terça-feira, 28 de maio de 2024

O que queremos da Inteligência artificial (IA)?

A resposta para esta pergunta parece trivial à primeira vista, mas é de elevada complexidade por causa da abrangência das respostas. Basicamente a resposta depende das expectativas e esperanças das pessoas em relação à tecnologia.

 

É possível encontrar na sociedade respostas que vão desde a solução da desigualdade econômica no Brasil até a explicação de uma solução de um problema de matemática.

 

A abrangência das respostas depende do que está incomodando as pessoas e a sociedade naquele momento. Um estudante em dificuldade em um determinado assunto, busca uma IA que tire as suas dúvidas, uma pessoa que está planejando as suas férias, busca uma IA que ofereça roteiros dentro do seu orçamento e do seu desejo e assim sucessivamente.

 

É muito difícil encontrar respostas que direcionem a criação de uma política pública em um ambiente em que as pessoas desconhecem o que a inteligência artificial é capaz de fazer.

 

Estamos falando de uma tecnologia muito nova em que os limites estão sendo superados todos os dias e novas aplicações estão sendo criadas em alta velocidade.

 

Para criar uma política pública para a inteligência artificial é mais fácil responder à pergunta: “O que nós não queremos que a IA faça”.

 

É fácil perceber que a sociedade vai responder que não quer que a IA seja usada para criar conteúdo que engane as pessoas, ou em outras palavras, as pessoas querem que o conteúdo criado pela inteligência artificial tenha uma marca indelével que revele para todos de forma explicita e fácil que é um conteúdo criado pela tecnologia.

 

Não importa se o conteúdo é um texto, uma fala, uma imagem um vídeo etc. Se ele foi criado usando uma IA então tal fato deve ser explicitado para todos que o acessarem.

 

Basicamente, uma inteligência artificial é formada por dois componentes. Um é o algoritmo e o outro é o seu treinamento.

 

O algoritmo é o segredo industrial do desenvolvedor da IA e, portanto, é a sua vantagem competitiva, isto significa que ele não será divulgado para o mercado.

 

No entanto, o treinamento da IA e o seu respectivo processo não é um segredo e nem representa uma vantagem competitiva, ou seja, para que exista uma boa política de governança da IA ele pode e deve ser divulgado para a sociedade.

 

É no treinamento, que aparece um dos principais aspectos que a política pública de IA deve abordar. As falhas no treinamento podem gerar um sistema inteligente preconceituoso e enganoso.

 

A pergunta que não quer calar é quem é o responsável por respostas inadequadas de uma inteligência artificial? É o desenvolvedor, é o treinador ou são ambos?

 

O desenvolvedor é responsável pelo algoritmo (modelo matemático, sistemas de equações etc.), ou seja, pelos seus acertos e erros e o treinador é responsável pela seleção do conteúdo usado no treinamento.

 

É importante destacar neste momento, que um processo de treinamento realizado com conteúdo inapropriado gera respostas inapropriadas pela IA.

 

Responsabilizar o desenvolvedor e o treinador pelas respostas da IA é o mesmo que não responsabilizar ninguém, pois as barreiras entre eles são bastante tênues e difíceis de separar.

 

Quando o treinador seleciona conteúdo sem respeitar os direitos autorais, intelectuais, de imagem etc. é fácil perceber onde ocorreram as violações e quem é o responsável.

 

No entanto, é uma situação muito específica que não resolve o problema de quem é o responsável pelas respostas de uma inteligência artificial.

 

Neste caso, a política pública deve escolher arbitrariamente um responsável entre o desenvolver e treinador. O responsável assume tanto os benefícios, quanto os malefícios gerados pelas respostas da inteligência artificial.

sexta-feira, 24 de maio de 2024

25 de maio de 2024. Dia da Indústria.

Salve a indústria brasileira. Salve a indústria do Rio Grande do Sul. Direcionaremos (dentro do possível) as nossas compras para indústria do Rio Grande do Sul. Que ela e os gaúchos se recuperem rapidamente dos desafios climáticos.

 

Nos próximos dias, diversos encontros discutirão com especialistas em inteligência artificial, as oportunidades e desafios criados por esta tecnologia.

