A inteligência artificial (IA) mudou fundamentalmente a forma como programamos. Agentes de IA podem gerar código, otimizar e até ajudar na depuração. No entanto, existem algumas limitações que os programadores devem ter em mente ao trabalhar com IA.
À primeira vista, parece que a IA pode escrever código sem esforço. Funções simples e scripts são frequentemente gerados sem problemas. Mas assim que um projeto consiste em vários arquivos e pastas, surgem problemas. A IA tem dificuldade em manter a consistência e a estrutura em uma base de código maior. Isso pode levar a problemas como links ausentes ou incorretos entre arquivos e inconsistência na implementação de funções.
Agentes de IA têm dificuldade com a ordem correta do código. Por exemplo, podem colocar inicializações no final de um arquivo, o que causa erros em tempo de execução. Além disso, a IA pode definir várias versões da mesma classe ou função dentro de um projeto sem hesitação, o que leva a conflitos e confusão.
Uma solução para isso é o uso de plataformas de código de IA que podem gerenciar memória e estruturas de projeto. Isso ajuda a manter a consistência em projetos complexos. Infelizmente, essas funcionalidades nem sempre são aplicadas de forma consistente. Isso pode fazer com que a IA perca a coesão de um projeto e introduza duplicações indesejadas ou dependências incorretas durante a programação.
A maioria das plataformas de codificação de IA funciona com chamadas para ferramentas que o modelo de linguagem grande pode invocar. Essas ferramentas são baseadas em um protocolo padrão aberto (MCP). Também é possível conectar um agente de codificação de IA a um IDE como o Visual Code. Eventualmente, você pode configurar localmente um LLM com llama ou ollama e escolher um servidor MCP para integrar. Modelos podem ser encontrados em huggingface.
Para gerenciar melhor o código gerado por IA, os desenvolvedores podem usar extensões de IDE que monitoram a correção do código. Ferramentas como linters, verificadores de tipo e ferramentas avançadas de análise de código ajudam a detectar e corrigir erros precocemente. Elas são um complemento essencial ao código gerado por IA para garantir qualidade e estabilidade.
Uma das principais razões pelas quais agentes de IA continuam repetindo erros está na forma como a IA interpreta as APIs. Modelos de IA precisam de contexto e uma descrição clara do papel para gerar código eficaz. Isso significa que os prompts devem ser completos: não apenas conter os requisitos funcionais, mas também explicitar o resultado esperado e as condições de contorno. Para facilitar isso, você pode salvar os prompts em um formato padrão (MDC) e enviá-los sempre para a IA. Isso é especialmente útil para regras genéricas de programação que você utiliza, além dos requisitos funcionais e técnicos e da estrutura do seu projeto.
Produtos como FAISS e LangChain oferecem soluções para que a IA lide melhor com o contexto. FAISS ajuda, por exemplo, na busca eficiente e recuperação de fragmentos de código relevantes, enquanto LangChain ajuda a estruturar o código gerado pela IA e manter o contexto dentro de um projeto maior. Mas também é possível configurar localmente com bancos de dados RAC.
A IA é uma ferramenta poderosa para programadores e pode ajudar a acelerar os processos de desenvolvimento. No entanto, ainda não é capaz de projetar e construir autonomamente uma base de código mais complexa sem controle humano. Programadores devem considerar a IA como um assistente que pode automatizar tarefas e gerar ideias, mas que ainda precisa de orientação e correção para alcançar um bom resultado.
Entre em contato para ajudar a configurar o ambiente de desenvolvimento para que as equipes possam tirar o máximo proveito do ambiente e se dedicar mais à engenharia de requisitos e design do que à depuração e escrita de código.
A Inteligência Artificial (IA) continua a evoluir em 2025 e tem um impacto cada vez maior em nossa vida diária e nos negócios. As principais tendências em IA mostram como essa tecnologia está alcançando novos patamares. Aqui discutimos alguns desenvolvimentos centrais que definirão o futuro da IA.
Abaixo estão as 7 principais tendências em Inteligência Artificial para 2025
Agentic AI refere-se a sistemas capazes de tomar decisões de forma independente dentro de limites pré-definidos. Em 2025, os sistemas de IA tornam-se cada vez mais autônomos, com aplicações em veículos autônomos, gestão da cadeia de suprimentos e até na área da saúde. Esses agentes de IA não são apenas reativos, mas também proativos, aliviando equipes humanas e aumentando a eficiência.
