O que é IA generativa?
A inteligência artificial generativa (IA generativa) é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e músicas. As tecnologias de IA tentam imitar a inteligência humana em tarefas de computação não tradicionais, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural (PLN) e tradução. A IA generativa é a próxima etapa da inteligência artificial. Você pode treiná-la para aprender linguagem humana, linguagens de programação, arte, química, biologia ou qualquer assunto complexo. Ela reutiliza dados de treinamento para resolver novos problemas. Por exemplo, ele pode aprender vocabulário em inglês e criar um poema a partir das palavras que processa. Sua organização pode usar a IA generativa para várias finalidades, como chatbots, criação de mídia e desenvolvimento e design de produtos.
Por que a IA generativa é importante?
Aplicações de IA generativa, como o ChatGPT, chamaram a atenção e a imaginação de todos. Elas podem ajudar a reinventar a maioria das experiências e aplicações dos clientes, criar novas aplicações nunca antes vistas e ajudar os clientes a alcançar novos níveis de produtividade.
De acordo com a Goldman Sachs, a IA generativa poderia impulsionar um aumento de 7% (ou quase 7 trilhões de dólares) no produto interno bruto (PIB) global. Também é previsto que isso poderia elevar o crescimento da produtividade em 1,5 pontos percentuais em 10 anos.
A seguir, apresentamos mais alguns benefícios da IA generativa.
Acelera a pesquisa
Os algoritmos de IA generativa podem explorar e analisar dados complexos de novas maneiras. Assim, os pesquisadores podem descobrir novas tendências e padrões que, de outra forma, não seriam aparentes. Esses algoritmos podem resumir o conteúdo, delinear vários caminhos de solução, debater ideias e criar documentação detalhada a partir de notas de pesquisa. É por isso que a IA generativa aprimora drasticamente a pesquisa e a inovação.
Por exemplo, sistemas de IA generativa estão sendo usados na indústria farmacêutica para gerar e otimizar sequências de proteínas e acelerar significativamente a descoberta de medicamentos.
Melhora a experiência dos clientes
A IA generativa pode responder naturalmente à conversa humana e servir como uma ferramenta para atendimento ao cliente e personalização dos fluxos de trabalho do cliente.
Por exemplo, você pode usar chatbots com tecnologia de IA, bots de voz e assistentes virtuais que respondem com mais precisão aos clientes na resolução do primeiro contato. Eles podem aumentar o engajamento do cliente apresentando ofertas e comunicações selecionadas de forma personalizada.
Otimiza os processos de negócios
Com a IA generativa, sua empresa pode otimizar os processos de negócios utilizando aplicações de machine learning (ML) e IA em todas as linhas de negócios. É possível aplicar a tecnologia em todas as linhas de negócios, incluindo engenharia, marketing, atendimento ao cliente, finanças e vendas.
Por exemplo, confira o que a IA generativa pode fazer para otimizar:
- Extraia e resuma dados de qualquer fonte para funções de pesquisa de conhecimento
- Avalie e otimize diferentes cenários para redução de custos em áreas como marketing, publicidade, finanças e logística
- Gere dados sintéticos para criar dados rotulados para aprendizado supervisionado e outros processos de ML
Aumenta a produtividade dos funcionários
Modelos de IA generativa podem aumentar os fluxos de trabalho dos funcionários e atuar como assistentes eficientes para todos em sua organização. Eles podem fazer tudo, desde a pesquisa até a criação, de forma humana.
A IA generativa pode aumentar a produtividade de diferentes tipos de trabalhadores:
- Apoie tarefas criativas gerando vários protótipos com base em determinadas entradas e restrições. Ela também pode otimizar projetos existentes com base no feedback humano e nas restrições especificadas.
- Gere novas sugestões de código de software para tarefas de desenvolvimento de aplicações.
- Apoie o gerenciamento gerando relatórios, resumos e projeções.
