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IA generativa (GenAI) é uma tecnologia que pode criar conteúdo, como texto, áudio, vídeo e código, replicando interações humanas inteligentes. Ela pode impulsionar a produtividade e a criatividade humana, mas não sem contrapontos. Saiba como a IA generativa funciona, o que você pode fazer com ela e como a tecnologia da Avast pode ajudar você a se proteger das ameaças de IA que estão surgindo.
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IA generativa é um tipo de tecnologia de IA que gera conteúdo em resposta a solicitações (prompts) dos usuários, usando padrões em dados existentes nos quais ela foi “treinada”. Seus complexos algoritmos preditivos podem ser usados para criar texto, vídeos, imagens e muito mais, ou simplesmente para interagir com um usuário em conversas convincentemente humanas em plataformas como o ChatGPT.
Apesar de ser uma tecnologia de IA relativamente nova, tendo se tornado popular com o lançamento público do ChatGPT em 2022, o campo da IA generativa está se desenvolvendo rapidamente e sua adoção em massa já é uma realidade em diversos setores. Hoje, ela normalmente é usada para o funcionamento de chatbots, ferramentas de assistência de código, apps de tradução, plataformas de design gráfico e muito mais.
O que a IA generativa significa para o futuro da tecnologia? Muito. Ferramentas de IA generativa podem executar tarefas humanas demoradas em segundos com baixo custo. Ela tem o potencial de aumentar a inovação e produtividade humana de várias maneiras. Por exemplo, a IA generativa está causando grandes avanços na detecção de câncer com a análise de imagens de tecidos.
Ela também está mudando a maneira pela qual navegamos pela web, com capacidades de IA sendo gradualmente integradas a grandes navegadores da web como o Google Chrome, e possivelmente acelerará o desenvolvimento na área de Internet das coisas (IoT) ao oferecer novas formas de os dispositivos físicos que usamos todos os dias (por exemplo, tecnologias de smart home) interagirem com a Internet.
Embora o funcionamento interno de programas de IA generativa seja extremamente complexo, uma explicação simples é que eles analisam o prompt de um usuário e geram um resultado baseado em padrões aprendidos a partir de quantidades enormes de dados de treinamento, incluindo textos, imagens e outras mídias extraídas da Internet, de livros e de outros locais.
Em outras palavras, a IA generativa prevê a sequência de palavras ou imagens mais provável de formar uma resposta relevante para um prompt em específico, usando sua compreensão de relações estatísticas encontradas nos dados em que foi treinada. Embora a IA generativa nem sempre acerte, modelos novos e aperfeiçoados estão sendo lançados constantemente, com conjuntos de dados de treinamento atualizados, o que significa que as respostas provavelmente continuarão melhorando em questão de precisão e relevância.
Veja um resumo mais detalhado de como a IA generativa funciona:
O usuário fornece um prompt: Pode ser uma pergunta, tarefa ou descrição de algo a ser criado (como uma imagem). Um prompt pode ser algo como “Escreva uma pequena história de horror sobre um robô e uma casa abandonada”. Ou então “Crie uma imagem de um gatinho aplicando um chute circular em um palhaço no estilo de uma pintura de Michelangelo”.
A IA interpreta o prompt: O programa de IA generativa divide o prompt em fragmentos chamados “tokens”. Ela compara padrões nos tokens que formam o prompt a padrões similares em seus dados de treinamento e usa o que encontra para prever a resposta mais satisfatória para o prompt.
A IA gera uma resposta: Essa resposta pode ter a forma de texto, áudio, vídeo ou alguma outra, dependendo da ferramenta de IA e do prompt. Como a IA generativa analisa cada prompt em separado, é altamente improvável que ela forneça a mesma resposta duas vezes. As respostas em geral são únicas e originais, mesmo que o mesmo prompt seja utilizado várias vezes.
Um usuário insere o prompt “Crie uma imagem de um gatinho aplicando um chute circular em um palhaço no estilo de uma pintura de Michelangelo” e a IA generativa o interpreta, gerando uma imagem.
É importante lembrar que, apesar da resposta aparentemente humana da IA, ela não pensa, não raciocina e não sente como um ser humano. A inteligência artificial generativa não é, de fato, inteligente. Qualquer ilusão de inteligência é baseada apenas na habilidade dela de fazer previsões estatísticas baseadas em enormes conjuntos de dados. Muito semelhante a uma calculadora, ela responde às informações inseridas pelo usuário com base em sua programação.
