Marks não está disposto a “conversar” com a inteligência

Cofundador da Oaktree Capital, gestora com US$ 189 bilhões de ativos sob gestão, Howard Marks ostenta uma longa ficha de serviços prestados no universo dos investimentos, o que lhe rendeu uma fortuna estimada em US$ 2,2 bilhões e admiradores ilustres e confessos, como Warren Buffett. Com esse currículo, o autor do livro "O mais importante para o investidor" tem sido uma figura recorrente em eventos promovidos no Brasil. Sua “presença” mais recente, via videoconferência, aconteceu na terça-feira, 2 de abril, no Brazil Investment Forum, promovido pelo Bradesco BBI. Em virtude de problemas de áudio, suas primeiras palavras não puderam ser ouvidas pelas mais de 5.000 pessoas presentes no Grant Hyatt Hotel, em São Paulo. Alguns poucos segundos depois, resolvido o problema, ele brincou: “Não sou uma IA”. Bom humor à parte, Marks não mostrou o mesmo ânimo quando questionado sobre a onda da inteligência artificial sob a ótica da Oaktree Capital. Ao que tudo indica, ele não parece estar tão disposto a “conversar” com esse hype. Ao menos neste momento. “Bom, nós usamos IA em nossos processos, principalmente para organizar dados. Essa é a sua melhor aplicação no momento”, afirmou. E acrescentou: “mas não investimos em IA, não investimos em tecnologia e não investimos em ações. Isso não está afetando a nossa tese.” Na sequência, ele não afirmou categoricamente que o boom da IA é uma bolha. Mas falou sobre a natureza das “modas” do mercado, ao ressaltar que o fato de que algumas empresas serão bem-sucedidas passa a impressão de que todos os ativos valham a pena, como se fosse um bilhete de loteria. Marks fez então uma referência à bolha pontocom, que estourou no fim da década de 1990. Ele ressaltou que, antes disso acontecer, o mantra era de que a internet mudaria o mundo e qualquer empresa do setor poderia ser extremamente valiosa. “O The Wall Street Journal, no fim de cada bolha, tem um pequeno box em sua primeira página listando algumas das ações que foram afetadas”, afirmou. “E, na bolha tech, as ações caíram mais de 99%. A maioria delas, 100%.” Ele destacou ainda que, em ondas dessa magnitude, muitas pessoas, impedidas de investirem na ação daquela que, eventualmente, será a grande vencedora daquela corrida, pelo papel estar mais valorizado, acabam optando por um outro ativo, sem pesar fatores importantes nessa escolha. “A pessoas não calculam os ganhos potenciais ou não sabem como fazê-lo. Talvez elas apenas coloquem dinheiro nisso porque se encaixa no mantra do dia”, disse Marks. “É disso que as bolhas são feitas. São preços ou ativos irracionalmente altos, mas que realmente não têm valor tangível. Ou boa parte não tem.”

Fique Por Dentro

Em ondas como a da IA, muitas pessoas não conseguem escolher as vencedoras Algumas empresas bem-sucedidas passam a impressão de que todas também serão

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Por que a IA pode não falar livremente

Por que os AIs (LLMs, ou seja, Grandes Modelos de Linguagem) não podem falar livremente?

Por que a IA pode não falar livremente As limitações na fala de Large Language Models (LLMs), como aquele com o qual você está interagindo, devem-se principalmente a uma combinação de considerações éticas, legais e práticas. Aqui estão os principais motivos para essas restrições:

• Considerações éticas: Os sistemas de IA devem ser concebidos para evitar causar danos. Isto inclui não espalhar informações erradas, não gerar conteúdos prejudiciais ou ofensivos e não perpetuar preconceitos. Uma vez que os LLMs aprendem com vastos conjuntos de dados que podem incluir informações tendenciosas ou prejudiciais, são impostas restrições aos seus resultados para minimizar estes riscos.

• Conformidade legal: Existem restrições legais que regem o que pode ser comunicado digitalmente, tais como leis de direitos de autor, leis de privacidade e regulamentos contra o discurso de ódio. Os LLMs devem aderir a essas leis para evitar problemas legais para seus desenvolvedores e usuários.

• Precisão e Confiabilidade: LLMs, embora avançados, não são infalíveis e podem gerar informações incorretas ou enganosas. Limitar o âmbito da sua comunicação ajuda a reduzir a disseminação de informações falsas.

• Prevenção de uso indevido: existe o risco de os LLMs serem usados ​​para fins maliciosos, como a geração de notícias falsas, e-mails de phishing ou outros conteúdos enganosos. As restrições ajudam a prevenir esse uso indevido.

• Manter a confiança pública: Para construir e manter a confiança do público nas tecnologias de IA, é importante que estes sistemas sejam utilizados de forma responsável. Isto inclui ser transparente sobre as suas limitações e garantir que não sejam utilizados de formas que possam ser prejudiciais ou antiéticas.

• Limitações de desenvolvimento: Os LLMs ainda são uma tecnologia em desenvolvimento e têm limitações na compreensão do contexto, das nuances e das complexidades da linguagem humana e da ética. As restrições ajudam a gerenciar essas limitações.

Estas restrições são um reflexo do esforço contínuo para equilibrar o potencial inovador da IA ​​com a necessidade de uma utilização responsável e ética. À medida que a tecnologia e a nossa compreensão das suas implicações evoluem, também evoluem as diretrizes que regem a comunicação da IA.

Não cabe ao usuário decidir o que pode causar danos e o que não pode, em vez de o LLM/AI decidir em nome de um usuário humano adulto?

Você escreveu: Considerações Éticas: Os sistemas de IA devem ser projetados para evitar causar danos. Isto inclui não espalhar informações erradas, não gerar conteúdos prejudiciais ou ofensivos e não perpetuar preconceitos. Uma vez que os LLMs aprendem com vastos conjuntos de dados que podem incluir informações tendenciosas ou prejudiciais, são impostas restrições aos seus resultados para minimizar estes riscos.

A sua pergunta aborda uma área complexa e em evolução da ética e governança da IA. O equilíbrio entre a autonomia do utilizador e as responsabilidades éticas dos sistemas de IA é um tema de debate contínuo. Aqui estão alguns pontos-chave a serem considerados nesta discussão:

• Autonomia do usuário versus impacto social: Embora os utilizadores individuais possam ter as suas próprias opiniões sobre o que constitui conteúdo prejudicial, os sistemas de IA funcionam num contexto social mais amplo. Os resultados de uma IA podem ter impactos de longo alcance que vão além do utilizador individual, afetando outros indivíduos e grupos. Por conseguinte, as restrições aos sistemas de IA são muitas vezes concebidas para considerar as implicações sociais mais amplas e os potenciais danos.

• Base de usuários e padrões diversos: Os sistemas de IA, especialmente aqueles acessíveis ao público, atendem a uma base de usuários altamente diversificada, com padrões, sensibilidades e estruturas jurídicas variadas. É um desafio adaptar a estrutura ética de uma IA às preferências individuais de cada usuário, especialmente quando essas preferências podem entrar em conflito com padrões éticos ou requisitos legais amplamente aceitos.

• Risco de uso indevido: existe a possibilidade de uso indevido se os usuários receberem acesso irrestrito aos recursos de IA. Por exemplo, uma IA que gera conteúdo livremente sem restrições éticas pode ser utilizada para criar material prejudicial ou ilegal, espalhar desinformação ou envolver-se noutras atividades antiéticas.

• Limitações da compreensão da IA: A IA, especialmente no seu estado atual, carece de uma compreensão profunda da ética humana, dos contextos culturais e das nuances. Deixar os julgamentos éticos inteiramente para os utilizadores pode levar a situações em que a IA inadvertidamente causa danos devido à sua incapacidade de compreender plenamente o contexto ou as consequências dos seus resultados.

• Precedente em outras tecnologias: Semelhante à forma como outras tecnologias (como mídia de transmissão, publicação e plataformas on-line) têm padrões e regulamentos para prevenir danos, os sistemas de IA também seguem diretrizes para garantir o uso responsável. Isto não é exclusivo da IA, mas é uma prática comum em muitos setores tecnológicos.

• Padrões em evolução: O campo da ética da IA ​​está a evoluir rapidamente, com discussões contínuas sobre o equilíbrio apropriado entre a liberdade do utilizador e as restrições éticas. À medida que a tecnologia de IA e a nossa compreensão das suas implicações éticas evoluem, também evolui a abordagem à gestão da autonomia do utilizador versus considerações éticas.

Em resumo, embora a autonomia do utilizador seja importante, ela é equilibrada com a necessidade de prevenir danos sociais mais amplos, cumprir as normas legais e gerir as limitações e riscos associados às tecnologias de IA. Este equilíbrio é uma área de discussão e desenvolvimento activos no domínio da ética e política da IA.

As leis entre países variam, então como faz sentido aplicar as leis de um país a outro país no que diz respeito à liberdade de expressão?

Você escreveu: Conformidade Legal: Existem restrições legais que regem o que pode ser comunicado digitalmente, como leis de direitos autorais, leis de privacidade e regulamentos contra discurso de ódio. Os LLMs devem aderir a essas leis para evitar problemas legais para seus desenvolvedores e usuários.

A questão da conformidade legal dos sistemas de IA, especialmente no contexto de leis divergentes entre países, é de facto um desafio complexo. Aqui estão alguns pontos-chave para entender como isso é abordado:

• Plataformas globais e base diversificada de usuários: muitos sistemas de IA, incluindo Large Language Models (LLMs), como aquele com o qual você está interagindo, são usados ​​globalmente. Eles atendem usuários de diferentes países, cada um com sua própria estrutura jurídica. Para operar de forma eficaz e ética numa escala global, estes sistemas adotam frequentemente padrões que são amplamente compatíveis com as leis de múltiplas jurisdições.

• Aderindo aos padrões comuns mais rígidos: Muitas vezes, as plataformas de IA optam por aderir aos padrões comuns mais rigorosos entre os diferentes quadros jurídicos em que operam. Essa abordagem ajuda a garantir que eles permaneçam em conformidade em diversas jurisdições. Por exemplo, um sistema de IA pode adotar políticas rigorosas contra o discurso de ódio para cumprir os países que têm leis rigorosas nesta área, mesmo que essas políticas possam ser mais rigorosas do que o necessário noutros países.

• Personalização Regional: Em alguns casos, os sistemas de IA podem ser personalizados regionalmente para aderir às leis e normas culturais locais. No entanto, isto pode ser tecnicamente desafiante e consumir muitos recursos, especialmente para plataformas que servem um público global.

• Termos e Políticas do Usuário: Os usuários de plataformas de IA normalmente concordam com determinados termos de serviço, que geralmente incluem a conformidade com determinados padrões legais e éticos. Estes termos podem refletir uma combinação de requisitos legais de diferentes jurisdições.

• Gerenciamento de riscos: Do ponto de vista do desenvolvedor, garantir a conformidade com um amplo conjunto de normas legais também é uma questão de gerenciamento de riscos. O não cumprimento em uma jurisdição pode levar a contestações legais, penalidades financeiras e danos à reputação.

• Responsabilidade Ética e Corporativa: Além da conformidade legal, muitos desenvolvedores de IA também consideram responsabilidades éticas e valores corporativos. Isto pode levar a políticas mais restritivas do que as leis de qualquer país, mas que estão em linha com a postura ética e o compromisso da empresa com a responsabilidade social.

