A IA tem permeado as nossas vidas de forma gradual, basicamente através de tudo, desde a tecnologia que alimenta os nossos telemóveis às funcionalidades de condução autónoma dos automóveis, passando pelas ferramentas que os retalhistas usam para surpreender e cativar os consumidores.
As aplicações de IA generativa, como o ChatGPT, o GitHub Copilot, o Stable Diffusion e outras, captaram a atenção das pessoas em todo o mundo: quase qualquer pessoa pode utilizá-las para comunicar e criar. Já para não falar da sua capacidade sobrenatural de manter uma conversa com um utilizador. As mais recentes aplicações de IA generativa podem executar uma série de tarefas de rotina, como a reorganização e a classificação de dados, mas é a sua capacidade de escrever texto, compor música e criar arte digital que tem feito manchetes e desafiado os consumidores a fazerem as suas próprias experiências. Consequentemente, um conjunto mais vasto de intervenientes está a debater-se com o impacto da IA generativa nas empresas e na sociedade, mas sem grande contexto que os ajude a compreendê-lo.
Responsabilidade da IA tem custos
A velocidade a que a tecnologia de IA generativa se está a desenvolver não está a tornar esta tarefa mais fácil. O ChatGPT foi lançado em Novembro de 2022 e, quatro meses depois, a OpenAI lançou um novo modelo de linguagem grande, ou LLM, chamado GPT-4, com capacidades melhoradas. Da mesma forma, em Maio de 2023, a IA generativa da Anthropic, Claude, foi capaz de processar cem mil tokens de texto, o equivalente a cerca de 75 mil palavras num minuto – a duração de um romance médio – em comparação com cerca de nove mil tokens ,quando foi introduzida em Março de 2023. E, em Maio desse mesmo ano, a Google anunciou várias novas funcionalidades alimentadas por IA generativa, incluindo a Search Generative Experience e um novo LLM chamado PaLM 2 que irá alimentar o seu chatbot Bard, entre outros produtos Google.
A McKinsey, consultora que tem lançado para o mercado uma série de estudos e documentos sobre o impacto da IA generativa na economia e nas sociedades, acredita que a inovação contínua trará também novos desafios: «Por exemplo, o poder computacional necessário para treinar a IA generativa com centenas de milhares de milhões de parâmetros ameaça tornar-se um estrangulamento no desenvolvimento», pode ler-se no documento ‘The Economic Potential of Generative AI’. Além disso, há um movimento significativo – encabeçado pela comunidade de código aberto, e que se propaga aos próprios líderes das empresas de IA generativa – para tornar a IA mais responsável, o que poderá aumentar os seus custos.
