*Guilherme Amorim é head de parcerias da Wayra Brasil
O ChatGPT se tornou uma pauta praticamente onipresente nos assuntos relacionados à tecnologia desde o final de 2022. Desenvolvido pela OpenAI, tem sido mencionado em grande parte das conversas sobre inovação e futuro do trabalho. O que poucos ainda sabem é o que está por trás dessa novidade: a inteligência artificial generativa ou ou generative AI, em inglês.
Com a capacidade de criar, de maneira bastante realista, conteúdos como textos, imagens, músicas, conceitos, design, códigos, novos materiais, moléculas e até dados sintéticos, a expectativa é que dentro de dez anos, as IAs estejam refinadas o bastante para baratear de maneira substancial os custos da produção de conteúdo, sejam eles em texto, imagem ou vídeo.
Da mesma forma, desenvolvedores de software se tornarão também desenvolvedores de IA e a maioria das linhas de código serão também geradas por inteligências artificiais, sendo depois editadas por seres humanos para melhorias.
E como acontece com toda disrupção, muitas startups estarão envolvidas neste cenário, trabalhando com produção de conteúdo dos mais diversos tipos e para os mais diversos setores, do cinema à medicina, o que deve atrair inúmeros investidores nos próximos anos.
Mais do que disruptivo e criativo, este é um mercado bilionário. Em janeiro, a Microsoft revelou que pretende investir US$ 10 bilhões por uma participação não divulgada na OpenAI e, em fevereiro, o Google investiu quase US$ 400 milhões na Anthropic, concorrente direta do ChatGPT.
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O que antes parecia distante já é uma realidade. O que explica então que a IA generativa esteja fazendo tanto sucesso agora? Quem trabalha com essa tendência há mais tempo sabe que esse movimento é reflexo da maturidade dos modelos base e também da maior disponibilidade de supercomputadores para treiná-las.
Popularização das IAs
O que favoreceu a popularização das IAs, é que estas inteligências saíram da experimentação e passaram a ter interfaces amigáveis e disponíveis para o consumidor final, como é o caso do ChatGPT, DALL-E e similares. Existem hoje, uma série de arquiteturas de IA generativa em desenvolvimento, cada qual em um estágio diferente tanto do ponto de vista do avanço tecnológico como da capacidade em encantar a audiência.
As IAs generativas de imagens, por exemplo, impressionam mais, mas ainda contém erros que podem ser evidenciados rapidamente por serem visuais. No Stable Difusion, por exemplo, algumas das imagens criadas pela IA exibiam o logo do Getty Images, o que indica que as imagens do banco de imagens estavam sendo usadas como plataforma de treinamento para aquela IA.
Em contrapartida, as IAs generativas de texto, tem impressionado muito mais com erros mais difíceis de serem apontados por um olhar menos treinado. É o caso do ChatGPT, da OpenAI. Na maior parte das vezes, as respostas aparecem em segundos e são impressionantes, mas nem sempre os resultados são confiáveis.
Se de um lado há preocupações inerentes às transformações, as respostas do mercado têm sido rápidas. A OpenAI anunciou recentemente o ChatGPT-4, a nova versão de seu chatbot com inteligência artificial (IA), que agora consegue gerar respostas mais completas e coesas, com maior semelhança a um texto escrito por humanos e analisar imagens.Além disso, segundo seus desenvolvedores, a nova versão tem probabilidade 40% maior de produzir respostas corretas e está menos propenso a criar conteúdos preconceituosos ou ofensivos.
Apesar dos erros eventuais, que são bastante esperados para esse momento do desenvolvimento das IAs generativas, é bastante provável que essa tecnologia avance e tenha aplicações nos mais diversos ramos, indo da biologia e química à composição de materiais audiovisuais, o que pode transformar o cenário de inovação como o conhecemos hoje. Oportunidade para as startups, que deverão ser cada vez mais procuradas pelo mercado para desenvolvimento e aprimoramento de processos por meio das IAs.