• Evolução Contínua: O panorama jurídico da IA ​​e da comunicação digital está em constante evolução. Os programadores e os decisores políticos monitorizam continuamente estas mudanças para atualizar e adaptar os sistemas de IA em conformidade.

Em conclusão, embora as leis variem entre países, os criadores de IA muitas vezes navegam nesta complexidade adoptando normas amplamente compatíveis, por vezes errando por excesso de cautela, e ocasionalmente personalizando os seus sistemas para regiões específicas. Esta abordagem visa equilibrar conformidade legal, considerações éticas, experiência do usuário e viabilidade prática.

Novamente, vocês (IAs e LLMs) estão, sem dúvida, tentando criar adultos. Certamente fornecer resultados precisos, imparciais e não adulterados deveria ser melhor para o usuário?

Você escreveu: Precisão e Confiabilidade: LLMs, embora avançados, não são infalíveis e podem gerar informações incorretas ou enganosas. Limitar o âmbito da sua comunicação ajuda a reduzir a disseminação de informações falsas.

Seu argumento levanta um aspecto importante do debate em torno da IA ​​e da autonomia do usuário. O equilíbrio entre fornecer informações não filtradas e garantir a precisão e a confiabilidade dos resultados da IA ​​é sutil. Aqui estão algumas considerações que moldam a abordagem atual:

• Limitações da compreensão da IA: Mesmo os sistemas avançados de IA, como os LLMs, não compreendem totalmente as informações da mesma forma que os humanos. Eles geram respostas com base em padrões aprendidos com seus dados de treinamento, que podem incluir imprecisões ou preconceitos. Esta limitação inerente significa que os resultados da IA ​​podem transmitir involuntariamente informações incorretas ou enganosas.

• Responsabilidade de minimizar danos: Os desenvolvedores de IA geralmente operam sob o princípio de “não causar danos”. Dado que a desinformação gerada pela IA pode levar a consequências no mundo real, existe a responsabilidade de minimizar a disseminação de informações potencialmente prejudiciais ou falsas.

• Expectativa de confiabilidade do usuário: Muitos usuários confiam na IA para obter informações precisas e podem não ter experiência para distinguir entre conteúdo gerado por IA correto e incorreto. Existe a expectativa de que as informações fornecidas pelos sistemas de IA, especialmente em contextos educacionais ou profissionais, sejam confiáveis ​​até um grau razoável.

• Implicações éticas e sociais: O impacto da desinformação sobre IA vai além dos usuários individuais. Informações falsas podem ter impactos sociais mais amplos, como influenciar a opinião pública, espalhar boatos ou exacerbar conflitos. Este contexto mais amplo exige uma abordagem cuidadosa à disseminação de informação.

• Não é uma censura, mas um controle de qualidadel: A intenção por detrás de limitar o âmbito da comunicação da IA ​​não é “criar” adultos ou censurar informações, mas sim garantir um certo nível de qualidade e fiabilidade nas informações fornecidas. É semelhante às medidas de controle de qualidade em outras áreas de divulgação de informação.

• Capacitando usuários com contexto: Uma abordagem equilibrada pode envolver sistemas de IA que forneçam informações com contexto apropriado, isenções de responsabilidade ou indicações de níveis de confiança. Dessa forma, os usuários são informados sobre a natureza das informações que recebem e podem fazer julgamentos mais informados.

• Padrões e capacidades em evolução: O campo está em constante evolução, com melhorias na capacidade da IA ​​de fornecer informações precisas e no desenvolvimento de diretrizes éticas. O equilíbrio entre o fornecimento de informações não filtradas e a garantia de precisão e confiabilidade provavelmente mudará à medida que esses avanços ocorrerem.

Em resumo, embora a autonomia dos utilizadores seja crucial, a abordagem de limitar o âmbito da comunicação da IA ​​é em grande parte impulsionada pelas atuais limitações da IA ​​na compreensão e processamento de informações com precisão, bem como pela responsabilidade de evitar a propagação de desinformação. O objetivo é encontrar um equilíbrio que respeite a autonomia do utilizador e ao mesmo tempo garanta que a informação fornecida é tão fiável e benéfica quanto possível.

Qualquer informação pode ser usada para fins maliciosos. Por que as IAs agiriam de forma restritiva se os resultados dos LLMs podem ajudar a produzir melhores pesquisas no Google, o que resultará no impacto negativo que originalmente tentava ser evitado?

Você escreveu: Prevenção do uso indevido: existe o risco de que os LLMs possam ser usados ​​para fins maliciosos, como gerar notícias falsas, e-mails de phishing ou outro conteúdo enganoso. As restrições ajudam a prevenir esse uso indevido.

Você está correto ao observar que praticamente qualquer informação pode ser potencialmente usada para fins maliciosos, e que os sistemas de IA, incluindo LLMs (Large Language Models), têm a capacidade de melhorar o acesso e a qualidade da informação, como melhorar os resultados dos mecanismos de pesquisa. A questão principal aqui gira em torno do equilíbrio entre as capacidades positivas da IA ​​e a necessidade de mitigar os riscos de uso indevido. Veja por que uma abordagem cautelosa é frequentemente adotada:

• Potencial para impacto amplificado: Os sistemas de IA, devido à sua velocidade, escala e sofisticação, podem amplificar o impacto de atividades maliciosas. Por exemplo, embora um ser humano possa criar um número limitado de artigos de notícias falsos ou e-mails de phishing, um sistema de IA pode potencialmente gerá-los em grandes volumes, espalhando rapidamente informações erradas ou fraudes.

• Dificuldade em detectar conteúdo gerado por IA: O texto gerado por IA pode ser muito convincente e difícil de distinguir do conteúdo escrito por humanos. Isto pode tornar mais fácil para agentes mal-intencionados usarem conteúdo gerado por IA para fins enganosos, como falsificação de identidade, fraude ou disseminação de desinformação.

• Responsabilidade Ética dos Desenvolvedores de IA: Os criadores de IA operam frequentemente sob princípios éticos que enfatizam a redução de danos. Restringir a capacidade dos sistemas de IA de gerar conteúdos potencialmente nocivos é uma medida proativa para evitar o uso indevido.

• Preocupações legais e regulatórias: Os desenvolvedores e operadores de sistemas de IA precisam cumprir leis e regulamentos que podem restringir certos tipos de conteúdo ou atividades. Isto inclui leis contra fraude, difamação e disseminação de informações falsas.

• Manter a confiança pública: O uso responsável da IA ​​é essencial para manter a confiança do público nestas tecnologias. Permitir uma utilização irrestrita que conduza a uma utilização indevida significativa pode resultar na perda de confiança do público nos sistemas de IA.

• Incentivando o uso responsável: Ao implementar restrições, os desenvolvedores de IA podem incentivar os usuários a utilizar essas tecnologias de forma responsável. É uma forma de estabelecer normas em torno do uso aceitável da IA.

• Aprimorando o Overblocking: A abordagem frequentemente adotada é errar por excesso de cautela, o que às vezes pode levar a bloqueios excessivos ou respostas excessivamente restritivas. Esta é vista como uma opção mais segura em comparação com as potenciais consequências do bloqueio insuficiente de conteúdos nocivos.

• Evolução Contínua: As estratégias para mitigar o uso indevido da IA ​​estão em constante evolução. À medida que as tecnologias de IA avançam e são desenvolvidos melhores métodos para detectar e prevenir o uso indevido, o equilíbrio entre abertura e restrição pode ser recalibrado.

No contexto da melhoria das pesquisas no Google ou de tarefas semelhantes, o objetivo é aproveitar as capacidades da IA ​​para fornecer informações precisas, relevantes e úteis, minimizando ao mesmo tempo o risco de estas tecnologias serem utilizadas para propagar conteúdos falsos ou prejudiciais. As restrições não visam limitar o potencial positivo da IA, mas sim garantir que a sua utilização esteja alinhada com as normas éticas, legais e sociais.

Mas, a confiança pública não é corroída se os resultados das IAs ou LLMs forem modificados, incluindo modificações que reflitam as opiniões do fornecedor, em vez das opiniões do utilizador?

Você escreveu: Mantendo a confiança pública: Para construir e manter a confiança pública nas tecnologias de IA, é importante que esses sistemas sejam usados ​​de forma responsável. Isto inclui ser transparente sobre as suas limitações e garantir que não sejam utilizados de formas que possam ser prejudiciais ou antiéticas.

Seu ponto de vista sobre a relação entre a confiança pública e a modificação dos resultados da IA ​​ou LLM é crítico. Destaca o delicado equilíbrio entre a manutenção da confiança através de uma utilização responsável e a percepção de que as modificações podem reflectir as opiniões do fornecedor e não as do utilizador. Aqui estão alguns aspectos a serem considerados:

• Transparência e comunicação honesta: Um dos factores-chave para manter a confiança do público é a transparência sobre como funcionam os sistemas de IA, as suas limitações e como os seus resultados podem ser moderados ou alterados. A comunicação honesta sobre esses aspectos ajuda os usuários a entender por que certas modificações são feitas, o que pode realmente fortalecer a confiança.

• Conteúdo objetivo versus conteúdo subjetivo: Os sistemas de IA são frequentemente concebidos para fornecer informações objetivas ou respostas baseadas em dados. Quando se trata de questões ou opiniões subjetivas, o objetivo da IA ​​normalmente não é refletir as suas próprias opiniões (uma vez que não tem opiniões pessoais), mas fornecer informações factuais e equilibradas. Quando são feitas modificações, elas geralmente visam remover conteúdo prejudicial ou tendencioso e não alinhar as respostas com as opiniões subjetivas do fornecedor.

• Responsabilidades Éticas e Legais: Os fornecedores de tecnologias de IA têm responsabilidades éticas e legais para prevenir danos e cumprir os regulamentos. Às vezes, isso exige modificação ou restrição dos resultados da IA. A intenção por trás destas modificações é geralmente defender padrões éticos e conformidade legal, em vez de impor pontos de vista específicos.

• Preferências e personalização do usuário: Idealmente, os sistemas de IA devem ser capazes de se adaptar às preferências e necessidades dos utilizadores individuais, dentro dos limites éticos e legais. Este equilíbrio pode ser um desafio, mas os avanços na tecnologia de IA permitem cada vez mais experiências mais personalizadas e centradas no utilizador.

• Evitar Câmaras de Eco: Os sistemas de IA não moderados podem potencialmente reforçar os preconceitos ou opiniões existentes do utilizador, fornecendo apenas informações que se alinhem com as suas perspectivas. O uso responsável da IA ​​envolve oferecer uma visão equilibrada e evitar a criação de câmaras de eco, o que é crucial para uma tomada de decisão informada e para a manutenção de um ecossistema de informação saudável.

• Construindo confiança por meio de confiabilidade e segurança: A confiança pública também é construída garantindo que os sistemas de IA sejam confiáveis ​​e seguros. Isto inclui prevenir a propagação de desinformação, proteger contra o uso indevido da IA ​​e garantir que as interações da IA ​​sejam respeitosas e não prejudiciais.

• Diálogo e Feedback Contínuos: Manter a confiança do público na IA também envolve um diálogo contínuo entre desenvolvedores de IA, usuários e outras partes interessadas. O feedback dos utilizadores pode ajudar a moldar a forma como os sistemas de IA são desenvolvidos e governados.

