O que é IA generativa?

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A IA generativa, ou gen AI, é um tipo de inteligência artificial (IA) que pode criar novos conteúdos e ideias, como imagens e vídeos, e também reutilizar o que sabe para resolver novos problemas.

O que é IA generativa?

A inteligência artificial generativa, também conhecida como IA generativa, ou simplesmente gen AI, é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e músicas. Ele pode aprender linguagem humana, linguagens de programação, arte, química, biologia ou qualquer assunto complexo. Ele reutiliza o que sabe para resolver novos problemas.

Por exemplo, ele pode aprender vocabulário em inglês e criar um poema a partir das palavras que processa.

Sua organização pode usar a IA generativa para várias finalidades, como chatbots, criação de mídia e desenvolvimento e design de produtos.

Exemplos de IA generativa

A IA generativa tem vários casos de uso em todos os setores

· · · · Serviços financeiros

As empresas de serviços financeiros usam ferramentas de IA generativa para atender melhor seus clientes e, ao mesmo tempo, reduzir os custos:

As instituições financeiras usam chatbots para gerar recomendações de produtos e responder às consultas dos clientes, o que melhora o atendimento geral ao cliente.
As instituições de crédito aceleram aprovações de empréstimos para mercados financeiramente carentes, especialmente em países em desenvolvimento.
Bancos detectam rapidamente fraudes em sinistros, cartões de crédito e empréstimos.
Empresas de investimento usam o poder da IA generativa para fornecer aconselhamento financeiro seguro e personalizado aos seus clientes a um custo baixo.

Benefícios da IA generativa

De acordo com a Goldman Sachs, a IA generativa poderia impulsionar um aumento de 7% (ou quase 7 trilhões de dólares) no produto interno bruto (PIB) global e elevar o crescimento da produtividade em 1,5 ponto percentual em dez anos. A seguir, apresentamos mais alguns benefícios da IA generativa.

Acelera a pesquisa

Os algoritmos de IA generativa podem explorar e analisar dados complexos de novas maneiras, permitindo que os pesquisadores descubram novas tendências e padrões que, de outra forma, não seriam aparentes. Esses algoritmos podem resumir o conteúdo, delinear vários caminhos de solução, debater ideias e criar documentação detalhada a partir de notas de pesquisa. É por isso que a IA generativa aprimora drasticamente a pesquisa e a inovação. Por exemplo, sistemas de IA generativa estão sendo usados na indústria farmacêutica para gerar e otimizar sequências de proteínas e acelerar significativamente a descoberta de medicamentos.

Melhora a experiência dos clientes

A IA generativa pode responder naturalmente à conversa humana e servir como uma ferramenta para atendimento ao cliente e personalização dos fluxos de trabalho do cliente. Por exemplo, você pode usar chatbots com tecnologia de IA, bots de voz e assistentes virtuais que respondem com mais precisão aos clientes na resolução do primeiro contato. Eles podem aumentar o engajamento do cliente apresentando ofertas e comunicações selecionadas de forma personalizada.

Otimiza os processos de negócios

Com a IA generativa, sua empresa pode otimizar os processos de negócios utilizando aplicações de machine learning (ML) e IA em todas as linhas de negócios. É possível aplicar a tecnologia em todas as linhas de negócios, incluindo engenharia, marketing, atendimento ao cliente, finanças e vendas.

Por exemplo, confira o que a IA generativa pode fazer para otimizar:

Extraia e resuma dados de qualquer fonte para funções de pesquisa de conhecimento.
Avalie e otimize diferentes cenários para redução de custos em áreas como marketing, publicidade, finanças e logística.
Gere dados sintéticos para criar dados rotulados para aprendizado supervisionado e outros processos de ML.

Aumenta a produtividade dos funcionários

Modelos de IA generativa podem aumentar os fluxos de trabalho dos funcionários e atuar como assistentes eficientes para todos em sua organização. Eles podem fazer tudo, desde a pesquisa até a criação, de forma humana. A IA generativa pode aumentar a produtividade de diferentes tipos de trabalhadores:

Apoie tarefas criativas gerando vários protótipos com base em determinadas entradas e restrições. Ela também pode otimizar projetos existentes com base no feedback humano e nas restrições especificadas.
Gere novas sugestões de código de software para tarefas de desenvolvimento de aplicações.
Apoie o gerenciamento gerando relatórios, resumos e projeções.
Gere novos scripts de vendas, conteúdo de e-mail e blogs para equipes de marketing.

É possível economizar tempo, reduzir custos e aumentar a eficiência em toda a sua organização.

Como a tecnologia de IA generativa evoluiu?

