AI Generativa, usar ou não usar? Eis a questão

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Já chegou o tempo que só víamos em ficção científica: o tempo em que as máquinas podem criar e falar com os humanos, baseando-se em milhões de informações. Hoje, muito do que se vê e lê pode não ter sido feito por um indivíduo, mas sim por um algoritmo generativo. Você com certeza já ouviu falar no ChatGPT.

Esses algoritmos geram conteúdos "novos" baseado em dados existentes durante sua fase de treinamento. Podemos então pensar que os conteúdos, na verdade, são colagens que podem ser um grande facilitador e acelerador de processos de negócio.

Fica mais fácil de entender isso quando se olham trabalhos visuais de design. Muitas das vezes, essas criações usam biblioteca de imagens para obter a base para a montagem de novas imagens em uma nova composição, juntando características desejáveis.

Para muitas situações de negócios, essa capacidade de gerar conteúdo é muito bem-vinda, como, por exemplo, a imagem gerada para esse texto. Ou será que esse texto foi gerado também?

É aí que começam os cuidados com as aplicações do algoritmo generativo.

Atualmente, o mercado começa a rejeitar o uso desses algoritmos em seus processos. Vamos refletir por quê. Faça a si mesmo essas perguntas:

– Você aceitaria ser operado por um médico que passou no exame obtendo respostas de um algoritmo generativo?

– Você aplicaria seu dinheiro em uma recomendação de um artigo escrito por um algoritmo?

– Você aceitaria ter na sua empresa uma pessoa que tirou nota alta na prova por ter usado um algoritmo para responder?

Além disso, perguntamos ao chatGPT quais são os seus problemas para gerar conteúdo e para quais aplicações podemos usá-lo:

Parece haver uma dicotomia. Ele nos diz que pode acabar gerando conteúdos fora de contexto, respostas imprecisas, inapropriadas ou irrelevantes, com erros gramaticais. Ao mesmo tempo, ele é apropriado para gerar informação e foi criado para isso. Então, vamos usar ou não vamos usar?

Depende da aplicação.

Existem boas aplicações para um conteúdo gerado por algoritmos, desde que você entenda as limitações dos algoritmos, como por exemplo: dados gerados para testes de regras de negócio, imagens para fins de ilustração e logos, geração de ambientes em jogos, conversão de código fonte entre a linguagem que o desenvolvedor tem mais facilidade para a linguagem utilizada pelo cliente, e conversão de línguas.

Abaixo está uma conversão de um modelo gerado em linguagem python pelo chatGPT para linguagem C#:

Ou seja, aplicações de AI generativo tem grande potencial, mas devemos tomar cuidado com os caminhos curtos que podem gerar mais problemas do que soluções. Deve haver uma curadoria do que é produzido, como uma supervisão adicional. Humana.

Governos já estão criando regulações contra o que chamam de Deepfake para tentar conter a geração de conteúdo como identidades falsas e outros usos considerados indevidos. Mas também cabe a nós usuários, agirmos com o que só o humano é capaz de ter: bom senso e ética.

Eduardo Prillwitz e Maurício Pinheiro, da Prill Tecnologia.

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