O que é a IA generativa?

Explicação para um aluno (básica):

IA generativa é uma tecnologia que pode criar conteúdo novo e original, como arte, música, código de software e escrita. Quando os usuários inserem um prompt, a inteligência artificial gera respostas com base no que aprendeu com os exemplos existentes na internet, muitas vezes produzindo resultados únicos e criativos.

Explicação para um desenvolvedor (técnica):

IA generativa é um ramo da inteligência artificial centrado em modelos de computador capazes de gerar conteúdo original. Aproveitando o poder dos grandes modelos de linguagem, das redes neurais e do machine learning, a IA generativa é capaz de produzir conteúdo novo que imita a criatividade humana. Esses modelos são treinados usando grandes conjuntos de dados e algoritmos de aprendizado profundo que aprendem as estruturas, relações e padrões subjacentes presentes nos dados. Os resultados são saídas novas e exclusivas baseadas em prompts de entrada, incluindo imagens, vídeo, código, música, design, tradução, resposta a perguntas e texto.

Os modelos de IA generativa funcionam usando redes neurais inspiradas nos neurônios do cérebro humano para aprender padrões e recursos a partir de dados existentes. Esses modelos podem então gerar novos dados alinhados aos padrões aprendidos. Por exemplo, um modelo de IA generativa treinado em um conjunto de imagens pode criar novas imagens semelhantes àquelas nas quais ele foi treinado. É semelhante à forma como os modelos de linguagem podem gerar texto expansivo com base em palavras fornecidas para contexto.

A IA generativa utiliza técnicas avançadas como redes adversárias generativas (GANs, pelas iniciais em inglês), grandes modelos de linguagem, modelos de codificadores automáticos variacionais (VAEs) e transformadores para criar conteúdo em uma variedade dinâmica de domínios. Mais detalhes sobre essas abordagens são explicados abaixo.

Aprendendo com grandes conjuntos de dados, esses modelos podem refinar seus resultados por meio de processos de treinamento iterativos. O modelo analisa as relações dentro de determinados dados, ganhando efetivamente conhecimento a partir dos exemplos fornecidos. Ao ajustar seus parâmetros e minimizar a diferença entre os resultados desejados e os gerados, os modelos de IA generativa podem melhorar continuamente sua capacidade de gerar conteúdo contextualmente relevante e de alta qualidade. Os resultados, seja um poema excêntrico ou uma resposta de suporte ao cliente de um chatbot, muitas vezes podem ser indistinguíveis de um conteúdo gerado por humanos.

Do ponto de vista do usuário, a IA generativa geralmente começa com um prompt inicial para orientar a geração de conteúdo, seguido por um processo iterativo de ida e volta, explorando e refinando variações.

Assista a este vídeo e veja mais detalhes sobre como funciona a IA generativa. Saiba o que considerar ao pensar em implementá-la na sua empresa ou organização.

A IA generativa emprega vários modelos para permitir a criação de conteúdo novo e original. Alguns dos tipos mais comuns de modelos de IA generativa são:

Redes adversárias generativas (GANs). Uma GAN consiste em dois componentes principais: um gerador e um discriminador. O gerador gera dados sintéticos com base nos padrões aprendidos com os dados de treinamento. O discriminador atua como juiz para avaliar a autenticidade dos dados gerados em comparação com os dados reais e decide se são reais ou falsos. O processo de treinamento ensina o gerador a produzir resultados mais realistas, enquanto o discriminador melhora a distinção entre dados genuínos e sintéticos. As GANs são amplamente utilizadas na geração de imagens e demonstraram resultados impressionantes na criação de visuais incrivelmente realistas.

Codificadores automáticos variacionais (VAEs). Os VAEs são redes neurais que aprendem a codificar e decodificar dados. Um codificador compacta os dados de entrada em uma representação de dimensão inferior chamada espaço latente. Enquanto isso, um decodificador reconstrói os dados originais do espaço latente. Os VAEs permitem a geração de novos dados pegando amostras de pontos no espaço latente e decodificando-as em resultados significativos. A abordagem é particularmente valiosa na síntese de imagem e áudio, na qual as representações latentes podem ser manipuladas para produzir resultados diversos e criativos.