- Gere novos scripts de vendas, conteúdo de e-mail e blogs para equipes de marketing
É possível economizar tempo, reduzir custos e aumentar a eficiência em toda a sua organização.
Como a IA generativa afetará os setores?
Embora a IA generativa possa afetar todos os setores ao longo do tempo, alguns setores estão prontos para se beneficiar rapidamente dessa tecnologia.
Serviços financeiros
As empresas de serviços financeiros podem aproveitar o poder da IA generativa para atender melhor os seus clientes e, ao mesmo tempo, reduzir custos:
- As instituições financeiras podem usar chatbots para gerar recomendações de produtos e responder às consultas dos clientes, o que melhora o atendimento geral ao cliente
- As instituições de crédito podem acelerar as aprovações de empréstimos para mercados financeiramente carentes, especialmente em países em desenvolvimento
- Os bancos podem detectar rapidamente fraudes em sinistros, cartões de crédito e empréstimos
- As empresas de investimento podem usar o poder da IA generativa para fornecer aconselhamento financeiro seguro e personalizado aos seus clientes a um custo baixo
Saúde e ciências biológicas
Um dos casos de uso mais promissores da IA generativa é acelerar a descoberta e a pesquisa de medicamentos. A IA generativa usa modelos para criar novas sequências de proteínas com propriedades específicas para projetar anticorpos, enzimas, vacinas e terapia gênica.
Empresas de saúde e ciências biológicas podem usar modelos generativos para projetar sequências de genes sintéticos para aplicações em biologia sintética e engenharia metabólica. Por exemplo, elas podem criar novas vias biossintéticas ou otimizar a expressão gênica para fins de biomanufatura.
Por fim, a IA generativa pode ser usada para criar dados sintéticos de pacientes e de saúde. Isso é útil para treinar modelos de IA, simular ensaios clínicos ou estudar doenças raras sem acesso a grandes conjuntos de dados do mundo real.
Automotivo e manufatura
As empresas automotivas podem usar a tecnologia de IA generativa para muitas finalidades, desde engenharia até experiências em veículos e atendimento ao cliente. Por exemplo, elas podem otimizar o design de peças mecânicas para reduzir o arrasto nos projetos de veículos ou adaptar o design de assistentes pessoais.
As empresas automobilísticas estão usando IA generativa para oferecer um melhor atendimento ao cliente, fornecendo respostas rápidas às perguntas mais comuns dos clientes. Novos designs de materiais, chips e peças podem ser criados com IA generativa para otimizar processos de fabricação e reduzir custos.
A IA generativa também pode ser usada para geração de dados sintéticos para testar aplicações. Isso é especialmente útil para dados que nem sempre são incluídos em conjuntos de dados de teste (como defeitos ou casos extremos).
Mídia e entretenimento
De animações e roteiros a filmes completos, os modelos de IA generativa podem produzir novos conteúdos por uma fração do custo e do tempo da produção tradicional.
Aqui estão outras maneiras de usar a IA generativa no setor:
- Os artistas podem complementar e aprimorar seus álbuns com músicas geradas por IA para criar experiências totalmente novas
- As organizações de mídia podem usar a IA generativa para melhorar as experiências do público, oferecendo conteúdo e anúncios personalizados para aumentar as receitas
- As empresas de jogos podem usar a IA generativa para criar novos jogos e permitir que os jogadores criem avatares
Telecomunicações
Os primeiros casos de uso de IA generativa em telecomunicações concentram-se em reinventar a experiência do cliente. A experiência do cliente é definida pelas interações cumulativas dos assinantes em todos os pontos de contato da jornada do cliente.
Por exemplo, as organizações de telecomunicações podem aplicar a IA generativa para melhorar o atendimento ao cliente com agentes conversacionais ao vivo, semelhantes aos humanos. Elas também podem otimizar o desempenho da rede analisando os dados da rede para recomendar correções. E podem reinventar o relacionamento com os clientes com assistentes de vendas individuais personalizados.
