Os modelos fundamentais são sistemas de IA treinados com grandes volumes de dados generalistas, permitindo-lhes adaptar-se a múltiplas tarefas sem necessidade de formação específica para cada uma. A sua natureza versátil permite que sejam reutilizados numa ampla variedade de domínios, como medicina, direito, educação ou entretenimento.

Exemplos em destaque:

O IAG está sendo utilizado em diversos setores produtivos e sociais. Entre suas principais aplicações estão:

Um sistema generativo de IA é construído aplicando aprendizado de máquina não supervisionado ou autosupervisionado a um conjunto de dados. As capacidades de um sistema generativo de IA dependem da modalidade ou tipo de conjunto de dados utilizado.

A IA generativa pode ser unimodal ou multimodal; Os sistemas unimodais aceitam apenas um tipo de entrada, enquanto os sistemas multimodais podem receber mais de um tipo de entrada.[24]​ Por exemplo, uma versão do GPT-4 da OpenAI aceita entradas de texto e imagem.[25]​.

Contenido

En el contexto de la IA un Prompts son instrucciones elaboradas por los usuarios que le brindamos a un sistema para que este genere una respuesta. Estos prompts son una forma de guiar el comportamiento del modelo de la IA para obtener el resultado deseado.[28]​ Estas órdenes están destinadas para máquinas, y ellas responden automáticamente a pedidos simples y complejos. Pueden ser elaborados tanto como textos o como audios.[29]​.

Usando verbos para criar prompts

Ao escrever instruções é muito importante prestar atenção aos verbos, pois se quisermos que a IA retorne uma resposta útil devemos levar em consideração o uso desses verbos. Pode acontecer que você esteja usando um verbo quando na realidade outro deveria ser usado, por isso devemos levar em consideração quais deles estão dentro do mesmo conjunto.[28]​ Abaixo estão alguns exemplos.[30]​.

El desarrollo de la IA generativa ha generado preocupación por parte de gobiernos, empresas e individuos, lo que ha dado lugar a protestas, acciones legales, llamados a suspender los experimentos de IA y acciones por parte de múltiples gobiernos. En una sesión informativa del Consejo de Seguridad de las Naciones Unidas en julio de 2023, el Secretario General António Guterres afirmó que "la IA generativa tiene un enorme potencial para el bien y el mal a escala", que la IA puede "impulsar el desarrollo global" y contribuir entre 10 y 15 billones de dólares al crecimiento global para 2030, pero que su uso malicioso "podría causar niveles horribles de muerte y destrucción, traumas generalizados y daños psicológicos a una escala inimaginable".[32]​.

Perdas de empregos

Desde os primeiros dias do desenvolvimento da IA, tem havido argumentos levantados por Joseph Weizenbaum, criador do ELIZA, e outros, sobre se as tarefas que podem ser executadas por computadores deveriam realmente ser executadas por eles, dada a diferença entre computadores e humanos, bem como entre cálculos quantitativos e julgamentos qualitativos baseados em valores.[33] Em abril de 2023, foi relatado que a IA de geração de imagens causou a perda de 70% dos empregos de ilustrador de videogame na China.[34][35] Em julho de 2023, os avanços na IA generativa contribuíram para as disputas trabalhistas de Hollywood em 2023. Fran Drescher, presidente do Screen Actors Guild, declarou que “a inteligência artificial representa uma ameaça existencial para as profissões criativas” durante a greve SAG-AFTRA de 2023.[36]​

Deepfakes

Deepfakes (uma mala de viagem de "aprendizado profundo" e "falso"[37]​) são mídias geradas por IA que pegam uma pessoa em uma imagem ou vídeo existente e a substituem pela imagem de outra pessoa usando redes neurais artificiais.[38]​ Deepfakes atraíram atenção generalizada e levantaram preocupações sobre seu uso em vídeos pornográficos de celebridades, pornografia de vingança, notícias falsas, boatos e fraudes. financeiro.[39]​[40]​[41]​[42]​ Isso provocou respostas tanto da indústria quanto do governo para detectar e limitar seu uso.[43]​[44]​.

Crime cibernético

A capacidade da IA ​​generativa de criar conteúdos falsos realistas tem sido explorada em vários tipos de crimes cibernéticos, incluindo esquemas de phishing.[45] Vídeos e áudio deepfake têm sido usados ​​para criar desinformação e fraude. Shuman Ghosemajumder"), ex-chefe de fraude do Google, previu que, embora os vídeos deepfake tenham causado agitação na mídia, eles logo se tornarão comuns e, como resultado, mais perigosos.[46] Os cibercriminosos criaram grandes modelos de linguagem focados em fraudes, incluindo WormGPT e FraudGPT.[47]​.

