No Rio, durante o Rio Innovation Week, o especialista em tecnologia John Maeda explicou ao público que os modelos de inteligência artificial, como o popular ChatGPT, são fundamentalmente pura matemática, muitas vezes cometendo erros de contexto que limitam suas aplicações. Segundo Maeda, a ideia de “mágica” por trás da IA é um equívoco comum, pois os resultados dependem de combinações de vetores de números, semelhantes a ingredientes de uma receita.
IA na prática: matemática e combinações
Maeda comparou o funcionamento da IA a uma panela com macarrão, explicando que um fio de massa representa um vetor numérico que compõe as frases geradas. Assim como diferentes ingredientes podem gerar várias receitas, os vetores podem ser misturados de diversas formas para produzir resultados diferentes. “A IA busca contextos e produz conteúdos a partir do que foi escrito”, afirmou, destacando que a tecnologia funciona mais como uma busca e combinação de padrões do que uma inteligência consciente.
Limitações e desafios
Apesar do potencial de acelerar a resolução de problemas complexos, Maeda alertou que modelos conversacionais nem sempre são eficazes para transformar dados não estruturados em informações úteis. Para tarefas como transformar uma carta de trajetória profissional em um cartão de contato, estratégias mais simples e diretas podem ser mais eficientes. “Nem sempre é preciso recorrer a chatbots”, explicou.
Riscos de interpretar IA como seres vivos
Maeda também destacou que o uso de IA conversacional pode gerar confusão, pois humanos tendem a atribuir personalidade e vida aos objetos. Ele reforçou a ideia de que essa percepção está ligada à nossa imaginação e à forma como treinamos nossas interações, o que pode criar uma falsa impressão de vivacidade nos chatbots como o ChatGPT.
Origens do chatbot e futuras impressões
O conceito de chatbots não é novo. Maeda recordou que a tecnologia foi criada em 1966 pelo professor do MIT, Joseph Weizenbaum, com regras simples de repetição e busca por palavras-chave. Para ele, o maior desafio atual é a compreensão do funcionamento pelas novas gerações, uma questão geracional que afeta a forma como a sociedade absorve e utiliza a IA. “Quem entender a tecnologia irá usá-la melhor”, afirmou.
A busca pela autenticidade na era da IA
Maeda observou também o valor que as gerações mais jovens atribuem à autenticidade, mesmo diante do avanço da IA generativa. Ele exemplificou a tendência de usar câmeras antigas para tirar fotos propositalmente mal clicadas, uma manifestação de busca por originalidade que deve persistir, mesmo com o crescimento de novas formas de arte baseadas em inteligência artificial. “A tecnologia vai acelerar processos, mas as formas criativas continuarão evoluindo”, concluiu.
Impacto na educação e possíveis evoluções
Comparando a resistência inicial às calculadoras na educação, Maeda reforçou que o uso de novas tecnologias, quando bem compreendido, eleva o nível de aprendizagem. Ele acredita que a IA também trará muitas novas aplicações ainda por descobrir, acelerando atividades humanas de formas que ainda não compreendemos totalmente.
Para mais informações, acesse a fonte original.
