A IA Generativa se tornou bastante influente nos últimos meses. Com o lançamento do ChatGPT pela OpenIA, o mercado começou a observar as tecnologias de inteligência artificial e os grandes bancos de dados com outros olhos.
Com altíssima capacidade para interpretação e reprodução, a ferramenta espantou usuários sem familiaridade com novas tecnologias. Já para as empresas, o lançamento da plataforma foi o pontapé para uma nova oportunidade de crescimento no mercado.
A reprodução de redes neurais semelhantes aos humanos é o grande sucesso da IA Generativa. Mas não pense que essa tecnologia para por aí: existe também um grande banco de dados, um período de teste bem longo, além de outras inteligências aplicadas no recurso.
Para você que se interessa pelo tema e quer entender o que é IA Generativa, como surgiu e outros tópicos relacionados ao assunto, continue aqui e acompanhe a matéria!
O que é IA Generativa?
A IA Generativa é a tecnologia da inteligência artificial capaz de gerar conteúdo, sejam eles em textos, imagens, músicas ou outros tipos de formatos.
Essa é uma tecnologia proveniente da inteligência artificial, que une o aprendizado de máquina a um grande banco de dados. O resultado dessa ligação é uma rede neural semelhante à humana, que interpreta mensagens e reproduz conversas de forma natural e inteligente.
Embora o ChatGPT tenha democratizado o acesso à IA Generativa, essa tecnologia já existe no mercado há décadas. Sua criação aconteceu em meados de 1970, quando engenheiros decidiram construir e treinar a máquina GANS (redes adversárias generativas).
Desde então os estudos sobre inteligência artificial generativa ganharam relevância na área de tecnologia e ramparam inúmeras plataformas no mercado. E de lá para cá, já existem outras ferramentas famosas, como o Bard, do Google, e o Bing AI, da empresa Bing.
Como funciona a IA Generativa?
O funcionamento da IA Generativa é bastante complexo e exige meses ou anos de testes. A primeira etapa se inicia na leitura de um grande banco de dados (em formato de texto), para que a máquina aprenda muitas variáveis e torne sua interpretação cada vez mais inteligente.
Ao fazer o processo de aprendizado de máquina, a inteligência artificial consegue consolidar suas redes neurais e interligar perguntas do usuário a um contexto e, logo, à resposta ideal. Essa é a etapa onde o robô desenvolve o processamento de linguagem natural (PLN).
Em seguida, os profissionais costumam colocar a máquina em teste para verificar o aprendizado obtido. É comum que o banco de dados cresça ao passar dos meses e anos, sendo necessário realizar mais validações e repetir o mesmo processo.
Plataformas como ChatGPT, Bard e Bing AI estão em constante atualização. Existem profissionais que ampliam o banco de dados dessas ferramentas para que surjam novas variáveis (contextos) e para que a máquina consiga interpretar de maneira inteligente.
SAIBA MAIS | Modelo de Linguagem LLM: saiba como as IAs são treinadas
Quais são as aplicações da IA Generativa?
O uso da inteligência artificial generativa é bastante amplo e possibilita que o mercado produza conteúdos em texto, imagem, vídeo e outros formatos. Com um vasto banco de dados, a tecnologia cria materiais que atendem às solicitações realizadas pelos usuários do sistema.
Confira algumas aplicações da IA Generativa e como funcionam:
Textos
Os conteúdos gerados pelas inteligências artificiais generativas usam como base um grande banco de dados em formato de texto, sendo em CSV, Sheets e outros arquivos. É por meio desses documentos agrupados que a tecnologia passa pelo processo de aprendizagem.
Atualmente, as IAs Generativas de texto se aplicam de diversas formas, como o caso do Chat GPT. A máquina pode responder às perguntas do usuário, escrever textos do zero, fazer sugestões de assuntos para se trabalhar, entre muitas outras funções.
Em suma, esse é o modelo generativo mais comum no mercado hoje em dia.
Vídeos
Se engana quem acredita que a inteligência generativa abrange apenas conteúdos escritos. Com os avanços da tecnologia, agora é possível criar vídeos com IA, sem a necessidade de fazer a filmagem propriamente.
O sistema é um pouco mais avançado e exige bancos de dados ainda maiores, com opções de imagens, trechos de vídeos e muitos outros arquivos que possibilitam seu funcionamento. O processo para criar uma IA de vídeos é bem mais complexo, mas gera resultados impressionantes.
A própria plataforma Canva, famosa entre profissionais de Design e Mídias, já disponibiliza essa função. Outros programas também oferecem a função e estão ganhando o gosto dos profissionais da área digital.
Imagens
Assim como vídeos, a IA Generativa também possibilita a criação de imagens do zero. A função é bastante interessante, visto que muitas empresas não possuem um fotógrafo profissional e/ou não querem sofrer com burocracias de direitos autorais de imagens terceiras.
A inteligência que cria imagens também possui um vasto banco de dados com imagens, capaz de fundi-las e criar um cenário próprio, como se fosse uma foto tirada por profissionais.
