O que é IA generativa e como usá-la em 2023?

A inteligência artificial generativa (IA) está preparada para transformar muitas indústrias em 2023. Impulsionada pelos avanços na aprendizagem profunda e nas redes neurais, a IA generativa permite que os computadores gerem conteúdos novos, como texto, imagens, vídeo e áudio, que são indistinguíveis de obras criadas por humanos. . Embora a IA generativa seja imensamente promissora, ela também levanta questões desafiadoras em torno da ética, da legalidade e do impacto social que precisam ser cuidadosamente consideradas.

Este artigo fornece uma visão geral do estado atual da IA ​​generativa, como ela funciona em nível técnico, exemplos de suas aplicações em diferentes domínios, orientação sobre como usá-la de forma responsável e uma visão futura do que o futuro pode reservar para esta tecnologia. continua evoluindo rapidamente.

Quer você seja um líder empresarial considerando como aproveitar a IA generativa, um legislador determinando como governá-la ou um usuário comum tentando compreender suas capacidades, este artigo serve como um guia informativo para o cenário atual da IA ​​generativa em 2023.

O que é IA generativa?

IA generativa refere-se a modelos de aprendizado de máquina que são capazes de gerar conteúdo novo e sintético como saída. Ao contrário dos sistemas tradicionais de IA que se concentram em tarefas de análise ou classificação, os modelos generativos de IA criam artefatos inteiramente novos, como texto, imagens, áudio, vídeo e muito mais. A principal característica da IA ​​generativa é que ela não simplesmente reorganiza ou transforma o conteúdo existente, mas na verdade cria conteúdo novo e original com base em padrões aprendidos a partir de dados de treinamento.

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Alguns dos exemplos mais proeminentes de IA generativa hoje incluem:

• Modelos de geração de texto como GPT-3, que podem escrever texto semelhante ao humano em um determinado prompt ou tópico.
• Modelos de geração de imagens como DALL-E 2 que podem criar imagens fotorrealistas a partir de descrições de texto.
• Modelos de geração de vídeo que podem produzir videoclipes sintéticos baseados em entrada narrativa textual.
• Geração de áudio para tarefas como conversão de texto em fala e também geração de música.
• Geração de modelos 3D usando aprendizagem profunda para projetar objetos.

O processo de treinamento para IA generativa envolve alimentar o modelo com um enorme conjunto de dados relacionados à tarefa em questão. Por exemplo, um modelo de geração de imagens seria treinado em milhões de imagens. O modelo então aprende a reconhecer padrões e relacionamentos entre os dados de treinamento por meio de técnicas como redes neurais e aprendizado profundo. Isso permite gerar resultados totalmente novos e realistas, semelhantes aos dados de treinamento, quando recebe um texto ou outra entrada.

A principal vantagem da IA ​​generativa é a sua versatilidade e capacidade de aumentar a criatividade humana. Os possíveis casos de uso abrangem criação de conteúdo, design, solução de problemas e muito mais. No entanto, também apresenta riscos relacionados a preconceitos de dados, uso indevido e questões de legalidade. No geral, a IA generativa representa uma nova e excitante fronteira em ML com imenso potencial.

Desenvolvimento de IA generativa

A IA generativa progrediu gradualmente, com base em avanços anteriores no campo da IA. No início, o aprendizado de máquina permitiu que os sistemas aprendessem e se aprimorassem com a experiência, sem a necessidade de programação explícita.

À medida que as técnicas de aprendizado de máquina amadureceram, surgiram as redes neurais. Vagamente modeladas a partir do cérebro humano, as redes neurais podem digerir enormes conjuntos de dados para se tornarem ferramentas poderosas para tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e criação de conteúdo.

A IA generativa deu grandes passos em frente com a invenção das Redes Adversariais Generativas (GANs). Uma GAN usa dois componentes concorrentes: um gerador e um discriminador. O gerador produz novos resultados sintéticos, enquanto o discriminador os analisa em relação a dados reais de treinamento, tentando identificar falsificações. Essa colaboração adversária permite que o gerador melhore iterativamente a criação de dados cada vez mais realistas e semelhantes aos humanos.

Com essas e outras inovações funcionando nos bastidores, a IA generativa penetrou em diversas aplicações de consumo e de negócios. Desde sistemas de recomendação personalizados até ferramentas criativas para escrita, arte e música, a pessoa média pode agora beneficiar da IA ​​generativa sem precisar de conhecimentos na tecnologia subjacente.

Em resumo, o progresso na IA generativa foi impulsionado por marcos importantes na aprendizagem automática, redes neurais e GANs. À medida que a tecnologia continua a avançar rapidamente, desbloqueará novo potencial criativo, ao mesmo tempo que exigirá uma governação cuidadosa.