Com o crescimento das aplicações de IA em ambientes em tempo real, como reconhecimento de voz e realidade aumentada, o inference time compute torna-se um fator crucial. Em 2025, há grande foco em otimizações de hardware e software para tornar os modelos de IA mais rápidos e energeticamente eficientes. Pense em chips especializados como unidades de processamento tensorial (TPUs) e hardware neuromórfico que suportam inferência com latência mínima.
Desde a introdução de modelos como GPT-4 e GPT-5, os modelos muito grandes continuam a crescer em tamanho e complexidade. Em 2025, esses modelos não são apenas maiores, mas também otimizados para tarefas específicas, como análises jurídicas, diagnóstico médico e pesquisa científica. Esses modelos hipercomplexos oferecem precisão e compreensão de contexto sem precedentes, mas também trazem desafios em infraestrutura e ética.
No outro extremo do espectro, vemos uma tendência de modelos muito pequenos projetados especificamente para computação de borda. Esses modelos são usados em dispositivos IoT, como termostatos inteligentes e dispositivos portáteis de saúde. Graças a técnicas como poda de modelos e quantização, esses pequenos sistemas de IA são eficientes, seguros e acessíveis para uma ampla gama de aplicações.
As aplicações de IA em 2025 vão além dos domínios tradicionais, como reconhecimento de imagem e voz. Pense em IA que apoia processos criativos, como design de moda, arquitetura e até composição musical. Além disso, vemos avanços em áreas como química quântica, onde a IA ajuda na descoberta de novos materiais e medicamentos. Mas também na gestão de sistemas completos de TI, desenvolvimento de software e cibersegurança.
Com a integração da tecnologia em nuvem e sistemas avançados de gerenciamento de dados, os sistemas de IA têm acesso ao que quase parece uma memória infinita. Isso possibilita manter contextos de longo prazo, essencial para aplicações como assistentes virtuais personalizados e sistemas complexos de atendimento ao cliente. Essa capacidade permite que a IA ofereça experiências consistentes e conscientes do contexto por períodos prolongados. Na prática, a IA lembra todas as conversas que já teve com você. A questão é se você quer isso, claro, então deve haver uma opção para resetar partes ou o todo.
Embora a IA esteja se tornando cada vez mais autônoma, o fator humano continua importante. A augmentação human-in-the-loop garante que os sistemas de IA sejam mais precisos e confiáveis por meio da supervisão humana em fases críticas da tomada de decisão. Isso é especialmente importante em setores como aviação, saúde e finanças, onde a experiência e o julgamento humanos permanecem cruciais. Curiosamente, testes com diagnósticos feitos por 50 médicos mostram que uma IA faz melhor e até melhor quando auxiliada por IA. Portanto, devemos aprender principalmente a fazer as perguntas certas.
Com a chegada do O1, a OpenAI deu o primeiro passo para um LLM raciocinador. Esse passo foi rapidamente superado pelo O3. Mas também de um ângulo inesperado vem a concorrência do Deepseek R1. Um modelo open source de raciocínio e aprendizado por reforço que é muito mais barato que os concorrentes americanos, tanto em consumo de energia quanto em uso de hardware. Como isso teve impacto direto no valor de mercado de todas as empresas relacionadas à IA, o tom para 2025 está definido.
Como a NetCare pode ajudar com este tema
A NetCare tem um histórico comprovado na implementação de inovações digitais que transformam processos empresariais. Com nossa ampla experiência em serviços e soluções de TI, incluindo serviços gerenciados de TI, segurança de TI, infraestrutura em nuvem e transformação digital, estamos bem equipados para apoiar empresas em suas iniciativas de IA.
Nossa abordagem inclui:
Quais metas você deve estabelecer
Ao implementar IA, é importante definir metas claras e alcançáveis que estejam alinhadas com sua estratégia geral de negócios. Aqui estão alguns passos para ajudá-lo a definir essas metas:
Seguindo esses passos e trabalhando com um parceiro experiente como a NetCare, você pode maximizar os benefícios da IA e posicionar sua organização para o sucesso futuro.
