Se você esperava que a onda de entusiasmo em torno da IA diminuísse em 2024, prepare-se para uma surpresa. Os avanços em hardware e software estão desbloqueando amplas aplicações da IA generativa (IA gen), indicando que 2023 foi apenas o começo do que é possível.
Este ano, conhecido como o Ano do Dragão no Zodíaco Chinês, presenciará uma integração estratégica da IA generativa em todos os setores. Com riscos avaliados e estratégias definidas, as empresas estão prontas para incorporar a IA gen como um componente central de suas operações. CEOs e líderes de negócios agora reconhecem o potencial e a necessidade da IA generativa, integrando ativamente essas tecnologias em seus processos.
O cenário em evolução posiciona a IA generativa não apenas como uma opção, mas como um motor chave de inovação, eficiência e competitividade. Essa mudança fundamental torna 2024 o ano em que a IA generativa transita de uma tendência emergente para uma prática empresarial essencial.
Volume e Variedade
Um aspecto significativo dessa transformação é o reconhecimento crescente de como a IA generativa aumenta tanto o volume quanto a variedade de aplicações, ideias e conteúdos. A quantidade de conteúdo gerado por IA é impressionante; desde 2022, usuários de IA criaram mais de 15 bilhões de imagens – uma conquista que antes levaria 150 anos a humanos. Essa produção monumental mudará a forma como os historiadores analisam a internet após 2023, similar ao impacto da bomba atômica na datação por carbono radioativo.
Para as empresas, essa expansão eleva os padrões em todas as áreas, marcando um ponto crítico onde a falta de engajamento com a tecnologia pode resultar não apenas em oportunidades perdidas, mas também em desvantagens competitivas.
A Fronteira Irregular
Em 2023, aprendemos que a IA generativa aprimora tanto os padrões da indústria quanto as capacidades dos funcionários. Uma pesquisa da YouGov revelou que 90% dos trabalhadores acreditam que a IA aumenta a produtividade. Um em cada quatro entrevistados usa a IA diariamente, enquanto 73% interagem com ela ao menos uma vez por semana.
Além disso, estudos indicam que funcionários devidamente treinados completam 12% das tarefas 25% mais rápido com a ajuda da IA generativa, melhorando a qualidade geral do trabalho em 40%, com os ganhos mais significativos observados entre trabalhadores menos qualificados. No entanto, quando as tarefas estão fora do alcance da IA, os funcionários têm 19% menos probabilidade de produzir soluções corretas.
Essa coexistência de forças e fraquezas levou ao que especialistas chamam de "fronteira irregular" das capacidades da IA. De um lado, a IA executa tarefas antes consideradas impossíveis para máquinas com notável precisão. Do outro, a IA enfrenta dificuldades em áreas onde a intuição e a adaptabilidade humanas são cruciais – campos definidos por nuances e decisões complexas.
IA Mais Acessível
Conforme as empresas aprendem a navegar por essa fronteira irregular, é esperado que projetos de IA generativa se tornem convencionais. Contribuindo para essa tendência está a diminuição dos custos de treinamento de modelos de linguagem grandes (LLMs), graças aos avanços na otimização de silício que reduzem custos pela metade a cada dois anos.
Com a demanda mundial crescendo em meio a escassez global, o mercado de chips para IA está a caminho de se tornar mais acessível em 2024, à medida que alternativas a líderes de mercado como Nvidia surgem. Além disso, novos métodos de ajuste fino, como o Ajuste Fino por Autojogo (SPIN), podem fortalecer LLMs fracos sem necessitar de dados anotados por humanos, aproveitando dados sintéticos para maximizar a eficiência.
Entrando no ‘Modelverse’
Essa redução de custos está abrindo caminho para que mais empresas desenvolvam e implementem seus próprios LLMs, desencadeando uma onda de aplicações inovadoras nos próximos anos. Até 2024, também veremos uma transição de modelos principalmente baseados na nuvem para IA executada localmente, impulsionada por avanços em hardware como o Apple Silicon e o potencial inexplorado de dispositivos móveis comuns.
