Por muitos anos, tanto os aspectos positivos quanto os negativos da IA estiveram sob os olhos do público. Considere a análise de imagens médicas, reconhecimento facial e algoritmos que recomendam empréstimos e sentenças. Mas ChatGPT, DALL-E 2 e outros programas de inteligência artificial conversacionais e que conjuram imagens, as capacidades impressionantes e às vezes assustadoras parecem um ponto de virada.
A mudança mais importante foi o surgimento da poderosa IA generativa no ano passado. Este software não apenas aprende com muitos dados, mas também cria documentos convincentes, conversas interessantes, imagens fotorrealistas e clones de vozes de celebridades.
A inteligência generativa baseada em computador existe há quase 10 anos, como podem confirmar tensões bem estabelecidas sobre gravações deepfake. Atualmente, no entanto, os modelos de inteligência baseados em computador tornaram-se tão enormes e processaram áreas tão tremendas da web que os indivíduos ficaram incertos de como a inteligência baseada em computador afeta o destino do trabalho da informação, a ideia de imaginação e os pontos de partida e a honestidade de conteúdo na web.
Leia a seguir cinco artículos sobre:
Trabalho e IA generativa
As implicações da IA generativa para artistas e trabalhadores do conhecimento foram o assunto de um painel de discussão de cinco especialistas em IA. Não é apenas uma questão de saber se a inovação irá suplantá-lo ou torná-lo mais útil.
A pesquisadora de PC do Faculdade do Tennessee, Lynne Parker, compôs que, embora haja vantagens críticas para a inteligência generativa feita pelo homem, como tornar a inventividade e o trabalho da informação mais disponíveis, os novos dispositivos também têm desvantagens. Em particular, eles podem levar a uma desintegração de habilidades como composição e levantam questões de garantias de inovação licenciada, uma vez que os modelos são preparados em manifestações humanas.
Daniel Acua, um cientista da computação da Universidade do Colorado Boulder, achou as ferramentas úteis em seus próprios empreendimentos criativos, mas está preocupado com a imprecisão, o viés e o plágio.
O pesquisador de PC do Faculdade de Michigan, Kentaro Toyama, compôs que a capacidade humana provavelmente se tornará exorbitante e supérflua em certos campos. “Se a história servir de indicação, é quase certo que, à medida que a IA avança, mais empregos desaparecerão, a classe criativa de pessoas com habilidades apenas humanas ficará mais rica, mas menos, e os proprietários de tecnologia criativa se tornarão os novos mega-ricos.
Mark Finlayson, cientista da computação da Universidade Internacional da Flórida, escreveu que alguns empregos provavelmente desaparecerão, mas que novas habilidades no uso dessas ferramentas de IA provavelmente serão valorizadas. Por relacionamento, ele notou que a ascensão da programação de manipulação de texto geralmente eliminou a necessidade de digitadores, mas permitiu que quase qualquer pessoa com acesso a um PC criasse registros tipográficos e induziu outra classe de habilidades a listar em um currículo.
De acordo com Casey Greene, pesquisador de informática biomédica da Universidade do Colorado Anschutz, “os modelos de linguagem AI levarão as pessoas a desenvolver habilidades para obter o melhor resultado das ferramentas da mesma forma que o Google levou as pessoas a desenvolver habilidades para encontrar informações no Internet.” Na era dos modelos de IA amplamente disponíveis, assim como em muitos avanços tecnológicos, as formas das pessoas de interagir com o mundo mudarão. A questão é se a sociedade usará esse tempo para aumentar as disparidades ou promover a equidade.
Conjurando imagens de palavras
A capacidade da IA generativa de evocar imagens de palavras pode parecer mágica. É difícil imaginar como IAs geradoras de imagens podem produzir uma imagem que corresponda a algumas palavras em um texto.
O procedimento foi explicado por Hany Farid, um cientista da computação da Universidade da Califórnia, em Berkeley, especializado em análise forense de imagens. Cada imagem possui um breve texto descritivo e serve como treinamento para o software.
“Depois de corromper gradualmente cada imagem até o ponto em que apenas o ruído visual é deixado, o modelo instrui uma rede neural a reverter essa corrupção. O modelo aprende como transformar ruído puro em uma imagem coerente a partir de qualquer legenda, repetindo esse processo centenas de milhões de vezes”, escreveu.
Marcando a máquina
O vídeo gerado por IA está melhorando rapidamente e muitas das imagens produzidas por IA generativa são difíceis de distinguir das fotografias. Como resultado, as apostas para combater a fraude e a desinformação agora são maiores. Ambos os vídeos falsos de líderes políticos e vídeos falsos de executivos corporativos podem ser usados para espalhar desinformação prejudicial e manipular os preços das ações.
Farid entendeu como é possível criar fotografias e vídeos simulados produzidos por inteligência que contenham marcas d’água confirmando que foram projetados. Produzir marcas d’água digitais que não podem ser alteradas ou removidas é o truque. Ao marcar todos os dados de treinamento com marca d’água, essas marcas d’água podem ser inseridas em sistemas generativos de IA, e o conteúdo gerado terá a mesma marca d’água”, escreveu ele.
Inundação de idéias
As ferramentas estão se mostrando úteis para alguns artistas, designers e escritores, apesar da preocupação legítima com os aspectos negativos da IA generativa. Indivíduos em áreas criativas podem usar os geradores de imagem para extrair pensamentos rapidamente, incluindo material maluco imprevisto.
Juan Noguera, designer industrial e professor do Instituto de Tecnologia de Rochester, e seus alunos usam software como DALL-E e Midjourney para criar milhares de imagens a partir de conceitos abstratos – pense nisso como uma versão aprimorada de um caderno de esboços.
Você pode obter um conjunto de imagens exclusivas criadas apenas para você inserindo qualquer frase, não importa o quão louca seja. Você quer fazer um bule? Tenha 1.000 deles aqui, ele escreveu. Embora apenas um pequeno subconjunto deles possa ser usado como chaleira, eles fornecem uma semente de motivação que o criador pode sustentar e refinar em um item completo.”
Encurtando o processo criativo
De acordo com Nir Eisikovits e Alec Stubbs, filósofos do Centro de Ética Aplicada da Universidade de Massachusetts em Boston, usar IA para produzir obras de arte acabadas é uma questão diferente. Eles apontam que fazer arte envolve mais do que apenas criar conceitos.
Eles escreveram que os aspectos essenciais da criação de arte incluem o processo prático de produzir algo, iterar o processo e fazer refinamentos – geralmente no momento em resposta às reações do público.
Eles escreveram: “É o trabalho de tornar algo real e trabalhar com seus detalhes, não apenas aquele momento de imaginá-lo, que carrega valor.” A luta, a interação lúdica e o envolvimento habilidoso com a tarefa artística que leva o artista desde o início até o ponto de conclusão são louvados nas obras artísticas.