As tendências em IA para 2025 mostram como essa tecnologia está cada vez mais integrada em nossa vida diária e resolve problemas complexos de maneiras que há poucos anos eram inimagináveis. Desde a avançada agentic AI até a capacidade quase infinita de memória, esses desenvolvimentos prometem um futuro em que a IA nos apoia, enriquece e nos permite ultrapassar novos limites. Não deixe de ler também as notícias fascinantes sobre o novo LLM da OpenAI O3
A inteligência artificial (IA) continua a ter um enorme impacto na forma como trabalhamos e inovamos. OpenAI apresenta com o O3 uma nova tecnologia revolucionária que permite às empresas operar de forma mais inteligente, rápida e eficiente. O que significa este avanço para a sua organização e como pode aproveitar esta tecnologia? Continue a ler para descobrir.
O OpenAI O3 é a terceira geração da avançada plataforma de IA da OpenAI. Combina modelos de linguagem de última geração, automação poderosa e capacidades avançadas de integração. Enquanto as versões anteriores já eram impressionantes, o O3 eleva o desempenho a um novo patamar com foco em:
O OpenAI O3 foi concebido para adicionar valor a uma ampla gama de processos empresariais. Aqui estão algumas formas de o utilizar:
Com o O3, pode implementar chatbots inteligentes e assistentes virtuais para apoiar os clientes. Estes sistemas compreendem a linguagem natural melhor do que nunca, permitindo ajudar os clientes de forma mais rápida e eficaz.
As empresas podem usar o O3 para analisar grandes volumes de dados, gerar relatórios e partilhar insights. Isto facilita a tomada de decisões baseadas em dados.
O O3 ajuda os profissionais de marketing a gerar conteúdos persuasivos, desde publicações em blogs até anúncios. O modelo pode até fazer recomendações personalizadas com base nas preferências dos utilizadores.
Modelos de linguagem de grande escala são muito eficazes no desenvolvimento de software.
Uma das características mais notáveis do OpenAI O3 é o foco na facilidade de uso. Mesmo empresas sem ampla experiência técnica podem beneficiar do poder da IA. Graças à documentação abrangente, suporte API e módulos de formação, a implementação é simples.
Além disso, foi dada muita atenção às diretrizes éticas. A OpenAI adicionou novas funcionalidades para prevenir abusos, como filtros de conteúdo e controlos mais rigorosos sobre a saída do modelo.
Na NetCare, entendemos a importância da tecnologia para o sucesso da sua empresa. Por isso, oferecemos suporte em:
Com a nossa experiência, garantimos que a sua organização beneficia imediatamente das possibilidades que o OpenAI O3 oferece.
O OpenAI O3 representa um novo marco na tecnologia de IA. Quer se trate de melhorar a experiência do cliente, otimizar processos ou gerar novos insights, as possibilidades são infinitas. Quer saber mais sobre como o OpenAI O3 pode fortalecer a sua empresa? Entre em contacto com a NetCare e descubra o poder da IA moderna.
O futuro das organizações consiste em gêmeos digitais: transforme com inteligência artificial e fortaleça setores como saúde e finanças. A Inteligência Artificial (IA) é mais do que apenas ChatGPT. Embora 2023 tenha trazido a IA para a consciência pública graças ao avanço do chatbot da OpenAI, a IA evolui silenciosamente há décadas, aguardando o momento certo para brilhar. Hoje, é um tipo muito diferente de tecnologia—capaz de simular, criar, analisar e até democratizar, ultrapassando os limites do que é possível em praticamente qualquer indústria.
Mas o que exatamente a IA pode fazer, e como as empresas devem integrá-la em suas estratégias? Vamos mergulhar no potencial, nos casos de uso e nos desafios da IA a partir de uma perspectiva estratégica de TI.
A IA é capaz de realizações incríveis, como simular a realidade (por meio de Deep Learning e Reinforcement Learning), criar novos conteúdos (com modelos como GPT e GANs) e prever resultados analisando enormes conjuntos de dados. Setores como saúde, finanças e segurança já sentem o impacto:
Estes exemplos são apenas a ponta do iceberg. De imóveis e seguros a atendimento ao cliente e sistema jurídico, a IA tem o poder de revolucionar quase todos os aspectos de nossas vidas.
