A inteligência artificial (IA) está revolucionando o mundo. Desde a automação de tarefas cotidianas até a previsão de comportamentos complexos, a aplicação de inteligência artificial generativa extrapola a área tech, passando por setores como indústria, comércio e até o uso doméstico. Um dos maiores avanços recentes em IA é o surgimento de sistemas de linguagem natural capazes de compreender e produzir texto com uma qualidade cada vez mais próxima a aquela de um ser humano.
E o ChatGPT, lançado pela startup Open AI em novembro de 2022, é um dos mais impressionantes exemplos dessa tecnologia, já que atualmente conta com um número de 100 milhões de usuários.
Mas, antes de qualquer coisa, é importante fazer uma diferenciação: ChatGPT é uma implementação do GPT-3 desenvolvida pela OpenAI para suportar chatbots e assistentes virtuais. Já o GPT-3 é um modelo de linguagem natural muito mais avançado e poderoso, capaz de realizar tarefas complexas como tradução de idiomas, resumo de texto, geração de texto criativo, entre outros. O Chat GPT é mais limitado em sua capacidade, projetado para interagir com usuários em conversas em linguagem natural de forma coerente.
Entenda o que é o GPT-3 e como ele foi criado
Antes de falarmos do futuro, é importante entendermos como era o mundo antes do GPT-3, a tecnologia por trás do chat que virou um fenômeno. Os sistemas de processamento de linguagem natural (PLN) existem há décadas, mas sempre tiveram suas limitações. Eles eram capazes de reconhecer padrões simples em textos, como identificar palavras-chave e reconhecer estruturas gramaticais básicas, mas não conseguiam entender o significado mais profundo de um texto, nem produzir respostas que parecessem genuínas.
Os primeiros sistemas de chatbot eram muito limitados, baseando-se em regras predefinidas para reconhecer perguntas e produzir respostas correspondentes. Mas com a evolução do PLN, os chatbots se tornaram cada vez mais sofisticados, capazes de aprender a partir das interações com os usuários e produzir respostas mais naturais.
Foi nesse contexto que o GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) surgiu, como uma evolução dos sistemas de PLN e chatbots existentes. O GPT-3 é um sistema de IA baseado em rede neural, o que o torna capaz de compreender e produzir textos com uma qualidade excepcionalmente alta.
O grande diferencial do GPT-3 é sua capacidade de gerar textos fluidos e coerentes, com uma ampla variedade de estilos e tons. Isso significa que ele pode ser usado para uma variedade de aplicações, desde chatbots e assistentes virtuais até geração de texto, tradução de idiomas e codificação de software.
Conheça outras inteligências artificiais generativas além do GPT-3
Logo após o ChatGPT se tornar extremamente popular, o Google anunciou em fevereiro deste 2023 que o BARD em breve estará aberto ao público. O BARD (Bridging Architecture, Representations, and Dynamics for Hierarchical Planning and Reinforcement Learning) é uma solução que oferece uma experiência de conversação aos usuários com respostas extremamente assertivas semelhante ao que é feito pelo ChatGPT. O BARD, inclusive, parece ser a concorrência mais forte até o momento em relação ao ChatGPT.
Porém, mesmo com a possibilidade de concorrência, o GPT-3 continua sendo bem mais popular que o BARD na preferência para geração de outras IA.
Companhias como Grammarly, assistente digital de escrita, Zoom, plataforma de videoconferências, e Salesforce, companhia líder em CRM, também figuram entre os exemplos mais recentes de empresas que estão explorando as possibilidades, criando seus próprios modelos a partir do GPT-3.
À medida que as tecnologias de reconhecimento de imagem e de processamento de linguagem natural se tornam mais integradas, podemos esperar avanços significativos na capacidade de analisar e interpretar informações multimodais de forma mais eficiente e precisa.
Existe uma expectativa de que o GPT-4, evolução do GPT-3, seja lançado ainda este ano pela OpenAI. Especialistas discutem a possibilidade de que essa próxima tecnologia possa ser multimodal, compreendendo as capacidades tanto do GPT-3 quanto do DALL-E 2. Também se especula que o GPT-4 seja treinado em mais de 100 trilhões de parâmetros, número assustador se comparado ao já impressionante número de seu antecessor, treinado em 175 bilhões de parâmetros.
Uma expectativa de avanço para as plataformas de PLN é a capacidade de entender e responder a comandos de fala. Com o crescente uso de assistentes de voz, como a Siri e a Alexa, há uma demanda por tecnologias de PLN que possam processar e responder a esse tipo de instrução de forma mais precisa e eficiente. A tecnologia de reconhecimento de fala e de processamento de linguagem natural estão se tornando cada vez mais integrados, permitindo que as pessoas interajam com seus dispositivos de uma maneira mais natural e intuitiva.
Existem riscos relacionados ao uso da inteligência artificial generativa?
É importante notar que este tipo de IA ainda está em seus estágios iniciais, e há muitas questões a serem resolvidas, principalmente em relação à cibersegurança e privacidade de dados.
A transparência e explicabilidade das respostas geradas pelo modelo podem não ser suficientes, pois as informações carecem de referências sobre sua fonte, criando uma obrigação sobre a checagem do que foi entregue, sem aceitá-las deliberadamente. Então, apesar da coesão textual e da qualidade surpreendente de informações que a tecnologia GPT-3 pode oferecer, ainda é necessário utilizar os recursos disponíveis com cautela.
Um exemplo sobre este tipo de uso é em relação a geração de scripts. Os códigos precisam ser revisados para que possam, de fato, ser inseridos em ambiente de produção. Caso contrário, podem gerar problemas críticos, como:
- Erros de sintaxe: O código pode ter erros de sintaxe que podem impedir que ele seja executado corretamente ou causar comportamentos inesperados. Isso pode resultar em falhas no sistema ou erros para os usuários finais.
- Vulnerabilidades de segurança: O código pode ter vulnerabilidades de segurança, que podem ser exploradas por invasores para obter acesso não autorizado a dados ou executar código malicioso.
- O código gerado pela IA pode apresentar um desempenho inferior, se não revisado corretamente.
Resumidamente, embora a tecnologia GPT-3 seja impressionante, há preocupações em relação à segurança, privacidade e veracidade das informações geradas, além da necessidade de verificar cuidadosamente a precisão das respostas.
Portanto, é necessário ter mecanismos que garantem a segurança e privacidade dos dados como a solução da Inmetrics. Quer saber mais? Visite nossa página!
