A IA generativa nos encheu de maravilha em 2023 – mas toda mágica tem um preço
A Inteligência Artificial generativa nos deixou maravilhados em 2023 - mas toda magia tem um custo
Com todos os avanços e impacto cultural da inteligência artificial (IA) neste ano, pareceria justo declarar 2023 como “O Ano da IA” – exceto que tudo isso já foi feito antes.
Conforme relata esse periódico acadêmico, o “ano da IA” foi declarado há 43 anos, em 1980. A IA está conosco há muito tempo. Décadas atrás, eu fiz uma tese acadêmica sobre ética em IA. Em 1986, escrevi um artigo para a desativada Computer Design Magazine, intitulado “Inteligência Artificial como Componente de Sistemas”. E então, em 1988, introduzi dois produtos baseados em IA para o Mac.
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E mesmo assim, a IA já tem mais de 30 anos. Podemos rastrear algumas das primeiras atividades de IA ao Professor John McCarthy de Stanford, MIT e Dartmouth. Em 1955, ele fundou o SAIL, o Laboratório de IA de Stanford, e em 1958 ele inventou a adorável LISP (uma das minhas linguagens de programação favoritas de todos os tempos).
Portanto, em 2023, a IA existe há pelo menos 68 anos. E isso não contou com a ficção especulativa. Isaac Asimov começou a contemplar a ética em IA 25 anos antes, em 1940.
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Mesmo assim, seria difícil argumentar contra chamar 2023 de Ano da IA. Foi um ano e tanto.
O que mudou?
A IA está sendo usada há muito tempo. Seja em sistemas especialistas, ferramentas de diagnóstico, videogames, sistemas de navegação ou muitas outras aplicações, a IA tem sido usada de forma produtiva há décadas.
Mas nunca foi usada como neste ano. Este é o ano em que a IA gerativa real se mostrou. Embora muitos anos (1980, estou olhando para você) pudessem reivindicar o título de “Ano da IA”, não há dúvida de que 2023 é o “Ano da IA Generativa”.
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A grande diferença, aquela que levou à enorme explosão de IA verdadeiramente útil neste ano, tem sido a forma como podemos treinar as IAs. Até agora, a maioria do treinamento das IAs foi supervisionada. Ou seja, cada IA recebeu informações específicas dos designers de IA, que compõem o conhecimento acumulado da IA. Esse treinamento supervisionado limitado restringiu o que a IA sabe e o que ela pode fazer.
Em contraste, agora estamos em uma era de modelos de linguagem grandes (MLGs), onde o pré-treinamento é não supervisionado. Em vez de fornecer um conjunto limitado de informações específicas de domínio e chamá-lo de bom, vendedores de IA como a OpenAI têm alimentado as IAs praticamente com tudo – a internet inteira e praticamente qualquer outro conteúdo digital que possam obter.
Esse processo permite que a IA produza material surpreendentemente variado, com uma amplitude que era impossível antes.
Ajudando nesse processo, houve uma vasta melhoria no desempenho do processador e no armazenamento. Lá em 1986, quando escrevi meu artigo sobre IA como componente de sistemas, era possível obter um disco rígido do tamanho de dois micro-ondas e com o peso de uma geladeira completa por US$ 10.000 (aproximadamente US$ 27.000 hoje em dia). Ele tinha capacidade para 470 megabytes. Não gigabytes, terabytes, mas megabytes.
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Hoje, por outro lado, você pode comprar um disco rígido interno NAS empresarial de 20 TB na Amazon por US$ 279. A combinação de nuvem, banda larga, processadores muito mais rápidos na forma de CPUs e GPUs, e pools de RAM muito maiores tornam possível o poder de processamento dos LLMs.
Um exemplo
Para dar um exemplo dessa diferença, vamos usar um dos produtos que apresentei todos esses anos atrás. House Plant Clinic era um sistema especialista que havia sido treinado em seu conhecimento de domínio por um horticultor. Meu outro produto na época era o ambiente de desenvolvimento de sistemas especialistas, Intelligent Developer, usado para construir o House Plant Clinic.
O processo foi minucioso. Através de uma longa série de entrevistas, eu e outro engenheiro extrairamos regras, fatos e melhores práticas do especialista em plantas, e então as codificamos na base de conhecimento. Sob direção do especialista em plantas, também produzimos ilustrações para situações em que os usuários precisariam ver algo visualmente.
O conhecimento do House Plant Clinic consistia apenas no que tínhamos codificado no sistema especialista. Mas funcionava. Se você tivesse uma pergunta e a pergunta se encaixasse no conhecimento que tínhamos codificado, você poderia obter uma resposta e ter confiança de que ela estava correta. Afinal, o conhecimento fornecido foi validado por um especialista em plantas.
Agora, vamos dar uma olhada no ChatGPT. Perguntei ao ChatGPT o seguinte:
Tenho uma planta de casa doente. Faça-me perguntas passo a passo, exigindo apenas uma resposta por pergunta.
Ele fez um trabalho razoável ao fazer perguntas, perguntando sobre a umidade do solo, a condição das folhas e assim por diante. Embora não tenha oferecido uma imagem por conta própria, quando pedi para mostrar uma imagem de pragas, juntamente com seus nomes, que poderiam ser encontradas em uma planta de casa, obtive uma imagem muito mais avançada:
Dito isso, ninguém – nem mesmo o Google – tem ideia do que é um “KRIDEFLIT”. Como vimos repetidamente, a IA generativa tem um problema de “veracidade”.