Modelos de linguagem pequenos (SLMs) ganharão popularidade em empresas de médio e grande porte, atendendo necessidades mais específicas e de nicho. Diferentemente dos LLMs, que lidam com vastos conjuntos de dados, os SLMs se concentram em dados específicos de domínio, garantindo relevância e privacidade.
Uma Mudança para Modelos Visuais Grandes (LVMs)
À medida que 2024 avança, a atenção se deslocará de LLMs para modelos visuais grandes (LVMs), especialmente aqueles adaptados a domínios específicos que aprimoram o processamento de dados visuais. Embora os LLMs treinados em textos da internet se adaptem bem a documentos proprietários, os LVMs treinados principalmente em imagens genéricas da internet enfrentam dificuldades com conteúdo visual especializado usado em campos como manufatura e ciências da vida.
Pesquisas mostram que adaptar um LVM a um domínio específico usando cerca de 100.000 imagens não rotuladas pode reduzir significativamente a necessidade de dados rotulados, melhorando os níveis de desempenho. Esses modelos focados se destacam em tarefas como detecção de defeitos e localização de objetos, superando LVMs genéricos em aplicações específicas de domínio.
Paralelamente, veremos empresas adotarem grandes modelos gráficos (LGMs), que são eficientes no processamento de dados tabulares frequentemente encontrados em planilhas. Sua capacidade de analisar dados em séries temporais oferece novas perspectivas sobre dados sequenciais de negócios, garantindo uma melhor compreensão das operações empresariais.
Considerações Éticas
Esses avanços trazem a necessidade de um controle ético rigoroso. Experiências anteriores com tecnologias de uso geral, como smartphones e redes sociais, destacam a necessidade de estruturas regulatórias para evitar impactos sociais negativos. Embora a IA generativa ofereça imensos benefícios, sua evolução deve ser orientada para prevenir erros que possam levar a problemas generalizados.
Um grande dilema ético relacionado à IA generativa é o copyright. À medida que essas tecnologias evoluem, surgem questões urgentes sobre os direitos de propriedade intelectual em relação ao conteúdo gerado por IA que depende de obras humanas existentes para treinamento. O desafio é determinar se e como esse conteúdo deve estar sujeito às leis de copyright.
A tensão entre IA e copyright é significativa, pois as leis tradicionais de copyright visam prevenir o uso ilegal da propriedade intelectual de terceiros. Embora se permita a inspiração, a replicação não é aceitável. Ao contrário de um humano limitado a um consumo de dados restrito, a IA pode analisar volumes imensos de informação, complicando as linhas entre inspiração e replicação.
Estamos prestes a ver casos marcantes como NYT vs. OpenAI moldarem o debate sobre direitos autorais e influenciarem como a mídia se adapta a um novo panorama impulsionado pela IA em 2024.
Deepfakes e Implicações Políticas
No âmbito geopolítico, 2024 será dominado por como a IA interage com as eleições críticas em todo o mundo. Mais da metade da população global irá às urnas, com eleições programadas em grandes nações como EUA, Índia e África do Sul.
Campanhas de desinformação já surgiram, como evidenciado em Bangladesh, onde influenciadores pró-governo utilizaram ferramentas de IA de baixo custo para promover narrativas falsas. Um deepfake, que foi posteriormente removido, mostrava uma figura da oposição retratando-se favoravelmente à solidariedade com a Palestina—uma narrativa impactante em uma nação predominantemente muçulmana.
A ameaça representada por imagens geradas por IA não é hipotética; estudos mostram que pequenas alterações feitas para enganar a IA também podem afetar a percepção humana. Essa descoberta ressalta a necessidade de mais pesquisas sobre o impacto de imagens adversariais tanto em humanos quanto em sistemas de IA.
À medida que cresce a demanda por marcas d'água e credenciais de conteúdo para distinguir entre conteúdo autêntico e sintético, desafios permanecem. A eficácia da detecção, o potencial de uso indevido e a manutenção da distinção entre mídia real e manipulada se tornarão primordiais.
Com a confiança pública em níveis historicamente baixos, 2024 promete mesclar eventos eleitorais significativos com tecnologia transformadora de IA. Este ano, sem dúvida, mostrará o impacto profundo e as aplicações da IA na política e além. Prepare-se para o que está por vir.
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