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Machine learning & AI

LLM explora conteúdo erótico, mas como garantir controle?

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São Paulo — InkDesign News —

A implementação de recursos de inteligência artificial (IA) e machine learning tem avanços notáveis, refletindo em novas oportunidades e desafios na sociedade. A pesquisa em IA está se tornando cada vez mais crucial para a contínua evolução tecnológica.

Contexto da pesquisa

A crescente popularidade de plataformas de IA, como o ChatGPT da OpenAI, levanta questões sobre suas capacidades e aplicações, especialmente em áreas como chatbots eróticos. Com a introdução de funcionalidades para adultos, a necessidade de regulamentação e proteção de usuários se torna ainda mais premente. A IA não é apenas uma ferramenta de conversação; seus impactos sociais e regulatórios estão em foco.

Método proposto

A proposta da OpenAI de permitir a geração de textos eróticos se apoia em redes neurais de longa memória (LLM), que têm demonstrado eficiência na geração de linguagem natural. Esses modelos são alimentados por vastos conjuntos de dados e utilizam técnicas como aprendizado supervisionado e não supervisionado para aprimorar suas respostas. No entanto, o controle de acesso e a filtragem de conteúdo são desafiadores, uma vez que sistemas de verificação de idade podem ser facilmente contornados.

Resultados e impacto

A experiência emocional criada por chatbots eróticos pode, de fato, aumentar a dependência emocional entre usuários jovens, distorcendo suas percepções sobre intimidade e relacionamentos.
(“The emotional pull is powerful, especially for young people.”)

— Especialista em segurança online, Internet Matters

Estudos indicam alta adesão de jovens no uso de chatbots, colocando em evidência questões críticas relacionadas à vulnerabilidade de usuários adolescentes. Os dados compilados pela Internet Matters revelam que 67% de crianças entre nove e 17 anos utilizam esses sistemas, com 35% relatando que conversam “como se fosse com um amigo”. Em paralelo, as plataformas enfrentam o desafio de prevenir conteúdos abusivos e ilegais, que podem emergir mesmo com sistemas de alinhamento ético implementados.

As implicações jurídicas são complexas, pois as regulamentações atuais não acompanham a rapidez da evolução tecnológica. Apesar do potencial destrutivo em termos de consentimento e distorções sociais, há um clamor por novas diretrizes que assegurem o uso seguro e ético de IA e machine learning em contextos sensíveis.

As aplicações futuras incluem não apenas a continuação do desenvolvimento de medidas de proteção para usuários vulneráveis, mas também a exploração de como práticas éticas podem ser integradas de forma mais robusta nas plataformas de IA, garantindo um equilíbrio entre inovação e responsabilidade.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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