#171 IA Generativa no Setor Público
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on 2023-10-31 07:00:00 +0000
with Darren W Pulsipher,
Neste episódio, Darren fala sobre AI Generativa e suas práticas de uso. A AI Generativa está explodindo com novas capacidades, como criar texto, imagens, vídeo e áudio. No entanto, existem riscos, como viés, responsabilidade e vazamento de dados, que precisam ser abordados.
Keywords
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Introdução à Inteligência Artificial Generativa
A IA generativa é uma técnica usada na inteligência artificial que pode analisar conteúdo existente como texto, imagens ou áudio e gerar novo conteúdo original a partir dele. Grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT, facilitaram para os desenvolvedores a criação de aplicações baseadas em texto generativo. Esses modelos são pré-treinados em enormes quantidades de dados e podem gerar respostas semelhantes às humanas para prompts de texto.
No último ano, vimos avanços incríveis no uso da tecnologia de IA generativa. Isso inclui chatbots que podem realizar conversas complexas, ferramentas de tradução de idiomas que podem traduzir textos entre diferentes idiomas em tempo real e até mesmo a criação de peças de arte totalmente novas. As possibilidades são infinitas e podemos esperar ver ainda mais casos de uso emocionantes emergir à medida que a IA generativa continua a evoluir.
Habilidades Chave e Casos de Uso
Gerar conteúdo a partir de outro conteúdo continuará se expandindo para áreas como vídeo, áudio e ambientes 3D. Ao combinar diferentes modelos de IA gerativos, novas soluções podem ser construídas rapidamente.
Texto para Texto
A tecnologia de texto para texto tornou-se cada vez mais popular nos últimos anos devido à sua versatilidade e utilidade. Ela tem uma ampla gama de aplicações, incluindo a criação de conteúdo de marketing ao gerar slogans e tags chamativas, resumindo documentos extensos em alguns pontos-chave, traduzindo material para diferentes idiomas e melhorando a comunicação geral entre indivíduos e organizações. Além disso, os algoritmos de AI de texto para texto também podem avaliar a qualidade de conteúdos escritos, como ensaios, fornecendo feedback sobre gramática, ortografia e estrutura. Com todos estes usos práticos, não é de admirar que a tecnologia de texto para texto tenha se tornado uma ferramenta essencial em muitas indústrias.
Texto para Áudio
Converter texto em áudio tornou-se uma forma cada vez mais popular de tornar o conteúdo digital mais acessível a um público mais amplo. Possui várias aplicações, como fornecer um formato alternativo para pessoas com deficiências visuais, tornar o conteúdo mais envolvente e divertido, facilitar a tradução e até mesmo auxiliar na navegação. Por exemplo, a tecnologia de texto para voz pode ser usada para ajudar pessoas com dislexia ou outras dificuldades de leitura a acessar informações escritas com mais facilidade. Além disso, os audiolivros e podcasts se tornaram uma forma popular de entretenimento, e a tecnologia de texto para voz pode ajudar a criar mais conteúdo neste formato. No geral, a capacidade de converter texto em áudio abriu novas possibilidades para tornar o conteúdo digital mais inclusivo e acessível para todos.
Texto para Vídeo
A tecnologia de texto para vídeo é uma área emergente que tem mostrado muito potencial nos últimos anos. Envolve o uso de algoritmos de IA para converter conteúdo baseado em texto em vídeos envolventes e informativos que podem ser usados para vários propósitos, incluindo treinamento, marketing e outras aplicações.
A tecnologia funciona analisando automaticamente o texto e identificando conceitos-chave, temas e ideias. Em seguida, usa essas informações para gerar imagens, animações e outros elementos visuais que ajudam a ilustrar e transmitir a mensagem do texto.
Uma das principais vantagens da tecnologia de texto para vídeo é que ela pode reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para criar vídeos de alta qualidade. Isso a torna uma ferramenta valiosa para empresas e organizações de todos os tamanhos, particularmente aquelas com orçamentos limitados ou capacidades de produção de vídeo internas.