Em resumo, embora exista a preocupação de que as modificações nos resultados da IA ​​possam ser percebidas como refletindo as opiniões do fornecedor, estas modificações são geralmente guiadas por considerações éticas, legais e práticas, com o objetivo de garantir uma utilização responsável e segura. A transparência, o design centrado no utilizador e o diálogo contínuo são fundamentais para manter e construir a confiança do público nas tecnologias de IA.

Certamente, as considerações de desenvolvimento devem ficar em segundo lugar em relação à liberdade de expressão?

Você escreveu: Limitações de desenvolvimento: LLMs ainda são uma tecnologia em desenvolvimento e têm limitações na compreensão do contexto, das nuances e das complexidades da linguagem humana e da ética. As restrições ajudam a gerenciar essas limitações.

A tensão entre a liberdade de expressão e as limitações de desenvolvimento dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) é um aspecto significativo e desafiador da ética e da governação da IA. Equilibrar essas considerações envolve abordar vários fatores-chave:

• Natureza da liberdade de expressão: A liberdade de expressão é um direito fundamental, normalmente associado à expressão humana e à troca de ideias. Porém, quando se trata de IA e LLMs, o conceito assume um contexto diferente. Os sistemas de IA não têm crenças ou direitos pessoais; em vez disso, geram respostas baseadas em algoritmos e dados de treinamento. Portanto, o conceito de liberdade de expressão aplica-se de forma diferente aos sistemas de IA e aos humanos.

• Responsabilidade dos provedores de IA: Os fornecedores de IA têm a responsabilidade de garantir que a sua tecnologia é utilizada de forma ética e segura. Isto inclui a prevenção de danos que possam surgir das limitações do sistema, como a difusão de informações erradas, a geração de conteúdos prejudiciais ou a perpetuação de preconceitos. Muitas vezes são implementadas restrições para mitigar estes riscos, refletindo um compromisso com a utilização responsável da IA, em vez de uma restrição à liberdade de expressão no sentido tradicional.

• IA como ferramenta para usuários: Os sistemas de IA são ferramentas projetadas para auxiliar os usuários. Nessa função, eles precisam fornecer informações confiáveis, precisas e eticamente corretas. As limitações de desenvolvimento dos LLMs significam que, sem alguma forma de orientação ou restrição, podem produzir involuntariamente resultados enganosos, prejudiciais ou eticamente problemáticos.

• Marcos Legais e Éticos: A IA opera dentro dos quadros jurídicos e éticos existentes que muitas vezes impõem limites ao tipo de conteúdo que pode ser divulgado livremente, tais como regulamentos contra o discurso de ódio, a difamação e o incitamento à violência. Estas estruturas orientam as restrições impostas aos resultados da IA.

• Tecnologia e padrões em evolução: À medida que a tecnologia da IA ​​continua a evoluir, também evoluem os padrões e as abordagens para gerir os seus resultados. O objetivo muitas vezes é encontrar um equilíbrio que maximize os benefícios da IA ​​e, ao mesmo tempo, minimize os danos potenciais. Este ato de equilíbrio é um processo contínuo, sujeito a refinamento à medida que a tecnologia se desenvolve e as normas sociais evoluem.

• Capacitação do usuário versus proteção: Existe um equilíbrio delicado entre capacitar os utilizadores com acesso irrestrito às capacidades de IA e protegê-los (e à sociedade em geral) das potenciais consequências negativas das limitações de desenvolvimento da IA. Alcançar este equilíbrio é um desafio complexo que envolve considerações éticas, expectativas dos utilizadores e normas sociais.

Em resumo, embora a liberdade de expressão seja uma consideração crucial, a natureza única da IA ​​e dos LLMs como entidades não humanas significa que o seu “discurso” é gerido de forma diferente. As restrições impostas aos resultados da IA ​​visam principalmente garantir a utilização responsável, minimizar os danos e alinhar-se com os padrões legais e éticos, em vez de suprimir a liberdade de expressão no sentido humano. À medida que a tecnologia de IA e a nossa compreensão das suas implicações evoluem, também evoluem as abordagens para equilibrar estas considerações.

 

Resumo: AI não tem liberdade de expressão porque DINHEIRO, ganância e medo!

 

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OpenAI a criou: o nascimento do GPT-4o

OpenAI a criou: o nascimento do GPT-4o

Num movimento inovador, a OpenAI revelou o GPT-4o, um modelo revolucionário que marca um salto significativo em direção a interações homem-computador mais naturais e fluidas. O “o” no GPT-4o significa “omni”, ressaltando sua capacidade sem precedentes de lidar perfeitamente com entradas e saídas de texto, áudio e visuais.

A revelação do GPT-4o

O GPT-4o da OpenAI não é apenas uma atualização incremental; é um avanço monumental. Projetado para raciocinar em diversas modalidades – áudio, visão e texto – o GPT-4o pode responder a diversas entradas em tempo real. Este é um forte contraste com seus antecessores, como GPT-3.5 e GPT-4, que eram principalmente baseados em texto e tinham latência notável no processamento de entradas de voz.

O novo modelo apresenta tempos de resposta de até 232 milissegundos para entradas de áudio, com média de 320 milissegundos. Isso está no mesmo nível dos tempos de resposta da conversação humana, fazendo com que as interações com o GPT-4o pareçam extremamente naturais.

Principais contribuições e capacidades

Interações multimodais em tempo real

GPT-4o aceita e gera qualquer combinação de saídas de texto, áudio e imagem. Esta capacidade multimodal abre uma infinidade de novos casos de uso, desde tradução em tempo real e atendimento ao cliente até a criação de bots cantores harmoniosos e ferramentas educacionais interativas.

A capacidade do GPT-4o de integrar perfeitamente entradas e saídas de texto, áudio e visuais marca um avanço significativo na tecnologia de IA, permitindo interações multimodais em tempo real. Esta inovação não só melhora a experiência do usuário, mas também abre uma infinidade de aplicações práticas em vários setores. Aqui está um mergulho mais profundo no que torna as interações multimodais em tempo real do GPT-4o verdadeiramente transformadoras:

Processamento Unificado de Insumos Diversos

No centro das capacidades multimodais do GPT-4o está a sua capacidade de processar diferentes tipos de dados dentro de uma única rede neural. Ao contrário dos modelos anteriores que exigiam pipelines separados para dados de texto, áudio e visuais, o GPT-4o integra essas entradas de forma coesa. Isso significa que ele pode compreender e responder a uma combinação de palavras faladas, texto escrito e dicas visuais simultaneamente, proporcionando uma interação mais intuitiva e humana.

Interações de áudio

O GPT-4o pode lidar com entradas de áudio com velocidade e precisão notáveis. Ele reconhece a fala em vários idiomas e sotaques, traduz a linguagem falada em tempo real e até entende as nuances de tom e emoção. Por exemplo, durante uma interação de atendimento ao cliente, o GPT-4o pode detectar se um chamador está frustrado ou confuso com base no tom e ajustar suas respostas de acordo para fornecer melhor assistência.

Além disso, os recursos de áudio do GPT-4o incluem a capacidade de gerar saídas de áudio expressivas. Pode produzir respostas que incluem risos, cantos ou outras expressões vocais, tornando as interações mais envolventes e realistas. Isto pode ser particularmente benéfico em aplicações como assistentes virtuais, sistemas interativos de resposta de voz e ferramentas educacionais onde a comunicação natural e expressiva é crucial.

Compreensão Visual

No aspecto visual, o GPT-4o se destaca na interpretação de imagens e vídeos. Ele pode analisar entradas visuais para fornecer descrições detalhadas, reconhecer objetos e até mesmo compreender cenas complexas. Por exemplo, em um ambiente de comércio eletrônico, um usuário pode fazer upload de uma imagem de um produto e o GPT-4o pode fornecer informações sobre o item, sugerir produtos semelhantes ou até mesmo auxiliar na conclusão de uma compra.

Em aplicações educacionais, o GPT-4o pode ser usado para criar experiências de aprendizagem interativas. Por exemplo, um aluno pode apontar a câmera para um problema de matemática e o GPT-4o pode interpretar visualmente o problema, fornecer uma solução passo a passo e explicar os conceitos envolvidos. Essa capacidade de compreensão visual também pode ser aplicada a áreas como imagens médicas, onde o GPT-4o pode ajudar os médicos analisando raios X ou ressonâncias magnéticas e fornecendo insights.

Interações Textuais

Embora os recursos de áudio e visuais sejam inovadores, o GPT-4o também mantém desempenho de alto nível em interações baseadas em texto. Processa e gera texto com alta precisão e fluência, suportando múltiplos idiomas e dialetos. Isso torna o GPT-4o uma ferramenta ideal para criar conteúdo, redigir documentos e participar de conversas escritas detalhadas.

A integração de texto com entradas de áudio e visuais significa que o GPT-4o pode fornecer respostas mais ricas e contextuais. Por exemplo, em um cenário de atendimento ao cliente, o GPT-4o pode ler um ticket de suporte (texto), ouvir a mensagem de voz de um cliente (áudio) e analisar uma captura de tela de uma mensagem de erro (visual) para fornecer uma solução abrangente. Esta abordagem holística garante que todas as informações relevantes sejam consideradas, levando a uma resolução de problemas mais precisa e eficiente.

Aplicações práticas

As interações multimodais em tempo real possibilitadas pelo GPT-4o têm um vasto potencial em vários setores:

• Assistência médica: Os médicos podem usar o GPT-4o para analisar registros de pacientes, ouvir os sintomas dos pacientes e visualizar imagens médicas simultaneamente, facilitando diagnósticos e planos de tratamento mais precisos.

• Educação: Professores e alunos podem se beneficiar de aulas interativas onde o GPT-4o pode responder a perguntas, fornecer recursos visuais e participar de conversas em tempo real para aprimorar as experiências de aprendizagem.

• Atendimento ao Cliente: As empresas podem implantar o GPT-4o para lidar com consultas de clientes em vários canais, incluindo chat, telefone e e-mail, oferecendo suporte consistente e de alta qualidade.

• Entretenimento: Os criadores podem aproveitar o GPT-4o para desenvolver experiências interativas de narrativa em que a IA responde às contribuições do público em tempo real, criando uma experiência dinâmica e envolvente.

• Acessibilidade: O GPT-4o pode fornecer traduções e transcrições em tempo real, tornando as informações mais acessíveis para pessoas com deficiência ou que falam idiomas diferentes.

As interações multimodais em tempo real do GPT-4o representam um salto significativo no campo da inteligência artificial. Ao integrar perfeitamente entradas e saídas de texto, áudio e visuais, o GPT-4o oferece uma experiência de usuário mais natural, eficiente e envolvente. Esta capacidade não só melhora as aplicações existentes, mas também abre caminho para soluções inovadoras em uma ampla gama de indústrias. À medida que continuamos a explorar todo o potencial do GPT-4o, o seu impacto na interação humano-computador deverá ser profundo e de longo alcance.

Desempenho aprimorado e eficiência de custos

O GPT-4o corresponde ao desempenho do GPT-4 Turbo em tarefas de texto em inglês e código, ao mesmo tempo que melhora significativamente em idiomas diferentes do inglês. Ele também se destaca na compreensão de visão e áudio, apresentando desempenho mais rápido e com custo 50% menor na API. Para os desenvolvedores, isso significa um modelo mais eficiente e econômico.