Grandes modelos de linguagem (LLMs). Os tipos mais comuns de LLMs, como o ChatGPT (Generative Pretrained Transformer), são treinados em grandes volumes de dados textuais. Esses modelos de linguagem sofisticados usam conhecimento que varia de livros didáticos e sites a publicações em redes sociais. Eles aproveitam as arquiteturas dos transformadores para compreender e gerar texto coerente com base nos prompts fornecidos. Os modelos transformadores são a arquitetura mais comum dos grandes modelos de linguagem. Consistindo em um codificador e um decodificador, eles processam dados criando um token a partir de determinados prompts para descobrir relações entre eles.

Essencialmente, os modelos transformadores preveem qual palavra vem a seguir em uma sequência de palavras para simular a fala humana. Os LLMs têm a capacidade de participar de conversas realistas, responder a perguntas e gerar respostas criativas semelhantes às humanas, tornando-os ideais para aplicações relacionadas a idiomas, desde chatbots e criação de conteúdo até tradução.

A IA generativa oferece benefícios poderosos tanto ao nível individual quanto ao comercial. E seu impacto só aumentará conforme a tecnologia for evoluindo. No curto prazo, um dos benefícios mais imediatos e significativos é o aumento da eficiência e a simplificação dos fluxos de trabalho. A capacidade de automatizar tarefas economiza tempo, energia e recursos valiosos para pessoas e empresas. Desde a elaboração de emails até a realização de reservas, a IA generativa já está aumentando a eficiência e a produtividade. Estas são apenas algumas das maneiras pelas quais a IA generativa está fazendo a diferença:

• A criação de conteúdo automatizada permite que empresas e indivíduos produzam conteúdo customizado e de alta qualidade em larga escala. Isso já está causando impacto em vários domínios, particularmente na publicidade, no marketing, no entretenimento e na produção de mídia.
• A IA generativa pode servir como uma ferramenta inspiradora para artistas, designers, escritores, arquitetos e outros criadores, permitindo que eles explorem novas possibilidades, gerem novas ideias e ampliem os limites de seu trabalho criativo. Colaborando com a IA generativa, os criadores podem alcançar níveis de produtividade antes inimagináveis, abrindo caminho para mais trabalhos de arte, literatura, jornalismo, arquitetura, vídeo, música e moda.
• Os modelos de IA generativa podem ser utilizados em tarefas de resolução de problemas que exigem novas soluções ou ideias, bem como na análise de dados para melhorar a tomada de decisões. Por exemplo, no design de produtos, os sistemas alimentados por IA podem gerar novos protótipos ou otimizar os designs existentes com base em restrições e requisitos específicos. As aplicações práticas para pesquisa e desenvolvimento são potencialmente revolucionárias. E a capacidade de resumir informações complexas em segundos traz amplos benefícios na resolução de problemas.
• Para os desenvolvedores, a IA generativa pode agilizar o processo de escrita, verificação, implementação e otimização de código.
• Para empresas voltadas para o consumidor, chatbots e assistentes virtuais orientados por IA generativa podem prestar um suporte aprimorado ao cliente, reduzindo os tempos de resposta e a carga sobre os recursos.

Embora a IA generativa tenha um enorme potencial, também enfrenta certos desafios e limitações. Algumas preocupações importantes:

Viés dos dados. Os modelos de IA generativa dependem dos dados nos quais são treinados. Se os dados de treinamento contiverem preconceitos ou limitações, esses preconceitos poderão ser refletidos nos resultados. As organizações podem mitigar esses riscos limitando cuidadosamente os dados nos quais seus modelos são treinados ou usando modelos especializados e customizados específicos para suas necessidades.

Considerações éticas. A capacidade dos modelos de IA generativa de criar conteúdos realistas levanta preocupações éticas, como o impacto que ela terá na sociedade e seu potencial para utilização indevida ou manipulação. Garantir o uso responsável e ético da tecnologia de IA generativa será uma questão constante.

