{"id":5129,"date":"2023-02-16T16:05:28","date_gmt":"2023-02-16T19:05:28","guid":{"rendered":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/?p=5129"},"modified":"2023-02-16T16:05:28","modified_gmt":"2023-02-16T19:05:28","slug":"5-respostas-que-irao-te-fazer-entender-o-chatgpt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/2023\/02\/16\/5-respostas-que-irao-te-fazer-entender-o-chatgpt\/","title":{"rendered":"5 respostas que ir\u00e3o te fazer entender o ChatGPT"},"content":{"rendered":"\n

O ChatGPT deu o que falar nos \u00faltimos meses e movimentou o mercado de Intelig\u00eancia Artificial (IA). A OpenAI, empresa de pesquisa e implanta\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial (IA), anunciou em novembro o lan\u00e7amento oficial do\u00a0ChatGPT<\/a>, um novo modelo de IA conversacional.\u00a0Segundo a OpenAI, o di\u00e1logo proporcionado por esta plataforma permite ao ChatGPT \u201cresponder a quest\u00f5es de seguimento, admitir os seus erros, contestar premissas incorretas e rejeitar pedidos inapropriados\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Desde o seu lan\u00e7amento, a m\u00eddia social est\u00e1 repleta de discuss\u00f5es sobre as possibilidades – e perigos – dessa inova\u00e7\u00e3o. Os questionamentos v\u00e3o desde sua capacidade de depurar c\u00f3digo at\u00e9 seu potencial para escrever reda\u00e7\u00f5es para estudantes universit\u00e1rios.\u00a0A Gartner entrevistou Bern Elliot<\/a>, VP Analyst do Gartner, para discutir as implica\u00e7\u00f5es mais amplas dessa inova\u00e7\u00e3o e as etapas que os l\u00edderes de dados e an\u00e1lises (D&A) devem seguir para garantir o uso respons\u00e1vel de tais ferramentas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

P: Por que o ChatGPT est\u00e1 gerando tanto burburinho e o que o torna diferente das inova\u00e7\u00f5es anteriores em IA de conversa\u00e7\u00e3o?\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

R: O ChatGPT \u00e9 a tempestade perfeita de dois t\u00f3picos atuais de IA ‘quentes’: chatbots<\/a> e GPT3. Juntos, eles oferecem um m\u00e9todo maravilhosamente intrigante de interagir e produzir conte\u00fado que soa incrivelmente humano. Cada um \u00e9 o resultado de melhorias separadas e<\/p>\n\n\n\n

significativas nos \u00faltimos cinco anos em suas respectivas tecnologias. <\/p>\n\n\n\n

Os chatbots permitem a intera\u00e7\u00e3o de uma maneira conversacional aparentemente ‘inteligente’, enquanto o GPT3 produz uma sa\u00edda que parece ter ‘entendido’ a pergunta, o conte\u00fado e o contexto. Dessa forma, juntos, eles criam um efeito de vale misterioso de ‘\u00c9 humano ou \u00e9 um computador? Ou \u00e9 um computador parecido com um humano?’ A intera\u00e7\u00e3o \u00e0s vezes \u00e9 bem-humorada, \u00e0s vezes profunda e \u00e0s vezes perspicaz. <\/p>\n\n\n\n

Infelizmente, o conte\u00fado \u00e0s vezes tamb\u00e9m \u00e9 incorreto e o conte\u00fado nunca \u00e9 baseado em uma compreens\u00e3o ou intelig\u00eancia humana.\u00a0Ou seja, o problema pode estar nos termos ‘compreender’ e ‘inteligente’.\u00a0Esses s\u00e3o termos carregados de significado implicitamente humano; portanto, quando aplicados a um algoritmo, podem resultar em graves mal-entendidos.\u00a0A perspectiva mais \u00fatil \u00e9 ver chatbots e modelos de linguagem grande (LLM) como GPT como ferramentas potencialmente \u00fateis para realizar tarefas espec\u00edficas, e n\u00e3o como truques de sal\u00e3o.\u00a0O sucesso depende da identifica\u00e7\u00e3o dos aplicativos para essas tecnologias que oferecem benef\u00edcios significativos para a organiza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

P: Quais s\u00e3o os poss\u00edveis casos de uso do ChatGPT, especialmente nas empresas?<\/h4>\n\n\n\n

R: Em alto n\u00edvel, os chatbots, ou assistentes de conversa\u00e7\u00e3o, fornecem uma intera\u00e7\u00e3o selecionada com uma fonte de informa\u00e7\u00e3o. Os pr\u00f3prios chatbots t\u00eam muitos casos de uso, desde o atendimento ao cliente<\/a> at\u00e9 o aux\u00edlio aos t\u00e9cnicos na identifica\u00e7\u00e3o de problemas. <\/p>\n\n\n\n

Em alto n\u00edvel, o ChatGPT \u00e9 um caso de uso espec\u00edfico do chatbot em que ele \u00e9 usado para interagir (bate-papo) ou ‘conversar’ com uma fonte de informa\u00e7\u00f5es do GPT. Nesse caso, a fonte de informa\u00e7\u00f5es GPT \u00e9 treinada para um dom\u00ednio espec\u00edfico pela OpenAI. Assim, os dados de treinamento usados \u200b\u200bno modelo determinam como as perguntas ser\u00e3o respondidas. No entanto, conforme observado anteriormente, a capacidade da GPT de gerar informa\u00e7\u00f5es falsas de forma imprevis\u00edvel significa que as informa\u00e7\u00f5es s\u00f3 podem ser usadas em situa\u00e7\u00f5es em que os erros podem ser tolerados ou corrigidos. <\/p>\n\n\n\n