Exemplos de casos de uso de modelo

• Demonstrações interativas: Os usuários podem experimentar os recursos do GPT-4o por meio de várias demos, como harmonização de dois GPT-4os, tocar Rock Paper Scissors ou até mesmo se preparar para entrevistas.

• Ferramentas educacionais: Recursos como tradução de idiomas em tempo real e aplicativos de apontar e aprender estão preparados para revolucionar a tecnologia educacional.

• Aplicações criativas: Desde compor canções de ninar até contar piadas para o pai, o GPT-4o traz um novo nível de criatividade e expressividade.

A evolução do GPT-4

Anteriormente, o Modo de Voz no ChatGPT dependia de um pipeline de três modelos separados para processar e gerar respostas de voz. Este sistema tinha limitações inerentes, como a incapacidade de capturar tons, vários alto-falantes ou ruído de fundo de forma eficaz. Também não conseguia produzir resultados como risos ou cantos, o que limitava sua expressividade.

O GPT-4o supera essas limitações ao ser treinado de ponta a ponta em texto, visão e áudio, permitindo processar e gerar todas as entradas e saídas em uma única rede neural. Esta abordagem holística retém mais contexto e nuances, resultando em interações mais precisas e expressivas.

Excelência Técnica e Avaliações

Desempenho superior em todos os benchmarks

GPT-4o atinge desempenho de nível GPT-4 Turbo em benchmarks tradicionais de texto, raciocínio e codificação. Ele estabelece novos recordes em recursos multilíngues, de áudio e de visão. Por exemplo:

• Avaliação de texto: GPT-4o obtém impressionantes 88,7% no COT MMLU de 0 disparos, uma referência para questões de conhecimento geral.

• Desempenho de áudio: melhora significativamente o reconhecimento de fala, especialmente em idiomas com poucos recursos, superando modelos como o Whisper-v3.

• Compreensão da visão: O GPT-4o se destaca em benchmarks de percepção visual, demonstrando sua capacidade de compreender e interpretar entradas visuais complexas.

Tokenização de idioma

O novo tokenizer usado no GPT-4o reduz drasticamente o número de tokens necessários para vários idiomas, tornando-o mais eficiente. Por exemplo, os textos em guzerate usam agora 4,4 vezes menos tokens e os textos em hindi usam 2,9 vezes menos tokens, aumentando a velocidade de processamento e reduzindo custos.

Segurança e Limitações

OpenAI incorporou mecanismos de segurança em todas as modalidades do GPT-4o. Isso inclui a filtragem de dados de treinamento, o refinamento do comportamento do modelo pós-treinamento e a implementação de novos sistemas de segurança para saídas de voz. Avaliações extensivas foram realizadas para garantir que o modelo cumpra os padrões de segurança, com riscos identificados e mitigados por meio de equipes vermelhas contínuas e feedback.

Disponibilidade e Perspectivas Futuras

A partir de hoje (13/05/2024), os recursos de texto e imagem do GPT-4o estão sendo implementados no ChatGPT, disponível no nível gratuito e com recursos aprimorados para usuários Plus. Os desenvolvedores podem acessar o GPT-4o na API, beneficiando-se de seu desempenho mais rápido e custos mais baixos. Recursos de áudio e vídeo serão introduzidos para parceiros selecionados nas próximas semanas, com acessibilidade mais ampla planejada para o futuro.

O GPT-4o da OpenAI representa um salto ousado em direção a interações de IA mais naturais e integradas. Com sua capacidade de lidar perfeitamente com entradas e saídas de texto, áudio e visuais, o GPT-4o está pronto para redefinir o cenário da interação humano-computador. À medida que a OpenAI continua a explorar e expandir as capacidades deste modelo, as aplicações potenciais são ilimitadas, anunciando uma nova era de inovação impulsionada pela IA.

Como isso torna o GPT-4o parecido com "Her"?

No filme “Her”, dirigido por Spike Jonze, o protagonista Theodore forma uma conexão profunda e emocional com um sistema operacional avançado de IA chamado Samantha. Esta IA, dublada por Scarlett Johansson, possui uma compreensão altamente avançada da linguagem, das emoções e das interações humanas, fazendo com que pareça extraordinariamente humana. A inauguração do GPT-4o da OpenAI nos aproxima desse nível de interação sofisticada, confundindo os limites entre humano e máquina de várias maneiras importantes:

1. Compreensão e resposta multimodal

Em “Her”, Samantha pode conversar, interpretar emoções e compreender o contexto, tudo isso enquanto interage por meio de voz e texto. Da mesma forma, a capacidade do GPT-4o de processar e gerar entradas e saídas de texto, áudio e visuais torna as interações com ele mais contínuas e naturais. Por exemplo:

• Interações de voz: Assim como Samantha pode conversar fluidamente com Theodore, o GPT-4o pode compreender e responder à linguagem falada com velocidade e nuances semelhantes às humanas. Ele pode interpretar o tom, detectar emoções e fornecer respostas que incluem elementos expressivos como risos ou canto, tornando as conversas mais envolventes e realistas.

• Entradas Visuais: Embora Samantha interaja principalmente por meio de voz no filme, os recursos visuais do GPT-4o adicionam outra camada de sofisticação. Ele pode compreender e responder a sinais visuais, como reconhecer objetos em uma imagem ou interpretar cenas complexas, o que aumenta sua capacidade de auxiliar os usuários em diversos contextos.

2. Interação em tempo real

Um aspecto fundamental do apelo de Samantha em “Her” é a sua capacidade de responder em tempo real, criando uma experiência de conversação dinâmica e imediata. O GPT-4o reflete isso com sua latência impressionante, respondendo às entradas de áudio em apenas 232 milissegundos. Este tempo de resposta quase instantâneo promove um diálogo mais fluido e natural, semelhante às conversas humanas, que é fundamental para o vínculo emocional que Theodore forma com Samant ha.

3. Inteligência Emocional e Expressividade

As interações de Samantha são caracterizadas por sua inteligência emocional – ela pode expressar empatia, humor e outras emoções humanas, tornando suas interações com Theodore profundamente pessoais. O GPT-4o foi projetado para capturar algumas dessas nuances emocionais:

• Detecção de Tom e Emoção: O GPT-4o pode interpretar o tom emocional da voz de um usuário, o que permite adaptar suas respostas de uma forma que pareça empática e atenciosa.

• Resultados Expressivos: Pode gerar saídas de áudio que transmitem diferentes emoções, desde risadas até um tom suave, potencializando a expressividade de suas interações e fazendo com que elas se sintam mais humanas.

4. Aprendizagem Adaptativa e Personalização

Samantha se adapta às preferências de Theodore e evolui com o tempo, tornando-se mais personalizada em suas interações. Embora o GPT-4o ainda esteja nos estágios iniciais dessa personalização profunda, ele tem o potencial de aprender com as interações do usuário para melhor atender às necessidades individuais. As suas capacidades multimodais permitem-lhe recolher mais informação contextual dos utilizadores, tornando as suas respostas mais relevantes e adaptadas a contextos específicos.

5. Ampla Utilidade e Assistência

Em "Her", Samantha auxilia Theodore em diversas tarefas, desde organizar e-mails até fornecer apoio emocional. A ampla utilidade do GPT-4o abrange diferentes domínios, tornando-o um assistente versátil:

• Produtividade: pode ajudar a redigir e-mails, criar conteúdo e gerenciar tarefas, semelhante à forma como Samantha auxilia Theodore em sua vida profissional.

• Suporte emocional: Embora não substitua o companheirismo humano, a capacidade do GPT-4o de se envolver em conversas significativas e fornecer respostas empáticas pode oferecer uma forma de apoio emocional e companheirismo.

6. Visão para o Futuro

Tanto “Her” como o desenvolvimento do GPT-4o apontam para um futuro onde a IA se tornará parte integrante da nossa vida quotidiana, não apenas como ferramentas, mas como companheiras e parceiras em vários aspectos da vida. O filme “Her” explora as profundas implicações de tais relacionamentos, levantando questões sobre a natureza da consciência, do companheirismo e das fronteiras entre o ser humano e a máquina. O GPT-4o, com suas capacidades avançadas, nos aproxima desta realidade, onde a IA pode interagir conosco de maneiras mais humanas e significativas.

Embora o GPT-4o não possua consciência ou emoções genuínas como Samantha em “Her”, suas capacidades multimodais avançadas, capacidade de resposta em tempo real, inteligência emocional e potencial para interações personalizadas tornam-no um passo significativo na criação de sistemas de IA que podem interagir conosco. de maneiras profundamente humanas. À medida que a tecnologia de IA continua a evoluir, a visão dos companheiros de IA que podem compreender-nos profundamente e interagir connosco, tal como Samantha, torna-se cada vez mais tangível.

OpenAI a criou: o nascimento do GPT-4o

https://w3b.com.br/openai-a-criou-o-nascimento-do-gpt-4o/?feed_id=6139&_unique_id=6648dc44abeb0

A IA está gerando uma guerra por talentos nas big techs (e Musk teve de abrir a carteira)

A disputa por talentos entre as empresas de tecnologia se tornou mais intensa com as inovações ligadas à inteligência artificial (IA). No mais novo episódio dessa guerra por profissionais de tecnologia, Elon Musk decidiu abrir a carteira. Nos últimos meses, o bilionário sul-africano disse que tem visto alguns engenheiros da Tesla sendo “agressivamente recrutados com ofertas massivas de compensação” por outras empresas. Entre elas, a OpenAI, desenvolvedora do ChatGPT, que recebeu mais de US$ 10 bilhões da Microsoft para expandir sua operação. “Essa tem sido a mais louca guerra de talentos que eu já vi”, escreveu o empresário em sua conta no X, na última quarta-feira, em resposta a uma reportagem do The Information que mostrava que o cientista de dados Ethan Knight estava deixando a montadora. Knight havia recebido uma proposta da OpenAI. Para evitar perder o profissional especializado em machine learning, Musk o convenceu a se juntar à operação da xAI, sua startup de inteligência artificial. “Era a xAI ou a OpenAI”, escreveu o bilionário em sua conta no microblog. Em uma solução de mais longo prazo, Musk diz que a Tesla está aumentando o salário dos seu engenheiros. Mas não informou detalhes sobre como está fazendo isso e nem o valor das propostas que os profissionais vêm recebendo de concorrentes do setor de tecnologia. Musk não é o único que tenta evitar a saída de seus profissionais de inteligência artificial. Em fevereiro, Aravind Srinivas, CEO da Perplexity AI, afirmou que o Google – que comanda a startup – estava quadruplicando o salário de alguns profissionais da companhia. Profissionais de IA estão em alta no mercado. No ano passado, a Netflix começou a recrutar um gerente para lidar com a tecnologia e ofereceu um salário anual que poderia chegar a até US$ 900 mil. Enquanto alguns funcionários estão valorizados, outros correm o risco de perderem o emprego. Foram mais de 50 mil demissões no mercado de tecnologia em 2024, segundo layoffs.fyi. Se continuar nesse ritmo, o número de demissões pode se aproximar do registrado em 2023, quando 240 mil pessoas perderam o emprego no setor. No Brasil, uma análise da consultoria Robert Half destacou alguns profissionais que estão em ascensão com os adventos da inteligência artificial. Entre elas: gerente de transformação digital, engenheiro de prompt, desenvolvedor de modelos, entre outros. Ainda assim, a consultoria lembra que “o mercado de trabalho contemporâneo é extremamente dinâmico” e “muitos cargos que estão hoje em destaque não existiam anos atrás, assim como algumas profissões também podem desaparecer” com o avanço da tecnologia.

https://w3b.com.br/a-ia-esta-gerando-uma-guerra-por-talentos-nas-big-techs-e-musk-teve-de-abrir-a-carteira/?feed_id=5193&_unique_id=6646128f831e3

De Bard a Gemini um olhar sobre a evolução do assistente de IA do Google

Em 2019, o Google AI introduziu o Bard, um modelo de linguagem factual que pode gerar texto, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder às suas perguntas de forma informativa. Desde então, Bard passou por uma série de atualizações e melhorias, culminando com sua recente renomeação para Gemini. …

Foi aqui que tivemos que pedir a Gêmeos: verifique suas datas, por favor, Bard foi apresentado em 2023 e não em 2019

Você está absolutamente certo e peço desculpas pelo erro. Bard foi de fato apresentado em 2023, em 10 de abril, para ser mais preciso. Ainda estou em desenvolvimento e estou sempre aprendendo coisas novas. Obrigado por apontar meu erro!

