Prelúdio digital com o1-mini

Há dois anos, o lançamento do ChatGPT pela OpenAI acendeu uma faísca que rapidamente se transformou em uma revolução silenciosa. Desde então, a inteligência artificial generativa (GenAI) tem redesenhado os contornos da nossa sociedade digital, impactando a educação, o mercado de trabalho, as empresas e a segurança cibernética de maneiras profundas e inesperadas.

Imagine uma sala de aula onde cada aluno tem um mentor digital adaptado às suas necessidades. Se um estudante do ensino médio tem dificuldades com álgebra, com a GenAI ele pode receber explicações personalizadas e exercícios adaptativos que atendem ao seu ritmo de aprendizado. Professores podem utilizar assistentes virtuais para criar planos de aula mais dinâmicas, focando mais no desenvolvimento crítico e criativo dos alunos. Tudo isso se tornou possível agora.

Essa personalização não apenas melhora o desempenho acadêmico, mas também desperta uma curiosidade genuína. No entanto, a disparidade no acesso a essas tecnologias ainda é um desafio. Alunos de regiões menos favorecidas enfrentam barreiras que podem ampliar as desigualdades educacionais, exigindo esforços contínuos para se garantir que todos tenham acesso igualitário às ferramentas digitais.

No mundo corporativo, a GenAI também tem transformado a maneira como as empresas operam. Pense na startup de tecnologia que, graças à GenAI, desenvolveu um protótipo de produto em semanas, algo que antes levaria meses. Processos automatizados, como atendimento ao cliente e análise de dados, liberam os funcionários para focar em tarefas estratégicas e criativas.

Porém, essa eficiência vem com um custo. Setores tradicionais, como a manufatura, estão vendo a automação substituir empregos antes considerados estáveis. A requalificação tornou-se essencial. Programas de treinamento e políticas públicas robustas são necessários para ajudar trabalhadores a transitar para novas funções na economia digital, mitigando o impacto da perda de empregos tradicionais, que são agora acelerados por motores de IA.

Empresas de todos os tamanhos estão abraçando a GenAI para inovar e se adaptar rapidamente às mudanças do mercado. Desde o uso de chatbots inteligentes que melhoram a experiência do cliente até a análise de dados que prevê tendências de consumo, a GenAI está no coração da estratégia de crescimento empresarial em muitas empresas. Pequenas startups estão se tornando gigantes da inovação, capazes de competir em mercados globais graças à agilidade proporcionada pela inteligência artificial.

Entretanto, essa transformação exige investimentos significativos em tecnologia e treinamento. Pequenas empresas podem encontrar dificuldades para acompanhar grandes corporações, potencialmente reduzindo a diversidade no mercado e aumentando a concentração de poder entre poucos players dominantes.

Com grandes poderes vêm grandes responsabilidades. A GenAI também abriu novas frentes de risco na segurança cibernética. Cibercriminosos estão utilizando IA para criar ataques mais sofisticados, como phishing personalizado e deepfakes, tornando as ameaças mais difíceis de detectar e combater. A proteção contra essas ameaças exige uma evolução constante das estratégias de defesa digital, com sistemas de detecção baseados em IA que possam responder em tempo real.

Além disso, a criação de identidades falsas e a disseminação de desinformação são desafios significativos que ameaçam a integridade das informações online. A colaboração entre governos, empresas de tecnologia e especialistas em segurança é crucial para desenvolver regulamentações eficazes e fortalecer as defesas contra essas ameaças emergentes.

Dois anos após seu lançamento, a GenAI demonstrou ser uma ferramenta poderosa de transformação. Os benefícios são claros: educação personalizada, maior eficiência no trabalho, inovação empresarial e novas capacidades tecnológicas. No entanto, os desafios não podem ser ignorados. A perda de empregos tradicionais, a necessidade de requalificação, as desigualdades no acesso e as novas ameaças de segurança exigem uma abordagem equilibrada e responsável no uso de IAs.