É importante salientar que ainda não existem leis de direitos autorais para o uso de imagens e vídeos nas IAs Generativas. A discussão deve se iniciar o quanto antes, visto que o processo substitui o trabalho de muitos profissionais da área.
Músicas
No caso das músicas, a inteligência generativa é um pouco diferente. As plataformas mais famosas que investiram nessa aplicação usam as vozes de artistas famosos para cantar diferentes canções, com o propósito de popularizar hits e criar memes na internet.
Em redes sociais como Tik Tok é comum escutar a voz de artistas internacionais cantando músicas brasileiras. Isso só é possível graças à IA, que reproduz a mesma tonicidade desses cantores em letras nacionais, parecendo que os artistas realmente cantaram em português.
Códigos
A tecnologia generativa segue um padrão para funcionar: vasto banco de dados + aprendizado de máquina + aplicação. A mesma situação acontece para uma área bem específica, que é a geração de códigos para desenvolvedores.
As IAs de texto também são capazes de retornar respostas sobre códigos de diferentes linguagens de programação, sendo necessário apenas que a máquina tenha acesso a uma biblioteca como GitHub, GitLab e/ou outros bancos de dados.
O próprio Chat GPT oferece essa possibilidade e facilita a vida dos desenvolvedores que procuram por um código específico.
Fórmulas matemáticas
Por fim, a aplicação também se dá pelo fornecimento de fórmulas matemáticas. A IA generativa é treinada por meio de um banco de dados com inúmeras possibilidades de fórmulas, que retorna ao usuário a resposta mais assertiva.
Novamente, a aplicação é bastante parecida com as inteligências generativas de textos e códigos, sendo necessário acesso a um banco de dados repleto de informações e aprendizado de máquina.
Exemplos de IA Generativa
No mundo inteiro, a inteligência artificial generativa ganhou espaço graças às plataformas de perguntas e respostas. Saiba como elas funcionam:
- ChatGPT: com interpretação e respostas inteligentes, o ChatGPT funciona como um chatbot e faz consulta em um banco de dados próprio, ainda não revelado pela empresa OpenIA;
- Gemini: com consulta no banco de dados do Google, o Bard reproduz respostas inteligentes baseadas nas informações disponíveis na ferramenta de busca mais famosa do mundo;
- Bing AI: semelhante ao Bard, o Bing AI consulta informações disponíveis no mecanismo de busca para interpretar as mensagens e reproduzir respostas inteligentes.
CONFIRA | Prompts para ChatGPT
Zero Shot Learning: a IA que não precisa de treinamento
O Zero Shot Learning é um modelo de processamento que não requer o uso de dados para treinamento. Ou seja, você pode criar uma inteligência artificial que pode entender, classificar e processar informações que ela não recebeu antes. Parece mágica, não é mesmo?
Na Weni Plataforma, a gestão do zero shot learning é muito fácil e acessível. Basta você adicionar frases e contextos para que a IA, sozinha, categorize o conteúdo. Saiba mais em:
Implementação da IA Generativa
O funcionamento da IA Generativa, independente da aplicação, passa pelo mesmo processo de criação. Os desenvolvedores responsáveis precisam seguir os passos abaixo:
- Escolha da arquitetura: a equipe responsável decide qual será a estrutura do sistema e começa a implementação em máquinas, softwares e outros meios envolvidos;
- Pré-processamento de dados: logo após, os desenvolvedores começam a puxar as informações do repositório de dados escolhido pela a empresa (Data Lake ou Data Warehouse) a fim de criar um repertório bastante amplo e com inúmeras possibilidades;
- Treinamento: com o repositório completo, inicia-se o processo mais demorado, que é o treinamento da inteligência artificial. Com incontáveis testes e o auxílio principalmente da estatística, a inteligência artificial generativa começa a aprender sobre o contexto do negócio e a como se deve mostrar a resposta para o usuários;
- Avaliação, testes e ajustes: o período de avaliação, teste e ajuste também precede o treinamento. Isso porque toda IA Generativa refaz contextos para que a tecnologia crie maturação e consiga aprender cada vez. É comum que essas máquinas fiquem em constante atualização, inclusive após o seu lançamento.
Módulos da IA Generativa
Fora o processo de implementação das inteligências generativas, os desenvolvedores precisam decidir pelo módulo que irão usar no aprendizado de máquina. As opções mais usadas são:
- GANs: conhecida como rede adversária generativa, funciona por meio da competição de duas redes neurais, com propósito de criar um novo repositório de dados. É uma alternativa para criação de imagens e músicas, por exemplo;
- BERT: desenvolvido pelo Google, o módulo BER (ou BERT) utiliza um algoritmo de aprendizado profundo para entender a linguagem humana e desenvolver um repertório para respostas concisas;
- GPT: os módulos GPT funcionam por meio do aprendizado de máquina de textos, a fim de reproduzir a comunicação humana. O Chat GPT é o maior exemplo dessa tecnologia;
- RNNs: diferente das demais, as redes neurais recorrentes são capazes de identificar dados assíduos e reproduzir respostas com base na regularidade do usuário.