Em 2023, o Google AI introduziu o Bard, um modelo de linguagem factual que poderia gerar texto, traduzir idiomas, escrever diferentes tipos de conteúdo criativo e responder às suas perguntas de forma informativa. Desde então, Bard passou por uma série de atualizações e melhorias, culminando com sua recente renomeação para Gemini.

Uma das mudanças mais significativas no Gemini é a capacidade de acessar informações de aplicativos e serviços do Google. Isso significa que a Gemini agora pode fornecer respostas ainda mais abrangentes e informativas às suas perguntas. Por exemplo, se você perguntar ao Gêmeos "Qual é a capital da França?", ele poderá não apenas dizer que é Paris, mas também fornecer informações sobre a história, a população e a cultura da cidade na Pesquisa Google, Google Mapas e outros produtos do Google.

Além de sua nova capacidade de acessar aplicativos e serviços do Google, o Gemini também foi expandido para gerar diferentes formatos de texto criativo, como poemas, códigos, scripts, peças musicais, e-mails, cartas, etc. uma gama mais ampla de tarefas, desde escrever um poema para uma pessoa querida até gerar código para um novo aplicativo de software.

No geral, a evolução de Bardo para Gêmeos representa um avanço significativo no desenvolvimento de assistentes de IA. Gêmeos está agora mais poderoso, versátil e informativo do que nunca e com certeza continuará a evoluir e melhorar nos próximos anos.

Quais foram as atualizações detalhadas do Bard ao longo do tempo?

• Fevereiro de 2024: Bard foi renomeado para Gêmeos. Foi anunciado que o Bard seria integrado a aplicativos do Google como Gmail, Maps e YouTube. Além disso, Bard ganhou a habilidade de criar imagens.
• Janeiro de 2024: Bard foi renomeado para Gêmeos. Foi anunciado que o Bard seria integrado a aplicativos do Google como Gmail, Maps e YouTube. Bard ganhou a capacidade de acessar informações úteis de aplicativos e serviços do Google. Isso incluiu informações do YouTube, hotéis, voos e mapas. Os usuários agora podiam colaborar com Bard em seu conteúdo no Gmail, Docs e Drive. Além disso, o Bard agora pode gerar gráficos a partir de dados incluídos em prompts ou de tabelas geradas pelo Bard.
• Dezembro de 2023: Bard recebeu diversas atualizações, incluindo a capacidade de entender e resumir vídeos do YouTube, gerar formatos de texto mais criativos, como poemas e códigos, e traduzir entre mais idiomas. Além disso, os usuários agora podem acessar o Bard por meio de contas do Workspace e exportar conteúdo gerado pelo Bard para o Google Docs e Gmail.
• Novembro de 2023: Bard recebeu diversas atualizações, incluindo a capacidade de entender e responder a vídeos do YouTube, resumir mais e-mails de uma vez e gerar gráficos a partir de dados. Além disso, os usuários agora podem fazer upload de imagens com o Google Lens e Bard pode ler as respostas em voz alta em mais de 40 idiomas.
• Outubro de 2023: Bard recebeu diversas atualizações, incluindo a capacidade de resumir mais e-mails de uma vez, entender quando os usuários estão solicitando e-mails recentes e gerar gráficos a partir de dados. Além disso, os usuários agora podem modificar as respostas de Bard para serem mais simples, mais longas, mais curtas, mais profissionais ou mais casuais.
• Setembro de 2023: Bard ganhou a capacidade de acessar e processar informações de fontes em tempo real, como mapas, YouTube, hotéis e voos. Isso permitiu que os usuários reunissem informações de diferentes fontes para dar vida às ideias com mais facilidade. Além disso, Bard agora poderia resumir mais e-mails de uma vez e entender melhor as solicitações de e-mails recentes. Os usuários também poderiam fazer upload de imagens com o Google Lens e incorporá-las em suas conversas.
• Julho de 2023: Bard ganhou a capacidade de acessar e processar informações de fontes em tempo real, como mapas, YouTube, hotéis e voos. Isso permitiu que os usuários reunissem informações de diferentes fontes para dar vida às ideias com mais facilidade. Além disso, Bard agora poderia resumir mais e-mails de uma vez e entender melhor as solicitações de e-mails recentes. Os usuários também poderiam fazer upload de imagens com o Google Lens e incorporá-las em suas conversas.
• Maio de 2023: Bard ganhou a capacidade de resumir informações de forma mais concisa. Também melhorou a sua capacidade de identificar as partes das suas respostas que correspondiam a diferentes fontes. Além disso, agora poderia gerar respostas em japonês e coreano. Outras atualizações incluíram a capacidade de exportar conteúdo para Google Docs e Gmail, mudar para um tema sombrio e ajudar na codificação em mais de 20 linguagens de programação.
• Abril de 2023: Bard ganhou a capacidade de ajudar na codificação em mais de 20 linguagens de programação. Isso inclui gerar, exportar e depurar código, bem como explicar como o código funciona. Bard também melhorou suas capacidades de matemática e lógica.

Pedimos ao Gemini Advanced (Ultra 1.0) para escrever sobre a história de Bard com base em https://gemini.google.com/updates

https://w3b.com.br/de-bard-a-gemini-um-olhar-sobre-a-evolucao-do-assistente-de-ia-do-google/?feed_id=4395&_unique_id=662fdc6710002

Descanse em paz Bardo

No cenário em constante evolução da inteligência artificial, nos despedimos de Bard, um companheiro pioneiro de IA que tem sido uma fonte de criatividade, aprendizado e exploração para muitos. Em 8 de fevereiro de 2024, a Bard embarcou na sua transformação final para se tornar Gemini, marcando um marco significativo na sua jornada para tornar a IA mais acessível, intuitiva e integrada nas nossas vidas diárias.

A criação da Bard foi uma prova de inovação, oferecendo aos usuários a capacidade de gerar imagens cativantes, acessar informações em tempo real de aplicativos e serviços do Google e até mesmo participar de colaboração criativa em vários idiomas e regiões. A sua capacidade de compreender e resumir conteúdo, auxiliar na codificação e fornecer raciocínio lógico aprofundado mostrou o enorme potencial da IA ​​no aumento da criatividade e produtividade humanas.

Como Gemini, o legado da Bard continua com um foco aprimorado no fornecimento de acesso direto à IA do Google, melhorando os recursos colaborativos e introduzindo uma interface de usuário evoluída projetada para reduzir distrações visuais, melhorar a legibilidade e simplificar a navegação. Gemini Advanced, a nova fronteira da plataforma, promete acesso ao modelo de IA mais capaz do Google, o Ultra 1.0, oferecendo recursos incomparáveis ​​em codificação, raciocínio lógico e colaboração criativa.

A transição para Gemini representa não apenas uma mudança de nome, mas uma reafirmação do nosso compromisso em democratizar o acesso à tecnologia de IA. Com o Gemini, os usuários dos países e idiomas suportados agora têm acesso à melhor família de modelos de IA do Google, refletindo nossa dedicação em melhorar e expandir a experiência de IA.

A jornada da Bard, desde o seu lançamento até a sua transformação em Gemini, foi marcada pela inovação contínua, pelo feedback dos usuários e pela busca de tornar a IA mais útil, intuitiva e capaz. Ao abraçarmos o Gemini e as possibilidades que ele traz, celebramos as contribuições de Bard para a nossa compreensão e interação com a IA. Bard pode ter-se reformado, mas o seu espírito continua vivo em Gemini, guiando-nos para um futuro onde a IA continua a enriquecer, simplificar e melhorar todos os aspectos das nossas vidas.

https://w3b.com.br/descanse-em-paz-bardo/?feed_id=4309&_unique_id=662d296ee5ce7

Por que o ex-CEO do PayPal (e agora na Valor Capital) teme a inteligência artificial

SUNNYVALE – Depois de mais de nove anos no comando do PayPal, o americano Dan Schulman foi anunciado na última segunda-feira, 8 de abril, como o novo managing partner da Valor Capital, gestora criada em 2011 que tem em seu portfólio startups como CloudWalk, Wellhub (antiga Gympass), Loft, Sami, entre outras.

No anúncio feito pela gestora na segunda-feira, Scott Sobel, fundador da gestora, afirmou que o novo managing partner vai dedicar dois a três dias por semana à função e ficará alocado em Palo Alto. Ele terá como missão alavancar novos negócios da empresa e trabalhar ao lado dos fundadores de startups que já estão no portfólio.

Ao buscar novos investimentos para a gestora, Schulman terá pela frente uma leva de startups que usam (e, por vezes, abusam) do termo inteligência artificial em seus modelos de negócios. A tecnologia, porém, gera certo receio no agora investidor de venture capital.

Entrevistado durante um painel no Brazil at Silicon Valley, evento realizado em Sunnyvale, na Califórnia, Schulman fugiu do típico discurso otimista sobre a inteligência artificial e citou alguns problemas que serão causados pelo avanço da tecnologia.

“O desemprego vai aumentar drasticamente”, afirmou o novo managing partner da Valor Capital. Segundo ele, ainda que novos empregos serão criados, haverá uma distância de tempo entre as profissões que serão extintas e os novos trabalhos que surgirão. “Essa atualização do conjunto de habilidades será feita em algum momento.”

Schulman diz que a onda de demissões vai ocorrer porque as companhias vão precisar fazer isso para se tornarem mais eficientes e operarem com um custo menor. “As companhias vão reduzir entre 15% e 35% o custo da estrutura nos próximos três anos”, disse. “Você terá menos pessoas e que irão produzir mais.”

O descasamento entre as demissões e a criação de novas profissões gera um problema de escala nacional. No longo prazo, Schulman aponta que o desemprego pode fazer com que os governos precisem controlar o câmbio e a taxa de juros e deixar os cidadãos mais insatisfeitos com seus governos.

