O que é IA generativa?

O que é IA Generativa?

Inteligência Artificial Generativa refere-se ao subconjunto de técnicas de IA que geram novos dados, imagens, vídeos ou outros conteúdos com base em padrões e estruturas aprendidas a partir de dados existentes. Utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para analisar grandes quantidades de dados e, em seguida, gera novos conteúdos semelhantes em estilo ou estrutura aos dados originais com base em seu "conhecimento".

A IA generativa pode ser usada para diversas aplicações, como criar arte, música ou até mesmo escrever histórias. Em essência, é uma tecnologia que ensina máquinas a serem criativas e a gerar novos conteúdos que não foram explicitamente programados nelas.

Compreendendo o modelo de IA generativa

Modelos de IA generativos usam algoritmos complexos e redes neurais — modelos computacionais projetados para imitar a estrutura e a função do cérebro humano — para aprender padrões e estruturas nos dados e criar novos conteúdos. Se treinados com uma grande quantidade de dados, eles também podem ser conhecidos como modelos de base.

Os modelos de base representam um subconjunto específico de tecnologias de IA. São modelos vastos, pré-treinados em conjuntos de dados abrangentes. Seu treinamento permite que abranjam um amplo espectro de tópicos ou domínios. Esses modelos servem como bases versáteis que podem ser ajustadas ou adaptadas para diversas tarefas além do treinamento inicial. A adaptabilidade e a ampla base de conhecimento desses modelos os tornam inestimáveis para aplicações que exigem um profundo entendimento de linguagem, contexto ou informações visuais.

Por exemplo, o ChatGPT, o chatbot de IA, é um grande modelo de linguagem treinado com vastos dados da internet, o que lhe permite gerar respostas conversacionais às solicitações dos usuários. É também um modelo base que pode impulsionar outras aplicações. O ChatGPT destaca o impacto de um modelo base na IA generativa.

Existem três tipos de arquiteturas usadas para construir capacidades de IA generativa:

1. GAN

Um dos modelos GenAI mais populares é o Rede Adversarial Generativa (GAN), que consiste em duas redes neurais: uma geradora e uma discriminadora. Modelos discriminativos classificam dados em categorias ou classes específicas, enquanto modelos generativos, incluindo ferramentas como ChatGPT ou DALL-E, produzem novos dados.

O gerador aprende a criar novo conteúdo semelhante ao que foi treinado, enquanto o discriminador aprende a distinguir entre os dados de treinamento reais e aqueles que são gerados.

Essas duas redes são treinadas juntas em treinamento adversário, onde o gerador tenta continuamente melhorar sua saída para enganar o discriminador, enquanto o discriminador tenta se tornar mais preciso na distinção entre os dados reais e gerados.

2. VAE

Autocodificadores Variacionais (VAEs) são ferramentas avançadas que funcionam simplificando dados complexos em sua essência. Eles então iteram e expandem essa versão básica para gerar novas formas de dados semelhantes. Ao primeiro destilar os dados em uma representação simplificada e, posteriormente, usar essa base para inovar, os VAEs criam efetivamente resultados diversos, porém logicamente relacionados.
O fato de eles conseguirem entender e replicar as sutis variações nos dados os torna úteis em vários campos profissionais, desde a criação de imagens digitais até o desenvolvimento de novos medicamentos.

Os VAEs podem preencher a lacuna entre estruturas de dados complexas e soluções práticas e inovadoras. Eles oferecem uma abordagem sofisticada à criatividade e à resolução de problemas baseadas em dados.

3. Transformadores

Transformadores, incluindo transformadores generativos pré-treinados (GPTs), representam um avanço significativo no processamento de dados sequenciais, como texto. De fato, eles foram desenvolvidos para tarefas de processamento de linguagem natural (PLN). Eles analisam relacionamentos dentro dos dados para produzir saídas contextualmente relevantes.

Os sistemas de IA generativa têm muitas aplicações, como a geração de imagens, músicas e até textos realistas. Eles têm o potencial de criar conteúdo e resolver problemas em uma ampla gama de setores, desde arte e entretenimento até saúde e finanças.

