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inteligência artificial capaz de gerar conteúdos em resposta a um pedido Da Wikipédia, a enciclopédia livre
Inteligência artificial generativa ou IA generativa é um ramo da inteligência artificial focado na criação de conteúdo novo, baseado em padrões identificados nos conjuntos de dados de treinamento. É possível criar conteúdo como texto, imagens, áudio, vídeo, código de software, podendo ser gerados a partir de solicitações em linguagem natural, ou até de através de imagens para imagens, e de vídeos para vídeos.[1][2][3] Essa forma de visualizar esses modelos é uma categorização baseado em formato de entrada e saída, de texto para texto (text-to-text), texto para image (text-to-image), entre vários outros.[4]
Sistemas de IA generativa incluem Stable Diffusion e DALL-E, modelos de imagens de inteligência artificial,[5] assim como modelos de texto como o ChatGPT, um chatbot construído pela OpenAI usando o modelo de linguagem grande GPT-3 e GPT-4[6] , Bard, um chatbot construído pelo Google usando o modelo LaMDA.[7] e o Microsoft Copilot , chabot construído pela Microsoft que é uma extensão do modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI e que foi pensada para uso vinculado aos serviços da Microsoft e sistema operacional Windows. São alguns dos exemplos de IA generativa existentes nos dias atuais
IA generativa tem aplicações potenciais numa ampla gama de setores, incluindo desenvolvimento de software, marketing e moda.[8][9] O investimento em IA generativa aumentou durante o início da década de 2020, com grandes empresas como Microsoft, Google e Baidu, bem como várias outras empresas mais pequenas a desenvolver modelos de IA generativa.[1][10][11] E a Nvidia foi uma das empresas que mais cresceram nesse meio tempo, uma vez que começou a utilizar suas GPUs para o treinamento de grandes modelos de linguagem cada vez mais poderosos. [12]
Um sistema de IA generativo é construído aplicando aprendizagem por máquinas não supervisionado ou autossupervisionado a um conjunto de dados. As capacidades e aplicações de um sistema de IA generativo variam conforme a modalidade, ou seja, o tipo de dados e a tarefa específica para a qual foi treinado. A seguir, são descritas algumas das principais modalidades da IA generativa:
A Inteligência Artificial Generativa tem demonstrado um potencial transformador em diversos setores da sociedade, impulsionando avanços significativos em áreas que giram em torno da tecnologia. No entanto, o rápido desenvolvimento dessa tecnologia também tem levantado preocupações sobre seus possíveis impactos negativos.[22] Como os descritos a seguir:
A ia pode ser usada para criação de conteúdo como textos, imagens, áudio e outros tipos de mídias fictícias que podem ser usadas de maneira a divulgar conteúdo falso na rede se usada de forma tendenciosa, ou seja gerando preocupações com a divulgação de fake news como em casos de divulgação de conteúdo fictício para impacto eleitoral cada vez mais comuns por exemplo que tornam cada vez mais difíceis distinguir o que é verdadeiro do que é gerado por IA.[23]
A capacidade de criar deepfakes levanta preocupações significativas sobre a integridade da informação e a confiança nas instituições. A disseminação de deepfakes com fins políticos, como a criação de vídeos falsos de políticos fazendo declarações controversas, pode minar a confiança na democracia e polarizar a sociedade. Além disso, os deepfakes podem ser utilizados para fins de chantagem, extorsão e difamação, causando danos irreparáveis à reputação de indivíduos e organizações.[24][25]
O uso da IA pode vir a substituir alguns profissionais dos setores criativos e de geração de conteúdo como redatores, designers, artistas, dubladores e entre outros. Tornando o trabalho de milhares de pessoas obsoleto e podendo gerar uma desigualdade social visto que muitos trabalhadores podem perder oportunidades no mercado se empresas adotarem o uso da IA na geração de conteúdo. Já temos inclusive impacto recente quando atores e roteiristas de Hollywood entraram em greve por alguns motivos e entre eles por conta do uso de suas imagens e voz sem a devida proteção e consentimento pela Inteligência Artificial.[26]
A regulamentação da inteligência artificial tem sido constantemente debatida, principalmente ao que se trata sobre a substituição do trabalho humano por IA e as fontes que são utilizadas para treinar as máquinas.
Em maio de 2023 o Sindicato de Roteiristas da America (WGA, em inglês) entrou em greve em busca de maiores salários e regulamentação da utilização treinamento de IA. A preocupação é para que trabalhos literários não pudessem ser produzidos por IA generativa, e que os textos escritos por roteiristas não pudessem ser utilizados para treinar IA generativa. [27]
Em setembro desse mesmo ano a greve teve fim com os seguintes tópicos aprovação dos itens a seguir:
Em julho de 2024, novamente em Hollywood, O sindicato SAG-AFTRA (The Screen Actors Guild-American Federation of Television and Radio Artists) convocou um acordo de greve com IA sendo seu principal ponto de discussão. Dessa vez a grever foi aderida por dubladores e artistas de captura de movimento para videogames, com preocupação de segurança dos seus empregos. [29]
Há uma crescente preocupação, principalmente no meio artístico, de como a IA generativa pode ser utilizada para substituir a mão de obra humana, e como os trabalhos anteriores realizados pelos profissionais não estão protegidos quando se trata de treinamento de máquinas, e por isso entende-se que há uma necessidade de regulamentar como a IA generativa pode ser utilizada no meio artístico.
A origem dos dados utilizados para treinar modelos de IA muitas vezes é complexa e envolve a coleta de informações de diversas fontes, incluindo dados pessoais. As questões de propriedade intelectual e direitos autorais sobre esses dados são complexas e ainda não estão completamente resolvidas.[30]
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