Aplicação de IA generativa

Processamento e Escrita de Linguagem

A IA generativa está realmente mudando o jogo quando se trata de processamento de linguagem e escrita. Ferramentas como ChatGPT (que utiliza o modelo GPT-3) e Copy.ai estão se tornando indispensáveis ​​para criar conteúdo, agilizar fluxos de trabalho, redigir e-mails e documentos, escrever artigos e tirar dúvidas. Essas ferramentas podem aumentar drasticamente a produtividade e a criatividade.

Por meio de nossa pesquisa sobre escrita com inteligência artificial e processamento de linguagem natural (PNL), encontramos algumas das melhores ferramentas que aproveitam esses modelos de IA baseados em texto. Esses incluem:

• Assistentes de redação de IA e software que ajudam na elaboração, edição, reescrita e muito mais
• Ferramentas de IA para parafrasear e resumir que reformulam o texto com mais naturalidade
• Chatbots de IA para atendimento ao cliente , vendas e outras conversas
• Verificadores de conteúdo e plágio de IA que procuram duplicatas
• Assistentes de codificação de IA que sugerem e completam código automaticamente
• Construtores de sites de IA que exigem menos trabalho manual
• Ferramentas de IA SEO que otimizam páginas da web e conteúdo
• Ferramentas de marketing de IA para gerar anúncios, e-mails e postagens sociais

Como você pode ver, o processamento de linguagem natural (PNL) e a IA baseada em linguagem estão sendo rapidamente adotados pelas empresas para todos os tipos de aplicações. Mas a linguagem é apenas uma capacidade da IA ​​generativa. Possui muitos outros casos de uso atuais e potenciais além do trabalho com texto.

Arte Visual e Aprimoramento

A IA generativa está realmente agitando as coisas quando se trata de criatividade e aprimoramento visual. Com modelos básicos como Stable Diffusion, a IA agora pode gerar imagens e arte exclusivas apenas usando prompts de texto. Ele cria obras de arte de cair o queixo, vídeos realistas e auxilia na edição de fotos. Ferramentas como Midjourney e Photoshop estão abrindo caminho no uso desse tipo de IA.

Escrevemos muito sobre as principais ferramentas de IA para recursos visuais. Esses incluem:

• Ferramentas de design de IA que criam logotipos, gráficos, ilustrações e muito mais
• Geradores de arte de IA que produzem obras de arte originais a partir de texto
• Geradores de vídeo de IA que criam videoclipes com aparência realista
• Melhoradores de fotos com IA que melhoram a qualidade, aprimoram e modificam imagens
• Upscalers de imagem AI que aumentam a resolução e a nitidez

Como você pode ver, a IA generativa está remodelando o que é possível em termos de criatividade visual e produção de mídia. Os aplicativos vão muito além de apenas trabalhar com texto e linguagem. A IA está a desbloquear um novo potencial para gerar e melhorar todos os tipos de meios digitais e conteúdos visuais.

Geração de Áudio e Processamento de Fala

A IA generativa também está transformando o mundo do áudio. Agora ele pode gerar música no estilo que você quiser. Ou você pode usá-lo como uma ferramenta de conversão de texto em fala para converter palavras escritas em fala com som natural. Isso torna o conteúdo mais acessível para usuários com deficiência visual. Por outro lado, as ferramentas de conversão de voz em texto podem transcrever arquivos de áudio, tornando-os pesquisáveis ​​e mais fáceis de analisar.

Algumas das principais ferramentas de IA com foco em áudio são:

• Ferramentas de geração de voz de IA que criam vozes realistas a partir de texto
• Criadores de música com IA que geram músicas, batidas originais e muito mais
• Ferramentas de conversão de texto em fala de IA que leem texto em voz alta naturalmente

Em resumo, a IA generativa está remodelando o que é possível trabalhar com áudio, música e fala. Ele pode sintetizar vozes naturais, músicas exclusivas e transcrever áudio com precisão. Isso amplia o potencial de criação e consumo de conteúdo auditivo.

Como funciona a IA generativa?

Os sistemas generativos de IA utilizam uma técnica computacional complexa chamada aprendizagem profunda para examinar grandes conjuntos de dados e identificar padrões e arranjos comuns. Este conhecimento é então aproveitado para criar resultados novos e convincentes. Os modelos conseguem isso por meio da integração de métodos de aprendizado de máquina conhecidos como redes neurais. As redes neurais imitam vagamente como o cérebro humano absorve informações ao longo do tempo e aprende com elas.

Por exemplo, ao inserir grandes quantidades de textos de ficção, ao longo do tempo, uma IA generativa poderia reconhecer e recriar os componentes principais de uma história – estrutura do enredo, personagens, temas, ferramentas narrativas, etc.

Os modelos generativos de IA tornam-se mais avançados quanto mais dados ingerem e produzem. Esse aprimoramento contínuo decorre das técnicas fundamentais de aprendizagem profunda e de rede neural. À medida que esses modelos geram mais conteúdo, seus resultados tornam-se cada vez mais realistas e semelhantes aos humanos. Através da aprendizagem iterativa, os sistemas ganham uma consciência linguística e contextual mais forte.

