Após anos de pesquisas e desenvolvimento, a inteligência artificial generativa está se tornando mais popular. Ferramentas como Dall-E, Midjourney e o famoso ChatGPT ajudaram a democratizar a tecnologia e, conforme isso acontece, surgem novas reflexões e questionamentos sobre o tema.

Enquanto as maiores empresas de tecnologia do mundo aceleram a corrida pela IA, termos como prompts, renderizações 3D e diferentes códigos passam, cada vez mais, a fazer parte do nosso dia a dia.

O que é inteligência artificial generativa?

O Fórum Econômico Mundial explica a inteligência artificial generativa – IA generativa – como uma categoria de algoritmos de inteligência artificial que gera novos resultados com base nos dados em que foram treinados.

A grande diferença da IA generativa para outros modelos é que, diferente dos sistemas tradicionais, projetados para reconhecer padrões e fazer previsões, ela cria novos conteúdos na forma de imagens, textos, áudios, dados e outros.

Como funciona a IA generativa?

Para criar os novos conteúdos, a IA generativa usa um tipo de aprendizado mais profundo, chamado de redes adversárias generativas (generative adversarial networks ou apenas GANs, na sigla em inglês).

Uma GAN consiste em duas redes neurais: um gerador, que cria novos dados, e um discriminador, que avalia os dados. O gerador e o discriminador trabalham juntos, com o primeiro melhorando os conteúdos criados com base no feedback que recebe do discriminador, até gerar um “conteúdo perfeito”.

Por meio desse processo, a IA generativa consegue ter uma ampla gama de aplicações, incluindo:

• Geração de texto: a tecnologia pode ser usada para escrever artigos, poesias e até roteiros completos. A funcionalidade também permite traduzir textos de um idioma para outro;
• Geração de imagens: a IA generativa pode criar novas imagens com base em figuras já existentes. Assim, é possível criar um novo retrato com base no rosto de uma pessoa, por exemplo, ou uma nova paisagem com base na imagem de um cenário existente;
• Geração de áudio: a ferramenta pode criar novas faixas de música, efeitos sonoros e até dublagem.

O aprendizado de máquina (machine learning) é o que ensina um sistema de IA a fazer uma previsão com base nos dados nos quais foi treinada. Um exemplo desse tipo de previsão é quando o DALL-E é capaz de criar uma imagem com base no prompt inserido, discernindo o que ele realmente significa.

A IA generativa é, portanto, uma estrutura de aprendizado de máquina.

Por que a IA generativa está em alta?

A tecnologia ganhou mais espaço nas conversas após o lançamento do gerador de imagens DALL-E e do chatbot conversacional ChatGPT, ambos desenvolvidos pela OpenAI.

O ChatGPT, em especial, tornou-se extremamente popular, acumulando mais de um milhão de usuários uma semana após o lançamento. De olho em tal sucesso, muitas outras empresas decidiram desenvolver os seus próprios chatbot, incluindo Google, Microsoft, Baidu e Alibaba.

Vantagens e desvantagens da IA generativa

As vantagens da IA generativa são bem conhecidas: geração e interpretação de dados, criação de conteúdos e aplicativos, otimização de tarefas e economia de tempo. O grande destaque da tecnologia é permitir a redução da dependência do envolvimento humano na criação de dados e conteúdos.

No entanto, há também algumas desvantagens em relação a esse modelo. A IA generativa funciona fundamentalmente usando o conteúdo existente para gerar novo conteúdo. Em uma visão mais aprofundada, como destaca um artigo assinado por diferentes autores da Universidade de Harvard, isso significa que o sistema é conduzido por algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados ou semi-supervisionados.

Na prática, existe a necessidade de um maior controle da qualidade sobre os conteúdos produzidos, assim como sobre a precisão de dados. Há ainda questões e considerações éticas e legais – como direitos autorais, além da complexidade dos desafios técnicos dessa tecnologia.