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Embora o financiamento de risco tenha diminuído 19% do terceiro trimestre para o quarto trimestre de 2022, o financiamento de IA aumentou 15% no mesmo período, de acordo com o relatório State of AI 2022 da CB Insights (o financiamento anual de IA caiu 34% em 2022, refletindo o crescimento mais amplo desaceleração do financiamento de risco). Olhando especificamente para startups de IA generativa, a CB Insights descobriu que 2022 foi um ano recorde, com financiamento de capital chegando a US$ 2,6 bilhões em 110 negócios.
Consultando ainda mais sua bola de cristal, a Pitchbook espera que o mercado de IA generativa na empresa cresça a um CAGR de 32%, atingindo US$ 98,1 bilhões até 2026, “mesmo sem levar em conta o potencial da IA generativa para expandir o mercado total endereçável de software de IA para consumidores e novas personas de usuários na empresa”.
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A CB Insights observa que a IA generativa pode reduzir os cronogramas de design em até 90% para projetos de infraestrutura e reduzir o uso de matéria-prima em mais de 95% no design industrial. Exemplos de grandes empresas industriais “agindo rapidamente para tirar proveito” incluem a Hyundai usando o software de design generativo da Autodesk para descobrir como fabricar peças com eficiência para novas modalidades de veículos; e a IBM usando IA generativa para identificar e testar materiais de chip de computador.
Além da comunidade empresarial, a explosão de reportagens e a transformação de IA generativa ou Modelos de Linguagem Grande (LLMs) em entretenimento de massa trouxe (novamente) preocupações sobre possíveis danos, impacto nos empregos e “táticas anticompetitivas”.
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Um estudo descobriu que “as principais ocupações expostas à modelagem de linguagem incluem operadores de telemarketing e uma variedade de professores pós-secundários, como língua e literatura inglesa, língua e literatura estrangeira e professores de história. Descobrimos que as principais indústrias expostas a avanços na modelagem de linguagem são serviços jurídicos e valores mobiliários, commodities e investimentos.”
Ocupações com salários mais altos geralmente apresentam maior exposição, definida como a redução do tempo necessário para um ser humano realizar uma tarefa específica em pelo menos 50%. Em suma, quanto mais sofisticado for o seu trabalho (conforme demonstrado pelas habilidades e educação exigidas e pela sua remuneração), mais LLMs podem ajudá-lo, potencialmente até mesmo substituí-lo. Os cozinheiros de pedidos curtos não devem se preocupar com a IA generativa. (Veja aqui meu resumo recente das previsões sobre o impacto nos trabalhos criativos).
Os autores deste estudo concluem que “nossos resultados… ressaltam a necessidade de preparação social e política para a potencial ruptura econômica representada pelos LLMs e pelas tecnologias complementares que eles geram”.
A necessidade de “preparação social e política” vai além da potencial disrupção econômica, com IA generativa e LLMs levantando preocupações sobre o uso indevido de suas capacidades por atores malévolos e abuso de posição competitiva por Big Tech.
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Lina Khan, a presidente da FTC, como exige seu trabalho, se preocupa com a concorrência. Falando na Cimeira Anual Antitrust Enforcers de 27 de março, Khan disse, de acordo com o The Wall Street Journal : “Como você tem aprendizado de máquina que depende de grandes quantidades de dados e também de grandes quantidades de armazenamento, precisamos estar muito vigilantes para que este não seja apenas mais um local para as grandes empresas se tornarem maiores e realmente esmagarem os rivais. Você vê os titulares às vezes tendo que recorrer a táticas anticompetitivas para proteger seus fossos e proteger seu domínio.”
É possível que uma ou algumas das startups de IA generativa de hoje se tornem “os incumbentes” do futuro, assim como o Google e a Amazon, beneficiando-se de uma inovação explosiva anterior, a Web?
A Anyword lançou a Copy Intelligence Platform, combinando IA generativa e análise preditiva para criar textos de marketing que convertem clientes; A Propel lançou o AMIGA, o primeiro assistente de IA generativo de ponta a ponta para RP; A AI21 Labs lançou o Jurassic-2, “o modelo de linguagem mais personalizável do mundo”, junto com cinco novas APIs que podem ser usadas para várias tarefas, como corrigir gramática e resumir artigos; A Databricks lançou o Dolly, um modelo de linguagem que pode produzir resultados a partir de um conjunto relativamente pequeno de dados de treinamento — seis bilhões de parâmetros, em comparação com mais de 170 bilhões do modelo subjacente ao ChatGPT; A InWith AI lançou uma nova plataforma social que oferece aos usuários a capacidade de criar um AI Chatbot Clone, que pode interagir pessoalmente com outras pessoas 24 horas por dia, 7 dias por semana, usando um formato de pergunta e resposta.
Finalmente, e o público em geral? Uma pesquisa com mais de 17.000 pessoas em 17 países, conduzida pela KPMG Austrália e pela Universidade de Queensland pouco antes do lançamento do ChatGPT, descobriu que apenas 34% dos entrevistados tinham confiança alta ou total nos governos em relação à regulamentação e governança da IA. Universidades nacionais, organizações internacionais de pesquisa e forças de segurança/defesa são vistas como as mais capacitadas a esse respeito.
*Gil Press é escritor e fala sobre tecnologia, empreendedores e inovação.