Você provavelmente já ouviu falar sobre o ChatGPT, a ferramenta de IA generativa mais popular, em relação à qual Sam Altman, fundador da OpenAI, afirma ser usada por até 800 milhões de pessoas. Mas esse é apenas um exemplo de um único tipo de IA generativa.
Há vários tipos diferentes de modelos de IA generativa, incluindo:
Modelos de linguagem de grande escala (LLMs): LLMs como o “Generative Pre-trained Transformer” (Transformador Generativo Pré-treinado), ou GPT, que está por trás do funcionamento do ChatGPT, são treinados especificamente com fontes textuais. Seu propósito é recriar e “entender” a linguagem humana. LLMs usam aprendizagem profunda (um tipo avançado de aprendizagem de máquina) para prever respostas a prompts baseados em texto.
Modelos de difusão: Esses modelos são usados para gerar imagens. Eles funcionam um pouco como criar uma pintura ao contrário: primeiro, criando uma imagem caótica e com ruído; depois, refinando-a gradualmente até que seja considerada satisfatória em relação ao prompt do usuário.
Modelos de transformador: Esses modelos são a base das ferramentas de IA generativa modernas. Eles usam um método chamado tokenização para dividir prompts em partes menores (chamadas tokens) que o algoritmo consegue entender. O algoritmo então procura conexões entre os tokens e seu treinamento para gerar uma resposta humana, com nuance, e imagens realistas.
Modelos multimodais: Esses modelos integram várias fontes de dados, em geral incluindo textos, imagens e áudio, para facilitar a geração de vários tipos de conteúdo. Isso permite que uma única IA generativa possa executar uma variedade de tarefas.
Modelos fundacionais: Esses modelos servem como fundação para várias funções de IA, fornecendo a inteligência principal para geração de texto, imagens e muito mais. Eles são treinados em grandes quantidades de dados e podem ser otimizados e atualizados para tarefas específicas. LLMs, modelos de difusão, modelos transformadores e modelos multimodais podem ser modelos fundacionais.
Redes adversariais generativas (GANs): Esses modelos de IA combinam duas redes neurais, cada uma com uma tarefa separada. A primeira rede cria conteúdo, enquanto a outra avalia a precisão do conteúdo e o refina, caso seja necessário. Esses modelos são normalmente usados para gerar imagens e vídeos, podendo ser empregados também na criação de deepfakes.
Autocodificadores: Essas ferramentas de IA generativa comprimem dados e os reconstroem para identificar padrões. Por exemplo, elas podem analisar uma voz humana e dividi-la em características que o algoritmo pode recriar. Elas costumam ser usadas para sintetização de voz e deepfakes.
Criar um modelo de IA generativa requer grande investimento e poder de computação. Embora os custos estejam diminuindo, construir um deles ainda custa milhões. Veja o que é necessário para criar um modelo de IA generativa:
Dados de treinamento de qualidade: Os modelos devem ser treinados em grandes quantidades de dados. Todos os dados devem ser etiquetados e categorizados com precisão para que a IA aprenda com eficácia e sem viés.
Redes neurais avançadas: Redes neurais são sistemas de aprendizagem de máquina que fazem a IA generativa funcionar. Elas fornecem a estrutura computacional que permite aos modelos de IA fazer previsões. O GPT é um exemplo (a rede neural por trás dos modelos do ChatGPT).
Poder de computação: Grandes quantidades de poderosas placas de computador são necessárias para executar os processos de IA generativa, o que exige um uso significativo de energia.
Estas são apenas as necessidades básicas. Modelos eficazes também exigem treinamento e moderação constante para terem suas capacidades aprimoradas e evitarem vieses ou a geração de conteúdo prejudicial. Um enorme esforço por parte de humanos e máquinas é necessário para isso. Segundo relatórios, a OpenAI gasta cerca de US$ 1,5 bilhão apenas com a equipe.
A IA generativa existe, de uma forma ou de outra, há décadas — na verdade, desde os anos 60. De lá para cá, cientistas, linguistas e até mesmo filósofos vêm trabalhando duro na criação e testes de modelos de IA. Veja um pequeno resumo de como a IA generativa surgiu.
