IA generativa explicada em termos simples

A IA generativa se refere a modelos de Inteligência Artificial criados para gerar novos conteúdos na forma de textos escritos, áudios, imagens ou vídeos. Suas aplicações e casos de uso são muito amplos. A IA generativa pode ser usada para criar um conto com base no estilo de um autor específico, gerar uma imagem realista de uma pessoa que não existe, compor uma sinfonia no estilo de um compositor famoso ou montar um vídeo a partir de uma simples descrição textual.

Para entender melhor a singularidade da IA generativa, é preciso entender como ela é diferente de outros tipos de IA, programação e Machine Learning:

• IA tradicional se refere a sistemas de IA que podem executar tarefas específicas seguindo regras ou algoritmos predefinidos. São sistemas baseados em regras que não podem aprender com os dados ou melhorar ao longo do tempo. A IA generativa, por outro lado, pode aprender com os dados e gerar novas instâncias de dados.

• Machine Learning permite que um sistema aprenda com os dados, em vez de usar programação explícita. Em outras palavras, Machine Learning é o processo no qual um programa de computador pode se adaptar e aprender de maneira independente com novos dados, resultando na descoberta de tendências e insights. A IA generativa usa as técnicas de Machine Learning para aprender com os dados e gerar novos.
• IA conversacional permite que as máquinas entendam a linguagem humana e respondam como um ser humano. Embora a IA generativa e a IA conversacional pareçam semelhantes – especialmente quando a IA generativa é usada para gerar textos como os criados por humanos – sua principal diferença está no objetivo. A IA conversacional é usada para desenvolver sistemas interativos que podem atuar em diálogos de maneira semelhante a um ser humano, enquanto a IA generativa é mais abrangente, incluindo a geração de diversos tipos de dados e não somente textos.

• Inteligência artificial geral (AGI) se refere a sistemas altamente autônomos – no momento, apenas hipotéticos – que podem superar os humanos em trabalhos mais valiosos economicamente. Se chegar a ser uma realidade, a AGI poderia ser capaz de entender, aprender, se adaptar e também implementar o conhecimento em uma ampla gama de tarefas. Embora uma IA generativa possa ser um componente de tais sistemas, não é equivalente à AGI. A IA generativa se concentra na criação de novas instâncias de dados, enquanto a AGI revela um nível mais amplo de autonomia e capacidade.

IA generativa versus outros tipos de IA

A IA generativa se diferencia de outros tipos de IA pela forma como cria novas combinações a partir de padrões identificados em conjuntos de dados. Ela faz isso aprendendo as relações estatísticas entre palavras, por exemplo, para prever o que vem a seguir.

Saiba como a IA generativa se compara e se contrasta com outras formas de IA:

IA generativa versus IA tradicional

A IA tradicional refere-se a sistemas de IA que executam tarefas específicas seguindo regras ou algoritmos predefinidos. São sistemas essencialmente baseados em regras que não conseguem aprender com os dados nem melhorar ao longo do tempo sem intervenção humana direta. A IA generativa, por outro lado, consegue aprender com os dados e gerar novas formas de dados.

IA generativa versus Machine Learning

O Machine Learning permite que um sistema aprenda com os dados, em vez de usar programação explícita. Em outras palavras, Machine Learning é o processo pelo qual um programa de computador se adapta a novos dados e aprende com eles de maneira independente, resultando na descoberta de tendências e insights. A IA generativa usa as técnicas de Machine Learning para aprender com os dados e gerar novos.

IA generativa versus IA conversacional

A IA conversacional permite que as máquinas entendam a linguagem humana e respondam como um ser humano. Embora a IA generativa e a IA conversacional sejam semelhantes – principalmente quando a IA generativa é usada para gerar textos como os criados por humanos – sua principal diferença está no objetivo. A IA conversacional é usada para desenvolver sistemas interativos que podem atuar em diálogos de maneira semelhante a um ser humano, enquanto a IA generativa é mais abrangente, incluindo a geração de diversos tipos de conteúdo, não apenas textos.

IA generativa versus inteligência artificial geral

Inteligência artificial geral (AGI, na sigla em inglês) refere-se a sistemas altamente autônomos, mas atualmente hipotéticos, que podem superar os humanos na maioria das tarefas mais valiosas economicamente. Se chegar a ser uma realidade, a AGI poderia ser capaz de entender, aprender, se adaptar e também implementar o conhecimento em uma ampla gama de tarefas. Embora a IA generativa possa ser um componente de tais sistemas, não é equivalente à AGI. O foco da IA generativa é a geração de novas instâncias de dados, enquanto a AGI revela um nível mais amplo de autonomia e capacidade.