Aprendizado de máquina versus tecnologia de IA generativa

IA generativa e aprendizado de máquina são ambos subcampos da inteligência artificial, mas diferem em suas abordagens e objetivos.
Aprendizado de máquina é um tipo de IA que utiliza algoritmos e modelos estatísticos para permitir que computadores aprendam com dados sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de IA são treinados com base em dados e usam esse treinamento para fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados.

O objetivo do aprendizado de máquina é desenvolver modelos que possam prever ou classificar dados com precisão com base em recursos de entrada.

A IA generativa, por outro lado, é um tipo de IA que se concentra em gerar novos conteúdos ou dados que se assemelham a dados reais. Esses modelos utilizam técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais, para gerar novos conteúdos, como imagens, vídeos ou texto. O objetivo dessa tecnologia é criar novos dados semelhantes a dados reais e pode ser usada para diversos fins, desde a criação artística até o aumento de dados.

Usando IA Generativa para Benefícios de Privacidade e Segurança de Dados

A IA generativa pode ser usada de várias maneiras para melhorar segurança de dados, incluindo:

Geração de Dados Sintéticos

A anonimização de dados é uma das melhores práticas para a proteção da privacidade dos indivíduos. Podemos usar IA generativa para gerar conjuntos de dados sintéticos que replicam características reais de dados sem detalhes sensíveis. Essa inovação pode ser usada para treinar modelos de IA sem riscos.

Detecção de ameaças

Ao simular padrões de ataque cibernético, o GenAI ajuda as equipes de segurança cibernética a identificar e mitigar ameaças potenciais preventivamente, aproveitando ferramentas de IA generativas para detecção precoce. detecção de ameaças e prevenção.

Criação de senha segura

Senhas inseguras são um dos maiores riscos em segurança de dados e cibersegurança. Infelizmente, as pessoas criam senhas fáceis de lembrar. Podemos usar IA generativa para criar senhas robustas, melhorando significativamente a segurança da autenticação e minimizando o risco de violação de dados.

Melhoria na detecção de intrusão

A IA generativa pode aprimorar a detecção de intrusões imitando diversos tipos de tráfego de rede. Ela corresponde ao padrão de tráfego regular e sinaliza quaisquer padrões irregulares. Dessa forma, pode auxiliar na identificação e prevenção oportunas de ameaças à segurança.

Desenvolvimento de Política de Segurança

A IA generativa facilita a criação de modelos dinâmicos políticas de segurança por meio da simulação de cenários, auxiliando organizações a desenvolver estratégias eficazes contra ameaças cibernéticas.

Limitações da IA Generativa

A IA generativa tem várias limitações, incluindo:

Capacidade limitada de generalização

Modelos generativos podem não apresentar bom desempenho com dados novos ou desconhecidos, principalmente quando treinados em conjuntos de dados pequenos ou específicos. Essa limitação pode levar ao sobreajuste, em que o modelo tem bom desempenho com seus dados de treinamento, mas não consegue produzir resultados precisos ou confiáveis em aplicações do mundo real.

As melhores práticas para usar IA generativa enfatizam a importância de conjuntos de dados de treinamento diversos e abrangentes para melhorar a capacidade de generalização dos modelos.

Vieses em dados de treinamento

Os resultados gerados pela IA são tão imparciais quanto os dados com os quais são treinados. Se um modelo como o ChatGPT for treinado com dados tendenciosos ou incompletos, ele pode reproduzir ou amplificar involuntariamente esses vieses em seus resultados. As empresas que implementam IA generativa devem selecionar cuidadosamente seus conjuntos de dados de treinamento para garantir que os modelos de IA generativa possam produzir conteúdo justo e imparcial.

Computacionalmente Intensivo

Os recursos avançados dos modelos de IA generativa têm um custo significativo de recursos computacionais e tempo. Modelos de treinamento, como os modelos generativos profundos, podem exigir grande poder de processamento, tornando-os menos acessíveis para algumas aplicações ou organizações menores.

