Não há nada de mágica por trás. Os modelos de inteligência artificial, a exemplo do popular ChatGPT, são pura matemática e, muitas das vezes, cometem erros de contexto que limitam as suas aplicações, alertou o vice-presidente de engenharia e diretor de design para inteligência artificial da Microsoft, John Maeda.
No palco do Rio Innovation Week, evento de tecnologia e inovação que acontece no Rio, o especialista em tecnologia, que já foi presidente da Escola de Design de Rhode Island, quis desmistificar o funcionamento dos modelos de IA ao público.
— Isso talvez seja enfadonho para todo mundo, mas isso é apenas a matemática: a matemática de encontrar contexto e completar a frase — afirmou, ao apresentar num telão diferentes resultados gerados por um chatbot. (…) — A IA é boa para buscar contextos e produzir coisas a partir de algo que viu escrito em alguma parte.
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Maeda apresentou um painel chamado “IA na Cozinha? O que John Maeda tem a dizer vai te surpreender”, ao lado do astrofísico Marcelo Gleiser, que fez perguntas ao final. O nome da palestra faz referência ao seu programa na YouTube, que utiliza metáforas culinárias para explicar como funciona a IA e que teve um episódio lançado durante a conferência, no dia 12.
Com uma panela e um pacote de macarrão sobre a mesa, Maeda comparou um fio de massa a um “vetor” de números que estão por trás das frases geradas pela IA. Ele usou o exemplo para mostrar que, assim como um ingrediente pode gerar diferentes receitas, vetores podem ser combinados de várias formas para produzir resultados.
O executivo não descartou o uso de IA para acelerar a resolução de problemas mais complexos, mas alertou que nem sempre é preciso recorrer a modelos conversacionais para isso. Para transformar dados não estruturados em estruturados, modelos não-conversacionais dão conta do recado de forma mais eficiente do que robôs no estilo “chatbot”, em que o usuário conversa com a tecnologia.
Como exemplo desse uso, Maeda disse como uma IA pode “ler” uma carta sobre a trajetória profissional de alguém e automaticamente gerar um cartão de contato em formato de texto ou código de programação.
— Essa maneira de usar a tecnologia está mais próxima do que ouvimos aqui do que a computação baseada em agentes.
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Maeda lembrou que a IA conversacional acaba sendo desafiadora porque humanos tendem a projetar vida e personalidade em objetos. É o caso dos usuários que conversam com o ChatGPT como se fosse um amigo, por exemplo.
— IA conversacional é difícil porque nós humanos somos levados a acreditar que as coisas são vivas. Somos treinados a nos comunicar mesmo com coisas não reais a partir da nossa imaginação, e ela cria confusão.
O conceito do chatbot, porém, não é novo. Ele mencionou que a tecnologia foi criada em 1966 pelo professor do MIT, Joseph Weizenbaum. Na ocasião, a ferramenta foi preparada em apenas três regras: repetir o que o usuário disse para gerar aproximação, buscar palavras-chave e, por fim, respostas genéricas como ‘diga mais’ para instigar a conversa.
— Apenas isso foi suficiente para fazer as pessoas acreditarem que havia inteligência.
Para o executivo, o maior desafio com relação ao uso da IA é a compreensão. E isso é um entrave geracional. As ferramentas serão melhor absorvidas por quem entende seu funcionamento.
— Estamos num momento que ainda confunde muito. A IA vai melhorar (processos) para aqueles que entenderem a tecnologia. Aqueles que ficam na margem vão formar opiniões a respeito e poderão ser incorretas.
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Ele vê nas gerações mais jovens um valor maior na autenticidade, mas sem deixar de lado o uso criativo da tecnologia.
— Os mais jovens procuram autenticidade. E eles podem farejar mais do que os mais velhos — disse, ao exemplificar a moda entre adolescentes de comprar câmeras digitais dos anos 2000 para tirar fotos propositalmente mal clicadas. — Esse tipo de arte será visto com mais frequência, mesmo com IA generativa.
Para Maeda, ainda surgirão muitos novas formas de utilizar a IA.
— Lembro quando a calculadora era vista como inimiga da aprendizagem. Hoje, crianças fazem matemática mais difícil do que nós fazíamos. Quando aprendemos a usar uma tecnologia, atingimos outro nível. O mesmo vai acontecer com a IA: ela vai acelerar as coisas, mas de maneiras que ainda não compreendemos.