Modelos generativos primitivos têm sido usados há décadas em estatística para auxiliar na análise de dados numéricos. As redes neurais e o aprendizado profundo foram precursores recentes da IA generativa moderna. Os codificadores automáticos variacionais, desenvolvidos em 2013, foram os primeiros modelos generativos profundos que conseguiram gerar imagens e fala realistas.

· · VAEs

Os VAEs (autoencodificadores variacionais) introduziram a capacidade de criar novas variações de vários tipos de dados. Isso levou ao rápido surgimento de outros modelos de IA generativa, como redes adversárias generativas e modelos de difusão. Essas inovações foram focadas na geração de dados que se assemelhavam cada vez mais a dados reais, apesar de terem sido criados artificialmente.

Como funciona a IA generativa?

Como toda inteligência artificial, a IA generativa funciona usando modelos de machine learning: modelos muito grandes que são pré-treinados em grandes quantidades de dados.

Modelos básicos

Os modelos de base (FMs) são modelos de ML treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados. Eles são capazes de realizar uma grande variedade de tarefas gerais.

Os FMs são o resultado dos mais recentes avanços em uma tecnologia que vem evoluindo há décadas. Em geral, um FM usa padrões e relacionamentos aprendidos para prever o próximo item em uma sequência.

Por exemplo, com a geração de imagens, o modelo analisa a imagem e cria uma versão mais nítida e mais claramente definida dela. Da mesma forma, com textos, o modelo prevê a próxima palavra em uma sequência de texto com base nas palavras anteriores e no contexto. Em seguida, seleciona a próxima palavra usando técnicas de distribuição de probabilidade.

Grandes modelos de linguagem

Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são uma classe de FMs. Por exemplo, os modelos de transformadores generativos pré-treinados (GPT) da OpenAI são LLMs. Os LLMs são especificamente focados em tarefas baseadas em linguagem, como resumo, geração de texto, classificação, conversa aberta e extração de informações.

Leia sobre o GPT »

O que torna os LLMs especiais é sua capacidade de realizar várias tarefas. Eles podem fazer isso porque contêm muitos parâmetros que os tornam capazes de aprender conceitos avançados.

Um LLM como o GPT-3 pode considerar bilhões de parâmetros e tem a capacidade de gerar conteúdo com pouquíssimas informações. Por meio de sua exposição pré-treinamento a dados em escala da Internet em todas as suas várias formas e uma infinidade de padrões, os LLMs aprendem a aplicar seus conhecimentos em uma ampla variedade de contextos.

Como funcionam os modelos de IA generativa?

Os modelos tradicionais de machine learning eram discriminativos ou focados na classificação de pontos de dados. Eles tentaram determinar a relação entre fatores conhecidos e desconhecidos. Por exemplo, eles analisam imagens (dados conhecidos como arranjo de pixels, linha, cor e forma) e as mapeiam em palavras: o fator desconhecido. Matematicamente, os modelos funcionaram identificando equações que poderiam mapear numericamente fatores desconhecidos e conhecidos como variáveis x e y. Os modelos generativos levam isso um passo adiante. Em vez de prever um rótulo com alguns recursos, eles tentam prever recursos com um determinado rótulo. Matematicamente, a modelagem generativa calcula a probabilidade de x e y ocorrerem juntos. Ele aprende a distribuição de diferentes recursos de dados e seus relacionamentos. Por exemplo, modelos generativos analisam imagens de animais para registrar variáveis como diferentes formatos de orelhas, formatos de olhos, características da cauda e padrões de pele. Eles aprendem características e suas relações para entender como são os diferentes animais em geral. Eles podem então recriar novas imagens de animais que não estavam no conjunto de treinamento. A seguir, apresentamos algumas categorias amplas de modelos de IA generativa.

· · · Modelos de difusão

Os modelos de difusão criam novos dados fazendo alterações aleatórias controladas de forma iterativa em uma amostra de dados inicial. Eles começam com os dados originais e adicionam mudanças sutis (ruído), tornando-os progressivamente menos semelhantes aos originais. Esse ruído é cuidadosamente controlado para garantir que os dados gerados permaneçam coerentes e realistas.

Depois de adicionar ruído em várias iterações, o modelo de difusão reverte o processo. A remoção reversa de ruído remove gradualmente o ruído para produzir uma nova amostra de dados semelhante à original.

Treinamento de IA generativa para iniciantes

O treinamento de IA generativa começa com a compreensão dos conceitos básicos de machine learning. Os alunos também precisam explorar as redes neurais e a arquitetura de IA. A experiência prática com bibliotecas Python, como TensorFlow ou PyTorch, é essencial para implementar e experimentar diferentes modelos. Você também precisa aprender avaliação de modelos, ajuste fino e habilidades de engenharia de prompts.

