Temos acompanhado de perto o crescimento notável da Inteligência Artificial (IA) impulsionando diferentes abordagens na criação de modelos. Essas abordagens podem ser agrupadas em três categorias principais, que moldam o cenário atual da IA, e têm implicações profundas para os setores que dependem dessa tecnologia.

Modelos Fechados (Proprietários)

O primeiro tipo de modelo de IA são os modelos fechados, desenvolvidos por grandes empresas de tecnologia, como OpenAI (GPT-4) e Google DeepMind (Gemini). Esses sistemas são altamente avançados e otimizados, mas operam de forma opaca, funcionando como uma “caixa-preta”. O que significa que, embora seu desempenho seja impressionante, os usuários não têm acesso ao código-fonte nem aos dados utilizados para treiná-los. Isso cria uma dependência das empresas responsáveis por esses modelos e limita o controle que as organizações e desenvolvedores podem exercer sobre a IA.

Um exemplo notável desse tipo de modelo é o GPT-4 da OpenAI, que se destaca em várias tarefas gerais, mas só pode ser acessado por meio de uma API paga. Isso gera um grande benefício para as empresas que podem pagar, mas impede que outras, com menos recursos, possam aproveitar todo o potencial dessa tecnologia.

Modelos Open Source

A segunda categoria engloba os modelos open source, como o Meta Llama (Llama 3), que são disponibilizados ao público e permitem maior personalização e integração. Esses modelos oferecem mais flexibilidade, permitindo que empresas adaptem a IA de acordo com suas necessidades específicas. A principal vantagem dessa abordagem é a possibilidade de personalizar o modelo sem depender de um fornecedor único, promovendo uma maior autonomia.

O modelo open source também tem o benefício de permitir a colaboração entre desenvolvedores de diferentes áreas e, por consequência, acelera a evolução da tecnologia. A transparência proporcionada por esses modelos é um dos principais atrativos, principalmente para aqueles que buscam entender profundamente os algoritmos por trás da inteligência artificial.

Modelos Especializados

Por fim, existem os modelos especializados, que são treinados para tarefas específicas. Empresas como o DeepMind têm desenvolvido IAs que se destacam em funções bem delimitadas, como programação, cálculos matemáticos e processamento de dados científicos. O AlphaCode, por exemplo, foi projetado para resolver problemas de programação de forma eficiente, enquanto o Med-PaLM, também do Google, é voltado para aplicações médicas.

Esses modelos são úteis quando há uma necessidade de desempenho superior em uma área específica, mas sua especialização pode limitar a sua aplicabilidade em outras tarefas.

Mas, por que o DeepSeek pode ser revolucionário?

Entre os diversos modelos disponíveis, o DeepSeek, desenvolvido pela startup chinesa de mesmo nome, tem se destacado como uma proposta inovadora. O modelo combina a abordagem open source com um desempenho competitivo em relação aos modelos proprietários, o que pode representar uma mudança de paradigma importante no setor.

O que torna o Deepseek tão interessante:

Foco em Raciocínio Lógico e Programação: O DeepSeek foi projetado para lidar de maneira excelente com programação e matemática avançada, tornando-o um dos melhores modelos para essas tarefas complexas. Isso representa uma vantagem significativa para empresas que precisam de soluções específicas nesse campo.

Abertura e Personalização: Ao ser open source, o DeepSeek permite que as empresas modifiquem e ajustem o modelo conforme suas próprias necessidades, sem depender de uma infraestrutura fechada e controlada por grandes corporações. Essa abertura é um grande atrativo para empresas que desejam mais controle sobre suas operações de IA.

Alternativa aos Grandes Jogadores: O modelo oferece uma alternativa viável às grandes empresas de tecnologia, como OpenAI e Google, com menor dependência de seus serviços. Para muitas organizações, isso pode significar uma economia de custos e uma maior liberdade em suas escolhas tecnológicas.

Se o DeepSeek atender às expectativas, ele pode ser um impulsionador significativo da adoção de IA em setores técnicos, proporcionando maior autonomia para as empresas e possibilitando uma maior diversidade de soluções de IA no mercado.

Desafio de segurança

Entretanto, com o avanço dessas tecnologias, surgem novas questões a serem abordadas, especialmente no que diz respeito à segurança. A evolução dos modelos de IA open source, como o DeepSeek, não apenas fortalece as defesas em cibersegurança, mas também pode ser usada para automatizar ataques mais sofisticados.

A questão central é: estamos preparados para lidar com essa nova dinâmica de segurança, em que a mesma tecnologia que pode ser usada para proteger também pode ser usada para atacar?

O jogo entre defesa e ataque está cada vez mais intenso, e a evolução da IA torna essa batalha ainda mais desafiadora. Modelos de IA open source, que permitem maior personalização e controle, podem ser tanto uma vantagem quanto um risco, dependendo de como são utilizados.

A IA está mudando rapidamente a forma como as empresas operam e se conectam com seus clientes. Os diferentes modelos de IA oferecem opções variadas, desde soluções fechadas e altamente otimizadas até abordagens open source que promovem a flexibilidade e o controle. O Deepseek, como um modelo open source com desempenho competitivo, surge como uma alternativa interessante, especialmente para aqueles que buscam personalização e autonomia em suas soluções de IA.

No entanto, à medida que essas tecnologias avançam, também surgem novos desafios, especialmente na área de segurança. A questão não é apenas como proteger os sistemas, mas como lidar com o uso potencialmente malicioso de IA. Se conseguirmos equilibrar inovação com responsabilidade, a IA tem o poder de transformar positivamente muitos setores, mas isso exige uma abordagem cuidadosa e proativa na construção e no uso dessas tecnologias.

Eduardo Gonçalves, country manager da Check Point Software Brasil.