Inteligência Artificial Generativa: Tipos, Benefícios e Métodos de Utilização Explicados de Forma Clara

O que é a IA Generativa?

A IA Generativa é uma tecnologia que, com base em dados previamente aprendidos, permite que a IA gere automaticamente diversos tipos de conteúdos, como textos, imagens, códigos de programação, vídeos e áudios, em resposta às instruções (prompts) dos usuários.
Um exemplo representativo é o “ChatGPT”, lançado pela OpenAI em novembro de 2022.
O ChatGPT é capaz de gerar textos naturais como se fossem escritos por humanos, podendo ser utilizado em diversas situações de negócios, com expectativas de grandes melhorias na eficiência do trabalho e redução de custos.
O desenvolvimento da IA Generativa tem avançado rapidamente nos últimos anos, com novos serviços sendo lançados diariamente em todo o mundo, atraindo atenção em muitos campos.

Razões para a atenção à IA Generativa

Assim como a invenção do computador e a popularização da internet e dos telefones móveis trouxeram grandes transformações para a vida das pessoas, a IA está se tornando uma presença indispensável na sociedade moderna.
Em particular, a IA Generativa está se desenvolvendo a ponto de suscitar grandes preocupações sociais por poder substituir o trabalho humano, tornando-se uma presença que não pode mais ser ignorada.

Diferenças entre a IA Generativa e a IA Tradicional

Enquanto a IA tradicional tinha como principal função “extrair” informações dos dados de aprendizagem que correspondessem aos prompts e fornecer esses resultados, a IA Generativa se destaca por “gerar” novos outputs com base nos dados de aprendizagem.
Devido a essa característica, a IA Generativa tem a vantagem de poder criar expressões e ideias originais sem estar limitada pelos dados de aprendizagem. No entanto, a qualidade do output pode ser significativamente influenciada pela engenharia de prompts do usuário (habilidade de inserir os prompts ideais para obter o output desejado da IA).

Funcionamento da IA Generativa

A tecnologia que sustenta a base da IA Generativa é o “aprendizado de máquina (machine learning)”.
O aprendizado de máquina é um conjunto de técnicas que descobrem e aprendem padrões e regras a partir de grandes volumes de dados inseridos, classificando e prevendo novos dados inseridos. No desenvolvimento da IA Generativa, é comum a utilização de um método de aprendizado específico chamado “aprendizado profundo (deep learning)”.
Com o aprendizado profundo, é possível extrair características de forma mais complexa e em várias camadas a partir dos dados inseridos, permitindo a execução de tarefas mais complexas e precisas.
Geralmente, os modelos base gerados através desse aprendizado de máquina, adaptados para tarefas mais específicas, são chamados de “modelos treinados”, e os produtos ou serviços que incorporam esses modelos são coletivamente chamados de “IA Generativa”.
Em resumo, existem vários tipos de IA Generativa, dependendo do conteúdo das “tarefas específicas”.

Tipos de IA Generativa

A seguir, explicamos os principais tipos de IA generativa.

IA de Geração de Texto

A IA de geração de texto, representada por “ChatGPT” e “Bard”, utiliza modelos de linguagem de grande escala (LLM: Large Language Model) como “GPT-4” e “PaRM”.
Os modelos de linguagem de grande escala são modelos adaptados para o tratamento de linguagem natural e possuem entre dezenas de bilhões e centenas de bilhões de parâmetros, permitindo a geração de textos muito naturais.
Isso possibilita a sua utilização em diversas situações, como a criação de atas de reuniões, respostas a e-mails, criação de textos publicitários e escrita de romances.

IA de Geração de Imagens

A IA de geração de imagens, representada por “Stable Diffusion” e “Midjourney”, gera novas imagens a partir de texto ou imagens. Existem várias aplicações, como a entrada de uma descrição textual da imagem desejada (t2t: text to image) ou a reconfiguração de uma imagem existente para criar uma nova (i2i: image to image), dependendo do objetivo e uso.

IA de Geração de Voz

A IA de geração de voz gera novos dados de voz a partir de dados de voz de entrada.
Por exemplo, ao inserir e treinar com uma grande quantidade de dados de voz de uma pessoa ou personagem, é possível fazer com que essa voz leia diversos textos.
Além disso, como pode ajustar o tom de acordo com emoções específicas e realizar leitura em vários idiomas, uma vez treinada, pode ser utilizada em diversas situações, como narração e respostas automáticas em call centers.
O “Text-to-Speech AI” da Google é um exemplo famoso.

IA de Geração de Vídeos

A IA de geração de vídeos combina texto e imagens para gerar automaticamente novos vídeos.
O “Sora”, anunciado pela OpenAI em fevereiro de 2024, gera vídeos a partir de texto e, ao contrário das IAs de geração de vídeos anteriores que só conseguiam criar vídeos curtos de alguns segundos, pode gerar vídeos de até um minuto, mantendo a consistência dos personagens e cenários em várias cenas e reproduzindo movimentos naturais que refletem corretamente as leis físicas, sendo atualmente uma das IAs generativas mais destacadas.

IA de Geração de Modelos 3D

A IA de geração de modelos 3D gera automaticamente modelos 3D a partir de texto ou imagens.
Espera-se que seja utilizada em indústrias como a criação de personagens e objetos de jogos, e na produção de conteúdos de CG para animações e filmes, sendo atualmente um dos tipos de IA generativa em ascensão.
“LumaAI”, “Tripo” e “Meshy” são exemplos representativos.