O que diferencia a IA generativa de outros tipos de IA?

A IA generativa está tendo um grande impacto nos aplicativos de negócios, acelerando a geração de ideias, criando experiências altamente personalizadas e simplificando workflows por meio da redução do trabalho manual.

Alguns exemplos de tarefas que a IA generativa acelera:

Inovação

• Prototipagem rápida: geração de vários conceitos de design com agilidade para ajudar os designers e os engenheiros a iterar.
• Geração de conteúdo criativo: para que escritores, artistas e músicos possam explorar novos estilos ou ideias com rascunhos gerados por IA.
• Descoberta científica: geração de novas estruturas moleculares, aprendendo padrões nos bancos de dados químicos existentes, para que os cientistas possam prever propriedades químicas antes de sintetizá-las.
• Desenvolvimento de produto: simulação de feedback do usuário ou respostas do mercado a novos conceitos antes do lançamento.

Personalização

• Conteúdo personalizado: envio de e-mails, anúncios ou recomendações de produtos personalizados adaptados ao comportamento individual do usuário.
• Aprendizagem adaptável: elaboração de aulas ou questionários adequados ao ritmo e estilo de um aluno.
• Saúde: geração de planos de tratamento personalizados ou insights de saúde com base nos dados do paciente.
• Entretenimento: adaptação de enredos ou elementos visuais em jogos para atender às preferências do usuário.

Automação

• Desenvolvimento de conteúdo: para ajudar os profissionais de criação a fazer brainstorm com a geração de imagens, edição de vídeo e muito mais.
• Suporte ao cliente: auxílio aos agentes humanos no tratamento de consultas. Os chatbots com IA ajudam os clientes a solucionar problemas e encaminhá-los se não conseguirem.
• Geração de código: automação das tarefas de codificação repetitiva ou geração de código de texto padrão.
• Processamento de documentos: resumo, tradução ou extração de informações-chave de grandes volumes de texto.

Como a IA generativa funciona

A IA generativa funciona com base nos princípios do Machine Learning. No entanto, ao contrário dos modelos tradicionais de Machine Learning que aprendem padrões e fazem previsões ou tomam decisões com base neles, a IA generativa vai um passo além – ela não só aprende com os dados, como também cria novas instâncias de dados que imitam as propriedades dos dados de entrada.

A base da IA generativa é o deep learning, um tipo de Machine Learning que imita o cérebro humano no processamento de dados e na geração de padrões para a tomada de decisões. Isso é conseguido com o uso de redes neurais artificiais, que consiste em várias camadas interconectadas que processam e transferem informações, imitando o comportamento dos neurônios no cérebro humano.

Confira este workflow geral para colocar a IA generativa em prática:

Aprendizado com dados

Os modelos de IA generativa começam pela ingestão de grandes quantidades de dados – textos, imagens, áudio ou outros formatos. Durante o treinamento, o modelo identifica padrões e estruturas estatísticas nos dados, que formam a base para a sua capacidade de gerar novos conteúdos.

Identificação de padrões e relações

Uma vez treinado, o modelo reconhece relações complexas entre elementos nos dados. Por exemplo, em modelos de linguagem, isso inclui compreender gramática, contexto, tom e até mesmo intenção. Em modelos de imagem, pode envolver o reconhecimento de formas, texturas e arranjos espaciais.

Uso de prompts para gerar novo conteúdo

A IA generativa responde a prompts—entradas do usuário que guiam o modelo na produção de novo conteúdo. Esses prompts podem ser perguntas, instruções ou exemplos. Com base nos padrões aprendidos, o modelo gera saídas coerentes, contextualmente relevantes e, muitas vezes, indistinguíveis do conteúdo criado por uma pessoa.