Há várias formas de usar ferramentas de IA generativa e incontáveis casos de uso para a tecnologia. A maneira mais simples de usar IA generativa é acessar o site de uma ferramenta do tipo (como claude.ai) ou baixar um app de IA generativa (como o ChatGPT).
A partir daí, basta digitar um prompt na caixa de texto. Veja um exemplo passo a passo de uso do ChatGPT, a ferramenta de IA generativa mais popular.
Acesse chatgpt.com. Não é preciso criar uma conta para usar a ferramenta. No entanto, criar uma conta lhe dá mais opções de privacidade se você não quiser que a OpenAI colete seus dados.
Digite seu prompt na caixa de texto. Você pode fazer uma pergunta, dar uma tarefa à IA (por exemplo, criar uma receita saborosa com sobras de frango, cebola e ervilhas congeladas) ou pedir para ela gerar uma imagem. Se você não quiser digitar, pode clicar no ícone de Voz para falar com a IA.
O ChatGPT responderá ao seu prompt automaticamente. A resposta dele não deve demorar mais que alguns segundos.
O ChatGPT irá lembrar de seus prompts e das respostas que forneceu na mesma conversa. Então você pode continuar conversando sobre o assunto ou modificar a tarefa caso não tenha obtido a resposta que esperava.
A maioria das ferramentas de IA generativa funciona de maneira semelhante ao ChatGPT, com mais ou menos recursos como a capacidade de pesquisar na Internet em tempo real para contexto extra. No entanto, há também maneiras mais específicas de usar a IA generativa, dependendo de suas necessidades.
Desenvolvedores podem integrar a IA generativa em suas ferramentas ao solicitar uma API (interface de programação de aplicativos) ao criador do modelo. Isso lhes permite adicionar capacidades de IA aos seus próprios produtos ou apps. Você também pode usar IA generativa ao fazer uma pesquisa no Google Chrome ou em outros mecanismos de pesquisa, como o Bing. O Google Gemini agora gera automaticamente uma resposta de IA às pesquisas no Chrome.
Você também pode perceber que a IA está aparecendo em apps que já usava, como Notion e Snapchat. Todas essas funções no app são derivadas de modelos de IA. Se você usar a IA generativa dessa forma, tenha em mente apenas que ela não é tão versátil quanto interagir com a IA diretamente.
Empresas que integram IA a seus produtos limitam o escopo da IA para aprimorar serviços específicos fornecidos.
Embora o ChatGPT seja a ferramenta de IA generativa mais conhecida voltada a consumidores, está longe de ser a única opção. Há diversos apps de IA generativa, cada um com treinamento e capacidades diferentes. Embora possa parecer que algumas dessas ferramentas são quase idênticas em função e respostas, suas diferenças podem ter implicações na sua experiência, segurança e privacidade.
Veja alguns exemplos de ferramentas populares de IA generativa.
ChatGPT: O ChatGPT foi a primeira ferramenta popular de IA generativa e continua sendo a mais popular. Ele começou como um LLM puramente baseado em texto. Atualmente, é um modelo multimodal capaz de gerar texto, áudio, imagens e código. O ChatGPT pode ser usado de forma gratuita em chatgpt.com, ou no app ChatGPT.
Claude: Assim como o ChatGPT, o Claude é um chatbot. Ele foi criado pela Anthropic e tem foco na geração de conteúdo longo e segurança de IA. Ele tem uma estrutura de “IA constitucional”, feita para garantir que as respostas sigam diretrizes éticas pré-programadas. Algumas fontes afirmam que isso o torna mais seguro que o ChatGPT para usuários que querem evitar respostas enviesadas ou potencialmente prejudiciais. No entanto, atualmente o Claude pode gerar apenas texto e código.
Gemini: O Gemini é uma IA generativa de propriedade da Google, viabilizada por seu LLM LaMDA. O Gemini funciona de forma bastante semelhante ao ChatGPT e pode gerar texto, imagens e código. O Gemini também está cada vez mais sendo integrado às outras ferramentas da Google, como Chrome e Docs.
Le Chat: Le Chat é um assistente de IA generativa criado pela Mistral, uma empresa de IA da França. Assim como o ChatGPT e o Claude, trata-se de um chatbot conversacional projetado para gerar texto e código. Le Chat se destaca por se basear nos modelos abertos da Mistral, o que permite transparência e desenvolvimento impulsionado pela comunidade.