Uma das aplicações mais intrigantes da IA é a criação de gêmeos digitais. Ao simular a realidade com dados operacionais, as empresas podem explorar com segurança o impacto da IA antes de implementá-la em larga escala. Gêmeos digitais podem representar um piloto, juiz ou até mesmo um avaliador de crédito digital, permitindo que as empresas limitem riscos e integrem a IA gradualmente em suas operações.
Quando as empresas querem adotar a IA, devem considerar perguntas como “comprar, usar open source ou construir internamente?” e “como fortalecer nossos colaboradores atuais com ferramentas de IA?” É crucial ver a IA como uma forma de aprimorar habilidades humanas—não substituí-las. O objetivo final é criar consultores aumentados que apoiem a tomada de decisão sem sacrificar o aspecto humano.
Com grande poder vem grande responsabilidade. O Regulamento de IA da UE entrou em vigor em 2024 e visa equilibrar inovação com direitos fundamentais e segurança. As empresas devem pensar proativamente sobre vieses em modelos de IA, privacidade de dados e as implicações éticas do uso dessas tecnologias.
Considere o uso de dados sintéticos gerados por GANs para combater vieses e utilize ferramentas como SHAP ou LIME para construir sistemas de IA mais explicáveis. Precisamos de IA que apoie objetivos e valores humanos—tecnologia que possa melhorar vidas em vez de colocá-las em risco.
A IA já determina como vivemos e trabalhamos. Segundo a Gartner, seis das dez principais tendências tecnológicas para 2024 estão relacionadas à IA. A Forrester prevê que o mercado de IA atingirá um valor de 227 bilhões de dólares em 2030. As empresas precisam agora descobrir como tirar a IA dos laboratórios e aplicá-la em casos práticos.
O futuro não é sobre substituir pessoas, mas sobre criar um mundo onde IAs pessoais colaboram com IAs corporativas, ampliando capacidades humanas e transformando indústrias. A visão é clara—abrace a IA de forma responsável e aproveite seu poder para um futuro mais eficiente e enriquecido.
Como a NetCare pode ajudar com este tema
A NetCare concebeu e desenvolveu essa estratégia muito antes de grandes empresas como Oracle e Microsoft adotarem essa ideia. Isso oferece uma vantagem estratégica em termos de velocidade, abordagem e visão de futuro.
Quais metas você deve estabelecer
Ao implementar um gêmeo digital, é importante definir metas claras e mensuráveis. Considere os seguintes passos:
Por que escolher a NetCare
A NetCare se destaca por combinar IA com uma abordagem centrada no cliente e expertise profunda em TI. O foco está em entregar soluções personalizadas que atendam às necessidades únicas da sua organização. Trabalhando com a NetCare, você pode confiar que suas iniciativas de IA serão planejadas estrategicamente e executadas de forma eficaz, levando a melhorias sustentáveis e vantagem competitiva.
Mais Rápido, Mais Inteligente e Mais Sustentável No mundo do desenvolvimento de software, código legado pode ser um obstáculo para a inovação e o crescimento. Código legado geralmente é composto por décadas de patches, soluções alternativas e atualizações, que já foram funcionais, mas agora são difíceis de manter.
Felizmente, há um novo recurso que pode ajudar as equipes de desenvolvimento a modernizar esse código: inteligência artificial (IA). Graças à IA, as empresas podem limpar, documentar e até converter código legado para linguagens de programação mais modernas de forma mais rápida, eficiente e precisa.
Código legado, escrito em linguagens antigas ou com estruturas obsoletas, traz vários desafios:
Modernizar código legado com IA oferece às empresas não apenas a chance de aproveitar novas tecnologias, mas também de minimizar riscos e economizar custos. Com IA, é possível transformar gradualmente uma base de código legado em uma infraestrutura moderna e preparada para o futuro, sem perder a funcionalidade subjacente.
Em um mundo onde a tecnologia evolui rapidamente, as empresas podem ganhar uma vantagem valiosa usando IA para renovar código antigo e se posicionar como players inovadores em seu campo. Modernizar código legado agora é não apenas viável, mas também eficiente em termos de custo e tempo.
