O que é IA generativa? Entenda o que é, como funciona e perigos da tecnologia

Primeiramente, é necessário compreender que a inteligência artificial tradicional serve para analisar dados e encontrar padrões. Sendo assim, a principal diferença é que a IA generativa consegue criar novos dados. Portanto, ela é capaz de estudar os dados de treinamento e desenvolver novos conteúdos por meio do aprendizado de máquina. Isso possibilita que a IA generativa crie conteúdos em texto, imagens, vídeos e áudios com base em padrões já existentes, além de aprender códigos complexos ao analisar grandes conjuntos de dados. Esse tipo de tecnologia sempre pode aprender com novas informações, portanto, consegue se adaptar e melhorar os resultados ao longo do tempo.

No cenário atual, há diversos chatbots de IA generativa, como ChatGPT e Gemini, que fazem parte da vida de milhões de pessoas ao redor do mundo. Porém, esse conceito não é recente. Um dos primeiros casos de inteligência artificial generativa foi o chatbot Eliza, desenvolvido por Joseph Weizenbaum na década de 1960. Na época, esse tipo de tecnologia usava uma abordagem baseada em regras que tinham um vocabulário limitado, falta de contexto e alta dependência de padrões. A partir de 2010, a tecnologia passou a avançar com redes neurais e aprendizado profundo, permitindo que a IA aprendesse a analisar textos, classificar elementos de imagens e transcrever áudio.

Contudo, a IA generativa se tornou capaz de criar imagens, vídeos e áudios a partir de 2014, com as redes adversárias generativas, também conhecidas como GANs, que são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina. Essa técnica trouxe uma nova forma de organizar redes neurais para gerar e classificar variações de conteúdo. Com isso, além do aumento do interesse em torno da IA generativa, surgiu também a preocupação de como ela poderia ser usada para fins negativos, como a criação de deepfakes, vídeos falsos que alteram vozes e pessoas.

A IA generativa funciona a partir de um comando, também chamado de prompt, que pode estar na forma de texto, imagem, vídeo, áudio ou qualquer formato que o sistema da IA possa processar. Sendo assim, quando o usuário envia o comando para a ferramenta, os algoritmos oferecem uma resposta relacionada ao comando, como um texto, uma imagem, a solução de um problema, um novo código, entre outros. Embora atualmente seja possível escrever uma solicitação de modo fácil, as primeiras versões de inteligência artificial generativa eram muito mais complexas e exigiam o envio de dados por meio de uma API (Interface de Programação de Aplicação).

Pode-se dizer que a inteligência artificial generativa funciona em três fases. A primeira é o treinamento, no qual é usado um modelo de aprendizado profundo, como os modelos de linguagem grande (LLMs), que servem para ferramentas de IA de geração de texto. Entretanto, também há modelos voltados para geração de imagem, vídeo, som, além de modelos multimodais para suportar vários tipos de conteúdos.

A segunda fase é o ajuste, para adaptar o modelo conforme o propósito da ferramenta. Por exemplo, um chatbot de IA generativa desenvolvido para fazer atendimento ao cliente precisa ser ajustado com as principais dúvidas dos clientes para poder oferecer uma interação satisfatória para essa finalidade. Por fim, a terceira fase é composta pela geração do resultado, avaliação e reajuste, para melhorar cada vez mais a qualidade e a precisão da IA generativa.

A IA generativa pode ser usada para criar vários tipos de conteúdos. No caso dos textos, por exemplo, a tecnologia pode desenvolver e-mails, mensagens, artigos de blogs, relatórios, posts para redes sociais, resumos de documentos, currículo e muito mais. A ferramenta pode, inclusive, ser utilizada para fornecer ideias de conteúdos aos usuários e otimizar tempo ao fazer tarefas do dia a dia. Também é possível gerar imagens e vídeos com a ajuda da IA generativa. Na prática, o usuário envia um comando para a ferramenta, que pode desenvolver imagens realistas, animações e até mesmo realizar ajustes e edição de vídeos e imagens.

Vale ressaltar que há modelos de IA generativa capazes de sintetizar discursos, criar conteúdo de áudio e até gerar melodias que imitam a estrutura e o som de outras canções profissionais e podem ser usadas como inspiração ou base para que artistas criem novas músicas. Para os profissionais que trabalham com códigos, a inteligência artificial generativa também pode ser uma grande aliada, pois consegue gerar e completar trechos de código, traduzir linguagens de programação e resumir a funcionalidade do código.

É importante destacar que a IA generativa também pode ser aplicada em diversos setores. É possível, por exemplo, implementar chatbots para atendimento ao cliente e suporte técnico, otimizar a dublagem de filmes e conteúdo educacional em diferentes idiomas. A tecnologia pode até mesmo aplicar na área da saúde, auxiliando os profissionais a descobrirem novos medicamentos, analisar o histórico dos pacientes para sugerir tratamentos e muito mais.

A melhor ferramenta de IA generativa depende da necessidade do usuário, uma vez que é possível utilizar a tecnologia para diversas finalidades, conforme explicado no tópico acima. Chatbots como ChatGPT, Gemini Google, Microsoft Copilot e DeepSeek podem auxiliar a otimizar tarefas do dia a dia, especialmente relacionadas ao trabalho e estudos, ao poderem resumir documentos, artigos, escrever e-mails, fazer traduções e muito mais.

Por outro lado, quem deseja gerar imagens pode testar as funcionalidades do DALL-E 2, DALL-E 3, Midjourney AI , Janus-Pro e Stable Diffusion. Ferramentas de IA generativa como Dadabots e MuseNet ajudam na geração de música, enquanto serviços como Codex e GitHub Copilot servem para gerar códigos.

Embora tenha diversos benefícios para a vida das pessoas, a IA generativa também apresenta uma série de desafios. Afinal, a tecnologia pode ser perigosa se for utilizada para fins negativos, como a disseminação de deepfakes, vídeos falsos que visam propagar desinformação ao fazer com que uma pessoa fale ou faça algo que jamais ocorreu na realidade.

Inicialmente, o foco das deepfakes era prejudicar reputações ou distorcer falas e comportamentos de pessoas públicas, como políticos, empresários e artistas. Porém, atualmente cibercriminosos também utilizam a técnica para fazer ataques virtuais, como criar vozes falsas em golpes de phishing de voz, visando capturar dados pessoais e financeiros das vítimas.

Além disso, a inteligência artificial generativa causa preocupações em relação ao futuro do mercado do trabalho. Há muitos debates sobre o impacto da tecnologia em diversas profissões, afinal, a IA pode ser cada vez mais aprimorada ao longo do tempo até conseguir substituir o trabalho de uma pessoa com mais rapidez e autonomia. Isso pode ocorrer em diferentes áreas de atuação, como saúde, comunicação, educação, entre outras.

Por fim, vale lembrar que a IA generativa ainda apresenta outras preocupações. A tecnologia pode fornecer dados imprecisos, sem conhecer a fonte da informação, aumentando a disseminação de conteúdos falsos. Além disso, os modelos de IA podem gerar conteúdos tendenciosos ou ofensivos, já que eles podem aprender essas ideias nos dados de treinamento e depois replicá-las nas interações com os usuários.

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