substitui o emprego humano. Hoje, não temos mais telefonistas nas centrais, prontos para transferir uma ligação ou acendedores de poste, que ligavam a iluminação pública nos finais de tarde e desligavam com a chegada de um novo dia, por exemplo. Hoje, temos o autoatendimento, nos transportes públicos ou supermercados, o que também põe em xeque algumas profissões, como cobrador (ou trocador) e operador de caixa, entre outras. Os empregos não serão substituídos de uma hora para a outra. O mercado de trabalho terá tempo para se adaptar às novas outras profissões que surgirão, principalmente dentro do universo da tecnologia, como programadores da própria LLM ou IA Generativa.
Para o Gartner, até 2025, essa vertente da IA será usada por 50% das iniciativas de descoberta e desenvolvimento de medicamentos, o que pode representar um ganho espetacular para a saúde e, indo mais longe, até 2027, 30% dos fabricantes usarão a tecnologia para aprimorar a eficácia do desenvolvimento de produtos.
Como empresa de tecnologia e inovação que está sempre atenta às novas tendências, a TriggoLabs atualmente mapeia maneiras de integrar LLM e IA Generativa dentro das operações, com o objetivo de aumentar produtividade, reduzir esforço operacional e entregar resultados ainda mais completos aos clientes.
É importante vermos todos esses avanços com um olhar crítico, mas positivo. É a modernidade acontecendo e tarefas simples e programáticas perdendo espaço para o ganho de produtividade e concentração de esforços em outras áreas. A tecnologia pode parecer rápida demais, mas o homem, ao longo dos últimos séculos, mostrou que é sim capaz de se adaptar a ela.
Matheus Barreto, Diretor de Inovação da TriggoLabs.