Um diploma em inteligência artificial ou machine learning oferece treinamento aprofundado. Considere cursos de curta duração online e certificações para desenvolvimento profissional. O treinamento de IA generativa na AWS inclui certificações de especialistas da AWS em tópicos como:

Quais são as limitações da IA generativa?

Apesar de seus avanços, os sistemas de IA generativa às vezes podem produzir informações imprecisas ou enganosas. Eles se baseiam em padrões e dados nos quais foram treinados e podem registrar vieses ou imprecisões inerentes a esses dados. Outras questões relacionadas aos dados de treinamento incluem

Segurança

As questões relacionadas com a privacidade e a segurança dos dados surgem quando dados proprietários são usados para personalizar modelos de IA generativa. Esforços devem ser feitos para garantir que as ferramentas de IA generativa gerem respostas que limitem o acesso não autorizado a dados proprietários. As questões relacionadas com a segurança também surgem se houver falta de responsabilização e transparência na forma como os modelos de IA tomam decisões.
Saiba mais sobre a abordagem segura da IA generativa usando a AWS

Criatividade

Embora a IA generativa possa produzir conteúdo criativo, ela geralmente não possui verdadeira originalidade. A criatividade da IA é limitada pelos dados nos quais ela foi treinada, gerando resultados que podem parecer repetitivos ou derivados. A criatividade humana, que envolve uma compreensão mais profunda e uma ressonância emocional, continua sendo um desafio para a IA replicar totalmente.

Custo

O treinamento e a execução de modelos de IA generativa exigem recursos computacionais substanciais. Os modelos de IA generativa baseados em nuvem são mais acessíveis e econômicos do que tentar criar novos modelos do zero.

Explicabilidade

Devido à sua natureza complexa e opaca, os modelos de IA generativa costumam ser considerados caixas pretas. É desafiador entender como esses modelos chegam a resultados específicos. Melhorar a interpretabilidade e a transparência é essencial para aumentar a confiança e a adoção.

Quais são as práticas recomendadas na adoção de IA generativa?

Se a sua organização quiser implementar soluções de IA generativa, considere as seguintes práticas recomendadas para aprimorar seus esforços.

Comece com aplicações internas

É melhor começar a adoção de IA generativa com o desenvolvimento interno de aplicações, com foco na otimização de processos e na produtividade dos funcionários. Você obtém um ambiente mais controlado para testar os resultados e, ao mesmo tempo, desenvolver habilidades e entender a tecnologia. É possível testar os modelos extensivamente e até mesmo personalizá-los em fontes de conhecimento internas. Dessa forma, seus clientes têm uma experiência muito melhor quando você eventualmente usa os modelos para aplicações externas.

Aumente a transparência

Comunique-se claramente sobre todas as aplicações e resultados de IA generativa, para que seus usuários saibam que estão interagindo com a IA e não com humanos. Por exemplo, a IA pode se apresentar como IA, ou os resultados de pesquisa baseados em IA podem ser marcados e destacados. Dessa forma, seus usuários podem usar seu próprio critério ao interagir com o conteúdo. Eles também podem ser mais proativos ao lidar com quaisquer imprecisões ou preconceitos ocultos que os modelos subjacentes possam ter devido às limitações dos dados de treinamento.

Implemente a segurança

Implemente barreiras de proteção para que suas aplicações de IA generativa não permitam acesso inadvertido e não autorizado a dados confidenciais. Envolva as equipes de segurança desde o início para que todos os aspectos possam ser considerados desde o início. Por exemplo, talvez você precise mascarar dados e remover informações de identificação pessoal (PII) antes de treinar qualquer modelo em dados internos.

Teste extensivamente

Desenvolva processos de teste automatizados e manuais para validar os resultados e testar todos os tipos de cenários que o sistema de IA generativa possa enfrentar. Tenha grupos diferentes de testadores beta que testem as aplicações de maneiras diferentes e documentem os resultados. O modelo também melhorará continuamente por meio de testes, e você terá mais controle sobre os resultados e respostas esperados.

Como a AWS pode ajudar a IA generativa?

A Amazon Web Services (AWS) facilita a criação e a escalabilidade de aplicações de IA generativa para seus dados, casos de uso e clientes. Com a IA generativa na AWS, você obtém segurança e privacidade de nível empresarial, acesso aos melhores FMs do setor, aplicações baseadas em IA generativa e uma abordagem que prioriza os dados.

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