Como as pessoas trabalham com IA generativa

Dependendo dos seus objetivos e das ferramentas que usam, os indivíduos interagem com a IA generativa de várias maneiras:

• Escrita e comunicação: ferramentas como Grammarly e ChatGPT ajudam a elaborar e-mails, refinar o tom, corrigir erros gramaticais e gerar ideias de conteúdo. Seja para escrever um relatório ou compor uma publicação nas redes sociais, essas ferramentas ajudam a simplificar o processo e a melhorar a clareza.
• Codificação: o GitHub Copilot ajuda os desenvolvedores por meio da sugestão de snippets de código, identificação de bugs e geração de funções inteiras.
• Produtividade e organização: os assistentes de IA podem ajudar os usuários com respostas instantâneas, tarefas rotineiras (como agendamento de reuniões e entrada de dados) e suporte à decisão. O Joule da SAP, por exemplo, pode fornecer aos usuários insights baseados no contexto dos dados de negócios e automatizar tarefas repetitivas, como conciliação de faturas. Na verdade, os usuários podem adaptar o Joule à sua função e responsabilidades, das finanças ao RH e muito mais.
• Pesquisa e aprendizagem: os estudantes e profissionais usam assistentes de produtividade de IA para explicar tópicos complexos, resumir artigos e discutir ideias.

Assumindo as tarefas rotineiras e tediosas, as ferramentas de IA generativa liberam tempo para que as pessoas assumam responsabilidades mais estratégicas.

Tipos de IA generativa

Os modelos de IA generativa diferem em suas funções e em sua construção. Seus pontos fortes e capacidades de resolução de problemas dependem da sua arquitetura. Essas diferenças são importantes porque moldam o funcionamento da IA em cenários reais, desde a escrita e codificação até a geração de imagens.

Em linhas gerais, os modelos de IA generativa se dividem em várias categorias, cada uma com abordagem própria de aprendizagem e geração de novos dados:

1. Modelos baseados em transformadores: modelos construídos em arquiteturas de transformadores usam mecanismos de atenção para entender as relações entre palavras ou tokens em sequências longas. Isso permite que IAs conversacionais e assistentes gerem texto coerente e contextualizado, mesmo em parágrafos ou documentos inteiros.
2. Redes adversárias generativas (GANs): as GANs consistem em duas redes neurais, um gerador e um discriminador. O gerador cria novos dados, enquanto o discriminador os avalia para determinar sua autenticidade. Com o passar do tempo, essa relação competitiva leva ao refinamento. Exemplos disso incluem ferramentas de geração de imagens digitais, que usam GANs para gerar e manipular elementos visuais.
3. Autoencoders variacionais (VAEs): uma aplicação de VAEs é a geração de música. Eles funcionam combinando um codificador, que comprime os dados em um espaço latente, e um decodificador, que reconstrói os dados desse espaço. O decodificador introduz aleatoriedade, permitindo diversas saídas. Em outras palavras, as ferramentas de criação musical são treinadas com dados de áudio e tentam reconstruí-los com base nas sequências e padrões que encontram.
4. Modelos autorregressivos: esses modelos geram dados passo a passo, prevendo o próximo elemento baseado em elementos gerados anteriormente. Esta abordagem é geralmente usada na modelagem de linguagem, na qual cada palavra ou token é gerado sequencialmente. Os modelos autorregressivos potencializam várias ferramentas populares de IA generativa.
5. Normalização de modelos de fluxo: esta classe de modelos generativos transforma distribuições de probabilidade simples em complexas usando uma série de funções invertíveis. Eles são particularmente úteis para tarefas em que a estimativa exata da probabilidade é importante, como a geração de imagens.

Exemplos e casos de uso de IA generativa

Com sua capacidade única de criar novo conteúdo, a IA generativa está possibilitando uma gama diversificada de aplicações interessantes.

Casos de uso empresariais

A IA generativa está transformando vários setores, simplificando os workflows e viabilizando a inovação.

• Recursos Humanos: a IA generativa está automatizando tarefas, como a elaboração de descrições de vagas e a geração de perguntas de entrevista personalizadas com base nos perfis dos candidatos. Por exemplo, a Mahindra & Mahindra, fabricante indiana de automóveis, usa IA generativa para aprimorar e agilizar a tomada de decisões de contratação.
• Gestão da cadeia de suprimentos: a AMD, empresa de tecnologia da computação, desenvolveu uma ferramenta de solução de problemas baseada em IA que analisa confirmações de pedidos de venda, detecta problemas de alocação e identifica faltas de estoque. Os colaboradores interagem com a ferramenta por meio de um chatbot de linguagem natural, tornando os insights de dados complexos mais acessíveis e práticos. Isso ilustra como a IA generativa está impulsionando a tomada de decisões mais inteligentes e operações mais eficientes.
• Serviços profissionais: ao revelar métricas importantes, a IA generativa alerta os usuários sobre riscos e enriquece as narrativas com insights baseados em dados. Na Accenture, isso empoderou as equipes de finanças, reduzindo a carga de trabalho e viabilizando a tomada de decisões mais rápidas e fundamentadas.