Os desafios éticos da IA Generativa
Embora a IA Generativa tenha galgado passos largos, existe uma discussão muito importante sobre a proteção de dados e criação de novas tecnologias: até onde podem ir?
O tema se desencadeou quando a ferramenta foi banida da Itália, em março de 2023, sob acusação de recolhimento e reprodução de informações sensíveis de forma ilegal. A denúncia abriu portas para muitos debates, principalmente relacionados ao uso de dados dos usuários.
Existem também grupos preocupados em como as tecnologias interferem na vida humana. A criação de uma máquina inteligente pode levar ao surgimento de uma nova língua? Como as invenções vão impactar no meio ambiente? Os robôs vão dominar o mundo?
Filmes famosos já mostram suas opiniões acerca da interferência tecnológica na humanidade, como o desenho Wall-e. Mas na vida real, fora das telas, ainda não é possível ter respostas concretas sobre o futuro da tecnologia no mundo e seus impactos (positivos e/ou negativos).
Fora isso, é importante entender a ética na geração de conteúdos. As IAs Generativas possuem diversas aplicações, sendo algumas bastante polêmicas, como a criação de imagens e vídeos.
Embora as multimídias não sejam iguais a nada, elas foram reproduzidas a partir de outros arquivos que já existiam nos bancos de dados.
As regras sobre o uso de materiais multimídias disponíveis na internet ainda não são bem estabelecidas. Ou seja, existe uma possível discussão sobre a ética no uso de imagens e vídeos produzidos por pessoas versus a geração de novas imagens e vídeos por meio do que já existia.
Sem falar que as empresas não são claras quanto a origem dos bancos de dados, deixando a entender que os conteúdos podem se tratar de uma cópia.
A falta de transparência e consentimento da reprodução de informações é uma incógnita para o atual cenário da tecnologia generativa.
ENTENDA MAIS SOBRE | Código de ética das inteligências artificiais
WeniGPT: crie e personalize inteligências artificiais exclusivas
O WeniGPT permite que você crie e gerencie inteligênciar artificiais. Isso quer dizer que você tem total autonomia e acesso ao banco de dados, podendo alimentar com informações (em formatos multimídia) ou excluir dados.
Dessa forma, você garante uma IA mais eficiente, alinhada aos seus objetivos e atualizada conforme as suas estratégias.
Weni Plataforma: um hub para a IA Generativa do presente e do futuro
A Weni Plataforma se destaca como um hub para implementar todo o potencial da inteligência artificial generativa na sua empresa. Esse já é um requisito para que as marcas sobrevivam em um futuro automatizado e personalizado, ao mesmo tempo em que é necessário impulsionar os seus processos e rentabilidade.
Na Weni plataforma você conta com:
Inteligências avançadas: tenha acesso a IAs avançadas e acessíveis que não precisam de treinamento, ou seja, qualquer pessoa do seu time pode gerenciar e criar novas inteligências.
Integrações poderosas e 10x mais rápidas: a Weni Plataforma comporta integrações de diversos canais e softwares para centralizar e automatizar toda a sua operação, como ERPs, CRMs, plataformas de vendas e e-commerce, como VTEX, WhatsApp, redes sociais e muito outros.
Personalização para a sua empresa: A Weni entende que cada negócio e público tem as suas especificidades, por isso a plataforma tem a capacidade de adaptação às suas necessidades, como criação de novas integrações, fluxos e inteligências.
Ampla aplicabilidade: não importa o seu setor de atuação, a Weni Plataforma pode ser implementada em toda a sua operação. Temos grandes cases no varejo, e-commerce, serviços financeiros, jurídico, impacto social e telecomunicações.
Perguntas frequentes
O que é IA Generativa?
É um campo da inteligência artificial com a capacidade de criar textos, imagens, vídeos, áudios, resolver fórmulas matemáticas e até mesmo criar códigos. A IA Generativa trabalha de maneira autônoma a partir de comandos que o usuário fornece.
Quais são os tipos de IA Generativa?
Os tipos de inteligência artificial generativa são:
- GANs — Redes Generativas Adversariais
- RNNs — Redes Recorrentes Generativas
- GPT — Generative Pre-Trained Transformer
- BERT — Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Quais são os desafios da IA Generativa?
Os desafios da inteligência artificial generativa estão relacionados à segurança e privacidade de dados, ética, políticas regulatórias para evitar conteúdo maliciosos e fake news e a qualidade da geração de conteúdos.
A inteligência artificial é segura?
A segurança da inteligência artificial depende do uso, treinamento e desenvolvimento que essa tecnologia recebe. Por ser um recurso poderoso, ele pode ser usado tanto para o bem quanto para objetivos maliciosos. Portanto, é importante estar atento aos riscos e políticas para mitigar problemas.
Quais são as perspectivas da IA Generativa?
O futuro da inteligência artificial generativa é promissor, afinal estamos falando de uma tecnologia que tem o potencial de mudar o mundo, a forma como interagimos, trabalhamos, compramos e vendemos. A IA têm o poder de transformar o futuro da humanidade se usada para fins positivos e com a imposição de limites éticos e legais.
