TRIBUNA de Romualdo Trancho, diretor de Desenvolvimento de Negócio para Portugal da Allianz Global Investors. Comentário patrocinado pela AllianzGI.
A Microsoft está a planear fazer um investimento multimilionário na OpenAI, a startup por trás do ChatGPT, numa avaliação de aproximadamente 29 mil milhões de dólares (USD). Ainda que o investimento adicional da Microsoft em OpenAI tenha sido a mais recente manchete relacionada com a inteligência artificial (IA), outras aplicações generativas de IA têm captado a atenção das pessoas. O que é diferente agora são as inúmeras utilizações imediatas da tecnologia e as vastas implicações para os investidores.
A IA generativa é um termo abrangente para uma forma de aprendizagem de máquina (ML, da sigla em inglês) denominada deep learning. Esta forma de IA usa máquinas treinadas em conjuntos de dados para executar determinadas tarefas e/ou fazer previsões sem direção humana – e, recentemente, foi dado um grande salto tecnológico na forma como a mesma aprende. A maioria dos modelos iniciais de ML envolvia uma aprendizagem supervisionada, na qual eram necessários humanos para classificar os dados – por exemplo, para identificar uma imagem como um cão ou um post nas redes sociais como político. Os recentes desenvolvimentos em IA generativa envolveram aprendizagem não supervisionada, na qual o modelo faz as suas próprias previsões e cálculos com base nas enormes quantidades de dados que o alimentam.
E agora, a máquina deixou de ser apenas capaz de identificar o cão na imagem para criar uma imagem do cão. A tecnologia chamada DALL-E cria pinturas com base em palavras descritivas, e o Chat Generative Pre-trained Transformer, o ChatGPT, pode produzir comentários económicos ou mesmo código informático baseado em alguns prompts. Embora as funcionalidades e interfaces com o utilizador do ChatGPT e DALL-E sejam notáveis, a tecnologia subjacente já tem vários anos, mas está a melhorar rapidamente. Os modelos avançados de GPT privados e de código aberto foram criados pelas Meta Platforms, Microsoft, Google e outras desde 2018.
O ChatGPT é um exemplo de um grande modelo de linguagem (LLM, da sigla em inglês) – essencialmente, um software treinado em enormes conjuntos de dados de texto para executar tarefas específicas, como terminar uma frase ou completar uma linha de código. Os LLM têm milhares de milhões de variáveis (parâmetros) que podem alterar à medida que vão aprendendo – e, em resultado disso, à medida que a sua taxa de precisão aumenta, também aumentam os business use cases. Por exemplo, um chatbot guiado por IA pode responder a 90% das perguntas dos clientes bancários, permitindo que os funcionários despendam o seu tempo adicional a vender serviços ou a proporcionar uma melhor experiência aos clientes de maior valor do banco.
Imagine todos os cenários para este tipo de tecnologia. Uma empresa que exige qualquer material escrito – desde a descrição simples de produtos a manuais técnicos e respostas como: porque é que aumentou a minha taxa de seguro? – vai ser capaz de fazê-lo de forma mais rápida e barata do que qualquer ser humano. Do lado da codificação, as tecnologias de IA generativas vão libertar os programadores para tarefas mais importantes e de maior valor acrescentado, ao invés da codificação básica e padrão, que é extremamente demorada.
A IA generativa pode ser usada para gerar outro output além do texto, incluindo imagens, voz e filmes. Esta ferramenta pode ajudar ou até mesmo substituir tarefas humanas demoradas, como criar logótipos, ilustrar cenas e desenhar produtos. Estes modelos farão parte da próxima geração da tecnologia relacionada com a realidade visual e aumentada em jogos; entretenimento visual interativo; e simulações de negócios, como os gémeos digitais. Em breve, poderemos testemunhar uma atriz famosa a licenciar a sua imagem a uma produtora, que, a partir daí, utiliza um modelo de IA generativa para fazer a representação real num anúncio.
As questões éticas e regulatórias
O ChatGPT e todas as tecnologias relacionadas com a IA levantam questões éticas importantes, como os direitos autorais e os temas do licenciamento das imagens criadas pela IA. O ChatGPT também pode produzir respostas incorretas, inconsistentes ou até inadequadas – resultado do uso de toda a internet como o seu universo de ensaio. Para as empresas que usam a tecnologia em casos específicos, isso será um problema menor e estas poderão preparar a máquina ainda mais com conjuntos de dados mais específicos e ajustes mais finos. Mas para as empresas de social media em particular, estes são problemas sérios.
Como vimos inúmeras vezes com o advento de uma nova tecnologia, as aplicações e os usos são introduzidos primeiro e a regulamentação vai atrás. Ao abrir inicialmente o ChatGPT a um uso público mais amplo, a OpenAI espera poder ajudar a melhorar o modelo com o feedback dos usuários em tempo real. Nos primeiros cinco dias após o lançamento em novembro de 20221, mais de 1 milhão de utilizadores inscreveram-se para usar a ferramenta ChatGPT da OpenAI.
Como está posicionada a AllianzGI
Embora as iterações da tecnologia de IA generativa existam há décadas, aplicações como o ChatGPT e o DALL-E são marcos, especialmente na área de ML não supervisionada e aplicações de deep learning. Dentro do tema desse tipo de transformação guiada pela IA, a estratégia Allianz Global Artificial Intelligence procura uma exposição ampla e diversificada à IA generativa em infraestrutura, aplicações e indústrias adaptadas à IA.
O futuro da IA generativa deve evoluir rapidamente. Esperamos ver melhorias na qualidade e na diversidade do conteúdo gerado, novos tipos de modelos generativos e uma aplicação mais ampla numa variedade de indústrias, como saúde, finanças e transportes. Além disso, a IA deve tornar-se mais acessível a uma ampla gama de utilizadores por via de interfaces e ferramentas amigáveis. O futuro preciso da IA generativa é difícil de prever, mas estamos otimistas de que será uma peça-chave da transformação e inovação guiadas pela IA.
1 What is Generative AI, McKinsey and Company, 19 de janeiro de 2023.
