A IA Generativa conquistou o mundo nos últimos anos e isso é fato. Nomes como ChatGPT, Gemini e afins se tornaram tão comuns quanto água. O primeiro, então, é hoje o aplicativo de crescimento mais rápido da história! Só para ilustrar, mesmo a Apple planeja incorporá-la em seus iPhones, e é difícil encontrar um software que não ofereça recursos generativos. Mas, com toda essa popularidade, também vêm os mitos sobre IA generativa. Será que você já caiu em algum deles?
Pois é, como tudo o que faz sucesso, surgem equívocos e confusões. Alguns entusiastas, por exemplo, afirmam que a IA vai resolver todos os problemas do mundo. Enquanto isso, os mais pessimistas preveem o fim da criatividade humana.
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O fato é que, para esclarecer essas questões, vale a pena explorar os cinco maiores mal-entendidos sobre essa tecnologia.
Além dos mitos sobre IA generativa: como ela realmente funciona?
IA Generativa é verdadeiramente inteligente
Antes de tudo, é fundamental entender que a IA Generativa não possui inteligência no sentido humano. Embora ela imite certas qualidades da inteligência natural, como processamento e criação de linguagem, carece de aspectos fundamentais. Por exemplo, raciocínio abstrato, inteligência emocional e intuição.
Na realidade, quando o ChatGPT ou outro grande modelo de linguagem (LLM) gera uma resposta, segue regras de probabilidade aprendidas durante seu treinamento. Portanto, seus “processos de pensamento” são muito mais limitados e menos sofisticados que os nossos. Ou seja, a IA Generativa é um algoritmo complexo, mas não uma inteligência genuína.
Um dos mitos sobre IA generativa é que ela substituirá a criatividade humana
Muitos temem que computadores capazes de escrever histórias e criar imagens tornem artistas e escritores obsoletos. Contudo, essa preocupação é infundada. A IA Generativa não possui verdadeira criatividade, pois sua “inspiração” vem apenas de dados. Ou seja, nada da profundidade das emoções, experiências e pensamentos originais humanos.
Frequentemente, as pessoas descrevem o conteúdo gerado por IA como sem graça e desprovido de humanidade. Isso faz sentido quando consideramos as limitações da tecnologia. Portanto, embora a IA possa produzir conteúdo rapidamente, ela está longe de criar arte realmente inspiradora e provocativa.
Ela só cria palavras e imagens
Muitos associam a IA Generativa apenas à criação de texto e imagens, como fazem o ChatGPT e o Dall-E 2. No entanto, suas capacidades vão muito além. Atualmente, existem ferramentas de IA capazes de criar música, voz e até vídeos.
Além disso, a IA Generativa tem aplicações surpreendentes em outras áreas. Por exemplo, ela tem sido usada para desenvolver novos medicamentos, incluindo um tratamento de imunoterapia para o câncer. A tecnologia também cria dados sintéticos para treinar algoritmos e realizar análises estatísticas, além de gerar gráficos e relatórios para interpretar esses dados.
Outro campo promissor é o design. A IA pode criar projetos para edifícios e dispositivos. Quando combinada com tecnologias como impressão 3D ou robôs de construção automatizados, ela pode até mesmo produzir objetos físicos no mundo real.
Ela não precisa de entrada humana
Embora possa parecer que a IA Generativa funciona de forma totalmente autônoma, a realidade é bem diferente. A supervisão humana continua sendo essencial em várias etapas do processo.
Por exemplo, a IA frequentemente comete erros ou “alucina”, inventando informações. Por isso, para qualquer uso crítico, é fundamental que haja verificação e correção humana. Além disso, a intervenção humana é importante para garantir que a IA seja usada de maneira ética e responsável, especialmente em áreas sensíveis como saúde, finanças e recursos humanos.
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Trata-se de uma tecnologia nova
Finalmente, é importante desmistificar a ideia de que a IA Generativa surgiu recentemente. Na verdade, suas raízes remontam à década de 1960, com os primeiros experimentos em chatbots de IA. Nas décadas seguintes, surgiram aplicações em música e geração de imagens.
O que mudou recentemente foi a convergência de vários fatores tecnológicos. O aumento do poder de processamento, a disponibilidade de memória computacional, o avanço da computação em nuvem e os progressos no aprendizado profundo tornaram a IA Generativa acessível ao público em geral.