Resultados não confiáveis. Sabe-se que os modelos de IA generativa e LLM alucinam nas respostas, um problema que é agravado quando um modelo não tem acesso a informações relevantes. Isso pode resultar em respostas incorretas ou no fornecimento de informações enganosas que parecem factuais e confiáveis. E quanto mais realista o conteúdo parecer, mais difícil será identificar informações imprecisas.

Especificidade do domínio. A falta de conhecimento sobre conteúdo específico do domínio é uma limitação comum de modelos de IA generativa como o ChatGPT. Os modelos podem gerar respostas coerentes e contextualmente relevantes com base nas informações nas quais são treinados (geralmente dados públicos da internet), mas muitas vezes são incapazes de acessar dados específicos de um domínio ou fornecer respostas que dependem de uma base de conhecimento exclusiva, como um software proprietário ou uma documentação interna de uma organização. Você pode minimizar essas limitações fornecendo acesso a documentos e dados específicos do seu domínio.

Questão temporal. Os modelos são tão atualizados quanto os dados nos quais são treinados. As respostas que os modelos podem fornecer são baseadas em dados “momentâneos” que não são dados em tempo real.

Requisitos computacionais. O treinamento e a execução de grandes modelos de IA generativa exigem recursos computacionais significativos, incluindo hardware poderoso e muita memória. Esses requisitos podem aumentar os custos e limitar a acessibilidade e a escalabilidade para determinadas aplicações.

Requisitos de dados. O treinamento de grandes modelos de IA generativa também requer acesso a um grande corpus de dados que pode consumir muito tempo e ser caro para armazenar.

Preocupações sobre as fontes. Os modelos de IA generativa nem sempre identificam a fonte do conteúdo, levantando questões complicadas sobre atribuição e direitos autorais.

Falta de interpretabilidade. Os modelos de IA generativa funcionam frequentemente como “caixas pretas”, tornando particularmente difícil compreender seu processo de tomada de decisão. A falta de interpretabilidade pode prejudicar a confiança e limitar a adoção em aplicações críticas.

Processos de implantação e gerenciamento de modelos. A escolha do modelo certo requer experimentação e iteração rápida. A implantação de grandes modelos de linguagem (LLMs) para aplicações de IA generativa é demorada e complexa, com uma curva de aprendizado acentuada para muitos desenvolvedores.

Os modelos de IA generativa vêm em vários formatos, cada um com funcionalidades e aplicações únicas — e a quantidade de interfaces de IA generativa parece estar se multiplicando diariamente. Atualmente, os modelos de IA generativa mais populares e poderosos são:

ChatGPT
Um grande sucesso desde o lançamento público em novembro de 2022, o ChatGPT é um grande modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI. Ele usa uma interface de chat para interagir com os usuários e ajustar os resultados. Foi projetado para compreender e gerar respostas semelhantes às humanas para prompts de texto e demonstrou capacidade de participar de trocas de conversa, responder a perguntas de maneira relevante e até mesmo demonstrar senso de humor.

A versão original do ChatGPT-3, que está disponível gratuitamente para os usuários, foi supostamente treinada em mais de 45 terabytes de dados de texto de toda a internet. A Microsoft integrou uma versão do GPT em seu mecanismo de busca Bing logo depois. O ChatGPT-4, uma versão atualizada e disponível mediante assinatura, foi lançado pela OpenAI em março de 2023.

O ChatGPT usa uma arquitetura de transformador de última geração. GPT significa “Generative Pre-trained Transformer”, e a arquitetura do transformador revolucionou o campo do processamento de linguagem natural (PLN).

DALL-E
O DALL-E 2, também da OpenAI, tem como foco a geração de imagens. O DALL-E combina uma arquitetura de GAN com um codificador automático variacional para produzir resultados visuais altamente detalhados e imaginativos com base em prompts de texto. Com o DALL-E, o usuário pode descrever a imagem e o estilo que tem em mente, e o modelo a gera. Junto com concorrentes como o MidJourney e o recém-chegado Adobe Firefly, o DALL-E e a IA generativa estão revolucionando a forma como as imagens são criadas e editadas. E com funcionalidades emergentes em todo o setor, o vídeo, a animação e os efeitos especiais deverão ser transformados de maneira semelhante.