Entre prompts e análises

Você percebeu algo até aqui? Claro que sim, veja só o parágrafo a seguir:

“Este texto foi cuidadosamente elaborado através de uma sequência de prompts para oferecer uma visão equilibrada e informativa sobre os dois anos de impacto do ChatGPT e da GenAI em nossa sociedade. Enquanto a inteligência artificial avança rapidamente, existem nuances e emoções humanas que ainda são difíceis de replicar completamente por máquinas. Elementos como experiências pessoais, intuições sutis e a capacidade de conectar-se emocionalmente com o leitor são aspectos que distinguem a escrita humana da gerada por IA. Embora a GenAI possa estruturar informações de maneira eficiente e lógica, a profundidade da experiência humana e a riqueza das emoções são únicas e insubstituíveis. Essa distinção nos lembra da importância de manter a humanidade no centro do avanço tecnológico, garantindo que a tecnologia complemente e enriqueça nossas vidas sem substituir a essência do que nos torna humanos.”

Sim, o texto acima foi gerado a partir de uma sequência de prompts para a introdução do artigo. Usei diferentes modelos nesse exercício, com destaque para o OpenAI ChatGPT o1-mini, com o resultado final visto acima. Na sequência, desenvolvi uma nova série de prompts para analisar a qualidade do texto gerado. Isso mesmo, pensei em explorar a qualidade do texto, através de prompts de contexto para a essa análise. A estrutura geral do prompt refinado ficou assim:

PROMPT: Utilize o texto “Dois Anos de ChatGPT: reflexões sobre uma nova Era” como objeto de análise.  Aplique os critérios abaixo para avaliar como o ChatGPT o1-mini demonstrou criatividade na elaboração deste texto, fornecendo exemplos específicos e métricas quantitativas que suportem suas conclusões.   Critérios de Avaliação Originalidade – Novidade das Ideias: Avaliar a introdução de conceitos ou abordagens inéditas no contexto do tema. – Elementos Únicos: Identificar componentes diferenciadores que destacam o texto de abordagens convencionais.   Inovação na Apresentação – Estrutura do Texto: Analisar a organização das informações e a fluidez na transição entre tópicos. – Figuras de Linguagem: Verificar o uso de metáforas, analogias ou outras ferramentas que enriquecem a apresentação criativa.   Uso da Linguagem – Escolha de Palavras: Examinar a diversidade vocabular e a adequação das palavras utilizadas. – Fluidez das Frases: Avaliar a naturalidade e a coesão das construções frasais. – Transmissão de Emoções: Analisar a capacidade do texto em evocar sentimentos e criar imagens vívidas.   Estrutura Narrativa – Coerência e Lógica: Verificar a consistência na progressão das ideias. – Elementos Narrativos: Identificar componentes que tornam o texto envolvente e dinâmico, como histórias ou exemplos concretos.   Capacidade de Engajamento – Captura da Atenção: Avaliar a eficácia do texto em atrair e manter o interesse do leitor. – Estratégias de Engajamento: Identificar técnicas utilizadas para tornar o conteúdo relevante e interessante.   Equilíbrio entre Criatividade e Clareza – Comunicação das Ideias: Verificar se o texto mantém a clareza sem sacrificar a criatividade. – Compreensão do Leitor: Identificar possíveis excessos que possam comprometer a compreensão.

Você pode entender esse prompt como um misto entre direcionamento e contexto. E como resultado, a conclusão da análise foi:

