8 mitos comuns sobre IA descobertos

A inteligência artificial é uma das tecnologias de evolução mais rápida da atualidade. Algumas pessoas adoram, enquanto outras são céticas ou com medo. Podemos culpar os filmes de ficção científica pelos enredos de revolta da IA, mas a maioria dos receios sobre a IA baseiam-se na realidade. As pessoas se perguntam se seus empregos serão substituídos por um Android econômico rodando software sofisticado de IA e algoritmos de aprendizado de máquina. Desmascararei mitos comuns e esclarecerei os fatos.

8 IA generativa serve apenas para tarefas criativas

A IA generativa está frequentemente ligada a tarefas criativas como arte, narrativa e composição musical. No entanto, seu uso vai além dessas áreas. Na área da saúde, gera dados de treinamento sintéticos e auxilia no diagnóstico de doenças. Em finanças, modela riscos e simula cenários de mercado para refinar estratégias de investimento.

7 A IA substituirá todos os empregos e nos deixará desempregados

Os avanços tecnológicos muitas vezes levantam receios de desemprego generalizado. Os sistemas de IA lidam com tarefas restritas e especializadas, mas a maioria dos trabalhos envolve uma combinação de responsabilidades interligadas. A IA automatiza tarefas repetitivas, permitindo que os humanos se concentrem em atividades que exigem pensamento crítico e inteligência emocional.

Irá remodelar o mercado de trabalho, elevando os padrões de entrada e transferindo responsabilidades. Por exemplo, no setor de atendimento ao cliente, chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA lidam com consultas básicas, como verificação de saldos ou redefinição de senhas. Essa automação reduz a demanda por agentes iniciantes.

A força de trabalho deve adaptar-se aprendendo a utilizar ferramentas de IA. Profissionais qualificados nessas ferramentas ganham vantagem competitiva. A IA também criará novas funções, como especialistas em anotação de dados e responsáveis ​​pela conformidade que apoiam a formação e implementação de IA.

As ferramentas de detecção de IA estão longe de ser perfeitas. A pesquisa mostra que os detectores de IA geralmente apresentam preconceitos contra escritores não nativos de inglês. Eles dependem da identificação de características de texto gerado por IA que se sobrepõem a características típicas de escrita não nativa. As técnicas de ofuscação de conteúdo reduzem ainda mais a precisão da detecção. Estas limitações provêm da mecânica dos detectores de IA, que utilizam modelos de linguagem semelhantes aos sistemas de IA que pretendem detectar. Os detectores analisam o texto com base em duas métricas principais: perplexidade e explosão.

A perplexidade mede o quão previsível é um texto. O conteúdo gerado por IA geralmente apresenta baixa perplexidade, parecendo suave, mas excessivamente previsível. A escrita humana apresenta maior perplexidade, refletindo criatividade e erros ocasionais. A explosão avalia a variação na estrutura e no comprimento da frase. O texto gerado por IA geralmente apresenta baixa intermitência, resultando em um tom monótono, enquanto a escrita humana tende a ser mais diversificada.

5 Os dispositivos do dia a dia não conseguem lidar com o processamento de IA

A IA é frequentemente vista como dependente de supercomputadores e infraestrutura em nuvem, o que a torna inadequada para dispositivos do dia a dia. No entanto, os avanços na IA no dispositivo trazem recursos poderosos para os dispositivos do dia a dia. Empresas como a Arm estão conduzindo essa mudança. As CPUs Cortex da Arm, incluindo o recém-anunciado Cortex-X925, oferecem um aumento de desempenho de instruções por clock de 35% para cálculos de IA mais rápidos com consumo mínimo de energia.

As bibliotecas Kleidi da Arm apoiam essa transformação, fornecendo aos desenvolvedores ferramentas para construir soluções de IA otimizadas para execução no dispositivo. Produtos como o Gemini Nano do Google e o Apple Intelligence aproveitam essas inovações para fornecer recursos de IA aos usuários.

4 A IA está perto de desenvolver a consciência

Os modelos de IA, como a arquitetura Transformer por trás do ChatGPT, carecem de motivação, emoção e experiências vividas. Eles imitam a compreensão, identificando padrões e produzindo previsões, em vez de mostrarem senciência. Mesmo as redes neurais, modeladas com base na estrutura do cérebro, não conseguem replicar a cognição humana.

Além disso, os mecanismos da consciência e da senciência humanas permanecem pouco compreendidos, levantando questões sobre como podemos reconhecer a verdadeira senciência das máquinas. Esta falta de compreensão torna difícil definir critérios claros para reconhecer a verdadeira consciência da máquina, mesmo que teoricamente seja possível. A lacuna entre os sistemas de IA e as complexidades da consciência humana é enorme. Por enquanto, a IA continua a ser uma ferramenta, não um par.

3 Como os sistemas de IA tomam decisões é um mistério

Nem todos os sistemas de IA são caixas pretas. Existem dois tipos principais: IA de caixa preta e IA explicável (AI de caixa branca ou de vidro). Os sistemas de caixa preta possuem processos opacos, tornando suas decisões difíceis de entender. Por exemplo, se um modelo de IA de caixa preta negar um pedido de empréstimo comercial, compreender o raciocínio por trás da decisão ajudaria os usuários a recorrer. Os pesquisadores estão criando técnicas para tornar a IA de caixa preta mais transparente, incluindo:

• Identificar recursos que influenciam os resultados (importância do recurso).
• Explicar previsões para entradas específicas (explicações locais).
• Extração de regras legíveis por humanos a partir de padrões aprendidos (extração de regras).
• Visualização de processos do modelo interno (técnicas de visualização).

2 Aprendizado de máquina é apenas mais uma palavra para IA

Muitos confundem IA com aprendizado de máquina, embora sejam campos distintos, mas interconectados, da ciência da computação. A IA se concentra na criação de sistemas que imitam a inteligência humana, como raciocínio, resolução de problemas e processamento de linguagem. O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, desenvolve algoritmos que aprendem com os dados para fazer previsões.

O aprendizado de máquina é uma ferramenta fundamental para o avanço da IA, mas nem toda IA ​​depende dele. Técnicas como sistemas baseados em regras e programação lógica criam comportamento inteligente sem depender de aprendizagem orientada por dados. Da mesma forma, o aprendizado de máquina tem usos além da IA, alimentando sistemas que podem não ser “inteligentes”, mas ainda assim oferecem automação e insights valiosos.

1 A IA é inerentemente tendenciosa e injusta

A crença de que a IA é inerentemente tendenciosa decorre de mal-entendidos sobre o seu funcionamento. No entanto, relatórios recentes facilitam a compreensão da razão pela qual existe esta percepção. O viés de IA se origina dos dados usados ​​durante o treinamento. Por exemplo, se uma ferramenta de recrutamento aprender com dados históricos de contratação que contenham preconceitos raciais ou de género, poderá replicar estes padrões nas suas recomendações.

No entanto, nem todos os sistemas de IA são inerentemente tendenciosos. Aqueles que o são podem ser retreinados ou ajustados para eliminar preconceitos para resultados justos. Ao selecionar e pré-processar cuidadosamente os dados de formação e implementar mecanismos para detetar e corrigir preconceitos, a IA pode reduzir os preconceitos humanos na tomada de decisões.

IA é a próxima evolução tecnológica

A IA marca o próximo estágio na evolução tecnológica. As principais empresas tecnológicas estão a investir fortemente em plataformas de IA, enquanto países como a China estão a desenvolver os seus próprios sistemas. O resultado final é que, embora seja importante não cair nos mitos que cercam a IA, reconhecer o seu potencial é igualmente importante.