Precisa de ajuda para orientar e implementar IA para modernizar código legado? Preencha o formulário de contato e terei prazer em explicar mais. Em média, um projeto de modernização com IA é 5 vezes mais rápido.
O mundo da IA generativa (genAI) está evoluindo a uma velocidade impressionante. Onde antes apenas sonhávamos com uma tecnologia capaz de igualar a criatividade humana, hoje vemos aplicações que nos surpreendem e inspiram. Desde a geração de texto até a produção artificial de imagens e vídeos: a genAI abre portas para novas possibilidades em diversos setores, desde marketing e entretenimento até saúde e educação. Neste artigo, discutimos os desenvolvimentos mais inovadores e olhamos para o que o futuro pode trazer.
Os modelos genAI mais recentes, como o GPT-4 da OpenAI e o DALL-E, tornaram-se multimodais. Isso significa que eles podem combinar diferentes tipos de entrada, como texto e imagem, para gerar resultados mais complexos e criativos. Com o DALL-E, por exemplo, agora é possível gerar imagens a partir de descrições textuais, ajudando profissionais criativos a visualizar suas ideias imediatamente. Esses modelos multimodais facilitam ultrapassar fronteiras entre diferentes disciplinas criativas.
O aprendizado em contexto significa que os modelos de IA melhoram na compreensão do contexto e das nuances do que você pede, sem necessidade de treinamento adicional. Isso os torna aplicáveis imediatamente em situações em tempo real, como atendimento ao cliente. A IA adaptativa, que pode se ajustar com base no feedback e nos padrões de uso, garante que a IA melhore continuamente na entrega de respostas e serviços personalizados.
A comunidade genAI está se tornando cada vez mais aberta, com empresas como Meta e Hugging Face tornando seus modelos públicos. Isso permite que desenvolvedores experimentem esses sistemas avançados de IA e contribuam para melhorias. A comunidade open source desempenha um papel importante na resolução de problemas como viés e questões éticas, por meio da contribuição de diversos usuários ao redor do mundo.
Tradicionalmente, modelos poderosos de IA como a genAI exigem muita capacidade computacional e energia. Inovações em arquiteturas de IA, como redes neurais mais eficientes e chips de IA especializados, possibilitam rodar grandes modelos de IA em menor escala e com custos reduzidos. Isso torna as soluções genAI mais acessíveis para pequenas empresas e usuários individuais.
Enquanto a genAI era aplicada principalmente em texto, os desenvolvimentos recentes em tecnologia de imagem e vídeo são impressionantes. Modelos como Midjourney e Runway oferecem aos usuários a possibilidade de gerar imagens de alta qualidade e até clipes de vídeo. Isso é especialmente útil para marketing e publicidade, onde conteúdo visual atraente desempenha um papel importante. Novas IAs podem até imitar movimentos humanos, permitindo que atores ou personagens animados se movam de forma realista em ambientes gerados.
Com o surgimento de modelos genAI poderosos, também surgem questões éticas, como direitos autorais, privacidade e o impacto da IA no emprego. Cada vez mais empresas e governos trabalham em diretrizes para garantir o uso responsável da IA. A OpenAI, por exemplo, introduziu funcionalidades como ‘safeguarding’ para evitar resultados indesejados na geração de imagens. Também se busca tornar a IA mais transparente para os usuários, para que saibam quando e como a IA está sendo utilizada.
A genAI está cada vez mais presente em ferramentas de software do dia a dia, como processadores de texto, softwares de design e navegadores. Google e Microsoft integram funções de IA em seus pacotes Google Workspace e Microsoft Office, respectivamente, ajudando os usuários a trabalhar de forma mais inteligente e rápida. Essa integração garante que o suporte de IA esteja disponível diretamente no fluxo de trabalho de milhões de pessoas, aumentando significativamente a produtividade.
Com a velocidade com que a genAI está se desenvolvendo, podemos esperar em breve aplicações ainda mais inovadoras. Pense em assistentes de IA que não apenas respondem, mas também ajudam proativamente assumindo tarefas, imagens holográficas avançadas quase indistinguíveis da realidade, e IAs que colaboram para resolver problemas complexos.