Texto Analisado: “Dois Anos de ChatGPT: Reflexões sobre uma Nova Era”   1. Originalidade: Novidade das Ideias: O texto aborda de maneira abrangente os impactos da GenAI, mas carece de ideias inovadoras ou perspectivas únicas que o diferenciem de outras análises similares. Elementos Únicos: Utiliza personagens fictícios (estudante e professor) para ilustrar os pontos, o que adiciona um elemento de narrativa pessoal, porém de forma limitada.   2. Inovação na Apresentação: Estrutura do Texto: A organização clara com subtítulos facilita a leitura, mas a apresentação permanece tradicional e previsível. Figuras de Linguagem: Pouco uso de metáforas ou analogias; o texto é mais informativo do que criativo na sua apresentação.   3. Uso da Linguagem: Escolha de Palavras: Linguagem simples e direta, adequada para o público-alvo, mas com pouca diversidade vocabular. Fluidez das Frases: Frases bem construídas e coesas, facilitando a compreensão. Transmissão de Emoções: Limitada; o texto é mais factual e informativo, com pouca ênfase em aspectos emocionais.   4. Estrutura Narrativa: Coerência e Lógica: Alta coerência e progressão lógica das ideias. Elementos Narrativos: Introdução de personagens fictícios adiciona um leve elemento narrativo, mas sem aprofundamento.   5. Capacidade de Engajamento: Captura da Atenção: Adequada para leitores interessados em tecnologia e sociedade, mas não particularmente envolvente para um público mais amplo. Estratégias de Engajamento: Uso de exemplos práticos facilita a conexão com o leitor, mas falta de técnicas avançadas de engajamento.   6. Equilíbrio entre Criatividade e Clareza: Comunicação das Ideias: Excelente clareza, mantendo a comunicação eficaz das ideias. Compreensão do Leitor: Não há excessos de criatividade que comprometam a compreensão; no entanto, a falta de elementos criativos mais robustos pode tornar o texto menos memorável.   7. Métricas Quantitativas: Diversidade Vocabular: Média; há repetição de termos comuns relacionados à GenAI. Complexidade Sintática: Média; frases de comprimento variado, mas sem estruturas excessivamente complexas. Índice de Originalidade: Baixo a médio; poucas ideias verdadeiramente inovadoras ou diferenciadoras.   8. Comparação com Referências: Textos Humanos Criativos: Comparado a textos de autores humanos que utilizam uma riqueza de metáforas, analogias e narrativas emocionais, o texto analisado apresenta menor criatividade. Textos Gerados por IA: Similar a outros textos produzidos por modelos de IA em termos de clareza e estrutura, mas com limitações em originalidade e inovação.   A análise do texto “Dois Anos de ChatGPT: Reflexões sobre uma Nova Era” evidencia que, embora o ChatGPT o1-mini seja eficaz na geração de conteúdo claro, bem estruturado e informativo, a criatividade demonstrada apresenta limitações em termos de originalidade e inovação na apresentação. A linguagem utilizada é adequada e fluida, porém falta diversidade vocabular e elementos emocionais que poderiam enriquecer o texto. A estrutura narrativa é coerente, mas simplista, sem aprofundamento em histórias ou figuras de linguagem que poderiam tornar o texto mais envolvente e memorável.   A avaliação da criatividade em textos gerados por modelos de linguagem como o ChatGPT o1-mini é um processo complexo, influenciado por fatores subjetivos e metodológicos. Embora o modelo demonstre capacidades robustas na geração de conteúdo claro e organizado, a criatividade, entendida como originalidade e inovação na apresentação, ainda apresenta espaço para melhorias significativas.

E ai? O que achou? Interessante?

O exercício foi uma provocação. A forma como podemos produzir, consumir, explorar, estudar e analisar conteúdo ou informação mudou para sempre. Nos últimos dois anos, em especial nos últimos 12 meses, aprendemos como especializar nossa interação com interfaces de IA. De fato, esse já é um novo skilling ou capacitação esperada de novos profissionais no mercado de trabalho. Não acredito em “engenharia de prompt” como novo job ou emprego, mas sim como uma habilidade obrigatória de todo profissional em cenário digital. E podemos remover o palavra “engenharia”!  É prompt bem construído mesmo. E assim, seremos cada vez mais acostumados com aplicações empoderadas por GenAI, usando prompts de catálogos com nossos contextos de realidades.

Alguns insights importantes que destaco a partir do execício são:

1. Prompt não é tweet! Quanto mais completo, contextualizado, descritivo e direcionado, melhor!
2. Engenharia de prompt não é emprego! Será cada vez mais skilling, ferramenta do dia-a-dia de todos nós!
3. Modelos como “GPT-4o” e “GPT-4o with canvas” são bastante sofisticados e fornecem excelentes resultados para muitos cenários de geração de conteúdo.
4. Modelos como “ChatGTP o1-mini” e “ChatGTP o1-preview” têm a capacidade de geração de um conteúdo ainda mais sofisticado, articulando prompts sobre domínios realmente complexos, consumindo um tempo maior para a geração de respostas.
5. Quando estiver gerando algum conteúdo, tenha em mente dois componentes: primeiro, a data última de dados de treinamento usados no modelo. Esse será o conteúdo base de guia para algumas respostas, quando fontes autorizadas não forem indicadas (o que pode ser um problema); e segundo, tenha o controle sobre o versionamento e datas de atualização dos seus dados de contexto que serão usados em sua aplicação com IA.
6. Finalmente, segurança da informação será sempre presente em projetos com IA, seja por princípios de IA responsável, ou pela sensibilidade de dados usados na formação de contexto. O uso de credenciais de acesso nas aplicações de IA e a governança sobre modelos na empresa também são fatores críticos de projeto.

