O que é IA generativa? Saiba para que serve e como funciona a tecnologia

A inteligência artificial generativa é uma área da inteligência artificial que pode criar novos conteúdos, em diferentes formatos, a partir de uma grande quantidade de dados.

A IA generativa é capaz de identificar padrões e gerar textos, vídeos, áudios, imagens e até códigos de programação em resposta a qualquer comando fornecido pelo usuário.

Entenda o que é a IA generativa, conheça o funcionamento e tipos da tecnologia, e confira vantagens e desvantagens de seu uso a seguir.

O que é IA generativa?

A IA generativa (ou IA Gen) é um segmento da inteligência artificial com capacidade para criar conteúdos em diversos formatos. A tecnologia é caracterizada pelo aprendizado contínuo em alguns casos, já que suas criações são baseadas em uma grande quantidade de dados existentes, e em novas informações coletadas com interações humanas.

Para que serve uma IA generativa?

A IA generativa consegue criar textos, responder a perguntas, gerar imagens ou vídeos a partir de descrições, resolver problemas matemáticos e até desenvolver linhas de códigos de software. Isso porque a tecnologia é baseada em algoritmos que simulam processos de aprendizado e tomadas de decisões humanas.

Toda essa capacidade criativa permite que a IA generativa desenvolva novas aplicações, automatize processos e aumente a produtividade de empresas e pessoas. Inclusive, o banco de investimento Goldman Sachs prevê que a tecnologia pode impulsionar uma elevação de 7% (ou quase US$ 7 trilhões) no PIB global.

Como funciona uma IA generativa?

O processo inicial de uma IA generativa se dá com a criação de um modelo base. Nessa etapa, algoritmos de deep learning são treinados com grandes volumes de dados brutos para identificação de padrões e relações. Esses treinamentos dão luz a uma rede neural capaz de gerar conteúdos em resposta a entradas ou prompts.

Em seguida, os desenvolvedores definem a arquitetura do modelo generativo. Pode-se adotar a Rede Generativa Adversarial (GAN) para aplicações voltadas à geração de imagens ou o Generative Pre-trained Transformer (GPT) para gerações de textos, por exemplo.

A aplicação de IA generativa então passa a gerar os conteúdos nos formatos adotados. Os resultados são avaliados e ajustados pelos desenvolvedores, a partir da atualização de dados ou de novas informações obtidas com interações humanas.

Como funciona o treinamento de uma IA generativa?

O treinamento da IA generativa começa com o algoritmo de deep learning exposto a uma grande quantidade de dados brutos. Com técnicas de machine learning, o algoritmo passa a identificar padrões e é treinado para solucionar problemas, preencher lacunas e decifrar elementos de uma sequência.

Posteriormente, o modelo generativo adotado para a aplicação passa a gerar amostras de conteúdos (como textos, imagens ou áudios). A rede neural é submetida a diversos treinos e refinações para gerar saídas ajustadas e condizentes aos prompts de entrada, mesmo após ter entrado em atividade.

Quais são os tipos de IA generativa?

Existem diversos tipos de IA generativa que podem ser usados para aplicações distintas, dependendo do propósito. E os principais tipos de IA Gen contemplam:

• Large Language Model (LLM): LLMs são modelos complexos de IA generativa que podem processar e gerar textos em linguagem natural a partir de treinamentos com uma grande quantidade de dados;
• Redes Generativas Adversariais (GANs): tipo de IA generativa capaz de gerar novos dados semelhantes aos dados que foram usados no treinamento;
• Autocodificadores variacionais (VAEs): modelos semelhantes aos (GANs), que aprendem a compactar dados e usar essa técnica de compactação para gerar conteúdos semelhantes;
• Transformadores: arquitetura de rede neural, como o Generative Pre-trained Transformer (GPT), que aprende o contexto e consegue transformar ou alterar uma sequência de entrada em uma sequência de saída.

Quais são os exemplos de aplicações de IA generativa?