A adoção de serviços de IA baseados em nuvem, como os serviços do Google Cloud, pode ajudar a mitigar essas demandas computacionais, permitindo que mais empresas usem tecnologias de IA generativa de forma eficaz.

Falta de interpretabilidade

Não é fácil entender como modelos generativos de IA chegam a um resultado específico, especialmente com modelos complexos que empregam técnicas avançadas. Essa falta de interpretabilidade complica o processo de verificação da precisão e confiabilidade do conteúdo gerado. Portanto, é essencial desenvolver novas pesquisas em IA focadas em tornar esses modelos mais transparentes.

Experiência de domínio limitada

Em áreas que exigem conhecimento especializado, como análise médica ou jurídica, modelos generativos de IA podem não ser suficientes para produzir resultados precisos ou significativos sem a expertise humana. Isso destaca a importância de combinar recursos de IA com conhecimento específico do domínio para garantir a relevância e a precisão do conteúdo gerado por IA.

Embora a IA generativa tenha um potencial significativo, ela também tem limitações que devem ser cuidadosamente consideradas e abordadas para garantir que o resultado gerado seja preciso, confiável e livre de vieses.

Riscos da IA Generativa

Como qualquer tecnologia, a GenAI pode apresentar alguns riscos e preocupações com a segurança. A segurança depende de como é usada e da aplicação específica.

Aqui estão alguns dos riscos associados a isso:

Preconceito e Discriminação

Uma das maiores preocupações com a GenAI é que ela pode perpetuar e amplificar vieses presentes nos dados de treinamento. Como esses sistemas aprendem a partir de vastos conjuntos de dados, qualquer viés inerente — seja relacionado a raça, gênero, idade ou outras características — pode influenciar seus resultados. Isso pode levar a práticas discriminatórias ou resultados injustos, especialmente quando usado em áreas sensíveis, como recrutamento, aplicação da lei e empréstimos.

Desinformação e Deepfakes

A capacidade da IA generativa de criar imagens, vídeos e textos realistas pode ser utilizada como arma para produzir deepfakes e desinformação. Essas tecnologias podem fabricar notícias falsas convincentes, personificar indivíduos e criar narrativas falsas para minar a confiança na mídia, instituições e figuras públicas. Isso pode ter implicações profundas para a política, a segurança nacional e a reputação pessoal, com preocupações crescentes sobre a integridade das informações na era digital.

Propriedade Intelectual e Direitos Criativos

As capacidades da IA incluem a criação de arte, música, literatura e outras obras criativas, mas surgem questões sobre a propriedade desse conteúdo. Obras de IA generativa podem ser adaptadas ao estilo de artistas já existentes ou gerar facilmente criações inovadoras, demonstrando a versatilidade das aplicações da IA generativa. A IA Genativa, portanto, desafia as leis de propriedade intelectual atuais e levanta questões éticas sobre criatividade e autoria.

Segurança e Proteção

A integração de IA generativa em sistemas e infraestruturas críticas apresenta riscos à segurança. Conteúdo gerado por IA pode ser usado em ataques de phishing, fraudes e outras atividades maliciosas. Além disso, dependemos da IA para a tomada de decisões em aplicações como veículos autônomos, saúde e sistemas financeiros. Nesses casos, ela precisa de testes e validação rigorosos para garantir segurança e confiabilidade.

Melhores práticas para usar IA generativa

Estabelecer estruturas éticas e legais

É importante desenvolver e aplicar diretrizes éticas e marcos legais que orientem o uso responsável da IA generativa. Esses marcos devem abordar questões como preconceito, privacidade, transparência e responsabilização, para que as tecnologias de IA beneficiem a sociedade e minimizem os danos.

Mitigar preconceitos e incentivar a inclusão

Esforços ativos para identificar e mitigar vieses em conjuntos de dados de treinamento de IA são essenciais. Para isso, precisamos diversificar as fontes de dados, empregar medidas de imparcialidade e monitorar e ajustar modelos continuamente para garantir resultados equitativos.