Portanto, embora o ChatGPT possa falar de forma confiante sobre quase qualquer assunto, nosso projeto baseado em sistema especialista muito mais antigo tinha uma chance muito maior de ser preciso. Um foi criado e validado por um verdadeiro especialista no assunto, enquanto o chatbot de hoje gera informações a partir de um grande conjunto de dados não qualificados.
A IA generativa que estamos usando este ano pode fazer muito mais, mas toda mágica tem um preço.
A caixa de Pandora
A IA generativa é incrível. Este ano, como parte do meu processo de aprendizado e testes dessa tecnologia para passar informações a você, usei a IA generativa para me ajudar a configurar uma loja no Etsy, me ajudar a criar a capa do meu EP, ajudar o negócio de comércio eletrônico da minha esposa, criando imagens de marketing social personalizadas, criar um plug-in do WordPress, depurar código, fazer análise detalhada de sentimentos e muito mais.
No entanto, a IA generativa não está isenta de problemas. Como mostramos, ela possui um problema grave de precisão. Você não pode confiar no que a IA produz. Por ter sido treinada em um amplo corpus de conhecimento, é incrível. Mas por ter sido treinada em um amplo corpus de conhecimento, ela foi contaminada pelo que nós, seres humanos, escrevemos e publicamos.
Esse problema nos leva ao viés e discriminação. Este artigo já está ficando longo, então, em vez de tentar reformular o que meus colegas escreveram, vou direcionar você para algumas das excelentes reflexões deles sobre esse assunto:
- O boom da IA hoje amplificará problemas sociais se não agirmos agora, diz especialista em ética de IA
- Segurança e viés em IA: desvendando a cadeia complexa de treinamento de IA
- A inteligência artificial na área da saúde é racista
- A ética da IA generativa: como podemos aproveitar essa tecnologia poderosa
E então, há as questões relacionadas aos empregos. Há seis anos, conversei com meu colega da imprensa de tecnologia, Bob Reselman, para discutir preocupações. E isso foi muito antes de o ChatGPT convencer ativamente profissionais de colarinho branco a se preocuparem com seu futuro. Mais recentemente, no início do ano, eu debati uma preocupação real sobre como o ChatGPT e outros similares são propensos a substituir trabalhadores do conhecimento em massa.
Atualmente, o ChatGPT age como um estagiário particularmente talentoso com problemas de atitude. Ele é útil, mas apenas quando quer. Mas à medida que essa tecnologia evolui, ela será capaz de lidar com problemas maiores com mais nuances, e então teremos problemas maiores.
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É uma coisa eu, um cara com uma empresa de duas pessoas, depender da IA para ajudar a aumentar minha produtividade. Mas quando empresas maiores decidem economizar dinheiro e usar serviços de IA, muitas pessoas perderão seus empregos.
Essa tendência começará com cargos de nível básico, porque o ChatGPT é basicamente um trabalhador de nível básico. Mas então, outras três tendências surgirão:
- Haverá cada vez menos trabalhadores experientes, porque não haverá ingresso suficiente de iniciantes no mercado de trabalho.
- As IAs se tornarão mais sofisticadas e as empresas se sentirão à vontade para substituir trabalhadores que ganham US$ 100.000 por ano por assinaturas de IA de US$ 100 por mês, mesmo que o trabalho produzido pela IA não seja tão limpo, sofisticado, sutil ou preciso quanto o trabalho dos profissionais remunerados.
- A qualidade e a produção de trabalho serão reduzidas, assim como a precisão, causando um efeito em cascata em toda a economia e sociedade.
Em um artigo recente, eu disse o seguinte:
Estamos no limiar de uma nova era, tão transformadora, diferente, empoderadora e problemática quanto a revolução industrial, a revolução dos PCs e o surgimento da internet. As ferramentas e metodologias nas quais confiávamos estão evoluindo e, com elas, nossas responsabilidades e considerações éticas também se expandem.
O bom, o ruim e o feio
Começamos 2023 com “caramba, posso fazer a IA escrever uma história do Star Trek“, e “caramba, posso fazê-la falar como um pirata“. Ao final do ano, tínhamos uma imagem muito melhor do bom, do ruim e do feio.
Do lado bom, agora temos um assistente pessoal útil, se não confiável, que pode nos poupar tempo, nos ajudar a resolver problemas e fazer mais trabalho.
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Do lado ruim, temos uma ameaça existencial aos trabalhadores do conhecimento e um refletor automatizado de viés que capta o espírito coletivo e, às vezes, escolhe o lado do diabo em vez do lado dos nossos anjos melhores.
Quanto ao feio, há trabalho a ser feito:
- Encontrar uma maneira de aumentar a precisão sem comprometer a eficácia com muitas restrições.
- Apresentar informações úteis e ilustrações sem plagiar as pessoas cujo trabalho está em risco.
- Prevenir o uso indevido de IA para alterar eleições e outras atividades nefastas.
- Receber informações e gerar resultados que tenham um significado real.
- Explorar outros meios, como a geração de vídeo, que sejam tão surpreendentes quanto as ferramentas de geração de imagens.
- Ajudar os estudantes a aprender sem dar a eles uma maneira imbatível de trapacear nas tarefas deles.
- E assim por diante.
IA floresceu em 2023 como nunca antes em meio século ou mais. A tecnologia abriu portas para ferramentas poderosas, mas também para consequências aterrorizantes.
O que você acha de 2023 e o que espera, deseja e teme para 2024? Deixe-nos saber nos comentários abaixo. Estou escrevendo apenas sobre a transformação generativa de IA em 2023. Se você quiser conferir algumas tendências mais amplas, este artigo da ENBLE é um ótimo ponto de partida.
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