DeepSeek: O DeepSeek é uma IA generativa de código aberto que rivaliza com a qualidade de apps similares. Significativamente mais barato de construir e treinar que suas contrapartes, o DeepSeek é visto como um divisor de águas no desenvolvimento de IA generativa. No entanto, para fins práticos, não é muito diferente de ferramentas como o ChatGPT.
Dall-E: O Dall-E é o gerador de imagens da OpenAI. Os usuários descrevem o que querem ver por meio de texto e a IA gera uma imagem baseada no prompt. O Dall-E foi criado sobre um modelo de difusão estável e está disponível no ChatGPT para criar imagens como parte da experiência multimodal.
Midjourney: O Midjourney é outro gerador de imagens a partir de texto, conhecido por criar imagens altamente detalhadas. No entanto, ele não tem um site. Em vez disso, os usuários podem interagir com a ferramenta por meio do app de mensagens Discord.
Sora: O Sora é o gerador de vídeos a partir de texto da OpenAI. De forma muito parecida com o Dall-E, os usuários escrevem uma descrição textual e o Sora gera um vídeo de 5 a 20 segundos baseado no prompt. Embora o Sora não tenha sido incorporado ao ChatGPT (ainda), ele está atualmente disponível para clientes do GPT pago em sora.com.
Como algumas das ferramentas de IA generativa mais populares, em geral desenvolvidas por empresas com boa reputação, todas as opções na lista acima são geralmente seguras de usar.
No entanto, há muitas ferramentas de IA generativa que podem não ser tão seguras. Alguns desenvolvedores de apps de terceiros integram modelos de IA de empresas como a OpenAI a seus próprios apps usando chaves de API, por exemplo. Mas usar o modelo dentro desse app de terceiro pode ser mais arriscado que usá-lo no app oficial do GPT.
Apps não confiáveis de terceiros podem ter padrões menores de cibersegurança de IA, o que significa que podem carecer de segurança ou ser perigosos. Alguns, conhecidos como dark AI, podem até mesmo ser criados por hackers e golpistas mal-intencionados para roubar suas informações pessoais ou infectar seus dispositivos com malware.
A IA generativa se tornou popular apenas recentemente, então, apesar de sua popularidade, ainda está nos estágios de crescimento iniciais. Mesmo assim, a tecnologia está avançando rapidamente, com 78% das empresas usando-a em ao menos uma função, de acordo com uma pesquisa da McKinsey.
É provável que a IA generativa continue a avançar tanto em capacidades quanto em adoção ao longo da próxima década, tornando-se rapidamente parte mais significativa do cotidiano das pessoas. Veja alguns desenvolvimentos possíveis que podemos ver no futuro da IA generativa.
As interações de IA ficarão mais “humanas”: A IA atualmente é boa em replicar respostas humanas em textos. No futuro, ela irá incorporar áudio vocal, tom, humor e até mesmo características físicas humanas (avatares de IA) para mimetizar a interação humana real de forma mais precisa. A IA generativa também se tornará mais interativa e ciente dos padrões de fala humanos, o que possibilitará conversas mais naturais. Muitos desses recursos já estão nos estágios iniciais atualmente, como o modo de voz do ChatGPT.
A tomada de decisões da IA será aprimorada: Atualmente, ferramentas de IA podem responder a prompts. Em breve, a IA poderá prever e antecipar suas necessidades com base em dados de sua memória. A IA poderá fazer sugestões baseadas no contexto, agir e enviar alertas sem a solicitação de um prompt.
A IA ficará mais criativa: A habilidade de gerar códigos, vídeos, textos e imagens da IA continuará a melhorar. No futuro próximo, a IA provavelmente será capaz de gerar respostas multimídia com muito mais nuances, contribuindo ativamente para processos criativos em vez de apenas seguir as instruções de quem forneceu o prompt.
Embora provavelmente ainda não possamos entender completamente o potencial total da IA generativa, ela já é associada a vários benefícios tangíveis, incluindo:
Aumento de produtividade: A IA generativa pode ajudar os usuários a concluírem tarefas mais rapidamente, e a um custo mais baixo, do que conseguiriam sozinhos. Ela pode traduzir texto para idiomas estrangeiros em segundos, escrever e-mails e comunicados de imprensa profissionais e fazer recomendações orientadas por dados, com alto grau de precisão e eficiência.