Google Bard
Originalmente desenvolvido com base em uma versão da família LaMDA de grandes modelos de linguagem do Google e depois atualizado para o PaLM 2 mais avançado, o Bard é a alternativa do Google ao ChatGPT. O Bard funciona de forma semelhante, com a capacidade de codificar, resolver problemas matemáticos, responder a perguntas e escrever, além de fornecer resultados de busca do Google.

Embora a tecnologia seja relativamente jovem e esteja em rápida evolução, a IA generativa já estabeleceu uma posição firme em várias aplicações e setores. Ao criar aplicações para o usuário baseadas em IA generativa, as empresas podem criar novas experiências para o cliente que aumentam a satisfação, a receita e a lucratividade, bem como novos fluxos de trabalho para os funcionários que podem melhorar a produtividade enquanto reduzem custos e riscos. Entre os casos de uso, temos os seguintes:

• IA na tecnologia. A IA generativa pode ajudar as organizações de tecnologia a melhorar a experiência e o atendimento do cliente com suporte interativo e bases de conhecimento, acelerar a pesquisa e o desenvolvimento de produtos escrevendo códigos e modelando ensaios, bem como redefinir os fluxos de trabalho dos funcionários com assistentes alimentados por IA que podem ajudar a sintetizar e extrair informações rapidamente.
• IA no governo. As agências governamentais estão pensando em como a IA generativa pode gerar serviços públicos mais personalizados e hiper-relevantes, investigações e análises de inteligência mais precisas, maior produtividade dos funcionários, experiências digitais simplificadas para os eleitores e muito mais.
• IA nos serviços financeiros. Bancos, seguradoras, empresas de gestão de patrimônio, agências de crédito e outras instituições financeiras podem aproveitar a IA generativa para criar experiências inovadoras para os clientes e gerar aumento na receita bruta, como assistentes para bancos de varejo, chatbots de autoatendimento para clientes, consultores financeiros virtuais, assistentes de empréstimo e outras. A IA generativa também pode melhorar a capacidade dos funcionários de encontrar informações relevantes que aceleram seu fluxo de trabalho. Os assistentes alimentados por IA podem ajudar a reduzir o tempo gasto em tarefas manuais e acelerar a tomada de decisões, seja em detecção de fraudes, gestão de riscos, pesquisa de mercado ou vendas e negociação.
• IA em publicidade e marketing. A IA generativa fornece conteúdo automatizado e de baixo custo para campanhas publicitárias e de marketing, publicações em redes sociais, descrições de produtos, materiais de branding, emails de marketing, recomendações personalizadas e muitas outras estratégias segmentadas de marketing, upsell e vendas cruzadas. Produzindo conteúdo personalizado com base em dados e análises do consumidor, a IA generativa pode aumentar o engajamento do cliente e as taxas de conversão. Também pode ajudar na segmentação de clientes, usando dados para prever a resposta de um grupo-alvo às campanhas.
• IA na área da saúde. Os modelos de IA generativa podem auxiliar na análise de imagens médicas, no diagnóstico de doenças, na identificação de interações medicamentosas e na aceleração da descoberta de medicamentos, economizando tempo e recursos. Ao gerar dados médicos sintéticos, os modelos podem ajudar a ampliar conjuntos de dados limitados e melhorar a precisão dos sistemas de diagnóstico.
• IA no setor automotivo e de manufatura. A IA generativa fornece às empresas automotivas e de manufatura a capacidade de oferecer o kit de ferramentas relevante para agilizar as operações dos funcionários, como identificação de problemas operacionais de tecnologia, gerenciamento interativo da cadeia de suprimentos, manutenção preditiva com gêmeos digitais ou assistentes virtuais relevantes para qualquer linha de negócios. As organizações também podem desenvolver manuais digitais interativos, chatbots de autoatendimento, configuradores assistidos de produtos e muito mais para melhorar a experiência e a retenção do cliente.
• IA em arte e mídia. Talvez mais do que em qualquer outra área, a IA generativa está revolucionando os campos criativos. Ela pode ajudar artistas e designers a gerar trabalhos únicos com mais rapidez, músicos a compor novas melodias, designers de jogos a renderizar mundos totalmente novos e cineastas a gerar efeitos visuais e animações realistas. As empresas cinematográficas e de mídia também podem produzir conteúdo de forma mais econômica, com a capacidade de fazer coisas como traduzir o trabalho para diferentes idiomas usando a voz do ator original.
• IA em e-commerce e varejo. A IA generativa pode ajudar a tornar o comércio eletrônico mais personalizado para os consumidores, usando seus padrões de compra para recomendar novos produtos e criar um processo de compra mais integrado. Para varejistas e empresas de e-commerce, a IA pode criar melhores experiências para os usuários, desde uma navegação mais intuitiva até recursos de atendimento ao cliente habilitados por IA, usando chatbots e seções de perguntas frequentes baseadas em IA.