 

O Brasil é um país estranho, pois são raros os especialistas que conhecem em detalhes os algoritmos e os processos de treinamentos dos sistemas inteligentes disponíveis no mercado nacional.

 

Chamar de especialista quem desconhece em detalhes os algoritmos dos dispositivos inteligentes é algo que causa espécie, mas tal fenômeno já ocorreu com a introdução do microcomputador nas corporações e aparentemente ocorrerá na transformação dos processos habilitada pelos sistemas inteligentes na indústria nacional.

 

É evidente que não é preciso conhecer o funcionamento dos componentes de um carro para poder dirigir, no entanto, o melhor motorista do mundo só pode ser considerado como um especialista se estamos falando sobre como usar um carro nos passeios, viagens, deslocamentos etc.

 

Não vale a pena divagar sobre o uso do termo especialista no momento da introdução da inteligência artificial na indústria, pois já existem casos em que o conhecimento superficial é tratado como conhecimento especialista.

 

O artigo “ChatGPT inventa casos que não existem após advogado usar IA em processo contra companhia aérea” (https://www.terra.com.br/byte/chatgpt-inventa-casos-que-nao-existem-apos-advogado-usar-ia-em-processo-contra-companhia-aerea,60a894454731aad1e66e332014335cd3aqy0u1kr.html, acessado em 24/05/2024) revelou a criação de fatos falsos pela inteligência artificial.

 

É fácil perceber que saber usar um sistema inteligente, não fez da pessoa um especialista na tecnologia. A falta de conhecimento do advogado sobre o algoritmo e o processo de treinamento da inteligência artificial gerou o uso de fatos falsos no processo e perdas financeiras e de reputação.

 

A indústria brasileira que já enfrenta o enorme desafio de maquinário obsolescente (Foi revelado máquinas obsolescentes e superação do tempo de uso, “Produtividade da indústria não acompanha aumento dos salários, aponta Fiesp”, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/05/produtividade-da-industria-nao-acompanha-aumento-dos-salarios-aponta-fiesp.shtml) não pode cair no canto da sereia propagandeado por alguns.

 

É preciso ter um mínimo de conhecimento dos algoritmos e processo de treinamento para detectar quando o sistema inteligente entrou no modo alucinação e gerou resposta com fatos falsos.

 

Mais ainda, os especialistas precisam entender como foi o processo de treinamento do sistema inteligente, pois a maioria das bases de conhecimento usadas no processo de treinamento das inteligências artificiais são dados e informações da indústria dos Estados Unidos.

 

A realidade da indústria brasileira e dos Estados Unidos é muito diferente e um sistema inteligente treinado com bases de conhecimento norte americano, pode gerar resultados que são impossíveis de serem alcançados pela realidade brasileira.

 

Por exemplo, a indústria brasileira trabalha com máquinas obsoletas de 15 anos e quase 40% já ultrapassaram o tempo de uso recomendado pelo fabricante.

 

O nível de obsolescência da indústria dos Estados Unidos é muito diferente do nível encontrado na indústria brasileiro, ou em outras palavras, um sistema inteligente treinando dentro dos paramentos da indústria norte americana provavelmente gerará respostas incompatíveis com a realidade nacional.

 

Para que a indústria brasileira explore as oportunidades e mitigue as ameaças geradas pela inteligência artificial, é preciso que ela trabalhe com especialistas que entendam sobre tanto os algoritmos, quanto o processo de treinamento do sistema inteligente.

terça-feira, 21 de maio de 2024

Melhorar a interação com a inteligência artificial

Que a capacidade de resiliência do Rio Grande do Sul continue poderosa.


Atualmente, estamos sendo bombardeados com aplicações de inteligência artificial e muito pouco está sendo dito sobre como os humanos podem interagir com a IA de forma eficiente e eficaz.


Para melhorar a interação humana com a IA, é preciso ir direto ao assunto, ou seja, não é necessário ser educado ou refinado, pois os modelos de linguagem respondem melhor as instruções diretas e simples sem a necessidade de usar “por favor”, “gostaria” etc.