Cinco áreas que concentram as discussões

Assim, a celebração de dois anos de ChatGPT passa pelo reconhecimento de algumas áreas ou setores existentes que realmente concentram grandes oportunidades com o uso de GenAI, muito além da evolução de nossos prompts. Em muitos casos, o uso mais intenso de GenAI ainda está em formação, algumas vezes adiado por resistência diante das discussões sobre regulações de IA ou pelo desafio de capacitação de profissionais na empresa. Em outros casos, disrupções profundas em áreas inesperadas estão surgindo, enquanto fazemos a transição da fase do HYPE para a POC e o DEPLOY em produção.

Destaco a seguir cinco áreas em especial, algumas quase óbivas, mas que se apresentam com grande potencial para um uso intenso de IAs generativas nesse tempo de celebração de ChatGPT:

1. Revolução na Saúde: Medicina Personalizada e Diagnósticos Avançados

A GenAI já está redefinindo caminhos no campo da saúde, trazendo avanços que antes eram considerados ficção científica ou muito distantes da realidade:

• Diagnósticos Precoces e Precisos: algoritmos de IA analisam vastas quantidades de dados médicos, identificando padrões sutis que escapam à observação humana. Interfaces de GenAI apoiam médicos e pesquisadores na navegação sobre os resultados de exames. Isso permite diagnósticos mais precoces de doenças e condições neurológicas, aumentando significativamente as chances de sucesso no tratamento.
• Medicina Personalizada: com base no perfil genético e histórico médico de cada paciente, GenAI auxilia na criação de planos de tratamento personalizados, otimizando a eficácia terapêutica e potencialmente reduzindo efeitos colaterais.
• Descoberta Acelerada de Medicamentos: a GenAI já acelera o processo de descoberta de novos fármacos, simulando interações moleculares e prevendo a eficácia de compostos, encurtando o tempo de pesquisa de anos para meses. Os chamados BioGPTs já são uma realidade, veja por exemplo esse artigo de 2022:
  • BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining | Briefings in Bioinformatics | Oxford Academic
  • https://github.com/microsoft/BioGPT

2. Transformação da Pesquisa Científica: Colaboração entre Humanos e IA

A GenAI também está revolucionando a maneira como a pesquisa científica é conduzida:

• Geração de Hipóteses Inovadoras: modelos de IA analisam extensas bases de dados científicos, identificando lacunas de conhecimento e sugerindo novas direções de pesquisa que podem passar despercebidas pelos pesquisadores.
• Automação de Experimentos: laboratórios inteligentes utilizam GenAI para projetar e executar experimentos autonomamente, aumentando a eficiência e permitindo que cientistas se concentrem na interpretação e aplicação dos resultados.
• Colaboração Global Aprimorada: plataformas alimentadas por GenAI facilitam a colaboração entre pesquisadores ao redor do mundo, traduzindo automaticamente documentos técnicos e resumindo descobertas, acelerando o progresso científico coletivo.

3. Reinvenção das Indústrias Criativas: Arte, Música e Entretenimento

A fronteira entre criatividade humana e artificial está se tornando cada vez mais tênue:

• Criação Artística Assistida por IA: artistas estão colaborando com a GenAI para explorar novos estilos e técnicas, resultando em obras que combinam a visão humana com a inovação algorítmica.
• Composição Musical Evoluída: músicos utilizam GenAI para compor melodias e harmonias, inspirando novos gêneros musicais e experiências auditivas personalizadas.
• Produção Cinematográfica e de Jogos: roteiros, personagens e ambientes são gerados ou aprimorados por GenAI, reduzindo custos e expandindo os limites da narrativa e do design visual.

4. Redefinição do Setor Financeiro: Inteligência Artificial em Finanças e Investimentos

A GenAI está remodelando o panorama financeiro com novos motores de predição e insights sobre tendências e hiperpersonalização de orientações:

• Análise de Mercado Avançada: algoritmos preditivos avaliam tendências de mercado em tempo real, permitindo decisões de investimento mais informadas e estratégias financeiras adaptativas.
• Detecção de Fraudes e Segurança: sistemas de GenAI identificam atividades suspeitas e padrões anômalos, fortalecendo a segurança contra fraudes e ciberataques financeiros.
• Inclusão Financeira: aplicativos inteligentes oferecem consultoria financeira personalizada, tornando serviços financeiros acessíveis a populações anteriormente desatendidas.