IA conversacional e de texto

A IA generativa está revolucionando a comunicação ao produzir texto semelhante ao humano que aprimora a interação do usuário. Ela permite que chatbots e assistentes virtuais avançados mantenham conversas naturais e semelhantes às humanas. Esses sistemas são mais responsivos e sensíveis ao contexto do que as gerações anteriores, tornando-se ferramentas valiosas para o atendimento ao cliente, a assistência pessoal e muito mais.

Além disso, ferramentas como os assistentes de escrita estão ajudando as pessoas a se expressarem com maior clareza e confiança. Seja para redigir e-mails, resumir documentos ou gerar conteúdo criativo, essas ferramentas de geração de texto fornecem uma linguagem coerente, relevante e gramaticalmente correta, com base em suas instruções.

Imagens e design

Em campos criativos, a IA generativa é uma ferramenta poderosa para iteração visual. Em design gráfico e arquitetura, ela ajuda os profissionais a gerar rapidamente conceitos de design exclusivos e plantas eficientes a partir dos dados de treinamento. Em artes, as plataformas transformam imagens enviadas pelos usuários em peças artísticas com estilo de pintores famosos. As redes neurais convolucionais também podem produzir visuais surreais e oníricos, expandindo os limites da criatividade digital.

Música e vídeo

Modelos avançados agora conseguem compor música em uma ampla variedade de gêneros, simulando vários instrumentos e estilos com impressionante coerência e profundidade emocional.

Na produção de vídeo, os sistemas de IA generativa de ponta podem até mesmo criar clipes curtos e realistas completos com áudio sincronizado, som ambiente e até mesmo diálogo. Esses modelos suportam estilos cinematográficos e animados, incorporando referências fornecidas pelo usuário para personalizar cenas, como a inserção da imagem de uma pessoa em um vídeo gerado. Com movimentos baseados em física e renderização realista, essas ferramentas estão abrindo novas possibilidades para videoclipes, curtas-metragens e experiências digitais imersivas.

Desafios e riscos de implementar a IA generativa

Os desafios e riscos na implementação da IA generativa abrangem uma série de preocupações técnicas, organizacionais e éticas que os líderes precisam sanar à medida que a tecnologia evolui. Aqui, analisamos alguns dos principais desafios e estratégias que as empresas podem usar para lidar com eles de maneira eficaz.

• Requisitos de dados: os modelos de IA generativa exigem uma quantidade significativa de dados relevantes, diversificados e de alta qualidade para serem treinados com eficácia. Conseguir esses dados pode ser difícil, principalmente em domínios nos quais os dados são escassos, confidenciais ou protegidos, como nos setores de saúde ou finanças. Além disso, garantir a diversidade e precisão da amostragem dos dados para evitar vieses na saída gerada é potencialmente complexo. Uma solução para esse desafio poderia ser o uso de dados sintéticos, que são criados artificialmente e imitam as características dos reais. Cada vez mais, as empresas de dados de nicho estão se especializando na geração de dados sintéticos que os sistemas de IA treinam, preservando a privacidade e a confidencialidade.
• Complexidade do treinamento: o treinamento de modelos de IA generativa, principalmente os mais complexos, como GANS ou aqueles baseados em transformadores, é uma tarefa cara, demorada e que exige muita capacidade de processamento. Isso demanda expertise e recursos significativos, o que pode ser uma barreira para empresas menores ou novatas no domínio da IA. O treinamento distribuído, em que o processo de treinamento ocorre em diversas máquinas ou GPUs (unidades de processamento gráfico), ajuda a acelerar o processo. Além disso, a transferência de aprendizado – uma técnica na qual os desenvolvedores ajustam um modelo pré-treinado para uma tarefa específica – reduz a complexidade e a necessidade de recursos do treinamento.
• Controle da saída: modelos generativos podem produzir conteúdo impreciso, irrelevante ou inadequado. Aprimorar o treinamento do modelo com o uso de dados mais diversos e representativos ajuda a administrar esse problema. Além disso, a implementação de mecanismos como sistemas de filtragem e ciclos de feedback ajuda a monitorar e refinar as saídas. Incorporar explicabilidade e imparcialidade ao design do modelo é essencial para garantir confiança e relevância.
• Preocupações éticas: a IA generativa levanta diversos questionamentos éticos, principalmente em termos de autenticidade e integridade do conteúdo gerado. Deepfakes, criados por GANs, podem espalhar desinformação e facilitar fraudes. Modelos de texto generativos também são usados para criar notícias enganosas ou avaliações falsas. O estabelecimento de diretrizes éticas robustas para o uso da IA generativa é fundamental. Tecnologias como blockchain ou marca d'água digital ajudam a rastrear e autenticar o conteúdo gerado por IA. Além disso, o conhecimento do público sobre o que é a IA pode atenuar os riscos de desinformação e fraudes.
• Barreiras regulatórias: faltam diretrizes regulatórias claras para o uso da IA generativa. Como a IA continua evoluindo rapidamente, as leis e regulamentações têm dificuldade de acompanhar o ritmo, resultando em incertezas e possíveis disputas legais.