O futuro da IA generativa é promissor. À medida que a tecnologia avança, modelos de IA generativa cada vez mais sofisticados têm como alvo várias preocupações globais. A IA tem o potencial de acelerar rapidamente a pesquisa para a descoberta e o desenvolvimento de medicamentos ao gerar e testar soluções moleculares. A Pfizer usou IA para realizar testes de vacinas durante a pandemia do coronavírus¹, por exemplo. A IA também é uma solução emergente para muitos desafios ambientais. Notavelmente, alguns robôs habilitados por IA já estão em ação, auxiliando nos esforços de limpeza dos oceanos.

A IA generativa também é capaz de gerar conteúdo imaginativo hiper-realista e incrivelmente original. O conteúdo de setores como marketing, entretenimento, arte e educação será adaptado às preferências e necessidades individuais, com potencial para redefinir o conceito de expressão criativa. O progresso pode levar a aplicações em realidade virtual, jogos e experiências imersivas de narração que são quase indistinguíveis da realidade.

No curto prazo, o impacto da IA generativa será sentido mais diretamente à medida que funcionalidades avançadas forem incorporadas a ferramentas que utilizamos todos os dias, desde plataformas de email e software de planilhas até mecanismos de busca, processadores de texto, marketplaces de e-commerce e calendários. Os fluxos de trabalho se tornarão mais eficientes, e tarefas repetitivas serão automatizadas. Os analistas esperam ver grandes ganhos de produtividade e eficiência em todos os setores do mercado.

As organizações usarão soluções customizadas de IA generativa treinadas em seus próprios dados para melhorar tudo, desde operações, contratação e treinamento até cadeias de suprimentos, logística, branding e comunicação. Os desenvolvedores vão usá-la para escrever código perfeito em uma fração do tempo. Assim como muitas tecnologias fundamentalmente transformadoras que vieram antes dela, a IA generativa tem o potencial de afetar todos os aspectos das nossas vidas.

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Com mais organizações integrando a IA generativa a suas operações internas e externas, a Elastic projetou o Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) para fornecer aos desenvolvedores as ferramentas necessárias para impulsionar aplicações de busca baseadas em inteligência artificial. O ESRE pode melhorar a relevância da busca e gerar embeddings e vetores de busca em escala, ao mesmo tempo que permite que as empresas integrem seus próprios modelos transformadores.

Nosso mecanismo de relevância é feito sob medida para desenvolvedores que criam aplicações de busca baseados em IA, com recursos que incluem suporte para integração de modelos transformadores de terceiros, como a IA generativa e o ChatGPT-3, e o ChatGPT-4 por meio de APIs. A Elastic fornece uma ponte entre dados proprietários e a IA generativa, por meio da qual as organizações podem fornecer contexto personalizado e específico da empresa à IA generativa. Essa sinergia entre o Elasticsearch e o ChatGPT garante que os usuários recebam respostas factuais, contextualmente relevantes e atualizadas para suas consultas.