Energia
A IA generativa é adequada para tarefas do setor energético que envolvem análise complexa de dados brutos, reconhecimento de padrões, previsão e otimização. As organizações de energia podem melhorar o atendimento ao cliente analisando os dados corporativos para identificar padrões de uso. Com essas informações, elas podem desenvolver ofertas específicas de produtos, programas de eficiência energética ou iniciativas de resposta à demanda.
A IA generativa pode ajudar no gerenciamento da rede, aumentar a segurança operacional do local e otimizar a produção de energia por meio da simulação de reservatórios.
Como funciona a IA generativa?
Como toda inteligência artificial, a IA generativa funciona usando modelos de machine learning: modelos muito grandes que são pré-treinados em grandes quantidades de dados.
Modelos básicos
Os modelos de base (FMs) são modelos de ML treinados em um amplo espectro de dados generalizados e não rotulados. Eles são capazes de realizar uma grande variedade de tarefas gerais.
Os FMs são o resultado dos mais recentes avanços em uma tecnologia que vem evoluindo há décadas. Em geral, um FM usa padrões e relacionamentos aprendidos para prever o próximo item em uma sequência.
Por exemplo, com a geração de imagens, o modelo analisa a imagem e cria uma versão mais nítida e mais claramente definida dela. Da mesma forma, com textos, o modelo prevê a próxima palavra em uma sequência de texto com base nas palavras anteriores e no contexto. Em seguida, seleciona a próxima palavra usando técnicas de distribuição de probabilidade.
Grandes modelos de linguagem
Os grandes modelos de linguagem (LLMs) são uma classe de FMs. Por exemplo, os modelos de transformadores generativos pré-treinados (GPT) da OpenAI são LLMs. Os LLMs são especificamente focados em tarefas baseadas em linguagem, como resumo, geração de texto, classificação, conversa aberta e extração de informações.
O que torna os LLMs especiais é sua capacidade de realizar várias tarefas. Eles podem fazer isso porque contêm muitos parâmetros que os tornam capazes de aprender conceitos avançados.
Um LLM como o GPT-3 pode considerar bilhões de parâmetros e tem a capacidade de gerar conteúdo com pouquíssimas informações. Por meio de sua exposição pré-treinamento a dados em escala da Internet em todas as suas várias formas e uma infinidade de padrões, os LLMs aprendem a aplicar seus conhecimentos em uma ampla variedade de contextos.
Como funcionam os modelos de IA generativa?
Os modelos tradicionais de machine learning eram discriminativos ou focados na classificação de pontos de dados. Eles tentaram determinar a relação entre fatores conhecidos e desconhecidos. Por exemplo, eles analisam imagens (dados conhecidos como arranjo de pixels, linha, cor e forma) e as mapeiam em palavras: o fator desconhecido. Matematicamente, os modelos funcionaram identificando equações que poderiam mapear numericamente fatores desconhecidos e conhecidos como variáveis x e y.
Os modelos generativos levam isso um passo adiante. Em vez de prever um rótulo com alguns recursos, eles tentam prever recursos com um determinado rótulo. Matematicamente, a modelagem generativa calcula a probabilidade de x e y ocorrerem juntos. Ele aprende a distribuição de diferentes recursos de dados e seus relacionamentos.
Por exemplo, modelos generativos analisam imagens de animais para registrar variáveis como diferentes formatos de orelhas, formatos de olhos, características da cauda e padrões de pele. Eles aprendem características e suas relações para entender como são os diferentes animais em geral. Eles podem então recriar novas imagens de animais que não estavam no conjunto de treinamento.
A seguir, apresentamos algumas categorias amplas de modelos de IA generativa.
Modelos de difusão
Os modelos de difusão criam novos dados fazendo alterações aleatórias controladas de forma iterativa em uma amostra de dados inicial. Eles começam com os dados originais e adicionam mudanças sutis (ruído), tornando-os progressivamente menos semelhantes aos originais. Esse ruído é cuidadosamente controlado para garantir que os dados gerados permaneçam coerentes e realistas.