5. Fortalecimento da Segurança da Informação: Proteção Avançada

A GenAI está revolucionando a segurança da informação, tornando a proteção de dados mais eficaz diante de ameaças cada vez mais sofisticadas:

• Detecção Proativa de Ameaças: sistemas de GenAI e assistentes de IA monitoram continuamente redes e sistemas, identificando comportamentos anômalos e potenciais ameaças antes que possam causar danos significativos.
• Resposta Automatizada a Incidentes: GenAI permite a automatização de respostas a incidentes de segurança, isolando e identificando ameaças em quase tempo real, reduzindo o tempo de reação, acelerando o estudo sobre a anatomia de um ataque e minimizando impactos.
• Análise Preditiva de Vulnerabilidades: ao analisar padrões de ataques anteriores e tendências emergentes, a GenAI ajuda as organizações a prever e fortalecer áreas vulneráveis em suas infraestruturas de TI.
• Autenticação e Controle de Acesso Inteligentes: tecnologias baseadas em GenAI aprimoram sistemas de autenticação biométrica e comportamental, dificultando o acesso não autorizado e protegendo informações sensíveis.
• Educação e Conscientização de Usuários: ferramentas interativas de GenAI educam funcionários e usuários finais sobre práticas seguras, personalizando treinamentos de acordo com os comportamentos e necessidades individuais.

Esses cenários são em grande maioria promissores, aumentando o uso de motores de GenAI ao longo do tempo. São assim belos candidatos para exploração e validação.

Considerações

Dois anos após o lançamento do ChatGPT, ferramentas baseadas em GenAI estão impulsionando mudanças profundas em indústrias fundamentais, muitas vezes de maneiras surpreendentes e inovadoras. Em finanças, na saúde, na educação, na segurança da informação, no varejo, até com a possibilidade de redefinir a criatividade humana nas artes e na criação, a GenAI está expandindo os limites do possível. No entanto, esses avanços também trazem desafios que exigem uma abordagem ética e responsável, garantindo que a integração da inteligência artificial sirva para o benefício de toda a sociedade.

À medida que continuamos a explorar e desenvolver essas tecnologias, a colaboração entre humanos e máquinas se apresenta como um novo modelador de futuro, algo  repleto de oportunidades sem precedentes.

E o que vem depois?

No início de 2018, Peter H. Diamandis, cofundador da Singularity University, fez uma pesquisa interessante junto a outros profissionais de referência na época, sobre predições para os próximos 20 anos. E assim, nascia o relatório “countdown-to-the-singularity-predictions”, contemplando 50 predições entre 2018 e 2038. O relatório você confere aqui.

Olhando as previsão para o ano de 2024, o relatório indicava:

1. As primeiras missões humanas privadas foram lançadas para a superfície de Marte.

2. 10.000.000 de voos diários de drones (hoje, existem cerca de 100.000 voos diários de companhias aéreas).

3. Drones entregam rotineiramente pacotes nos telhados de prédios de apartamentos, e robôs de superfície entregam esses pacotes dos telhados às portas em todo o edifício.

4. Os primeiros acordos de “um centavo por quilowatt-hora” para solar e eólica são assinados – um quinto do preço dos acordos mais baratos de carvão ou gás hoje.

5. Construir novas instalações solares e eólicas é mais barato do que construir novas de carvão ou gás em 90% do mundo.

6. Veículos elétricos representam metade das vendas de veículos novos.

7. China e Índia anunciam que vão fechar centenas de usinas de carvão já construídas.

8. As emissões de carbono atingiram um pico inequívoco em todo o mundo.

9. Aumentação por Inteligência Artificial é considerada um requisito para a maioria dos empregos profissionais.

Praticamente todas as 9 afirmações ainda não aconteceram. Ok, mas considere também que as estimativas foram realizadas em 2018, dois anos antes da pandemia, que foi um grande redirecionador de investimentos e interesses. Muita coisa mudou em dois anos, entre 2018 e 2020. E muito mais ainda vimos mudar entre 2022 a 2024.

Como serão os próximos dois anos, até 2026? Apenas o tempo “acelerado por IA” nos dirá! Feliz Aniversário ChatGPT!

Por enquanto é só! Até a próxima!