Incentivar a transparência e a explicabilidade

Para construir confiança e compreensão entre os usuários, precisamos aumentar a transparência e a explicabilidade dos sistemas de IA. Devemos divulgar o uso da IA, fornecer insights sobre como os sistemas de IA tomam decisões e permitir que os usuários questionem e questionem os resultados gerados pela IA.

Invista na conscientização e educação pública

O público precisa ser educado sobre as capacidades, riscos e considerações éticas da IA generativa, para que os indivíduos possam avaliar criticamente o conteúdo gerado por IA. Campanhas de conscientização podem ajudar as pessoas a reconhecer deepfakes e desinformação, o que fomentará uma sociedade digital mais informada e criteriosa.

Portanto, embora a IA generativa tenha imenso potencial para inovação e criatividade, seu uso seguro e responsável depende da abordagem de desafios éticos, legais e técnicos. Quando implementamos estratégias abrangentes de mitigação e promovemos um ecossistema de IA informado e ético, podemos aproveitar os benefícios da IA generativa, ao mesmo tempo em que nos protegemos contra seus riscos.

A IA generativa é governada?

Atualmente, não existem regulamentações específicas em vigor para governar IA generativa. No entanto, algumas leis e regulamentações existentes podem se aplicar à forma como a IA generativa é usada, dependendo da aplicação e do contexto.

Por exemplo, a IA generativa pode ser usada para gerar dados sintéticos que imitam dados reais. O uso desses dados sintéticos pode estar sujeito a leis e regulamentos de proteção de dados, como o da União Europeia. Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (GDPR) ou o Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA).

Além disso, se a IA generativa cria conteúdo como imagens ou vídeos, certas leis e regulamentações relacionadas a direitos autorais, propriedade intelectual e privacidade podem ser aplicadas.

À medida que o uso da IA generativa continua a crescer e evoluir, novas leis e regulamentações podem ser desenvolvidas para regulá-la. No entanto, no momento, sua aplicação ainda é amplamente desregulamentada.

As organizações devem usar seu critério e considerar as potenciais implicações legais e éticas do impacto da implementação da IA generativa.

Exemplos de IA Generativa

Existem muitas aplicações de IA generativa em diversos setores. Aqui estão alguns exemplos:

Assistência médica

Em assistência médicaA IA generativa desempenha um papel crucial no avanço da pesquisa médica e do atendimento ao paciente, ao mesmo tempo em que protege a privacidade. É especialmente importante proteger informações pessoais identificáveis (PII) ou informações de saúde protegidas (PHI) nessa área, na qual a IA pode ajudar.

Ele cria imagens médicas sintéticas e registros anônimos de pacientes para treinar modelos de aprendizado de máquina, o que permite que pesquisadores e profissionais aprimorem ferramentas de diagnóstico e estratégias de tratamento sem expor informações confidenciais do paciente.

Além disso, a IA generativa também pode simular diversos cenários de pacientes, auxiliando no desenvolvimento de medicina personalizada e planos de tratamento personalizados.

Finanças

O financiar O setor utiliza IA generativa para produzir conjuntos de dados financeiros sintéticos, permitindo que as instituições modelem riscos, detectem fraudes e otimizem estratégias de investimento sob estrita confidencialidade. Esses conjuntos de dados ajudam os modelos de aprendizado de máquina a aprender e aprimorar a análise preditiva sem comprometer as informações financeiras de seus clientes.

Além disso, a IA generativa pode adaptar o aconselhamento financeiro a clientes individuais, revolucionando as experiências bancárias pessoais.

Marketing

Em marketingO poder da IA generativa pode ser usado para aprimorar o engajamento do cliente, produzindo conteúdo personalizado em escala. Ela pode criar recomendações de produtos personalizadas, anúncios segmentados e conteúdo criativo para mídias sociais — tudo isso enquanto impulsiona o engajamento e a fidelidade. A capacidade da IA generativa de analisar padrões de comportamento do consumidor permite que os profissionais de marketing prevejam tendências e personalizem campanhas para obter o máximo impacto.