Automação de tarefas repetitivas: Ferramentas de IA generativa podem ser programadas para lidar com tarefas que consomem muito tempo ou são entediantes, como inserção de dados, edição de conteúdo e suporte ao cliente. Automatizando essas funções, as empresas podem economizar dinheiro e usuários individuais podem usar seu tempo para trabalhos mais importantes, criativos ou estratégicos.
Análise de dados avançada: Programas de IA são excelentes em analisar grandes volumes de texto ou dados instantaneamente. Eles podem tirar conclusões inteligentes a partir de conjuntos de dados complexos em campos como direito, medicina, economia, engenharia e pesquisa, ajudando os profissionais desses setores a tomarem decisões mais ágeis e informadas.
Aplicações interpessoais: Chatbots viabilizados por LLMs são projetados para interagir com seres humanos de forma amigável e empática. Eles podem imitar emoções como gentileza e compaixão, o que significa que podem ser ferramentas úteis cuidar de crianças ou como assistentes pessoais para profissionais médicos em ambientes médicos estressantes. Um estudo, de fato, descobriu que os pacientes preferiam receber notícias médicas de IAs em vez de médicos, pois a IA era “percebida como mais empática”.
A IA generativa não está livre de contrapontos A tecnologia não é perfeita, nem as empresas responsáveis pelos modelos de IA. Alguns riscos da IA generativa incluem:
Desinformação e alucinação: A IA generativa às vezes gera informações falsas, prejudiciais ou enganosas. Isso é chamado alucinação, e é um resultado das limitações no processamento e no treinamento da IA. À medida que os seres humanos confiam mais na IA, alucinações têm o potencial de fomentar notícias falsas e outros tipos de desinformação.
Viés e justiça: As respostas da IA generativa por vezes podem ser enviesadas e discriminatórias. Isso pode ser resultado de treinamento com dados incompletos ou vieses humanos presentes no material de treinamento. Por exemplo, uma ferramenta de contratação treinada em candidaturas anteriores pode favorecer candidaturas futuras que venham de escolas ou contextos específicos.
Preocupações em relação à privacidade: Apps de IA coletam suas informações pessoais quando você cria uma conta neles e muitos registram as conversas que você tem com a IA. Por exemplo, a OpenAI armazena as conversas do ChatGPT por pelo menos 30 dias. Isso pode apresentar uma preocupação em relação à privacidade, aumentando o risco de que seus dados confidenciais acabem caindo em mãos erradas.
Problemas com direitos autorais: A OpenAI está sendo alvo de um processo por parte do The New York Times sobre o fato de que a empresa treina seus modelos parcialmente com dados protegidos por direitos autorais sem oferecer compensação aos proprietários originais. Problemas com direitos autorais podem se tornar uma preocupação ainda maior para as empresas de IA no futuro, conforme os conjuntos de dados de treinamento se expandirem para incluir mais dados.
Impacto ambiental: Treinar e executar modelos de IA exige quantidades massivas de poder de computação, potencialmente resultando em altas emissões de carbono. Cada resposta gerada pelo ChatGPT, segundo relatado, produz cerca de 4,32 gramas de CO2, o que aumenta de acordo com a escala de operação da ferramenta.
Abuso da tecnologia: A IA generativa é facilmente acessível gratuitamente por qualquer pessoa, o que significa que também é fácil abusar de seu uso. Hackers e golpistas podem usar essas ferramentas para criar mensagens de phishing convincentes e enganarem as pessoas para que elas forneçam suas informações pessoais. Eles também podem usar IA para criar deepfakes e clones de voz para imitar outras pessoas ou aplicar golpes de catfishing.
A IA generativa é, sem dúvida, o desenvolvimento tecnológico mais significativo desde a Internet, e tem grandes implicações tanto para indivíduos quanto para empresas. Algumas das consequências de seu aumento de popularidade provavelmente serão positivas, mas a disponibilidade universal da IA generativa e sua imprevisibilidade também podem colocar sua segurança e privacidade em risco.
Não use ferramentas de IA generativa como o ChatGPT sem proteger seus dados e dispositivos contra lapsos inevitáveis de segurança, quer sejam eles vazamentos de dados ou pura e simplesmente golpes. Proteja-se contra golpistas e malwares com o Avast Free Antivirus. Com uma poderosa ferramenta de detecção de golpes integrada, o Avast fornece proteção 24h contra malwares, vazamentos de dados e muito mais, para que você possa explorar os vários benefícios da IA generativa com mais segurança.