Além disso, as empresas usarão cada vez mais IA em seus processos de negócios. Uma empresa pode treinar vários agentes para uma tarefa específica e fazê-los trabalhar juntos como uma equipe. Atualmente, a IA é principalmente um assistente muito adequado. Um que trabalha rapidamente e, por exemplo, é excelente em escrever, revisar e depurar código de computador.
A IA generativa tornou-se indispensável e desempenha um papel crucial no futuro da tecnologia e da criatividade. Seja para empresas que usam genAI para criar produtos inovadores, ou para indivíduos que desejam aumentar sua produtividade, as possibilidades são infinitas e o futuro parece promissor.
A NetCare também criou sua própria aplicação genAI, que chamamos de AIR. Um modelo LLM econômico que pode ser usado para várias aplicações. Desde programação até agente de atendimento ao cliente, e também é usado como tradutor de sites. Existem diversos sites, como este, que são traduzidos pelo AIR. O próprio plugin, claro, também foi criado pelo AIR com um pouco de ajuda do Gerard 🙂
Os desenvolvimentos na área da inteligência artificial (IA) levantam questões sobre o que está por vir. Um whitepaper recente de Leopold Aschenbrenner apresenta uma visão fascinante da situação atual e do que possivelmente nos espera. Aqui estão alguns insights importantes que moldam o futuro da IA, baseados em uma análise das tendências e desafios.
O progresso na IA é sem precedentes. Em apenas alguns anos, evoluímos do GPT-2, que tinha uma compreensão comparável à de uma criança pequena, para o GPT-4, que alcançou as capacidades de um estudante do ensino médio inteligente. Esse desenvolvimento foi impulsionado por um crescimento exponencial em poder computacional, eficiência algorítmica e técnicas inovadoras como o aprendizado por reforço. Espera-se que essa tendência continue, podendo levar até 2027 a sistemas de IA que funcionem como pesquisadores ou engenheiros profissionais.
Após os níveis humanos de inteligência, o próximo passo é a superinteligência. Essa transição pode ser acelerada pela capacidade da IA de se aprimorar. As implicações são enormes: desde transformações econômicas até riscos existenciais. Aschenbrenner destaca que essa explosão de inteligência pode ser um ponto de inflexão, onde controle e segurança são cruciais para evitar desastres.
A enorme infraestrutura necessária para esses sistemas de IA já está sendo preparada. Empresas investem bilhões em data centers, GPUs e eletricidade para fornecer o poder computacional requerido. Essa mobilização de recursos marca uma mudança industrial comparável aos esforços de guerra históricos, mas agora focada na dominação tecnológica.
As implicações econômicas da IA são profundas. Espera-se que os setores de IA impulsionem grande parte do crescimento econômico global, especialmente por meio da automação, aumento da produtividade e criação de novos mercados. Ao mesmo tempo, há o risco de grande desigualdade econômica, com países e empresas sem acesso à IA avançada ficando para trás. Segundo Aschenbrenner, governos e empresas devem colaborar para reduzir essa lacuna, promovendo educação, inovação e distribuição justa de recursos.
Um desafio importante é a segurança dos modelos de IA e dos dados. O risco de que tecnologias sensíveis caiam em mãos erradas, como estados hostis, representa uma grande ameaça. O documento apela para medidas de segurança mais rigorosas e políticas melhores para mitigar esses riscos.
Um dos maiores desafios científicos é desenvolver métodos para fazer com que os sistemas de IA operem em conformidade com os valores humanos, mesmo que se tornem muito mais inteligentes do que nós. Isso é chamado de “superalinhamento”. Alcançar ou não o superalinhamento pode levar a consequências imprevistas e possivelmente catastróficas.
Além dos desafios tecnológicos, há uma dimensão geopolítica. Países como China e Estados Unidos competem pela dominância em IA. Quem vencer essa corrida terá uma vantagem decisiva não apenas econômica, mas também militar. Portanto, é vital que sociedades democráticas colaborem para garantir uma ordem mundial livre e estável.
