Perguntas frequentes sobre IA generativa

Abaixo estão algumas perguntas frequentes que as pessoas têm sobre IA generativa.

Quem criou a IA generativa?

Joseph Weizenbaum criou a primeira IA generativa na década de 1960 como parte do chatbot Eliza.

Ian Goodfellow demonstrou redes adversárias generativas para gerar pessoas com aparência e som realistas em 2014.

Pesquisas subsequentes sobre LLMs da Open AI e do Google acenderam o entusiasmo recente que evoluiu para ferramentas como ChatGPT, Google Gemini e Dall-E.

Como a IA generativa pode substituir empregos?

A IA generativa tem o potencial de substituir uma variedade de empregos, incluindo os seguintes:

• Escrever descrições de produtos.

• Criar texto de marketing.

• Gerar conteúdo básico da web.

• Iniciar divulgação de vendas interativa.

• Responder a perguntas de clientes.

• Fazer gráficos para páginas da web.

Algumas empresas buscarão oportunidades para substituir humanos sempre que possível, enquanto outras usarão IA generativa para aumentar e aprimorar sua força de trabalho existente.

Como você constrói um modelo de IA generativo?

Um modelo de IA generativo começa codificando eficientemente uma representação do que você quer gerar. Por exemplo, um modelo de IA generativo para texto pode começar encontrando uma maneira de representar as palavras como vetores que caracterizam a similaridade entre palavras frequentemente usadas na mesma frase ou que significam coisas semelhantes.

O progresso recente na pesquisa de LLM ajudou a indústria a implementar o mesmo processo para representar padrões encontrados em imagens, sons, proteínas, DNA, medicamentos e designs 3D. Este modelo de IA generativo fornece uma maneira eficiente de representar o tipo desejado de conteúdo e iterar eficientemente em variações úteis.

Como treinar um modelo de IA generativa?

O modelo de IA generativa precisa ser treinado para um caso de uso específico. O progresso recente em LLMs fornece um ponto de partida ideal para personalizar aplicativos para diferentes casos de uso. Por exemplo, o popular modelo GPT desenvolvido pela OpenAI tem sido usado para escrever texto, gerar código e criar imagens com base em descrições escritas.

O treinamento envolve ajustar os parâmetros do modelo para diferentes casos de uso e, em seguida, ajustar os resultados em um determinado conjunto de dados de treinamento. Por exemplo, um call center pode treinar um chatbot em relação aos tipos de perguntas que os agentes de serviço recebem de vários tipos de clientes e as respostas que os agentes de serviço dão em troca. Um aplicativo de geração de imagens, em distinção ao texto, pode começar com rótulos que descrevem o conteúdo e o estilo das imagens para treinar o modelo para gerar novas imagens.

Como a IA generativa está mudando o trabalho criativo?

A IA generativa promete ajudar os trabalhadores criativos a explorar variações de ideias. Os artistas podem começar com um conceito básico de design e, em seguida, explorar variações. Os designers industriais podem explorar variações de produtos. Arquitetos podem explorar diferentes layouts de construção e visualizá-los como um ponto de partida para um refinamento posterior.

Também pode ajudar a democratizar alguns aspectos do trabalho criativo. Por exemplo, usuários empresariais podem explorar imagens de marketing de produtos usando descrições de texto. Eles podem refinar ainda mais esses resultados usando comandos ou sugestões simples.

O que vem por aí para a IA generativa?

A capacidade do ChatGPT de gerar texto semelhante ao humano despertou uma curiosidade generalizada sobre o potencial da IA ​​generativa. Também lançou luz sobre os muitos problemas e desafios futuros.

No curto prazo, o trabalho se concentrará em melhorar a experiência do usuário e os fluxos de trabalho usando ferramentas de IA generativa. Também será essencial construir confiança nos resultados da IA ​​generativa.

Muitas empresas também personalizarão a IA generativa em seus próprios dados para ajudar a melhorar a marca e a comunicação. As equipes de programação usarão a IA generativa para impor as melhores práticas específicas da empresa para escrever e formatar códigos mais legíveis e consistentes.

Os fornecedores integrarão recursos de IA generativa em suas ferramentas adicionais para otimizar os fluxos de trabalho de geração de conteúdo. Isso impulsionará a inovação em como esses novos recursos podem aumentar a produtividade.

A IA generativa também pode desempenhar um papel em vários aspectos do processamento, transformação, rotulagem e verificação de dados como parte de fluxos de trabalho de análise aumentada. Os aplicativos da web semântica podem usar IA generativa para mapear automaticamente taxonomias internas descrevendo habilidades de trabalho para diferentes taxonomias em sites de treinamento e recrutamento de habilidades. Da mesma forma, as equipes de negócios usarão esses modelos para transformar e rotular dados de terceiros para avaliações de risco mais sofisticadas e recursos de análise de oportunidades.

No futuro, os modelos de IA generativa serão estendidos para oferecer suporte à modelagem 3D, design de produto, desenvolvimento de medicamentos, gêmeos digitais, cadeias de suprimentos e processos de negócios. Isso tornará mais fácil gerar novas ideias de produtos, experimentar diferentes modelos organizacionais e explorar várias ideias de negócios.