Para garantir o uso responsável da IA generativa, é essencial a colaboração estratégica entre tecnólogos, formuladores de políticas, especialistas jurídicos e o público mais amplo. Essa colaboração deve impulsionar o desenvolvimento de estruturas de governança robustas, padrões éticos e diretrizes regulatórias claras que acompanhem os avanços tecnológicos.

A disponibilidade dos dados é igualmente importante. As empresas precisam avaliar a maturidade dos seus dados – garantindo que sejam limpos, consistentes e contextuais – e criar uma infraestrutura que dê suporte a isso.  As soluções devem integrar dados em todos os sistemas, mantendo forte governança e proteções de privacidade.

História da IA generativa

Vários desenvolvimentos e marcos importantes influenciaram o histórico da IA generativa.

Na década de 1980, os cientistas de dados que buscavam ir além das regras e algoritmos predefinidos da IA tradicional lançaram as bases para uma abordagem generativa com o desenvolvimento do classificador Naive Bayes.

Mais tarde, nas décadas de 1980 e 1990, modelos como redes de Hopfield e máquinas de Boltzmann foram introduzidos para criar redes neurais capazes de gerar novos dados. No entanto, a escalabilidade para grandes conjuntos de dados era desafiadora, e problemas como a diminuição exponencial do gradiente dificultavam o treinamento de redes profundas.

Um avanço significativo ocorreu em 2006 com as máquinas de Boltzmann restritas (RBM, na sigla em inglês), que possibilitaram o pré-treinamento de camadas em uma rede neural profunda. As RBMs não só resolveram o problema do desaparecimento de gradiente, como também levaram ao desenvolvimento das redes de crenças profundas.

Em 2014, as redes adversárias generativas (GANs) entraram em cena, demonstrando uma impressionante capacidade de gerar dados realistas, principalmente imagens. Ao mesmo tempo, os cientistas da computação introduziram autoencoders variacionais, oferecendo uma abordagem probabilística para autoencoders que davam suporte a uma estrutura mais fundamentada para a geração de dados.

O final da década de 2010 testemunhou a ascensão de modelos baseados em transformadores como GPT e BERT, revolucionando o processamento de linguagem natural com geração de texto semelhante à humana.

Hoje, os modelos de IA generativa continuam expandindo os limites, com crescente ênfase no uso ético e na controlabilidade.

A história da IA generativa reflete o rápido progresso na teoria e na aplicação, oferecendo lições valiosas para aproveitar o seu potencial criativo de maneira responsável.

O futuro da IA generativa

A IA generativa – um conceito antes restrito à ficção científica – tornou-se rapidamente parte integrante do trabalho e da vida cotidiana. Ao contrário da IA tradicional, que se concentra na aprendizagem com os dados e na automação de decisões, a IA generativa agrega a capacidade de criar. Este salto possibilita aplicações antes inimagináveis, desde a geração de imagens realistas e a escrita de código até a produção de dados sintéticos para treinamento.

A IA generativa também está inaugurando uma nova era de IA de negócios para empresas. Incorporada diretamente aos principais processos, ela ajuda as empresas a automatizar workflows, melhorar as interações com os clientes e impulsionar a eficiência operacional.

À medida que a IA generativa continua evoluindo, seu potencial de aumentar a criatividade e a produtividade humanas só vai aumentar, desde que siga uma governança criteriosa e um compromisso com o uso ético. As empresas precisam implementar e usar essas tecnologias de maneira ética, transparente e em conformidade, cumprindo as regulamentações globais.

Perguntas frequentes