Vantagens da Utilização de IA Generativa

Assim, a IA generativa está a surgir continuamente e espera-se a sua aplicação em diversos setores.

Ao utilizar a IA generativa, não só se pode esperar uma grande eficiência nas operações e redução de custos, mas também obter insights que levam à descoberta de novas ideias e padrões, o que representa uma grande vantagem em relação à IA tradicional.

Cenários de Utilização de IA Generativa nos Negócios

Especificamente, a IA generativa pode ser utilizada nos seguintes cenários de negócios.

Automatização e Assistência no Suporte ao Cliente

O suporte ao cliente, como responder a e-mails e atender chamadas telefônicas, é uma das tarefas que consome muito tempo e esforço nas operações diárias. No entanto, essas tarefas são consideradas bem adequadas para a IA generativa.
Com a IA de geração de texto, é possível entender o conteúdo das consultas dos clientes e criar respostas apropriadas. Além disso, ao combinar com a IA de geração de voz, é possível oferecer um serviço de atendimento telefônico automático 24 horas por dia, 365 dias por ano. Atualmente, muitas empresas já implementaram a IA generativa nessas operações.

Geração de Ideias e Criação de Rascunhos para Cópias Publicitárias e Artigos Web

Como mencionado anteriormente, aproveitando a característica da IA generativa de criar novos outputs, é muito eficaz utilizá-la para gerar ideias e criar rascunhos na produção de conteúdos como cópias publicitárias e artigos web.
Ao especificar características do produto, público-alvo, número de palavras, entre outros, e inserir esses dados como prompts, é possível gerar outputs mais adequados. Além disso, a IA pode gerar muitas ideias mais rapidamente do que os humanos, contribuindo significativamente para o aumento da produtividade.

Suporte na Análise de Dados e Geração Automática de Relatórios

A IA generativa, capaz de processar grandes volumes de dados rapidamente, pode ser utilizada para analisar e prever padrões e tendências que os humanos podem não perceber. Além disso, pode ser utilizada para criar relatórios baseados nessas análises e previsões.
Ao especificar o formato de saída, entre outros, é possível personalizar o formato de acordo com as necessidades, o que é uma vantagem adicional.

Considerações ao Utilizar IA Generativa

Como mencionado acima, a IA generativa oferece grandes benefícios, mas ao mesmo tempo, há vários pontos que precisam ser observados para utilizá-la corretamente.

Alucinações da IA

A IA generativa baseia-se em dados de aprendizagem para fornecer respostas que são “as mais prováveis” do ponto de vista probabilístico e estatístico, o que pode resultar na saída de informações falsas (este problema é geralmente chamado de “alucinação”).
Além disso, algumas IA generativas têm limitações no período de obtenção dos dados de aprendizagem, o que pode levar à saída de respostas que não refletem as informações mais recentes.
Portanto, ao utilizar a saída da IA generativa em operações comerciais, é necessário passar por processos de verificação e confirmação de qualidade realizados por humanos.

Aspectos de Segurança

Além disso, ao utilizar IA generativa, as empresas devem prestar especial atenção aos aspectos de segurança.
Algumas IA generativas podem utilizar os dados inseridos para aprendizagem de máquina, o que pode resultar em situações irreversíveis se informações pessoais ou segredos empresariais forem inseridos.
Portanto, é essencial verificar cuidadosamente o tratamento dos dados inseridos nos termos de uso, entre outros.

Regulamentações Legais

Nos últimos anos, têm sido discutidas ativamente as regulamentações legais relacionadas à IA generativa, centradas em leis como a Lei de Direitos Autorais e a Lei de Proteção de Dados Pessoais do Japão, além de haver setores que estabelecem suas próprias éticas de IA de acordo com a indústria ou setor.
Portanto, como parte da conformidade das empresas, é necessário prestar atenção às regulamentações legais e às tendências dessas éticas de IA.

Se Pretende Utilizar IA com Atenção aos Pontos Cruciais, Recomendamos o Azure OpenAI Service

Neste contexto, o “Azure OpenAI Service” oferecido pela Microsoft Azure é o único serviço que permite utilizar os serviços de IA fornecidos pela OpenAI (geração de texto, código e imagens) na plataforma Microsoft Azure. Uma característica distintiva é que os dados inseridos não são utilizados para aprendizagem de máquina, além de poderem usufruir das funcionalidades de segurança da Microsoft Azure, garantindo assim um elevado nível de segurança.
Adicionalmente, embora muitos dos principais serviços de IA gerativa sejam estrangeiros, o Azure OpenAI Service permite contratos que seguem a legislação japonesa e têm o Tribunal Distrital de Tóquio como jurisdição exclusiva, o que aumenta a previsibilidade dos riscos legais, tornando-o uma recomendação sólida.

Resumo: A utilização de IA generativa pode aumentar a eficiência, mas a gestão de riscos é essencial

Os serviços de IA generativa que surgem diariamente podem, se utilizados de forma eficaz, proporcionar uma grande eficiência nas operações e redução de custos.
No entanto, para utilizar eficazmente os serviços de IA generativa, é necessário compreender corretamente os riscos envolvidos e considerar cuidadosamente quais funcionalidades e especificações podem mitigar esses riscos em relação às operações que se pretende implementar.
Em particular, nas empresas, é importante estabelecer diretrizes internas, informar os funcionários e realizar treinamentos. Ao introduzir serviços de IA generativa nas operações, é aconselhável comparar e avaliar cada serviço a partir de uma perspetiva multifacetada.