Em resumo, a IA generativa aproveita métodos computacionais como aprendizagem profunda e redes neurais para extrair insights de grandes conjuntos de dados. Em seguida, utiliza esses aprendizados para criar conteúdo novo e convincente que progride em qualidade ao longo do tempo. Esta tecnologia emergente é muito promissora em muitos setores e aplicações.

Como usar IA generativa com responsabilidade

A IA generativa tem um potencial incrível com sua capacidade de produzir conteúdo semelhante ao humano. Mas o poder desta tecnologia também levanta questões éticas e o risco de utilização indevida. É crucial que enfrentemos estes desafios de forma responsável. Essa é a melhor maneira de aproveitar todo o potencial da IA ​​generativa e, ao mesmo tempo, minimizar os danos. Esteja você usando ferramentas de IA para o consumidor, construindo um modelo mais amplo ou criando o seu próprio, todos temos um papel a desempenhar no uso ético da IA.

Além das previsões pessimistas sobre a IA, existem riscos reais, mas difíceis de definir, envolvidos em seu uso.

O céu não está necessariamente caindo. Mas precisamos de considerar cuidadosamente como orientar esta tecnologia numa direção que beneficie a sociedade e, ao mesmo tempo, proteja contra potenciais desvantagens. Se quisermos aproveitar as vantagens da IA ​​generativa, cabe a todos nós usá-la de forma responsável e ética.

Riscos e críticas inerentes

Como qualquer tecnologia poderosa, a IA generativa apresenta seus próprios desafios e possíveis desvantagens. Uma grande preocupação é que esses modelos de IA não verificam inerentemente os fatos que geram. Eles podem produzir conteúdo com base em dados imprecisos ou enganosos, espalhando como resultado informações falsas. Pior ainda, quando cometem um erro, nem sempre é óbvio que o fizeram.

Isto é especialmente preocupante para áreas como o jornalismo ou a academia, onde a precisão é crucial. Mesmo na escrita casual, a IA pode “alucinar” ou inventar factos, especialmente quando se esforça para completar a sua produção.

Outro risco está relacionado à autenticidade do conteúdo. À medida que o conteúdo gerado por IA se torna mais comum, ferramentas de detecção de IA estão sendo desenvolvidas para sinalizá-lo. Editores ou indivíduos que usam IA extensivamente podem enfrentar grandes danos à reputação, especialmente se o conteúdo da IA ​​não estiver claramente rotulado.

A chave é estar ciente de que a IA generativa não possui julgamento humano. Ele pode inadvertidamente espalhar desinformação ou plagiar. Precisamos usar esses modelos de forma responsável e transparente. A verificação de fatos e a citação de fontes ainda são essenciais, mesmo quando a IA está envolvida na criação de conteúdo.

Exemplos de IA generativa

Em 2023, a popularidade da IA ​​generativa explodiu em grande parte graças a avanços como Chat GPT e DALL-E da OpenAI. O rápido progresso nas tecnologias subjacentes, como o processamento de linguagem natural, também tornou a IA generativa acessível a consumidores e criadores.

As principais empresas de tecnologia saltaram rapidamente para o espaço, com Google, Microsoft, Amazon, Meta e outras lançando suas próprias ferramentas generativas de IA em poucos meses.

Embora os modelos de texto e imagem sejam bem conhecidos, existem vários tipos de IA generativa. Normalmente, um usuário fornece um prompt para orientar o modelo para produzir a saída desejada - seja texto, imagens, vídeo, música ou outro.

Exemplos notáveis ​​incluem:

• ChatGPT – Um modelo de linguagem de IA da OpenAI que gera respostas de texto semelhantes às humanas aos prompts.
• DALL-E 2 – Também da OpenAI, esse modelo cria imagens e arte a partir de descrições de texto.
• Google Bard - Um chatbot de IA generativo rival do ChatGPT, desenvolvido com o modelo de linguagem PaLM do Google.
• Midjourney - Desenvolvido pela Midjourney Inc., interpreta prompts para gerar imagens e arte.
• GitHub Copilot – um assistente de codificação de IA que sugere conclusões de código.
• Llama 2 – modelo de linguagem de código aberto do Meta para IA conversacional como chatbots.
• xAI – Uma nova empresa de IA generativa fundada por Elon Musk após deixar a OpenAI.

Em resumo, o grande progresso na IA generativa está a permitir novas ferramentas e experiências criativas em todos os setores. Mas uma governação cuidadosa continua a ser vital à medida que as aplicações continuam a proliferar.

Empacotando

A IA generativa é mais do que apenas um avanço tecnológico; serve como um catalisador para criatividade, eficiência e inovação. À medida que nos aprofundamos no seu potencial, um facto torna-se evidente: a IA generativa não está apenas a moldar o nosso futuro; já é parte integrante da nossa realidade atual.