AI: Meta investe pesado em talentos, retorno é incerto

São Paulo — InkDesign News — A crescente aplicação de machine learning (aprendizado de máquina) tem impulsionado inovações em inteligência artificial (AI), mas questões sobre sua eficácia e os métodos empregados permanecem em debate.

Contexto da pesquisa

Recentemente, Mark Zuckerberg e a Meta investiram bilhões para atrair talentos na área de AI, uma estratégia que visa fechar a lacuna competitiva em relação a outras empresas do setor. A Meta, que já enfrentou desafios com seu modelo Llama, busca reverter esse cenário com contratações significativas.

Método proposto

A abordagem da Meta envolve a utilização de dados rotulados para treinar modelos de AI, como evidenciado pelo investimento de mais de 14 bilhões de dólares em Scale AI, cuja missão é rotular dados que aprimoram a eficácia de modelos. Esse método é alinhado com as Redes Neurais Profundas (RNN) e as Redes Generativas Adversariais (GAN), que têm mostrado resultados promissores em projetos semelhantes.

Resultados e impacto

A integração de novos talentos está sendo realizada em uma equipe dedicada a desenvolver um conceito de “superinteligência”, que visa criar AI com capacidade de superação em tarefas de pensamento crítico. O objetivo imediato é melhorar a performance do modelo Llama, que atualmente apresenta resultados aquém de concorrentes em rankings de escrita de código, conforme monitorado na plataforma LM Arena.

Ainda que o modelo Llama tenha mostrado resultados insatisfatórios, “espero que ele melhore”
(“I expect it to work, but I suppose Llama will suck less.”)

— Zvi Moshowitz, Tech Blogger

Os investidores estão cientes dos altos gastos e questionam se esses investimentos resultarão em retornos positivos, dado o risco associado à contratação de talentos considerados “mercenários”.

(“but still, you need those people on board now and to invest aggressively to be ready for that phase.”)

— Ted Mortonson, Estrategista da Baird

As aplicações potenciais deste esforço incluem melhorias na criação de anúncios e segmentação de usuários, utilizando AI para simplificar esses processos. A descrição do foco da Meta evidencia a busca por uma solução que possa unir eficiência e inovação tecnológica.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)