A IA generativa tem sido usado em diversos setores, incluindo segmentos de texto, idioma, audiovisual e até codificação. Exemplos de aplicações que usam a tecnologia contemplam:

• ChatGPT: aplicação desenvolvida pela OpenAI que utiliza um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) para gerar saídas de texto em resposta a prompts de entrada;
• Google Gemini: modelo criado pelo Google que usa uma grande quantidade de dados para realizar tarefas em formato de texto;
• Copilot: assistente de IA generativa da Microsoft capaz de realizar tarefas (incluindo criações voltadas para apps do Pacote Office) a partir de prompts de texto;
• DALL-E: modelo de IA desenvolvido pela OpenAI que pode gerar imagens a partir de descrições em texto;
• Midjourney: ferramenta similar ao DALL-E, capaz de criar imagens e artes digitais a partir de descrições em texto;
• Soundraw: plataforma capaz de gerar músicas originais e personalizadas com base nas preferências do usuário;
• TabNine: aplicação usada para analisar, prever ou completar linhas de código de desenvolvimento;
• RunwayML: plataforma que usa IA generativa para editar, gerar animações ou criar vídeos a partir de prompts de texto.

É preciso pagar para usar uma IA generativa?

Não necessariamente. ChatGPT, Google Gemini e Copilot são exemplos de modelos de IA generativa gratuitos, que podem requisitar apenas login para uso. Contudo, versões mais sofisticadas e APIs de integração costumam exigir assinaturas pagas para resultados mais assertivos e aplicações personalizadas.

Quais as vantagens em usar IA generativa?

O mercado entende que a IA generativa pode impactar positivamente diversos setores da economia. Alguns benefícios da tecnologia incluem:

• Criação de novos conteúdos: a Inteligência Artificial Generativa pode inspirar ou criar conteúdos como textos, imagens, vídeos e áudios;
• Automação de processos: empresas e pessoas podem usar a IA Gen para automatizar processos do dia a dia, como adotar o uso de chatbots para atendimento ao cliente;
• Ambientes de testes: a IA generativa pode criar cenários e ambientes experimentais, que posteriormente podem utilizar IA preditiva para simulações ou previsões;
• Personalização de aplicações: a IA Gen pode criar conteúdos voltados para determinados nichos de pessoas, otimizando a experiência do cliente.

Quais as desvantagens de usar IA generativa?

Vale mencionar que existem desvantagens ao usar aplicações de IA generativa. Exemplos de malefícios ao utilizar a tecnologia podem abranger:

• Limitações técnicas: aplicações podem não trazer os resultados esperados, caso não existam dados suficientes sobre o assunto;
• Resultados abrangentes: é possível que a IA generativa apresente resultados vagos ou imprecisos, o que exige uma busca fora da aplicação para confirmar os dados;
• Coleta de dados: pesquisas, dados e prompts de entrada tendem a ser coletados pelas donas da aplicação;
• Automação da mão de obra humana: empresas têm automatizado diversas tarefas com a IA generativa, diminuindo a mão de obra humana em determinadas profissões.

Qual a diferença entre IA generativa e IA preditiva?

A IA generativa foca na criação de conteúdos, com base em uma grande quantidade de dados. A tecnologia é comumente voltada para o setor criativo e artístico, já que é capaz de gerar textos, áudios, vídeos, poemas, imagens e linhas de códigos.

Já a IA preditiva usa dados históricos para analisar informações e prever eventos futuros, como o resultado de uma eleição ou o desempenho de vendas de um determinado produto. Não à toa, essa tecnologia é geralmente adotada em segmentos empresariais, financeiros e industriais.

É seguro usar IA generativa?

A segurança no uso de uma IA generativa depende de alguns fatores da aplicação adotada, como recursos de segurança utilizados, política de dados e viés do algoritmos. De modo geral, o uso da IA generativa pode ser seguro e trazer diversos benefícios, mas não está imune a riscos ao usuário.

Quais são os riscos de usar IA generativa?

A IA generativa é considerada um grande avanço da tecnologia, mas seu uso também envolve questões sensíveis. Alguns dos principais riscos da tecnologia envolvem:

• Resultados imprecisos: a aplicação pode apresentar resultados imprecisos, mesmo que o prompt em IA generativa de entrada seja detalhado;
• Algoritmo enviesado: os resultados de uma aplicação de IA generativa não devem ser considerados como uma verdade absoluta, já que os dados usados podem representar apenas uma determinada visão;
• Desinformação e fake news: indivíduos podem informar dados falsos e fake news para prejudicar o aprendizado da aplicação;
• Disseminação de golpes: criminosos podem usar a IA generativa para aprimorar golpes e ataques cibernéticos;
• Violações de direitos autorais: criações geradas por IA podem dar luz a conteúdos similares a obras protegidas, sem as devidas autorizações;
• Coleta de dados pessoais: perguntas, prompts de entrada e dados sensíveis do usuário tendem a ser coletados pelas donas da aplicação.