Uma pesquisa recente realizada em 2023 revelou que a IA generativa tem pontos fracos que podem ser manipulados por criminosos para extrair informações prejudiciais sem passar por salvaguardas éticas. O estudo apresenta exemplos de ataques realizados ao ChatGPT, incluindo Jailbreaks e psicologia reversa. Além disso, indivíduos mal-intencionados podem usar o ChatGPT para ataques de engenharia social de “Engenharia Social (Segurança Cibernética)” e ataques de phishing, revelando a natureza prejudicial dessas tecnologias.[48]​.

Regulamento

Na União Europeia, a proposta de Lei de Inteligência Artificial inclui requisitos para divulgar material protegido por direitos de autor utilizado para treinar sistemas de IA generativos e para rotular qualquer resultado gerado por IA como tal.[49]​.

Nos Estados Unidos, um grupo de empresas, incluindo OpenAI, Alphabet e Meta, assinou um acordo voluntário com a Casa Branca em julho de 2023 para usar marcas d'água em conteúdo gerado por IA.[50]​.

Na China, as Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de IA Generativa introduzidas pela Administração do Ciberespaço da China regulam qualquer IA generativa voltada para o público. Inclui requisitos para usar marcas d'água em imagens ou vídeos gerados, regulamentos sobre dados de treinamento e qualidade de rótulos, restrições à coleta de dados pessoais e uma diretriz de que a IA generativa deve “aderir aos valores fundamentais socialistas”. [51][52]​.

Desde a sua fundação, o campo do aprendizado de máquina tem utilizado modelos estatísticos, incluindo modelos generativos, para modelar e prever dados. A partir do final dos anos 2000, o surgimento da aprendizagem profunda impulsionou o progresso e a pesquisa em processamento de imagens e vídeos, análise de texto, reconhecimento de fala e outras tarefas. No entanto, a maioria das redes neurais profundas foram treinadas como "modelos discriminativos" que realizam tarefas de classificação, como classificação de imagens baseadas em redes neurais convolucionais.

Em 2014, avanços como o autoencoder variacional e a rede adversária generativa produziram as primeiras redes neurais profundas práticas capazes de aprender modelos generativos, em vez de discriminativos, de dados complexos, como imagens. Esses modelos generativos profundos foram os primeiros capazes de gerar não apenas rótulos de classes para imagens, mas também imagens inteiras.

Em 2017, a rede Transformer "Transformer (modelo de aprendizado de máquina)") possibilitou avanços em modelos generativos, levando ao primeiro transformador generativo pré-treinado em 2018.[19]​ Isto foi seguido em 2019 pelo GPT-2, que demonstrou a capacidade de generalizar não supervisionado para muitas tarefas diferentes como um modelo fundamental.

Em 2021, o lançamento do DALL-E, um modelo de pixel generativo baseado em transformador, seguido por Midjourney e Stable Diffusion marcou o surgimento da arte prática da IA ​​de alta qualidade a partir de pistas de linguagem natural.

Em janeiro de 2023, Futurism.com divulgou a história de que a CNET estava usando uma ferramenta interna de IA não revelada para escrever pelo menos 77 de suas histórias; Depois que a notícia foi divulgada, a CNET publicou correções para 41 das histórias.[21]​.

Em março de 2023, foi lançado o GPT-4. Uma equipe da Microsoft Research argumentou que "poderia razoavelmente ser visto como uma versão inicial (mas ainda incompleta) de um forte sistema de inteligência artificial (FAI)."[22]​.

[23]

Os modelos fundamentais são sistemas de IA treinados com grandes volumes de dados generalistas, permitindo-lhes adaptar-se a múltiplas tarefas sem necessidade de formação específica para cada uma. A sua natureza versátil permite que sejam reutilizados numa ampla variedade de domínios, como medicina, direito, educação ou entretenimento.

Exemplos em destaque:

O IAG está sendo utilizado em diversos setores produtivos e sociais. Entre suas principais aplicações estão:

Um sistema generativo de IA é construído aplicando aprendizado de máquina não supervisionado ou autosupervisionado a um conjunto de dados. As capacidades de um sistema generativo de IA dependem da modalidade ou tipo de conjunto de dados utilizado.

A IA generativa pode ser unimodal ou multimodal; Os sistemas unimodais aceitam apenas um tipo de entrada, enquanto os sistemas multimodais podem receber mais de um tipo de entrada.[24]​ Por exemplo, uma versão do GPT-4 da OpenAI aceita entradas de texto e imagem.[25]​.

Contenido

En el contexto de la IA un Prompts son instrucciones elaboradas por los usuarios que le brindamos a un sistema para que este genere una respuesta. Estos prompts son una forma de guiar el comportamiento del modelo de la IA para obtener el resultado deseado.[28]​ Estas órdenes están destinadas para máquinas, y ellas responden automáticamente a pedidos simples y complejos. Pueden ser elaborados tanto como textos o como audios.[29]​.