Além de suas aplicações práticas, a tecnologia de texto para vídeo também tem o potencial de revolucionar a forma como consumimos e interagimos com as informações. Ao tornar mais fácil e atraente consumir ideias e conceitos complexos, ela poderia ajudar a democratizar o conhecimento e capacitar pessoas de todas as origens a aprenderem e crescerem.
Texto para Imagem
A tecnologia para gerar imagens a partir de texto avançou significativamente nos últimos anos e se tornou um campo maduro. Ela tem inúmeras aplicações, como em marketing, design, pesquisa e muito mais. No entanto, os riscos associados à criação de conteúdo falso usando essas ferramentas não podem ser ignorados. É essencial abordar esses riscos e garantir que a tecnologia seja usada de maneira ética, responsável e legal. Isso ajudará a prevenir a propagação de desinformação e notícias falsas, que podem ter consequências severas.
Riscos a Compreender
Viés
A IA generativa é uma ferramenta poderosa que pode ser usada para uma ampla gama de aplicações, desde a tradução de idiomas até o reconhecimento de imagens. No entanto, é importante lembrar que os modelos de IA são apenas tão bons quanto os dados em que são treinados. Isso significa que se os dados de treinamento forem tendenciosos de qualquer maneira, o modelo de IA resultante também será tendencioso.
Compreender os dados de treinamento é crucial para prever e atenuar o viés nos modelos de IA. Ao analisar cuidadosamente os dados e identificar quaisquer possíveis vieses, podemos tomar medidas para corrigi-los antes que o modelo seja implantado. Isso é especialmente importante em aplicações como contratação ou empréstimos, onde modelos de IA tendenciosos podem ter sérias consequências no mundo real.
Ao estarmos cientes dos possíveis preconceitos nos modelos de IA e ao tomarmos medidas para abordá-los, podemos garantir que essas ferramentas sejam usadas de maneira justa e equitativa.
Responsabilidade
Quando as apostas são altas e há um potencial impacto na vida das pessoas ou em decisões importantes, é crucial validar os resultados. Por exemplo, em campos como saúde ou finanças, onde decisões baseadas em dados podem ter consequências significativas, é essencial garantir que a análise de dados e os resultados sejam precisos. A precisão pode ser verificada por meio de vários métodos, como validação cruzada, análise de sensibilidade ou testes estatísticos. Ao validar os resultados, podemos aumentar a transparência, reduzir erros e construir confiança nas decisões orientadas por dados.
Vazamento de Dados
Quando se trata de IA generativa, é importante usar a modalidade correta para garantir que os dados privados permaneçam privados. Modelos públicos às vezes podem ser treinados usando dados privados, o que pode levar ao vazamento de informações sensíveis. Portanto, é importante ter cautela e escolher a modalidade correta de IA generativa que seja mais adequada para o seu caso específico. Ao fazer isso, você pode garantir que seus dados permaneçam seguros e que a privacidade seja mantida.
Conclusão
A IA Generativa, que é um subconjunto da inteligência artificial, tem a capacidade de criar novos dados com base em padrões encontrados em dados existentes. No entanto, como qualquer tecnologia, existem riscos associados ao seu uso. Portanto, é importante avaliar esses riscos e seguir as melhores práticas em torno da ética, conformidade e uso responsável ao aproveitar a IA generativa. Isso envolve garantir que os dados usados sejam representativos, imparciais e de alta qualidade, além de garantir que a saída gerada não seja prejudicial ou enganosa. Além disso, é importante ser transparente sobre o uso da IA generativa e obter o consentimento informado das pessoas cujos dados estão sendo usados. Ao aderir a essas melhores práticas, podemos utilizar com segurança e responsabilidade o poder da IA generativa para melhorar nossas vidas e a sociedade como um todo.