IA no mundo real - Pensando além do hype

Introdução

Quando se trata do uso da Inteligência Artificial (IA), há muita agitação irritante, bem como expectativas. Alguns acreditam que a IA vai revolucionar o mundo do trabalho e tornar as habilidades humanas obsoletas. Mas antes de mergulharmos de cabeça no mundo da IA, devemos considerar alguns pontos importantes. A IA, sem dúvida, avançou muito, mas não é nova e vem com limitações significantes, que precisamos entender e respeitar. Spoiler: A IA é apenas mais uma ferramenta. Estamos longe de cenas dignas de filme, como em “O Exterminador do Futuro”. As atuais IAs, como o ChatGPT, são também um bom exemplo de como o software deve ser projetado! Orientado a serviços e não como um canivete suíço, também conhecido como uma solução para tudo, raramente útil ou reutilizável.

Algumas questões provocativas:

• Todo cientista da computação que acredita que a IA é algo novo ou que pode assumir seu trabalho, não deveria refletir mais sobre seus horizontes e expertise?
• Cientistas de dados assalariados que estão mudando para modelos de IA: Por que o seu modelo de IA específico é pior do que os grandes modelos de linguagem que fazem de tudo? O que vocês faziam antes e o que está faltando para criar modelos tão bons, específicos para o seu caso de uso?

Compreensão das Limitações

Modelos de IA, incluindo aqueles baseados em GPT, são treinados em dados e padrões existentes. Eles são bons em reconhecer padrões e gerar conteúdo com base nesse treinamento, mas falta a eles um verdadeiro entendimento ou a habilidade de pensar além de seu treinamento. Reconhecer esse limite ajuda a definir expectativas realistas. O que nunca esteve lá, também não vai existir. Informações qualitativas, confidenciais e seguras são a minoria. Sempre haverá mais Juniores do que Seniores. Portanto, a IA funciona apenas para exemplos de “Hello World” de baixo nível. Em muitas áreas, como por exemplo, programadores que têm medo de perder seus empregos, deveriam pensar seriamente na qualidade de seu trabalho.

Custos do desenvolvimento de IA e a importância da capacidade de computação

O desenvolvimento de IA foi significativamente impulsionado pelo contínuo avanço do hardware. Modelos de IA como GPT-3.5 requerem enorme capacidade de processamento para lidar com tarefas complexas. Os custos de IA estão intimamente ligados ao hardware necessário, como GPUs e TPUs poderosos. Além disso, há custos contínuos para operação e manutenção da infraestrutura. O aumento da capacidade de processamento aumentou a disponibilidade de IA, mas ainda requer investimentos significativos. A otimização de custos e o gerenciamento eficiente de recursos são cruciais para garantir o sucesso econômico de projetos de IA. Portanto, uma análise e planejamento de custos bem fundamentados são essenciais na implementação de IA.

Complemento da inteligência humana

A IA deve ser vista como uma ferramenta que complementa a inteligência humana, em vez de a substituir. Julgamento humano, pensamento crítico e criatividade continuam a ser essenciais. A IA pode fornecer insights valiosos, automatizar tarefas repetitivas e aumentar a produtividade, mas não deve ser utilizada sozinha para decisões importantes. Sem a tua participação, a IA não será capaz de incluir todos os aspectos necessários. Em informática, a IA não vai pensar autonomamente em tópicos como: Resiliência, Segurança, Compliance, privacidade de dados, Legibilidade, Performance, Simplicidade, Padrões, Atualidade, etc. Exemplo de modelagem 3D da IA: Alex testa IA com Blender (Parece bom mas é apenas um exemplo de “Hello World”) Minha experiência com a geração de código IA numa palavra: ridícula! Os desenvolvedores que escrevem tal código, eu não gostaria de mantê-los. No entanto, eu uso IA como um parceiro de sparring, também conhecido como Efeito de Explicação, como um tipo de auto-reflexão. O uso mais eficaz da IA é muitas vezes alcançado através da colaboração entre humanos e sistemas de IA. A IA pode ajudar na geração de ideias, na resolução de problemas ou na automação de certas tarefas, mas a supervisão e intervenção humanas são cruciais para refinar, melhorar e otimizar os resultados.

Validação e Teste

Os resultados gerados por IA devem ser sempre validados e testados completamente. Seja código, conteúdo ou outras saídas, a supervisão humana é necessária para garantir a qualidade, precisão e conformidade dos resultados gerados. Os processos de verificação são cruciais para não se basear em resultados imprecisos ou enganosos. Por favor, não valide a IA com outra IA. Isso seria como eu corrigir o trabalho da classe não eu mesmo, mas através de meus alunos.

Aprendizado Contínuo e Adaptação

Os modelos de IA precisam ser atualizados e aperfeiçoados continuamente para se adaptarem a circunstâncias em mudança. Loops de feedback e melhorias iterativas são necessárias para garantir a precisão, relevância e utilidade dos resultados gerados pela IA. O processo de aprendizado da IA ​​nunca vai parar.

Foco na solução de problemas reais

A IA deve ser usada para resolver problemas reais e criar valor para as pessoas. É importante não usar a IA apenas por si mesma. Objetivos claros, identificação de problemas e compreensão dos efeitos sobre os envolvidos são cruciais quando se trata de soluções de IA.

Conclusão

A Inteligência Artificial é, sem dúvida, uma ferramenta poderosa, mas é importante entender seus limites e utilizá-la de forma responsável. A IA não pode complementar a inteligência humana. O julgamento humano, a criatividade e o pensamento crítico permanecem indispensáveis. Através de uma cuidadosa validação, ponderações e colaboração entre humanos e IA, podemos alcançar os melhores resultados. Vamos utilizar os pontos fortes da IA para resolver problemas reais e melhorar o mundo.

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