Depois de adicionar ruído em várias iterações, o modelo de difusão reverte o processo. A remoção reversa de ruído remove gradualmente o ruído para produzir uma nova amostra de dados semelhante à original.
Redes adversárias generativas
A rede adversária generativa (GAN) é outro modelo de IA generativa que se baseia no conceito do modelo de difusão.
As GANs funcionam treinando duas redes neurais de forma competitiva. A primeira rede, conhecida como geradora, gera amostras de dados falsas adicionando ruído aleatório. A segunda rede, chamada discriminadora, tenta distinguir entre dados reais e dados falsos produzidos pela geradora.
Durante o treinamento, a geradora melhora continuamente sua capacidade de criar dados realistas, enquanto a discriminadora se torna melhor em distinguir o real do falso. Esse processo contraditório continua até que a geradora produza dados tão convincentes que a discriminadora não consiga diferenciá-los dos dados reais.
As GANs são amplamente usadas na geração de imagens realistas, transferência de estilo e tarefas de aumento de dados.
Codificadores automáticos variacionais
Autocodificadores variacionais (VAEs) aprendem uma representação compacta dos dados chamada espaço latente. O espaço latente é uma representação matemática dos dados. Você pode pensar nisso como um código exclusivo que representa os dados com base em todos os seus atributos. Por exemplo, ao estudar rostos, o espaço latente contém números que representam o formato dos olhos, o formato do nariz, as maçãs do rosto e as orelhas.
Os VAEs usam duas redes neurais: o codificador e o decodificador. A rede neural do codificador mapeia os dados de entrada para uma média e variância para cada dimensão do espaço latente. Ela gera uma amostra aleatória de uma distribuição gaussiana (normal). Essa amostra é um ponto no espaço latente e representa uma versão compactada e simplificada dos dados de entrada.
A rede neural do decodificador pega esse ponto amostrado do espaço latente e o reconstrói em dados que se assemelham à entrada original. As funções matemáticas são usadas para medir o quão bem os dados reconstruídos correspondem aos dados originais.
Modelos baseados em transformadores
O modelo de IA generativa baseado em transformador se baseia nos conceitos de codificador e decodificador dos VAEs. Os modelos baseados em transformadores adicionam mais camadas ao codificador para melhorar o desempenho em tarefas baseadas em texto, como compreensão, tradução e escrita criativa.
Os modelos baseados em transformadores usam um mecanismo de autoatenção. Eles avaliam a importância de diferentes partes de uma sequência de entrada ao processar cada elemento na sequência.
Outro recurso importante é que esses modelos de IA implementam incorporações contextuais. A codificação de um elemento de sequência depende não apenas do elemento em si, mas também de seu contexto dentro da sequência.
Como funcionam os modelos baseados em transformadores
Para entender como funcionam os modelos baseados em transformadores, imagine uma frase como uma sequência de palavras.
A autoatenção ajuda o modelo a se concentrar nas palavras relevantes à medida que processa cada palavra. Para capturar diferentes tipos de relações entre palavras, o modelo generativo baseado em transformadores utiliza várias camadas de codificação chamadas cabeças de atenção. Cada cabeça aprende a atender a diferentes partes da sequência de entrada. Isso permite que o modelo considere simultaneamente vários aspectos dos dados.
Cada camada também refina as incorporações contextuais. As camadas tornam as incorporações mais informativas e capturam tudo, desde a sintaxe gramatical até significados semânticos complexos.
Como a tecnologia de IA generativa evoluiu?
Modelos generativos primitivos têm sido usados há décadas em estatística para auxiliar na análise de dados numéricos. As redes neurais e o aprendizado profundo foram precursores recentes da IA generativa moderna. Os codificadores automáticos variacionais, desenvolvidos em 2013, foram os primeiros modelos generativos profundos que conseguiram gerar imagens e fala realistas.