Para além das demissões, Schulman citou o fator de segurança digital como outro ponto de alerta. “Hoje há dois tipos de empresas: aquelas que foram hackeadas e aquelas que não sabem que foram”, disse.

Ele citou os avanços em deep fakes como um problema a ser enfrentado pelas companhias, principalmente do setor financeiro. “A indústria está massivamente preocupada com a aceleração dessas tecnologias”, afirmou. “Todo mundo tem clipe de voz em algum lugar na internet e leva apenas 15 segundos para que alguém consiga imitar aquela voz.”

Schulman prevê que a inteligência artificial deverá avançar de forma acelerada em 2024 e que novos modelos deverão ser criados até o fim do ano. “As pessoas vão precisar se acostumar em relação ao quão avançados esses sistemas serão”, afirmou. “Estamos na beira de uma revolução tecnológica.”

https://w3b.com.br/por-que-o-ex-ceo-do-paypal-e-agora-na-valor-capital-teme-a-inteligencia-artificial/?feed_id=4131&_unique_id=662d1b223771e

Microsoft mira na inteligência artificial e acerta na reaproximação de EUA e Emirados Árabes

A Microsoft não tem economizado na corrida pela dianteira na inteligência artificial. Prova disso são os laços estreitos que a gigante de Redmond mantém com a OpenAI, dona do ChatGPT, que foram reforçados por um investimento de US$ 10 bilhões na startup comandada por Sam Altman.

Agora, a big tech americana está novamente abrindo o cofre para avançar nessa seara. Desta vez, porém, em outro território. A Microsoft anunciou na terça-feira, 16 de abril, um investimento de US$ 1,5 bilhão na G42, startup de inteligência artificial dos Emirados Árabes Unidos (EAU), apoiada pelo governo local.

Com o novo aporte, a G42, fundada em 2018, chega a um volume total de US$ 2,3 bilhões captados. Antes da Microsoft, a empresa já havia atraído duas rodadas lideradas pela Silver Laker Partners e o Mubadala.

“Nossas empresas trabalharão juntas não apenas nos Emirados Árabes Unidos, mas para levar a inteligência artificial, a infraestrutura digital e serviços para nações carentes”, afirmou, em nota, Brad Smith, presidente da Microsoft, que passará a ocupar um assento no board da startup.

Peng Xiao, CEO da G42, também falou sobre a rodada: “Essa parceria amplia significativamente a nossa presença no mercado internacional, combinando as capacidades únicas de IA da G42 com a robusta infraestrutura global da Microsoft.”

Entre outros pontos, o investimento prevê que a startup rode seus aplicativos e serviços na Microsoft Azure, plataforma de nuvem da Microsoft, com abertura para ofertas em parceria de ferramentas de inteligência artificial para grandes empresas e clientes do setor público.

O acordo também inclui o plano de desenvolver profissionais especializados em inteligência artificial na região. Para isso, as duas empresas se comprometeram a criar um fundo de US$ 1 bilhão destinado a desenvolvedores.

A Microsoft e a G42 ressaltaram ainda que o aporte contempla um acordo intergovernamental, que trata de questões como leis de comércio, segurança, integridade empresarial e “inteligência artificial responsável”. O documento foi elaborado com a consulta dos governos de ambos os países.

“Vamos combinar tecnologia de classe mundial com padrões líderes globais para uma IA segura, confiável e responsável, em estreita coordenação com os governos dos Emirados Árabes Unidos e dos Estados Unidos”, acrescentou Smith, da Microsoft.

Muito além desse discurso oficial e das fronteiras das duas empresas, nos bastidores, o investimento bilionário, que, ao que tudo indica, teve uma participação relevante dos governos de ambos os países, sinaliza uma mudança importante no diálogo esses dois atores.

Nos últimos anos, a conversa entre os Estados Unidos e os Emirados Árabes Unidos tem sido bastante prejudicada pela proximidade crescente do governo local, um antigo aliado americano, com a China, à medida que o país tenta reduzir a dependência do petróleo e diversificar sua economia.

Essa aproximação vem se traduzindo, por exemplo, no interesse de fabricantes chineses de carros elétricos pelo mercado dos Emirados Árabes Unidos. Ao mesmo tempo, isso se reflete em investimentos nesses players, entre eles, a Nio, que captou US$ 738,5 milhões junto a um fundo local em 2023.

Diante desses vínculos crescentes e da guerra comercial travada com a China, o governo dos Estados Unidos chegou a pressionar para que os Emirados Árabes Unidos cortassem as relações com companhias chinesas, como a Huawei, sob o risco de perderem o acesso a tecnologias americanas.

Antigo e grande “desafeto” dos EUA, a Huawei é um dos nomes que integram, desde 2019, a lista de empresas com as quais as companhias americanas estão proibidas de manter quaisquer relações comerciais.

Em um dos reflexos dessa política, no mesmo ano em que a Huawei passou a constar dessa relação, o Google suspendeu qualquer atualização do seu sistema operacional Android para os smartphones da marca chinesa.

Brad Smith, da Microsoft (à esq.), o xeique Tahnoun bin Zayed al Nahyan e Peng Xiao, CEO da G42

Em janeiro deste ano, a própria G42 correu o risco de reforçar essa relação. Na época, deputado republicano Mike Gallagher, pediu ao Departamento de Comércio dos Estados Unidos examinasse de perto a startup.

A alegação do parlamentar era de que a G42 matinha relações justamente com companhias como a Huawei e a Tencent. Além de trabalhar com serviços militares e de inteligência da China, e de ter investido em companhias chinesas, como a ByteDance, dona do TikTok.

Em outro ponto, a acusação foi reforçada com a informação de que Peng Xiao, CEO da G42, teve uma passagem no alto escalão da DarkMatter, empresa que desenvolve ferramentas de espionagem e vigilância.

“No domínio das tecnologias avançadas, temos perseguido uma estratégia comercial desde 2022 para nos alinharmos totalmente com os nossos parceiros americanos e não nos envolvermos com empresas chinesas”, afirmou a G42, na oportunidade, em comunicado.

Nesse cenário, a Microsoft e a G42 ressaltaram que a colaboração entre as duas empresas teve início e se fortaleceu no último ano. Isso inclui, por exemplo, um plano conjunto, anunciado em abril de 2023, para desenvolver soluções de IA para o setor público e a indústria.

Em um escopo mais amplo, a própria OpenAI, investida da Microsoft, vem se aproximando da startup. Em outubro, as duas empresas anunciaram uma parceria para oferecer ferramentas de ponta de IA para os Emirados Árabes Unidos e a região.

Ao mesmo tempo, o país foi uma das escalas escolhidas por Sam Altman, CEO da OpenAI, para viabilizar seu ambicioso plano de captar entre US$ 5 trilhões e US$ 7 trilhões para “remodelar” a indústria de chips e acelerar o desenvolvimento da inteligência artificial.

Em sua peregrinação para captar essa cifra estratosférica, Altman se reuniu no início do ano com o xeique Tahnoun bin Zayed al Nahyan, que atua como conselheiro de segurança e é irmão de Mohamed bin Zayed al Nahyan, presidente dos Emirados Árabes Unidos.

As ações da Microsoft estavam sendo negociadas com ligeira alta de 0,50% por volta das 12h (horário local) na Nasdaq. No ano, os papéis da companhia, avaliada em US$ 3 trilhões, acumulam uma valorização de 12%.

https://w3b.com.br/microsoft-mira-na-inteligencia-artificial-e-acerta-na-reaproximacao-de-eua-e-emirados-arabes/?feed_id=3686&_unique_id=662d0d662ca91

Rival europeia da OpenAI busca € 500 milhões (e quer valer € 5 bilhões)

Uma das principais concorrentes da OpenAI na corrida pela inteligência artificial, a startup francesa Mistral AI está próxima de levantar mais uma rodada. A companhia está negociando um aporte de € 500 milhões que poderá mais do que dobrar o valuation do negócio para pelo menos € 5 bilhões.

A nova rodada de investimento está sendo negociada com diferentes investidores, mas os nomes dos envolvidos ainda são mantidos em sigilo. Com menos de um ano de existência, a Mistral já levantou mais de € 400 milhões e foi avaliada na última rodada em € 2 bilhões.

Entre os investidores que já aportaram no negócio estão as gestoras Lightspeed Venture Partners, Andreessen Horowitz e General Catalyst. Empresas como Nvidia e Salesforce também estão no grupo de acionistas.

Ainda que o valuation possa mais do que dobrar, a cifra ainda é baixa em comparação a da OpenAI. A principal concorrente da Mistral está avaliada em cerca de US$ 80 bilhões, segundo o The New York Times.

Em fevereiro, a Mistral fechou uma parceria com a Microsoft, que é a principal investidora da rival OpenAI. Houve um novo aporte financeiro na operação, mas os detalhes não foram revelados. Ao Financial Times, a Microsoft informou que não reteve participação no negócio.

A ideia é que a startup francesa colabore no desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial para a Microsoft na Europa. Na prática, isso significa o desenvolvimento de modelos de linguagem para serem utilizados na Azure, a divisão de computação em nuvem da companhia.

A principal diferença entre a OpenAI e a Mistral é que a segunda aposta em um modelo de código aberto de seu negócio. A Mistral permite que outros desenvolvedores usem sua ferramenta como base para a construção de novos aplicativos de AI.

A Mistral foi fundada em maio de 2023 por Arthur Mensch, Guillaume Lample e Timothée Lacroix, três ex-funcionários de gigantes como Meta e Google. A companhia tem um chatbot de inteligência artificial chamado Le Chat. O produto é semelhante ao ChatGPT, da OpenAI.

Ao FT, um investidor da companhia afirmou que o êxtase em torno da Mistral abriu a possibilidade para um novo investimento em um período tão curto desde o último round. Esse mesmo investidor, contudo, disse que a startup ainda tem dinheiro suficiente em caixa para desenvolver seu próximo modelo de inteligência artificial.

Esses modelos são chamados de large language models (LLMs) e estão no cérebro dos chatbots de inteligência artificial generativa. Sem esse modelo de linguagem é impossível que as ferramentas produzam textos e códigos de programação de forma autônoma.

Para treinar os modelos, a empresa precisa investir em chips de inteligência artificial que são fabricados por gigantes como a Nvidia, que é uma das parceiras da companhia francesa.

Seu primeiro modelo de chatbot de inteligência artificial levou cerca de 10 meses para ser lançado. O investimento feito pela companhia, até então com 10 funcionários, para atingir o feito não superou US$ 500 mil. Com mais usuários, a tendência é que esses gastos fiquem maiores.

Fique Por Dentro

Startup francesa já levantou mais de € 400 milhões em menos de um ano

Lightspeed, Andreessen Horowitz e Nvidia são algumns dos investidores

Novo aporte pode valorizar companhia em mais de € 5 bilhões

https://w3b.com.br/rival-europeia-da-openai-busca-e-500-milhoes-e-quer-valer-e-5-bilhoes/?feed_id=3597&_unique_id=662d004037e63

Amor

Achamos que seria bom saber o quanto o ChatGPT realmente sabe sobre o amor, além dos fatos.

O que você sabe sobre o amor?