A união entre a capacidade de recuperação do Elasticsearch e as funcionalidades de compreensão de linguagem natural do ChatGPT oferece uma experiência incomparável ao usuário, estabelecendo um novo padrão para recuperação de informações e assistência com tecnologia de IA. Há até implicações para o futuro da segurança, com aplicações ambiciosas do ChatGPT para melhorar a detecção, a resposta e a compreensão.

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• Como escolher um LLM: o guia de primeiros passos de 2024 para LLMs open source
• Algoritmos de busca com IA explicados
• O que é um grande modelo de linguagem?
• The role of generative AI in higher ed IT (O papel da IA generativa na TI de ensino superior)
• Revolutionising Australian goverment services with generative AI (Revolucionando os serviços governamentais australianos com IA generativa)
• Advanced search for the AI revolution (Busca avançada para a revolução da IA)
• ChatGPT and Elasticsearch: OpenAI meets private data (ChatGPT e Elasticsearch: o encontro da OpenAI com dados privados)
• Elastic no Microsoft Build (em inglês)

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O ChatGPT usa o Elasticsearch?
O Elasticsearch fornece acesso seguro aos dados para que o ChatGPT gere respostas mais relevantes.

Quais são alguns exemplos de IA generativa?
Alguns exemplos de IA generativa: ChatGPT, DALL-E, Google Bard, Midjourney, Adobe Firefly e Stable Diffusion.

Qual é a diferença entre inteligência artificial e machine learning?
A inteligência artificial (IA) refere-se ao amplo campo de desenvolvimento de sistemas que podem executar tarefas que simulam a inteligência humana, enquanto o machine learning (ML) é um subconjunto da IA que envolve o uso de complexos algoritmos e técnicas por meio dos quais os sistemas podem aprender com os dados, identificar padrões e melhorar o desempenho sem instruções explícitas.

Redes adversárias generativas (GANs). As GANs são um tipo de arquitetura de rede neural que consiste em um gerador e um discriminador que trabalham em conjunto para gerar conteúdo realista e de alta qualidade.

Codificador automático. Um codificador automático é uma arquitetura de rede neural que aprende a codificar e decodificar dados, geralmente usada para tarefas como compactação e geração de dados.

Redes neurais recorrentes (RNNs). As RNNs são redes neurais especializadas para processamento sequencial de dados. Elas têm um componente de memória que lhes permite reter informações de etapas anteriores, tornando-as adequadas para tarefas como geração de texto.

Grandes modelos de linguagem (LLMs). Os grandes modelos de linguagem, incluindo o ChatGPT, são poderosos modelos de IA generativa treinados em grandes quantidades de dados textuais. Eles podem gerar texto semelhante ao humano com base em prompts.

Machine learning. O machine learning é um subconjunto da IA que usa algoritmos, modelos e técnicas para que os sistemas possam aprender com os dados e se adaptar sem seguir instruções explícitas.

Processamento de linguagem natural. O processamento de linguagem natural é um subcampo da IA e da ciência da computação, voltado para a interação entre computadores e a linguagem humana. Ele envolve tarefas como geração de texto, análise de sentimentos e tradução de idiomas.

Redes neurais. As redes neurais são algoritmos inspirados na estrutura e na função do cérebro humano. Consistem em nós interconectados, ou neurônios, que processam e transmitem informações.

Busca semântica. A busca semântica é uma técnica de busca centrada na compreensão do significado de uma consulta de busca e do conteúdo que está sendo buscado. Seu objetivo é fornecer resultados de busca mais contextualmente relevantes.

Busca vetorial. A busca vetorial é uma técnica que representa pontos de dados como vetores em um espaço de alta dimensão. Ela possibilita a criação de sistemas eficientes de busca por similaridade e recomendação, calculando distâncias entre vetores.

¹ “Artificial Intelligence-Based Data-Driven Strategy to Accelerate Research, Development, and Clinical Trials of COVID Vaccine”, Biomed Res Int. 2022, por Ashwani Sharma, Tarun Virmani, Vipluv Pathak, Anjali Sharma, Kamla Pathak, Girish Kumar e Devender Pathak, publicado online em 6 de julho de 2022, acessado em 27 de junho de 2023