São Paulo — InkDesign News —
A interseção entre machine learning e inteligência artificial (IA) continua a despertar interesse nas comunidades científicas e empresariais. O recente debate sobre a evolução dos sistemas de geração de IA destaca preocupações com a multimodalidade, que pode redefinir o futuro da tecnologia.
Contexto da pesquisa
No campo da inteligência artificial, a pesquisa liderada por Antoine Bosselut, chefe do Laboratório de Processamento de Linguagem Natural da EPFL (Escola Politécnica Federal de Lausanne), explora o impacto de tecnologias geradoras, como o ChatGPT. Desde o seu lançamento, em 2022, este modelo trouxe uma mudança de paradigma ao passar de sistemas baseados em tarefas para sistemas baseados em instruções.
“O ChatGPT foi um divisor de águas, pois você poderia converter uma infinidade de instruções em várias saídas representando uma tarefa dada, todas baseadas em uma enorme quantidade de dados usados para treinar o sistema.”
(“ChatGPT was a game-changer as you could convert a multitude of instructions into various outputs representing a given task, all based on an enormous amount of data used to train the system.”)— Antoine Bosselut, Chefe, Laboratório de Processamento de Linguagem Natural, EPFL
Método proposto
Bosselut sugere que o desenvolvimento de IA multimodal é o próximo grande avanço. Atualmente, os modelos processam informações textuais, limitando a complexidade e a abrangência da interação com os usuários. Ele defende que a incorporação de diferentes tipos de dados — incluindo imagens, sons e vídeos — poderá aproximar esses sistemas da verdadeira “pensamento” artificial.
Resultados e impacto
A pesquisa também aborda a qualidade dos dados utilizados para treinar os modelos. Bosselut afirma que, embora exista o risco teórico de poluição dos dados de treinamento, filtros desenvolvidos para limpar os resultados resultam em dados sintéticos de alta qualidade. Isso contrasta com conteúdos não filtrados gerados por humanos, que podem ser imprecisos ou tendenciosos. Esse desenvolvimento pode implicar em aplicações em áreas como saúde e segurança nacional, onde a confiança nas ferramentas de IA será essencial.
“A confiança em relação a esses sistemas e seus proprietários será uma interrogação por muitos anos.”
(“Trust towards these systems and their owners will remain a question mark for many years.”)— Antoine Bosselut, Chefe, Laboratório de Processamento de Linguagem Natural, EPFL
À medida que a tecnologia avança, os modelos de IA precisam se adaptar a novas condições e expectativas. Com investimentos em IA aumentando significativamente, a questão central passa a ser como a pesquisa e desenvolvimento serão geridos para garantir que essa tecnologia se torne uma ferramenta eficiente e confiável. A evolução para sistemas multimodais pode abrir novas fronteiras em diversas áreas de atuação.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