Existem in\u00fameros casos de uso para modelos de funda\u00e7\u00e3o, como GPT, em dom\u00ednios que incluem vis\u00e3o computacional, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento cient\u00edficos.\u00a0Por exemplo, modelos de funda\u00e7\u00e3o t\u00eam sido usados \u200b\u200bpara criar imagens a partir de texto;\u00a0gerar, revisar e auditar c\u00f3digo de linguagem natural, incluindo contratos inteligentes. Al\u00e9m disso, esses modelos chegaram at\u00e9 a \u00e1rea da sa\u00fade para criar novos medicamentos e decifrar sequ\u00eancias gen\u00f4micas para classifica\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as.<\/p>\n\n\n\n

P: Quais s\u00e3o as preocupa\u00e7\u00f5es \u00e9ticas em torno do ChatGPT e outros modelos de IA semelhantes?\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

R: Os modelos b\u00e1sicos de IA, como o GPT, representam uma grande mudan\u00e7a no campo da IA<\/a> . Eles oferecem benef\u00edcios exclusivos, como grandes redu\u00e7\u00f5es no custo e no tempo necess\u00e1rios para criar um modelo espec\u00edfico de dom\u00ednio. No entanto, eles tamb\u00e9m representam riscos e preocupa\u00e7\u00f5es \u00e9ticas<\/a>  incluindo aqueles associados a: <\/p>\n\n\n\n

Complexidade: Grandes modelos envolvem bilh\u00f5es, ou mesmo trilh\u00f5es, de par\u00e2metros. Esses modelos s\u00e3o impraticavelmente grandes para treinar para a maioria das organiza\u00e7\u00f5es, devido aos recursos de computa\u00e7\u00e3o necess\u00e1rios, o que pode torn\u00e1-los caros e hostis ao meio ambiente.<\/p>\n\n\n\n

Concentra\u00e7\u00e3o de poder: Esses modelos foram constru\u00eddos principalmente pelas maiores empresas de tecnologia, com grandes investimentos em P&D e significativo talento em IA. Isso resultou em uma concentra\u00e7\u00e3o de poder em algumas entidades grandes e ricas, o que pode criar um desequil\u00edbrio significativo no futuro.<\/p>\n\n\n\n

Uso indevido potencial: os modelos de funda\u00e7\u00e3o reduzem o custo de cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, o que significa que fica mais f\u00e1cil criar deepfakes que se assemelham muito ao original. Isso inclui tudo, desde representa\u00e7\u00e3o de voz e v\u00eddeo at\u00e9 arte falsa, bem como ataques direcionados. As s\u00e9rias preocupa\u00e7\u00f5es \u00e9ticas podem prejudicar reputa\u00e7\u00f5es ou causar conflitos pol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n

Natureza de caixa preta:\u00a0esses modelos ainda requerem treinamento cuidadoso e podem fornecer resultados inaceit\u00e1veis \u200b\u200bdevido \u00e0 sua natureza de caixa preta.\u00a0Muitas vezes n\u00e3o est\u00e1 claro a quais modelos de base de fatos est\u00e3o atribuindo respostas, o que pode propagar o vi\u00e9s downstream nos conjuntos de dados.\u00a0A homogeneiza\u00e7\u00e3o de tais modelos pode levar a um \u00fanico ponto de falha.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Propriedade intelectual:\u00a0podemos treinar o modelo em um corpus de trabalhos criados e ainda n\u00e3o est\u00e1 claro qual pode ser o precedente legal para a reutiliza\u00e7\u00e3o desse conte\u00fado. Ou seja, se ele foi derivado da propriedade intelectual de terceiros.<\/p>\n\n\n\n

P: Como os l\u00edderes de D&A podem integrar modelos de funda\u00e7\u00e3o de IA em suas organiza\u00e7\u00f5es de maneira \u00e9tica?<\/h4>\n\n\n\n

R: Comece com casos de uso de processamento de linguagem natural (NLP), como classifica\u00e7\u00e3o, resumo e gera\u00e7\u00e3o de texto para cen\u00e1rios n\u00e3o voltados para o cliente. Depois, escolha modelos pr\u00e9-treinados espec\u00edficos de tarefas para evitar customiza\u00e7\u00e3o e treinamento caros. Os casos de uso em que a sa\u00edda \u00e9 revisada por humanos s\u00e3o os preferidos. Assim, crie um documento de estrat\u00e9gia que descreva os benef\u00edcios, riscos, oportunidades e roteiro de implanta\u00e7\u00e3o para modelos de base de IA como GPT. Isso ajudar\u00e1 a determinar se os benef\u00edcios superam os riscos para casos de uso espec\u00edficos. <\/p>\n\n\n\n

Use APIs baseadas em nuvem para consumir modelos e escolha o menor modelo que fornecer\u00e1 precis\u00e3o e desempenho necess\u00e1rios. Reduzindo assim a complexidade operacional, e o consumo de energia, otimizando o custo total de propriedade. Al\u00e9m disso, priorize os fornecedores que promovem a implanta\u00e7\u00e3o respons\u00e1vel de modelos publicando diretrizes de uso, documentando vulnerabilidades conhecidas e divulgando proativamente comportamentos nocivos e cen\u00e1rios de uso indevido.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: Gartner<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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