Para ir direto ao assunto é preciso ser conciso e simplesmente perguntar o que deseja usando palavras-chave relevantes, especificando a tarefa, por exemplo:


Explique o funcionamento da geladeira


Evite redundâncias pois é melhor perguntar “Como fazer um bolo de chocolate” ao invés de "Gostaria de saber como fazer a receita de um bolo de chocolate"


Priorize as informações importantes relevantes no início da pergunta pois é melhor perguntar "Qual é a capital da Itália?" em vez de "Você poderia me dizer qual é a capital da Itália?"


Seja específico, pois é melhor perguntar "Quais são os principais componentes de uma geladeira?" do que "Como funciona a geladeira?"


Use linguagem clara sem jargões ou termos técnicos complexos


Identifique a audiência, pois a resposta da inteligência artificial muda conforme a pergunta, ou seja, peça resposta para idosos, para especialistas em saúde ou para profissionais do futebol para receber informações mais adequadas para o público-alvo 


Defina o contexto, o destinatário, o objetivo da comunicação, o nível de conhecimento prévio da audiência, a linguagem apropriada, as diferenças culturais e de idioma, o nível de formalidade ou informalidade, a simplificação da resposta (use  listas) e os relacionamentos


quinta-feira, 2 de maio de 2024

TI sem perdas e desperdícios

Foi revelado que o crescimento da inteligência artificial está aumentando o consumo de energia elétrica. Fonte: Microsoft faz acordo para bancar geração de energia limpa e alimentar data centers, https://www1.folha.uol.com.br/tec/2024/05/microsoft-faz-acordo-para-bancar-geracao-de-energia-limpa-e-alimentar-data-centers.shtml, acessado em 02/05/2024.

 

Em 2024 estão em alta os eventos sobre sustentabilidade e energia verde, muito tem-se falado sobre estes dois assuntos nos diversos meios de comunicação. Acho excelente que muitas empresas estão preocupadas com a sustentabilidade ambiental do seu processo produtivo.

 

Recomendação de leitura

 

Financiamentos para projetos de transição energética crescem 62% em 2023, https://canalsolar.com.br/financiamentos-para-projetos-de-transicao-energetica-crescem-62-em-2023/#:~:text=Neste%20come%C3%A7o%20de%20ano%2C%20o,de%20solu%C3%A7%C3%B5es%20de%20efici%C3%AAncia%20energ%C3%A9tica.

 

Bancos de desenvolvimento sustentam corrida da transição energética nos países emergentes, https://www1.folha.uol.com.br/mercado/2024/03/bancos-de-desenvolvimento-sustentam-corrida-da-transicao-energetica-nos-paises-emergentes.shtml

 

Cade aprova investimento do Itaú Unibanco em SPEs de energia renovável da Casa dos Ventos, https://economia.uol.com.br/noticias/estadao-conteudo/2024/04/24/cade-aprova-investimento-do-itau-unibanco-em-spes-de-energia-renovavel-da-casa-dos-ventos.htm

 

Diversos bancos estão investindo em energia renovável, o que é bastante saudável para o futuro energético do Brasil.

 

No entanto, tão importante quanto investir em tecnologias novas de energia sustentável é investir na eliminação das perdas e desperdícios no consumo de energia elétrica.

 

As perdas e desperdícios consumirão uma boa parte dos ganhos com a energia renovável se elas não forem eliminadas dos casos mais óbvios.

 

Hoje utilizei um caixa eletrônico de um grande banco para fazer retirada de dinheiro. Segui todos os passos operacionais e de segurança e no final depois de uma grande espera a operação foi abortada pelo sistema.

 

Tudo o que eu fiz incluindo o meu tempo e o consumo de energia elétrica foi jogado no lixo nesta operação. É muito simples evitar tal desperdício, pois é só o sistema desabilitar as funções em que ele é incapaz de realizar naquele momento.

 

A solução do meu problema foi ir para outro caixa eletrônico e fazer exatamente a mesma coisa.

 

Neste caso, o consumo de energia desta transação foi o dobro do que deveria ser. Basta olhar a quantidade de pessoas que vão aos bancos fazer a mesma operação para perceber que o volume de perda energética é gigantesco.

 

Quando o cliente percebe que a operação está indisponível em um caixa eletrônico ele vai para outro e as perdas e desperdícios não ocorrem.

 

É um procedimento simples que permite que os investimentos em energia renovável não sejam perdidos por erros e falhas.