Usando verbos para criar prompts

Ao escrever instruções é muito importante prestar atenção aos verbos, pois se quisermos que a IA retorne uma resposta útil devemos levar em consideração o uso desses verbos. Pode acontecer que você esteja usando um verbo quando na realidade outro deveria ser usado, por isso devemos levar em consideração quais deles estão dentro do mesmo conjunto.[28]​ Abaixo estão alguns exemplos.[30]​.

El desarrollo de la IA generativa ha generado preocupación por parte de gobiernos, empresas e individuos, lo que ha dado lugar a protestas, acciones legales, llamados a suspender los experimentos de IA y acciones por parte de múltiples gobiernos. En una sesión informativa del Consejo de Seguridad de las Naciones Unidas en julio de 2023, el Secretario General António Guterres afirmó que "la IA generativa tiene un enorme potencial para el bien y el mal a escala", que la IA puede "impulsar el desarrollo global" y contribuir entre 10 y 15 billones de dólares al crecimiento global para 2030, pero que su uso malicioso "podría causar niveles horribles de muerte y destrucción, traumas generalizados y daños psicológicos a una escala inimaginable".[32]​.

Perdas de empregos

Desde os primeiros dias do desenvolvimento da IA, tem havido argumentos levantados por Joseph Weizenbaum, criador do ELIZA, e outros, sobre se as tarefas que podem ser executadas por computadores deveriam realmente ser executadas por eles, dada a diferença entre computadores e humanos, bem como entre cálculos quantitativos e julgamentos qualitativos baseados em valores.[33] Em abril de 2023, foi relatado que a IA de geração de imagens causou a perda de 70% dos empregos de ilustrador de videogame na China.[34][35] Em julho de 2023, os avanços na IA generativa contribuíram para as disputas trabalhistas de Hollywood em 2023. Fran Drescher, presidente do Screen Actors Guild, declarou que “a inteligência artificial representa uma ameaça existencial para as profissões criativas” durante a greve SAG-AFTRA de 2023.[36]​

Deepfakes

Deepfakes (uma mala de viagem de "aprendizado profundo" e "falso"[37]​) são mídias geradas por IA que pegam uma pessoa em uma imagem ou vídeo existente e a substituem pela imagem de outra pessoa usando redes neurais artificiais.[38]​ Deepfakes atraíram atenção generalizada e levantaram preocupações sobre seu uso em vídeos pornográficos de celebridades, pornografia de vingança, notícias falsas, boatos e fraudes. financeiro.[39]​[40]​[41]​[42]​ Isso provocou respostas tanto da indústria quanto do governo para detectar e limitar seu uso.[43]​[44]​.

Crime cibernético

A capacidade da IA ​​generativa de criar conteúdos falsos realistas tem sido explorada em vários tipos de crimes cibernéticos, incluindo esquemas de phishing.[45] Vídeos e áudio deepfake têm sido usados ​​para criar desinformação e fraude. Shuman Ghosemajumder"), ex-chefe de fraude do Google, previu que, embora os vídeos deepfake tenham causado agitação na mídia, eles logo se tornarão comuns e, como resultado, mais perigosos.[46] Os cibercriminosos criaram grandes modelos de linguagem focados em fraudes, incluindo WormGPT e FraudGPT.[47]​.

Uma pesquisa recente realizada em 2023 revelou que a IA generativa tem pontos fracos que podem ser manipulados por criminosos para extrair informações prejudiciais sem passar por salvaguardas éticas. O estudo apresenta exemplos de ataques realizados ao ChatGPT, incluindo Jailbreaks e psicologia reversa. Além disso, indivíduos mal-intencionados podem usar o ChatGPT para ataques de engenharia social de “Engenharia Social (Segurança Cibernética)” e ataques de phishing, revelando a natureza prejudicial dessas tecnologias.[48]​.

Regulamento

Na União Europeia, a proposta de Lei de Inteligência Artificial inclui requisitos para divulgar material protegido por direitos de autor utilizado para treinar sistemas de IA generativos e para rotular qualquer resultado gerado por IA como tal.[49]​.

Nos Estados Unidos, um grupo de empresas, incluindo OpenAI, Alphabet e Meta, assinou um acordo voluntário com a Casa Branca em julho de 2023 para usar marcas d'água em conteúdo gerado por IA.[50]​.

Na China, as Medidas Provisórias para a Gestão de Serviços de IA Generativa introduzidas pela Administração do Ciberespaço da China regulam qualquer IA generativa voltada para o público. Inclui requisitos para usar marcas d'água em imagens ou vídeos gerados, regulamentos sobre dados de treinamento e qualidade de rótulos, restrições à coleta de dados pessoais e uma diretriz de que a IA generativa deve “aderir aos valores fundamentais socialistas”. [51][52]​.