As perspectivas apresentadas neste documento são tanto empolgantes quanto preocupantes. Elas exigem atenção, ação e colaboração. Para aproveitar as oportunidades da IA e gerenciar os riscos, devemos investir em pesquisa, políticas e cooperação internacional. Como o documento afirma: o futuro não é algo que simplesmente nos acontece — é algo que moldamos juntos.
O que você acha? Estamos prontos para os desafios e oportunidades que a IA nos traz? Quer ler mais?
Os dados desempenham, obviamente, um papel crucial nas empresas que estão a digitalizar-se. Mas, enquanto a procura por dados de alta qualidade e em grandes quantidades aumenta, frequentemente enfrentamos desafios como restrições de privacidade e a falta de dados suficientes para tarefas especializadas. É aqui que o conceito de dados sintéticos surge como uma solução inovadora.
Dados sintéticos são dados gerados artificialmente em vez de serem provenientes de eventos ou processos reais. Estes dados são frequentemente criados com o uso de algoritmos e técnicas de inteligência artificial (IA), como modelos de aprendizagem automática. O objetivo dos dados sintéticos é imitar os dados reais o mais precisamente possível em termos de propriedades estatísticas e padrões.
Exemplo: Um quarto gerado sinteticamente
Embora ofereça muitos benefícios, também existem desafios. Garantir a qualidade e precisão destes dados é crucial. Conjuntos de dados sintéticos imprecisos podem levar a resultados e decisões enganosas. Além disso, é importante encontrar um equilíbrio entre o uso de dados sintéticos e dados reais para obter uma imagem completa e precisa. Além disso, os dados sintéticos podem ser usados para reduzir desequilíbrios (BIAS) num conjunto de dados. Modelos de linguagem grande utilizam dados gerados porque simplesmente já leram a Internet e precisam de mais dados de treino para melhorar.
Os dados sintéticos são um desenvolvimento promissor no mundo da análise de dados e aprendizagem automática. Eles oferecem uma solução para problemas de privacidade, melhoram a disponibilidade de dados e são inestimáveis para o treino de algoritmos avançados. À medida que desenvolvemos e integramos esta tecnologia, é essencial garantir a qualidade e integridade dos dados para que possamos aproveitar todo o potencial dos dados sintéticos.
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Há anos, os robôs na indústria garantem que trabalhos simples possam ser automatizados. Até agora, isso não levou a um aumento significativo do desemprego, mas a afirmação é que isso vai mudar.
Com a chegada dos drones e carros autônomos, todo o setor de transporte, polícia e exército também será robotizado. Ao mesmo tempo, GenAI e a inteligência artificial em geral, lenta mas seguramente, tornarão os empregos de todos os profissionais altamente qualificados obsoletos. Normalmente, a maior prosperidade levaria à criação de novos empregos em níveis mais altos da cadeia de valor. A Inteligência Artificial vai contrariar esse processo porque a IA também pode agregar valor nessas áreas.
A prosperidade extra, portanto, acabará nas mãos de poucos, os proprietários e gerentes de grandes empresas. Inicialmente, a diferença entre ricos e pobres aumentará ainda mais. Primeiro, os trabalhadores menos qualificados perderão seus empregos, e não haverá substitutos para eles. Na Holanda, esses trabalhadores acabarão na rede de segurança do seguro-desemprego e assistência social. Em outros países, como os EUA, isso levará muito mais rapidamente à pobreza extrema. Não é difícil imaginar que isso pode gerar enorme insatisfação e talvez até revoluções. Espera-se que isso seja apenas um período transitório, durante o qual os formuladores de políticas farão ajustes para que todos possam se beneficiar do aumento da prosperidade. Criar e implementar políticas eficazes é crucial para moldar essa transição.
Mas, no final, esse desenvolvimento é inevitável, simplesmente porque é possível e porque muita riqueza e poder podem ser alcançados com IA e robotização.
Se, no final, até os profissionais altamente qualificados forem forçados ao desemprego pela inteligência artificial, o governo será obrigado a intervir. Isso pode ser feito redistribuindo a riqueza entre os super-ricos (na época) e os desempregados. Como o governo nacional não terá mais influência suficiente sobre as multinacionais, será necessária cooperação. Vamos assumir o lado positivo e que isso será finalmente alcançado. Então viveremos com muita liberdade, tempo livre e prosperidade até o momento em que o último emprego for substituído por robôs mais inteligentes. Nesse momento, ou pouco antes, a economia como conhecemos desaparecerá e tudo será gratuito. Os robôs farão tudo, inclusive a extração de matérias-primas, e como não exigem contrapartida, farão isso sem custo, 24 horas por dia, 365 dias por ano. Os preços de produtos e serviços cairão cada vez mais até chegarem a zero.