Os VAEs introduziram a capacidade de criar novas variações de vários tipos de dados. Isso levou ao rápido surgimento de outros modelos de IA generativa, como redes adversárias generativas e modelos de difusão. Essas inovações foram focadas na geração de dados que se assemelhavam cada vez mais a dados reais, apesar de terem sido criados artificialmente.
Em 2017, uma nova mudança na pesquisa de IA ocorreu com a introdução de transformadores. Os transformadores integraram perfeitamente a arquitetura de codificador e decodificador com um mecanismo de atenção. Eles simplificaram o processo de treinamento de modelos de linguagem com eficiência e versatilidade excepcionais. Modelos notáveis como o GPT surgiram como modelos fundamentais capazes de pré-treinar em extensos corpora de texto bruto e ajustar para diversas tarefas.
Os transformadores mudaram o que era possível para o processamento de linguagem natural. Eles capacitaram recursos generativos para tarefas que vão desde tradução e resumo até respostas a perguntas.
Muitos modelos de IA generativa continuam avançando significativamente e encontraram aplicações em vários setores. Inovações recentes se concentram em refinar modelos para trabalhar com dados proprietários. Os pesquisadores também querem criar textos, imagens, vídeos e discursos cada vez mais parecidos com os humanos.
Quais são as práticas recomendadas na adoção de IA generativa?
Se a sua organização quiser implementar soluções de IA generativa, considere as seguintes práticas recomendadas para aprimorar seus esforços.
Comece com aplicações internas
É melhor começar a adoção de IA generativa com o desenvolvimento interno de aplicações, com foco na otimização de processos e na produtividade dos funcionários. Você obtém um ambiente mais controlado para testar os resultados e, ao mesmo tempo, desenvolver habilidades e entender a tecnologia. É possível testar os modelos extensivamente e até mesmo personalizá-los em fontes de conhecimento internas.
Dessa forma, seus clientes têm uma experiência muito melhor quando você eventualmente usa os modelos para aplicações externas.
Aumente a transparência
Comunique-se claramente sobre todas as aplicações e resultados de IA generativa, para que seus usuários saibam que estão interagindo com a IA e não com humanos. Por exemplo, a IA pode se apresentar como IA, ou os resultados de pesquisa baseados em IA podem ser marcados e destacados.
Dessa forma, seus usuários podem usar seu próprio critério ao interagir com o conteúdo. Eles também podem ser mais proativos ao lidar com quaisquer imprecisões ou preconceitos ocultos que os modelos subjacentes possam ter devido às limitações dos dados de treinamento.
Implemente a segurança
Implemente barreiras de proteção para que suas aplicações de IA generativa não permitam acesso inadvertido e não autorizado a dados confidenciais. Envolva as equipes de segurança desde o início para que todos os aspectos possam ser considerados desde o início. Por exemplo, talvez você precise mascarar dados e remover informações de identificação pessoal (PII) antes de treinar qualquer modelo em dados internos.
Teste extensivamente
Desenvolva processos de teste automatizados e manuais para validar os resultados e testar todos os tipos de cenários que o sistema de IA generativa possa enfrentar. Tenha grupos diferentes de testadores beta que testem as aplicações de maneiras diferentes e documentem os resultados. O modelo também melhorará continuamente por meio de testes, e você terá mais controle sobre os resultados e respostas esperados.
Quais são as aplicações comuns da IA generativa?
Com a IA generativa, você pode aproveitar o machine learning para os seus negócios com mais rapidez e aplicá-la a um conjunto mais amplo de casos de uso. Você pode aplicar a IA generativa em todas as linhas de negócios, incluindo engenharia, marketing, atendimento ao cliente, finanças e vendas. A geração de código é uma das aplicações mais promissoras para IA generativa e, com o Amazon CodeWhisperer, um parceiro de codificação de IA, estamos vendo ótimos resultados na produtividade dos desenvolvedores. Durante a versão de demonstração, a Amazon organizou um desafio de produtividade, e os participantes que usaram o Amazon CodeWhisperer tiveram 27% mais chances de concluir tarefas com êxito e o fizeram em média 57% mais rápido do que aqueles que não usaram o CodeWhisperer.
