Assim como o Linux revolucionou o mundo da computação ao oferecer uma alternativa aberta e colaborativa ao sistema operacional tradicional, a inteligência artificial está trilhando um caminho similar. O futuro da IA está sendo moldado por meio de iniciativas open-source, onde a colaboração e a transparência são valorizadas, impulsionando avanços significativos nessa área tecnológica.
A comunidade de IA vem reconhecendo cada vez mais a importância do acesso aberto ao código-fonte e aos algoritmos, permitindo que pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas contribuam e melhorem continuamente o campo.
No entanto, o paradoxo é que, mesmo com a abertura da tecnologia, a privacidade dos dados continua sendo um componente crucial. Os dados privados são a espinha dorsal da IA, pois fornecem insights valiosos para treinamento e aprendizado.
Evolução da Internet x IA
É inegável que a inteligência artificial (IA) está evoluindo a uma velocidade impressionante, superando os avanços que levaram anos para a internet alcançar.
Ao analisar o gráfico abaixo, vemos que a IA está passando por mudanças significativas em um período curto, apresentando novas ferramentas e recursos que impulsionam a produtividade das empresas por meio de machine learning. Essa rápida progressão está revolucionando a forma como as organizações operam, permitindo que elas se adaptem e se beneficiem das capacidades avançadas da IA para melhorar eficiência, tomar decisões embasadas em dados e impulsionar a inovação em ritmo acelerado.
Um exemplo disso, é a transição do GPT-3 para o GPT-4 em um curto período representando uma mudança notável no campo da inteligência artificial. Enquanto as versões anteriores do modelo já demonstraram uma capacidade impressionante de gerar textos e resolver tarefas simples, o GPT-4 traz avanços significativos que elevam o nível de desempenho e eficiência, como compreender 26 idiomas e descrever o que há em uma imagem.
Fonte: Lmsys
Importância de Open–source
Grandes plataformas como Google, Netflix, Amazon e Facebook já rodam sua infraestrutura maciçamente FOSS (Free and Open Source Software) com customizações e adições proprietárias. Todas são grandes contribuidoras do open-source, mas o que isso significa?
Em primeiro lugar, a natureza aberta permite que desenvolvedores e pesquisadores acessem o código-fonte da plataforma, compreendendo seu funcionamento interno e até mesmo contribuindo com melhorias e novos recursos. Isso promove a colaboração e a inovação coletiva, fazendo com que a plataforma evolua de forma mais rápida e eficiente. Além disso, o modelo open-source fomenta a transparência, pois qualquer pessoa pode auditar o código, verificar a segurança e identificar possíveis vulnerabilidades. Esse modelo é utilizado em mais de 70% das empresas.
Isso é particularmente crucial em áreas sensíveis, que atuam a partir de dados e informações estratégias para um negócio. A abertura também contribui para a criação de comunidades de usuários engajadas, que compartilham conhecimento, experiências e desenvolvem soluções conjuntas. Segundo o GitHub, só em 2022, 413 milhões de contribuições foram feitas por voluntários para melhorar códigos e erros de diversas plataformas.
Dessa forma, a abertura na IA cria uma base colaborativa que impulsiona a evolução e ampliação do alcance dessa tecnologia, tornando-a mais acessível, inclusiva e com potencial para impactar positivamente diversos setores da sociedade.
IA e Open–source
A comunidade de IA, desde o seu início, adotou amplamente o conceito de open–source. No entanto, apesar dos progressos alcançados, ainda enfrentamos grandes desafios relacionados ao treinamento da inteligência artificial. Esses desafios incluem:
- Custo – De milhões de USD para centenas.
- Tempo – De anos para horas.
- Dados para treino – Qualidade é melhor que quantidade.
Com o rápido avanço da IA, podemos esperar uma transformação gradual no mundo. A primeira onda dessa transformação está focada na produtividade operacional, conforme ilustrado na figura abaixo. Isso significa que a IA será cada vez mais utilizada para otimizar processos, automatizar tarefas e melhorar a eficiência em diversos setores.
A velocidade de inovação e avanços no mundo open-source para IA será mais acelerada que nos primórdios da internet. Enquanto vislumbramos uma transformação radical no futuro, devemos ter em mente que ela não ocorrerá instantaneamente, mas será moldada por meio de modelos open-source especializados combinados com o uso de dados privados.
Em um cenário altamente competitivo, a posse e o uso efetivo dos dados serão cruciais para manter as empresas relevantes e competitivas. Portanto, para alcançar sucesso nessa área, é fundamental começar a trabalhar com modelos open-source desde já e construir capacidades internas para treinar, testar, refinar, implementar em produção e evoluir constantemente.
