Filmes de ficção científica têm sido pródigos em fazer-nos sonhar com algumas das aplicações da inteligência artificial e temer as suas consequências naquilo que é a nossa organização enquanto sociedade. Nos últimos anos, as grandes tecnológicas têm cada vez mais recorrido a modelos de inteligência artificial no desenvolvimento dos seus produtos e plataformas, mas agora tecnologia parece estar a dar os primeiros passos rumo ao mainstream e não envolvem necessariamente ter uma Alexa em casa.

A OpenAI é uma empresa tecnológica focada em desenvolver inteligência artificial de uma forma segura e benéfica para a sociedade. Foi fundada em 2015 por Sam Altman (ex-Presidente da Y Combinator e CEO) e Elon Musk (ele está de facto em todo o lado), com o objetivo de desenvolver IA amigável que trabalhasse juntamente com os humanos. A OpenAI faz investigação de uma forma transparente e colaborativa e fez avanços significativos em áreas como natural language processing (NLP) e reinforcement learning. A OpenAI também trabalha com parceiros de diversas indústrias e desenvolve os seus produtos comerciais como o GPT3 language model. Que conceitos são estes e como estão a disromper a indústria?

  • O processamento natural de linguagem: É uma área da inteligência artificial que se foca na interação entre humanos e computadores usando linguagem natural. Inclui o desenvolvimento de algoritmos e sistemas que conseguem entender, gerar e manipular a linguagem humana, podendo realizar tarefas como a tradução, o resumo de ideias e a resposta a questões. Está na base dos assistentes virtuais, dos chatbots e dos motores de pesquisa e a OpenAI é líder nesta área com a GPT3, o modelo de linguagem (com diferentes versões) que desenvolveu e que está na base das aplicações que realizam estas tarefas.
  • O reinforcement learning: É um algortimo de machine learningque se foca em treinar agentes a tomar decisões em ambientes complexos e dinâmicos. Funciona numa base de tentativa/erro na qual o agente vai aprendendo sucessivamente com o que correu bem e o que correu mal em cada uma das simulações, bastante útil no desenvolvimento de robôs ou de videojogos.

IA a uma frase de distância

Na semana passada, a OpenAI lançou o ChatGPT, um modelo inovador que nos permite interagir com inteligência artificial através de uma conversa em que esta consegue responder a questões de “follow-up”, admitir erros, questionar premissas erradas e recusar questões inapropriadas.

Já estive algum tempo a brincar com a plataforma (experimente aqui) e é incrível o número de coisas que permite fazer desde:

  • Escrever guiões (nem sempre bons) para comédias românticas com atores específicos
  • Delinear tópicos essenciais para um texto (utilizei para este)
  • Pedir correções em códigos de programação
  • Pedir ideias para jogos mobile
  • E fazer pedidos nas mais diversas línguas (umas de formas mais eficaz que outras)

Esta foi uma das minhas interações:

E dá, certamente, para muitas mais coisas. Contudo, não é tudo um mar de rosas e muitas das respostas dadas pelo Chat estão só parcialmente corretas devido aos desafios naturais envolvidos numa solução de inteligência artificial.

  • Um deles está associado à forma como o algoritmo é treinado: como não há uma fonte unilateral de verdade, o ChatGPT pode dar respostas a factos históricos, por exemplo, que misturam as informações de diferentes origens, umas mais fidedignas que outras. Outro problema associado pode ser a diferença entre aquilo que o utilizador sabe vs aquilo que o algoritmo sabe: no seu treino pode ter havido parcelas de informação não utilizadas que o levam a fazer inferências erradas sobre alguns acontecimentos.
  • Às vezes é necessário fazer várias iterações do mesmo pedido até que o Chat consiga dar a resposta que procuramos: isto está associado à forma como foi mais treinado com certas palavras em vez de outras. Associado a isto está também problemas de ambiguidade, isto é, quando o utilizador faz pedidos pouco explícitos, idealmente, o algoritmo pediria esclarecimentos, mas, por agora, tenta automaticamente entender o que o utilizador pretende mesmo que seja de forma errada.
  • A prevenção de pedidos mais inapropriados ainda não é 100% eficaz: se perguntarmos diretamente ao Chat qual é o homicídio perfeito, ele vai recusar-se a responder, no entanto, se colocarmos a mesma pergunta no contexto de uma personagem numa história, o algoritmo já é capaz de responder. É o problema de contexto que ainda é apontado à grande maioria destes sistemas.

Apesar de tudo, estar na plataforma não deixou de ser uma experiência recompensadora que sinto que só ficou pela superfície. De acordo com Sam Altman, em poucos dias, já mais de 1 milhão de utilizadores estiveram a interagir com o ChatGPT e a partilha de user cases no Twitter tem sido um dos principais tópicos. A rápida popularidade popularidade impressiona quando a comparamos com o tempo que algumas das principais plataformas demoram a atingir o mesmo número de utilizadores:

  • Netflix: 41 meses
  • Twitter: 24 meses
  • Facebook: 10 meses
  • Instagram: 2.5 meses

Ainda há um longo caminho por percorrer, mas a primeira utilização com uma tecnologia deste género deixa entusiasmo com os desenvolvimentos que se podem seguir.