A corrida pela inteligência artificial acontece não apenas entre as big techs, que buscam estabelecer a dominância nesse mercado bilionário, mas também entre profissionais e empresas que querem construir uma vantagem sobre seus concorrentes, pelo uso dessa tecnologia. Agora o open source, modelo de produção e distribuição em que qualquer um pode propor melhorias em softwares, chega com ideias que podem tornar a IA mais segura, fácil e profissional.
Desde que o ChatGPT a apresentou às massas há 18 meses, seu avanço acontece a passos largos. Mas apesar de algumas aplicações disponíveis parecerem mágicas em seus resultados, a IA ainda está engatinhando. Muitos dos usos que vêm sendo feitos dela são poucos profissionais e podem até expor dados sigilosos.
Em grande parte, isso acontece porque as pessoas usam ferramentas genéricas, construídas para respostas sobre qualquer assunto, como o próprio ChatGPT. O amadurecimento desse mercado passa, portanto, pela oferta de plataformas que permitam que as empresas criem e ajustem seus próprios modelos, adequados a necessidades específicas e com suas informações usadas de maneira segura.
Durante o Red Hat Summit, maior evento de open source do mundo, que aconteceu em Denver (EUA) na semana passada, a Red Hat, líder global de soluções nesse formato, apresentou o InstructLab, plataforma que propõe solucionar esses problemas. Ela permite que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico, contribua com o desenvolvimento de modelos de IA para seus negócios.
Veja esse artigo em vídeo:
Construído sobre o LLM (modelo de linguagem ampla) Granite, da IBM, a plataforma sintetiza dados a partir de informações do cliente, mesmo em pequenas quantidades, tentando vencer um problema atual dos grandes LLMs, que exigem volumes colossais de informação para seu treinamento, e estão esbarrando na falta de novo conteúdo. Com a ação dos usuários, esse modelo sintético tende a ficar melhor por uma fração dos custos de um desenvolvimento tradicional, para aplicações específicas.
“Isso permite que comunidades de pessoas ensinem os LLMs a aprender da mesma forma que os humanos aprendem”, explica Matt Hicks, CEO da Red Hat. “Ao permitir a qualquer pessoa que contribua para um modelo e ajustá-lo de novas maneiras, podemos realmente desbloquear o potencial da especialização em um assunto.”
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“Talvez seja isso que de fato popularizará nas empresas esse modelo que a população experimentou, mas aplicado ao seu negócio, combinado com seus dados, com as suas informações”, sugere Gilson Magalhães, presidente da Red Hat Brasil. “Isso é revolucionário!”
Explicando de maneira mais simples, as empresas continuam se beneficiando das informações e da capacidade de produção dos grandes LLMs, mas agora podem construir modelos especializados para suas necessidades, a partir de seus dados e das habilidades e do conhecimento de sua equipe. “A tecnologia entra, mas sem os talentos, sem as pessoas, jamais se alcançará a transformação como ela deve ser feita”, afirma Paulo Bonucci, diretor-geral da Red Hat Latin America.
“O mundo não será composto por um único modelo, e sim, cada vez mais, por modelos especializados”, explica Thiago Araki, diretor de tecnologia da Red Hat Latin America. “Ao invés de usar um modelo de forma genérica, para qualquer caso, teremos modelos pequenos para usos específicos, para cada negócio.”
O amadurecimento do mercado implica também nas empresas entenderem que são responsáveis ao usar decisões tomadas pela IA. “Já existem ferramentas que ajudam nessa auditoria, mas trabalhar com código aberto permite identificar como e por que essas decisões foram tomadas e com quais dados”, detalha Victoria Martínez Suárez, líder em inteligência artificial da Red Hat Latin America.
Questões regulatórias
Todos esses executivos, com quem conversei em Denver, afirmam ser necessária alguma forma de regulamentação da tecnologia, naturalmente em um sentido que não prejudique seu desenvolvimento, mas para proteger os usuários de abusos econômicos das big techs e para dar segurança jurídica ao mercado.
Bonucci acredita que a legislação ideal deveria ficar entre a Lei da Inteligência Artificial, aprovada no mês passada pela União Europeia, e a proposta americana. A primeira é um documento extenso e detalhado, construído principalmente sobre os diferentes níveis de risco que a inteligência artificial pode oferecer às pessoas, orientando seu uso. Já o modelo dos EUA delega a decisão sobre o que pode ou não ser feito às diferentes agências regulatórias já existentes.
“A rastreabilidade e a transparência são exigidas em alguns setores, em outros são recomendadas”, explica Martínez. “Ter isso claro é bom porque, em algum momento, essas informações podem ser solicitadas para qualquer problema que ocorra.”
No momento, o Congresso Nacional analisa o Projeto de Lei 2338/23, que guarda muita semelhança com a lei europeia. Os legisladores brasileiros têm o desafio de criar regras claras para evitar que se repita na IA o que se vê nas redes sociais, que gostam de não dar satisfações, e com isso vêm causando muitos danos a usuários e à sociedade como um todo. “A regulação é um princípio ocidental muito útil para garantir que empresas e pessoas não sejam massacradas por qualquer que seja o domínio”, afirma Magalhães. “Mas ela tem que ser sábia para proteger, sem inibir”.
Tudo isso se faz necessário para que essa tecnologia, que evolui de forma exponencial, deixe de ser uma curiosidade e passe a trazer benefícios claros para pessoas e companhias. Por mais que esteja ainda em seus estágios incipientes, precisamos compreender seu funcionamento e recursos.
“A proposta é trabalhar não tecnologia por tecnologia, e sim algo que vai trazer impacto ao negócio”, acrescenta Araki. “Não devemos usar IA generativa só porque está na moda, e sim fazer o uso disso quando tem algum sentido para o negócio.”
É incrível pensar que, há apenas 18 meses, quase ninguém falava de inteligência artificial. No ano passado, ficamos deslumbrados com suas possibilidades. Agora estamos encontrando novas formas de nos apropriarmos dela. Assim, para que, no ano que vem, ela nos traga ainda mais benefícios, esse debate precisa ser ampliado.
Clique nos links para assistir à íntegra em vídeo das entrevistas com os executivos acima:
- Matt Hicks: CEO da Red Hat
- Paulo Bonucci: diretor-geral da Red Hat Latin America
- Gilson Magalhães: presidente da Red Hat Brasil
- Thiago Araki: diretor de tecnologia da Red Hat Latin America
- Victoria Martínez Suárez: líder em inteligência artificial da Red Hat Latin America