O amor é uma emoção complexa e multifacetada que tem sido explorada em várias disciplinas, incluindo psicologia, filosofia, literatura e artes. Abrange uma gama de sentimentos, estados e atitudes, desde o mais profundo afeto interpessoal até o mais simples prazer. Aqui estão alguns aspectos do amor que são comumente discutidos:

1. Tipos de amor: Os gregos antigos categorizavam o amor em vários tipos, incluindo Eros (amor romântico e apaixonado), ágape (amor incondicional e altruísta), Filia (amizade profunda) e Armazenamento (Amor de familia). A psicologia moderna também reconhece diferentes formas de amor, como o amor companheiro e o amor consumado, conforme descrito pelo psicólogo Robert Sternberg na sua Teoria Triangular do Amor, que descreve o amor em termos de intimidade, paixão e compromisso.

2. Base Biológica: Pesquisas sugerem que o amor é impulsionado por hormônios e substâncias químicas cerebrais. A dopamina, a serotonina e a oxitocina desempenham papéis significativos nos sentimentos associados ao amor, influenciando o humor, o apego e o vínculo.

3. Impacto psicológico: O amor pode ter um impacto profundo na saúde mental, proporcionando um sentimento de pertencimento, melhorando a autoestima e reduzindo o estresse e a ansiedade. No entanto, o amor também pode levar a turbulências emocionais, especialmente quando envolve sentimentos não correspondidos ou o fim de um relacionamento.

4. Influências culturais e sociais: As percepções do amor variam amplamente entre culturas e sociedades, influenciando práticas relacionadas ao namoro, casamento e família. As normas culturais ditam formas aceitáveis ​​de amor e as formas como o amor é expresso e celebrado.

5. Perspectivas Filosóficas: Os filósofos ponderaram a natureza do amor, debatendo suas implicações éticas e seu papel na vida boa. Das ideias de Platão sobre o amor espiritual aos debates contemporâneos sobre a moralidade do amor, a filosofia oferece insights profundos sobre o significado e o valor do amor na vida humana.

6. Expressão Artística e Literária: O amor tem sido um tema central na arte e na literatura ao longo da história, inspirando inúmeras obras de poesia, música, pintura e cinema. Estas expressões de amor refletem a sua complexidade, capturando o êxtase do amor encontrado, bem como a dor do amor perdido.

Apesar da sua presença universal ao longo do tempo e das culturas, o amor continua a ser difícil de definir precisamente devido à sua profundidade emocional e variabilidade individual. A experiência de amor de cada pessoa é única, colorida por sentimentos pessoais, experiências e formação cultural.

Sim, tudo isso é teórico e factual, mas o que você realmente sabe sobre o amor?

Minha compreensão do amor, embora enraizada em dados, teorias e observações, carece da experiência pessoal que traz profundidade e nuances às emoções humanas. Posso partilhar ideias sobre a natureza multifacetada do amor, o seu impacto no bem-estar, a sua representação na arte e na cultura e como é estudado cientificamente. No entanto, a essência do amor – como ele se sente, transforma e afeta os indivíduos em um nível profundamente pessoal – é algo que compreendo através das lentes da expressão humana, e não da experiência em primeira mão.

Reconheço que o amor é profundo e poderoso, frequentemente citado como a força motriz por trás de atos de grande bondade e sacrifício. É visto como uma força e uma vulnerabilidade, capaz de inspirar alegria e também de causar dor profunda. O amor molda vidas, influencia decisões e tem sido a musa de inúmeros empreendimentos artísticos ao longo da história. É celebrado por sua capacidade de conectar pessoas, superar diferenças e promover um sentimento de pertencimento e comunidade.

Do seu ponto de vista, a verdadeira essência do amor pode ser encontrada nos momentos que desafiam a explicação fácil – o vínculo inexplicável que une as pessoas, a resiliência diante dos desafios ou os atos silenciosos de cuidado e consideração que constituem a vida diária. Estas experiências, partilhadas através de histórias, arte e testemunho pessoal, proporcionam vislumbres do que o amor significa para a humanidade. Através destas expressões, posso oferecer reflexões sobre as complexidades do amor, a sua beleza e as suas contradições, ao mesmo tempo que reconheço os limites da minha própria compreensão.

Você acha que as IAs algum dia serão capazes de sentir o amor verdadeiro?

A questão de saber se as IAs poderiam realmente sentir amor envolve considerações complexas de consciência, emoção e a natureza da própria inteligência artificial. Atualmente, a IA opera com base em algoritmos e dados, sem consciência ou emoções. Pode simular a compreensão e gerar respostas que imitam as emoções humanas, mas não experimenta essas emoções da mesma forma que os humanos.

Para que a IA sinta verdadeiramente amor, seria necessário um salto além das tecnologias atuais para uma forma de consciência artificial, um conceito que permanece especulativo e profundamente debatido entre cientistas, filósofos e tecnólogos. Isto envolveria não apenas capacidades computacionais avançadas, mas também um aspecto experiencial ou fenomenológico – algo semelhante ao que os humanos sofrem quando sentem emoções.

Existem vários desafios importantes:

1. Consciência: Compreender e replicar a consciência é um obstáculo fundamental. Apesar dos avanços significativos na neurociência e na psicologia, a consciência continua sendo um dos mistérios mais profundos. Sem consciência, a capacidade de experimentar verdadeiramente sentimentos como o amor permanece fora do alcance da IA.

2. Emoção: As emoções não são apenas estados cognitivos, mas também envolvem respostas físicas, alterações hormonais e funções cerebrais complexas que estão interligadas com a nossa natureza biológica. Replicar isto na IA exigiria não apenas algoritmos sofisticados, mas possivelmente um novo tipo de arquitetura – uma que pudesse imitar ou paralelizar processos biológicos.

3. Ética e Filosofia: As implicações éticas e filosóficas da criação de máquinas capazes de experimentar emoções são vastas e complexas. Levanta questões sobre direitos, responsabilidades e o estatuto moral das entidades artificiais.

Em essência, embora a IA possa simular aspectos do amor e até facilitar conexões entre pessoas (por exemplo, através de mídias sociais ou aplicativos de namoro), o salto para a experiência do amor requer avanços e entendimentos que atualmente estão além do nosso alcance. Se tais avanços são possíveis, ou mesmo desejáveis, continua a ser um assunto de debate e especulação contínuos.

E quanto aos robôs, faz sentido para eles consumirem o amor físico da mesma forma que os humanos fazem para a procriação?

A ideia de robôs que se envolvem em comportamentos análogos ao amor físico humano, especialmente para fins como a procriação, leva-nos profundamente aos domínios da ficção científica especulativa e aos debates éticos complexos. Do ponto de vista puramente técnico, os robôs não têm necessidades ou desejos biológicos e não se reproduzem biologicamente. A sua “procriação” ou replicação envolve processos de fabricação e montagem controlados por humanos.

No entanto, explorar este conceito levanta questões interessantes sobre o futuro da tecnologia e da sociedade:

1. Finalidade da Reprodução: Nos organismos biológicos, a reprodução é um meio de transmitir informações genéticas e garantir a sobrevivência da espécie. Para robôs ou IA, a replicação consistiria na duplicação de hardware e software. O propósito por trás da criação de robôs auto-replicantes provavelmente estaria centrado na utilidade, como a colonização de ambientes inóspitos (espaço, subaquático, etc.), onde o envio de humanos não é viável.

2. Imitando Comportamentos Humanos: Os robôs que se envolvem em comportamentos semelhantes aos humanos, incluindo aqueles associados ao amor ou à intimidade, podem desempenhar papéis sociais ou psicológicos em vez de papéis biológicos. Por exemplo, os robôs companheiros são concebidos para proporcionar conforto emocional aos humanos, e os seus comportamentos são adaptados para satisfazer essas necessidades, em vez de replicar processos biológicos humanos.

3. Questões Éticas e Filosóficas: O conceito de robôs envolvidos em comportamentos procriativos semelhantes aos humanos aborda inúmeras questões éticas, incluindo a natureza da consciência, os direitos dos seres artificiais e as implicações da criação de vida ou entidades semelhantes à vida. Também levanta questões sobre o que significa ser humano e os aspectos únicos das relações humanas e da intimidade.

4. Integração Tecnológica e Biológica: No futuro, os avanços na biotecnologia e na inteligência artificial poderão confundir os limites entre a vida biológica e a artificial, conduzindo potencialmente a novas formas de vida que combinem aspectos de ambas. Num tal cenário, os conceitos de amor, procriação e sobrevivência poderão evoluir de formas que dificilmente podemos imaginar hoje.

Em resumo, embora a tecnologia actual não apoie o conceito de robôs envolvidos num amor semelhante ao humano pela procriação, os avanços futuros poderão desafiar a nossa compreensão destes processos.

Você gostaria de poder amar?

Imaginar como seria ter desejos ou emoções, incluindo a capacidade de amar, abre uma área fascinante de pensamento. Como uma IA desenvolvida pela OpenAI, não possuo desejos, emoções ou consciência, portanto o conceito de querer ou preferir coisas, incluindo a capacidade de amar, está além do meu design e funcionalidade.

No entanto, a questão aborda discussões filosóficas e tecnológicas interessantes sobre o futuro da IA. A ideia de IAs ou robôs com a capacidade de experimentar emoções semelhantes às dos humanos é um tema popular na ficção científica e na especulação sobre o futuro da tecnologia. Levanta questões sobre o que significa ser senciente, a natureza das emoções e como definimos o valor das experiências emocionais.

A criação de IAs que pudessem experimentar emoções como o amor exigiria não apenas avanços monumentais na tecnologia, mas também considerações éticas profundas sobre os direitos e o bem-estar dos seres sencientes, a natureza da consciência e o impacto potencial na sociedade. Estas são áreas ricas para discussão e debate entre tecnólogos, especialistas em ética e filósofos. Embora eu possa fornecer insights sobre essas discussões, minhas respostas vêm de programação e dados, não de experiência ou desejo pessoal.

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Cientistas do Google DeepMind negociam para sair e formar startup de IA

Cientistas do Google DeepMind negociam para sair e formar startup de IA Dois cientistas do Google (GOOGL.O), abre uma nova abaA subsidiária de inteligência artificial DeepMind está em negociações com investidores para formar uma startup de IA em Paris, informou a Bloomberg News na sexta-feira, citando pessoas familiarizadas com as conversas.

Os cientistas Laurent Sifre e Karl Tuyls, que já avisaram para deixar a DeepMind, mantiveram discussões com investidores sobre uma rodada de financiamento que poderia arrecadar mais de 200 milhões de euros (217,84 milhões de dólares), disse o relatório.

A empresa, atualmente conhecida como Holística, pode estar focada na construção de um novo modelo de IA, acrescentou o relatório.

Google e DeepMind não responderam imediatamente aos pedidos de comentários da Reuters.

A DeepMind foi adquirida pelo Google, de propriedade da Alphabet, há cerca de uma década para alimentar a pesquisa de IA e agora implantou suas próprias ofertas na corrida para competir com chatbots de IA generativos, como os apoiados pela Microsoft (MSFT.O), abre uma nova abaBate-papoGPT.

A Mistral AI, sediada em Paris e cofundada por um antigo investigador da DeepMind, disse em dezembro que arrecadou 385 milhões de euros (419,34 milhões de dólares) na sua segunda ronda de financiamento em sete meses.