A economia desapareceu, ser rico não faz mais sentido porque tudo é gratuito.
Será que surgirá uma economia paralela, como existe hoje entre o submundo e o mundo oficial, ou tentaremos nos distinguir de outras maneiras? Atualmente, não sei. O que sei é que o cenário acima é realista e que devemos estar preparados tanto para o período entre agora e o desaparecimento da economia quanto para o período depois disso.
Mas, se lidarmos bem com isso, podemos exatamente alcançar o que sempre quisemos: mais tempo livre e renda suficiente para levar uma vida bonita e feliz. Essa ideia, para mim, vale a pena continuar investindo em inovação.
No mundo da inteligência artificial, um dos maiores desafios é desenvolver sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas que também ajam de acordo com normas e valores éticos que correspondam aos humanos. Uma abordagem para isso é treinar a IA usando códigos legais e jurisprudência como base. Este artigo explora esse método e examina estratégias adicionais para criar uma IA com normas e valores semelhantes aos humanos. Fiz essa sugestão também em nome da coalizão holandesa de IA ao Ministério da Justiça e Segurança em um documento estratégico que escrevemos a pedido do ministério.
A ideia de treinar uma IA com base em códigos legais e jurisprudência é fundamentada no conceito de que as leis refletem as normas e valores coletivos dentro de uma sociedade. Ao permitir que uma IA analise esses textos jurídicos, o sistema pode obter uma compreensão do que é socialmente aceitável e quais comportamentos são proibidos.
Uso de GANs para Identificar Lacunas
Redes Adversariais Generativas (GANs) podem servir como uma ferramenta para descobrir lacunas na legislação. Ao gerar cenários que estão fora das leis existentes, as GANs podem revelar possíveis dilemas éticos ou situações não abordadas. Isso permite que os desenvolvedores identifiquem e tratem essas lacunas, proporcionando à IA um conjunto de dados éticos mais completo para aprender. Naturalmente, também precisamos de juristas, juízes, políticos e especialistas em ética para aperfeiçoar o modelo.
Embora o treinamento baseado na legislação ofereça um ponto de partida sólido, há algumas considerações importantes:
Para desenvolver uma IA que realmente ressoe com a ética humana, é necessária uma abordagem mais holística.
1. Integração de Dados Culturais e Sociais
Expondo a IA à literatura, filosofia, arte e história, o sistema pode obter uma compreensão mais profunda da condição humana e da complexidade das questões éticas.
2. Interação Humana e Feedback
Envolver especialistas em ética, psicologia e sociologia no processo de treinamento pode ajudar a refinar a IA. O feedback humano pode fornecer nuances e corrigir onde o sistema falha.
3. Aprendizado Contínuo e Adaptação
Sistemas de IA devem ser projetados para aprender com novas informações e se adaptar a normas e valores em mudança. Isso requer uma infraestrutura que permita atualizações contínuas e re-treinamento.
4. Transparência e Explicabilidade
É crucial que as decisões da IA sejam transparentes e explicáveis. Isso não apenas facilita a confiança dos usuários, mas também permite que os desenvolvedores avaliem considerações éticas e ajustem o sistema conforme necessário.
Treinar uma IA com base em códigos legais e jurisprudência é um passo valioso para desenvolver sistemas com compreensão das normas e valores humanos. No entanto, para criar uma IA que realmente aja eticamente de maneira comparável aos humanos, é necessária uma abordagem multidisciplinar. Combinando legislação com insights culturais, sociais e éticos, e integrando expertise humana no processo de treinamento, podemos desenvolver sistemas de IA que não sejam apenas inteligentes, mas também sábios e empáticos. Vamos ver o que o futuro pode trazer.
Fontes adicionais:
Nederlands
English
Deutsch
Français
Español
Italiano
Português