Além da geração de código, há muitas aplicações nas quais você pode colocar a IA generativa em ação para alcançar uma mudança radical na experiência do cliente, na produtividade dos funcionários, na eficiência dos negócios e na criatividade. Você pode usar a IA generativa para melhorar a experiência do cliente por meio de recursos como chatbots, assistentes virtuais, centrais de atendimento inteligentes, personalização e moderação de conteúdo. Você pode aumentar a produtividade dos seus funcionários com pesquisa de conversação baseada em IA generativa, criação de conteúdo e resumo de texto, entre outros recursos. Você pode melhorar as operações de negócios com o processamento inteligente de documentos, assistentes de manutenção, controle de qualidade e inspeção visual e geração sintética de dados de treinamento. Por fim, também pode usar a IA generativa para turbinar a produção de todos os tipos de conteúdo criativo, desde arte e música, com geração de texto, animações, vídeos e imagens.
Como a AWS pode ajudar a IA generativa?
A Amazon Web Services (AWS) facilita a criação e a escalabilidade de aplicações de IA generativa para seus dados, casos de uso e clientes. Com a IA generativa na AWS, você obtém segurança e privacidade de nível empresarial, acesso às melhores FMs do setor, aplicações baseadas em IA generativa e uma abordagem que prioriza os dados.
Escolha entre uma variedade de tecnologias de IA generativa que oferecem suporte a todos os tipos de organizações em todos os estágios de adoção e maturidade da IA generativa:
- A geração de código é uma das aplicações mais promissoras da IA generativa. Com o Amazon CodeWhisperer, um companheiro de programação de IA, é possível obter excelentes resultados na produtividade do desenvolvedor. Durante a prévia, a Amazon enfrentou um desafio de produtividade. Os participantes que usaram o CodeWhisperer tiveram 27% mais chances de concluir tarefas com sucesso. Em média, eles concluíram tarefas 57% mais rápido do que aqueles que não usaram o CodeWhisperer.
- O Amazon Bedrock é outro serviço totalmente gerenciado que oferece opções de FMs de alto desempenho e um amplo conjunto de recursos. Você pode experimentar facilmente vários dos principais FMs, personalizá-los de forma privada com seus dados e criar agentes gerenciados que executam tarefas comerciais complexas.
- Também é possível usar o Amazon SageMaker JumpStart para descobrir, explorar e implantar FMs de código aberto, ou até mesmo criar o seu próprio. O SageMaker JumpStart fornece infraestrutura e ferramentas gerenciadas para acelerar a criação, o treinamento e a implantação de modelos escaláveis, confiáveis e seguros.
- O AWS HealthScribe é um serviço qualificado pela HIPAA que capacita os fornecedores de software de saúde a criar aplicações que geram automaticamente anotações médicas por meio da análise de conversas entre médicos e pacientes. O AWS HealthScribe combina reconhecimento de fala e inteligência artificial (IA) generativa para reduzir a carga da documentação clínica ao transcrever conversas entre pacientes e médicos, e gerar notas clínicas mais fáceis de revisar.
- O Amazon Q no QuickSight ajuda analistas de negócios a criar e personalizar imagens com facilidade usando comandos em linguagem natural. Os novos recursos de criação de BI generativo ampliam a consulta em linguagem natural do QuickSight Q além de responder perguntas bem estruturadas (como “quais são os 10 produtos mais vendidos na Califórnia?”) para ajudar os analistas a criar rapidamente visuais personalizáveis a partir de fragmentos de perguntas (como “os 10 principais produtos”), esclarecer a intenção de uma consulta fazendo perguntas complementares, refinar visualizações e concluir cálculos complexos.
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