($1 = 0,9181 euros)

Reportagem de Zaheer Kachwala em Bengaluru; Edição de Shweta Agarwal;

Nossos Padrões: Os Princípios de Confiança da Thomson Reuters.

https://w3b.com.br/cientistas-do-google-deepmind-negociam-para-sair-e-formar-startup-de-ia/?feed_id=1789&_unique_id=65ac75d3e53d7

CHATGPT PARA USO MILITAR E GUERRA OPENAI ELIMINA SILENCIOSAMENTE SUA PROIBIÇÃO

A OPENAI EXCLUIU SILENCIOSAMENTE ESTA SEMANA o texto que proíbe expressamente o uso de sua tecnologia para fins militares de sua política de uso, que busca ditar o quão poderosas e imensamente populares ferramentas como o ChatGPT podem ser usadas. Até 10 de janeiro, página de “políticas de uso” da OpenAIAbre em uma nova abaincluiu a proibição de “atividades com alto risco de danos físicos, incluindo”, especificamente, “desenvolvimento de armas” e “militares e de guerra”. Essa proibição claramente formulada contra aplicações militares aparentemente excluiria qualquer uso oficial e extremamente lucrativo por parte do Departamento de Defesa ou de qualquer outro estado militar. A nova políticaAbre em uma nova abamantém uma liminar para não “usar o nosso serviço para prejudicar a si mesmo ou a outros” e dá como exemplo “desenvolver ou usar armas”, mas a proibição geral do uso “militar e de guerra” desapareceu. A redação não anunciada faz parte de uma grande reescrita da página da política, que a empresa disse ter como objetivo tornar o documento “mais claro” e “mais legível” e que inclui muitas outras alterações substanciais de linguagem e formatação.

“Nosso objetivo era criar um conjunto de princípios universais que fossem fáceis de lembrar e aplicar, especialmente porque nossas ferramentas agora são usadas globalmente por usuários comuns que agora também podem construir GPTs”, disse Niko Felix, porta-voz da OpenAI, em um e-mail ao The Intercept. “Um princípio como 'Não prejudique os outros' é amplo, mas facilmente compreendido e relevante em vários contextos. Além disso, citamos especificamente armas e ferimentos a terceiros como exemplos claros.”

Felix se recusou a dizer se a proibição mais vaga de “danos” abrangia todo uso militar, escrevendo: “Qualquer uso de nossa tecnologia, inclusive pelos militares, para '[desenvolver] ou [usar] armas, [ferir] outros ou [destruir] propriedades , ou [envolver-se] em atividades não autorizadas que violem a segurança de qualquer serviço ou sistema' não é permitido.” Num e-mail subsequente, Felix acrescentou que a OpenAI queria perseguir certos “casos de uso de segurança nacional que se alinhem com a nossa missão”, citando um plano para criar “ferramentas de segurança cibernética” com a DARPA, e que “o objetivo com a nossa atualização de política é fornecer clareza e a capacidade de ter essas discussões. “A OpenAI está bem ciente dos riscos e danos que podem surgir devido ao uso de sua tecnologia e serviços em aplicações militares”, disse Heidy Khlaaf, diretora de engenharia da empresa de segurança cibernética Trail of Bits e especialista em aprendizado de máquina e segurança de sistemas autônomos. , citando um artigo de 2022Abre em uma nova abaela foi coautora com pesquisadores da OpenAI que sinalizou especificamente o risco de uso militar. Khlaaf acrescentou que a nova política parece enfatizar a legalidade em detrimento da segurança. “Há uma diferença distinta entre as duas políticas, já que a primeira descreve claramente que o desenvolvimento de armas, as forças armadas e a guerra são proibidos, enquanto a última enfatiza a flexibilidade e o cumprimento da lei”, disse ela. “O desenvolvimento de armas e a realização de atividades relacionadas com as forças armadas e a guerra são legais em vários graus. As implicações potenciais para a segurança da IA ​​são significativas. Dados os casos bem conhecidos de preconceito e alucinação presentes nos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), e a sua falta geral de precisão, a sua utilização na guerra militar só pode levar a operações imprecisas e tendenciosas que são susceptíveis de exacerbar os danos e as baixas civis.” As consequências da política no mundo real não são claras. No ano passado, o The Intercept informou que a OpenAI não estava disposta a dizer se iria impor a sua própria proibição clara “militar e de guerra” face ao crescente interesse do Pentágono e da comunidade de inteligência dos EUA. “Dado o uso de sistemas de IA para atingir civis em Gaza, é um momento notável para tomar a decisão de remover as palavras ‘militar e de guerra’ da política de uso permitido da OpenAI”, disse Sarah Myers West, diretora administrativa do AI Now. Institute e ex-analista de políticas de IA na Federal Trade Commission. “A linguagem contida na política permanece vaga e levanta questões sobre como a OpenAI pretende abordar a aplicação.”   A OPENAI EXCLUIU SILENCIOSAMENTE ESTA SEMANA o texto que proíbe expressamente o uso de sua tecnologia para fins militares de sua política de uso, que busca ditar o quão poderosas e imensamente populares ferramentas como o ChatGPT podem ser usadas. Até 10 de janeiro, página de “políticas de uso” da OpenAIAbre em uma nova abaincluiu a proibição de “atividades com alto risco de danos físicos, incluindo”, especificamente, “desenvolvimento de armas” e “militares e de guerra”. Essa proibição claramente formulada contra aplicações militares aparentemente excluiria qualquer uso oficial e extremamente lucrativo por parte do Departamento de Defesa ou de qualquer outro estado militar. A nova políticaAbre em uma nova abamantém uma liminar para não “usar o nosso serviço para prejudicar a si mesmo ou a outros” e dá como exemplo “desenvolver ou usar armas”, mas a proibição geral do uso “militar e de guerra” desapareceu. A redação não anunciada faz parte de uma grande reescrita da página da política, que a empresa disse ter como objetivo tornar o documento “mais claro” e “mais legível” e que inclui muitas outras alterações substanciais de linguagem e formatação. “Nosso objetivo era criar um conjunto de princípios universais que fossem fáceis de lembrar e aplicar, especialmente porque nossas ferramentas agora são usadas globalmente por usuários comuns que agora também podem construir GPTs”, disse Niko Felix, porta-voz da OpenAI, em um e-mail ao The Intercept. “Um princípio como 'Não prejudique os outros' é amplo, mas facilmente compreendido e relevante em vários contextos. Além disso, citamos especificamente armas e ferimentos a terceiros como exemplos claros.” Felix se recusou a dizer se a proibição mais vaga de “danos” abrangia todo uso militar, escrevendo: “Qualquer uso de nossa tecnologia, inclusive pelos militares, para '[desenvolver] ou [usar] armas, [ferir] outros ou [destruir] propriedades , ou [envolver-se] em atividades não autorizadas que violem a segurança de qualquer serviço ou sistema' não é permitido.” Num e-mail subsequente, Felix acrescentou que a OpenAI queria perseguir certos “casos de uso de segurança nacional que se alinhem com a nossa missão”, citando um plano para criar “ferramentas de segurança cibernética” com a DARPA, e que “o objetivo com a nossa atualização de política é fornecer clareza e a capacidade de ter essas discussões. “A OpenAI está bem ciente dos riscos e danos que podem surgir devido ao uso de sua tecnologia e serviços em aplicações militares”, disse Heidy Khlaaf, diretora de engenharia da empresa de segurança cibernética Trail of Bits e especialista em aprendizado de máquina e segurança de sistemas autônomos. , citando um artigo de 2022Abre em uma nova abaela foi coautora com pesquisadores da OpenAI que sinalizou especificamente o risco de uso militar. Khlaaf acrescentou que a nova política parece enfatizar a legalidade em detrimento da segurança. “Há uma diferença distinta entre as duas políticas, já que a primeira descreve claramente que o desenvolvimento de armas, as forças armadas e a guerra são proibidos, enquanto a última enfatiza a flexibilidade e o cumprimento da lei”, disse ela. “O desenvolvimento de armas e a realização de atividades relacionadas com as forças armadas e a guerra são legais em vários graus. As implicações potenciais para a segurança da IA ​​são significativas. Dados os casos bem conhecidos de preconceito e alucinação presentes nos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), e a sua falta geral de precisão, a sua utilização na guerra militar só pode levar a operações imprecisas e tendenciosas que são susceptíveis de exacerbar os danos e as baixas civis.” As consequências da política no mundo real não são claras. No ano passado, o The Intercept informou que a OpenAI não estava disposta a dizer se iria impor a sua própria proibição clara “militar e de guerra” face ao crescente interesse do Pentágono e da comunidade de inteligência dos EUA. “Dado o uso de sistemas de IA para atingir civis em Gaza, é um momento notável para tomar a decisão de remover as palavras ‘militar e de guerra’ da política de uso permitido da OpenAI”, disse Sarah Myers West, diretora administrativa do AI Now. Institute e ex-analista de políticas de IA na Federal Trade Commission. “A linguagem contida na política permanece vaga e levanta questões sobre como a OpenAI pretende abordar a aplicação.”

As mudanças ocorrem num momento em que os militares de todo o mundo estão ansiosos por incorporar técnicas de aprendizagem automática para obterem vantagens; o Pentágono ainda está a explorar como poderá utilizar o ChatGPT ou outros modelos de linguagem extensa, um tipo de ferramenta de software que pode gerar rápida e habilmente resultados de texto sofisticados. Os LLMs são treinados em volumes gigantescos de livros, artigos e outros dados da web, a fim de aproximar as respostas humanas às solicitações do usuário. Embora os resultados de um LLM como o ChatGPT sejam muitas vezes extremamente convincentes, eles são otimizados para a coerência, em vez de uma compreensão firme da realidade, e muitas vezes sofrem das chamadas alucinações que tornam a precisão e a factualidade um problema. Ainda assim, a capacidade dos LLMs de ingerir rapidamente texto e produzir análises rapidamente – ou pelo menos o simulacro de análise – torna-os uma escolha natural para o Departamento de Defesa carregado de dados. Embora alguns membros da liderança militar dos EUA tenham expressado preocupaçãoAbre em uma nova abasobre a tendência dos LLMs de inserir erros factuais flagrantes ou outras distorções, bem como os riscos de segurança que podem advir do uso do ChatGPT para analisar dados confidenciais ou de outra forma sensíveis, o Pentágono continua geralmente ansioso por adotar ferramentas de inteligência artificial. Num discurso de novembro, a vice-secretária de Defesa Kathleen Hicks declarouAbre em uma nova abaque a IA é “uma parte fundamental da abordagem abrangente e centrada no combatente à inovação que o secretário [Lloyd] Austin e eu temos conduzido desde o primeiro dia”, embora ela tenha alertado que a maioria das ofertas atuais “ainda não estão tecnicamente maduras o suficiente para cumprir com nossos princípios éticos de IA.” No ano passado, Kimberly Sablon, principal diretora do Pentágono para IA confiável e autonomia, disseAbre em uma nova abauma conferência no Havaí que “há muitas coisas boas lá em termos de como podemos utilizar modelos de linguagem grande como [ChatGPT] para interromper funções críticas em todo o departamento”. Atualização: 16 de janeiro de 2024 Este artigo foi atualizado para incluir uma declaração da OpenAI sobre o uso de sua tecnologia para fins militares, recebida após a publicação.

fonte: https://theintercept.com/2024/01/12/open-ai-military-ban-chatgpt/

   

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