Em outras palavras, pode transformar a maneira como as marcas se comunicam com seus públicos.

Criação de conteúdo

Além dos setores tradicionais, a GenAI é uma potência na criação de conteúdo: pode produzir artigos, histórias, músicas, obras de arte e muito mais. O conteúdo de IA auxilia profissionais criativos, oferecendo rascunhos ou conceitos iniciais para ajudar a otimizar o processo criativo.

Por exemplo, ele pode compor músicas que complementem o conteúdo do vídeo ou gerar esboços iniciais que os artistas podem refinar.

Legal

Na área jurídica, as empresas utilizam modelos generativos para auxiliar na elaboração de documentos, resumos de jurisprudência e elaboração de memoriais jurídicos. A ferramenta também permite analisar vastos bancos de dados jurídicos para fornecer aos profissionais insights sintetizados, o que torna a pesquisa jurídica mais eficiente.

Educação

Aplicativos de IA generativa são usados para dar suporte ao aprendizado personalizado, pois podem criar materiais educacionais e avaliações personalizados que se adaptam aos estilos de aprendizagem e níveis de proficiência dos alunos.

A adoção mais ampla desses aplicativos pode promover um ambiente de aprendizagem mais envolvente e eficaz.

O futuro da IA generativa

O futuro da IA generativa está pronto para redefinir a criatividade e a inovação em todos os setores. Esses modelos se tornarão mais sofisticados à medida que a tecnologia evolui. Como resultado, os novos modelos generativos podem ser capazes de gerar conteúdo cada vez mais complexo, indistinguível do trabalho criado por humanos.

Graças a esses avanços, a GenAI está pronta para expandir significativamente suas capacidades. Espera-se que:

• Promover a criação de ambientes virtuais mais imersivos
• Refine o processo de design criativo
• Ajude a resolver desafios científicos complexos propondo hipóteses ou projetos inovadores.

A chave para desbloquear esses potenciais futuros será superar as limitações atuais em relação ao viés de dados, eficiência computacional e interpretabilidade de modelos. Esforços em pesquisa de IA já estão em andamento para tornar os modelos mais adaptáveis e capazes de aprender com conjuntos de dados menores, tornando-os menos intensivos em recursos.

Além disso, a integração de considerações éticas e justiça no desenvolvimento da IA desempenhará um papel crucial para garantir que a IA generativa beneficie a sociedade em geral.

Além disso, à medida que essa tecnologia se torna mais acessível, espera-se que sua adoção aumente, com empresas aproveitando esses modelos para impulsionar a inovação, personalizar as experiências do cliente e automatizar a criação de conteúdo.

O futuro da IA generativa não apenas promete capacidades aprimoradas, mas também apresenta novos desafios e oportunidades, exigindo uma abordagem equilibrada para seu desenvolvimento e aplicação.

Aproveitando o BigID para trabalho de IA generativa

BigID é uma plataforma de inteligência de dados para privacidade, segurança e governança que pode ser alavancado para iniciativas de IA generativa de várias maneiras. Um recurso fundamental do BigID é sua capacidade de classificar e categorizar automaticamente dados confidenciais em todo o cenário de dados de uma organização, incluindo dados armazenados localmente, na nuvem e em aplicativos de terceiros.

Essa classificação de dados pode apoiar iniciativas de IA generativa, fornecendo uma visão abrangente do cenário de dados da organização e identificando dados que podem ser usados para treinamento em IA generativa. O BigID também pode ajudar a garantir que todos os dados gerados estejam livres de informações sensíveis ou protegidas.

Além disso, os recursos de descoberta e classificação de dados do BigID podem dar suporte a iniciativas de conformidade, ajudando organizações a identificar e classificar dados confidenciais de acordo com requisitos regulatórios, como GDPR ou CCPA.

Para aumentar o valor das iniciativas de IA generativa da sua organização: Faça uma demonstração individual com a BigID hoje mesmo.