No mapeamento geral, o levantamento constatou que 61% das pessoas têm receio em confiar em sistemas de IA, já 39% dos participantes expressam algum tipo de disposição para confiar
Foram ouvidas 17.193 mil pessoas em 17 países. No mapeamento geral, o estudo constatou que 61% das pessoas têm receio de sistemas de IA, já 39% dos participantes expressam algum tipo de disposição para confiar. Nos países emergentes como Brasil, Índia, China e África do Sul, a confiança é maior na tecnologia. A Índia, por exemplo, lidera em aceitação, seguida por China, África do Sul e Brasil. O país que aparece em último lugar no ranking é a Finlândia.
“A maior confiança e aceitação da IA no grupo dos Brics se deve à adoção acelerada dessa tecnologia. A confiança e a aceitação dependem da aplicação: uso de IA em atividades que envolvam saúde, por exemplo, é o menos confiável e aceito”, descreve o estudo. Ao questionar as pessoas sobre as emoções que elas relacionam com o tema, o estudo constatou que a maioria expressa reação positiva. Dentre elas, se sentir otimista, entusiasmado ou relaxado sobre a aplicação da tecnologia. No entanto, pouco menos da metade das pessoas também relatam sentir-se preocupadas ou com medo sobre os aplicativos de IA.
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“Pessoas que têm emoções positivas em relação a um sistema de IA estão mais propensas a confiar na IA. Ao contrário, quando as pessoas sentem emoções negativas em relação à IA, isso é associado com menor confiança. Uma análise mais aprofundada revelou que as pessoas comumente experimentam sentimentos ambivalentes em relação à IA.”
Maior aceitação entre os jovens
O estudo identificou que pessoas mais jovens, notadamente a Geração Z e os Millennials, confiam mais e aceitam a IA se comparados aos mais velhos e enxergam os sistemas de IA como mais confiáveis do que as gerações mais velhas. “Esses efeitos geracionais ocorreram na maioria dos países e são particularmente acentuados na Austrália e EUA. Por exemplo, na Austrália, 25% das gerações mais velhas confiam IA em comparação com 42% da Geração X e Millennials e 13% das gerações mais velhas aceitam IA em comparação com 34% da Geração Z e Millennials. Em contraste, na Coreia do Sul e China, vemos uma reversão desse padrão, com as gerações mais velhas confiando mais na IA do que os mais jovens.”
O estudo reforça que não há diferenças significativas entre homens, mulheres e outros gêneros em confiança, aceitação, ou emoções em relação à IA, porém em alguns países (EUA, Cingapura, Israel e Coreia do Sul, respectivamente), os homens foram mais confiantes relatando resultados mais positivos.
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O que é ChatGPT e como ele pode ser útil no dia a dia
Nos últimos meses, essa sigla apareceu em vários conteúdos. E ela não foi apenas destaque quando o tema era tecnologia. Já esteve em matérias de economia, negócios e até mesmo ambiente. Pois o ChatGPT, assim como a inteligência artificial, é um dos grandes temas de 2023. Neste contexto, vale a pena entender, na prática do que se trata a sigla, e mais do que isso, qual o impacto que ela pode ter na dinâmica de negócios.
A tecnologia, inclusive, chamou a atenção da Microsoft. Satya Nadella, CEO da companhia, já afirmou que quer embarcar IA na maior parte dos produtos da empresa. William Colen, Head de Inteligência Artificial e Milton Stiilpen, Diretor de Pesquisa & Inovação, ambos da Take Blip, explicam o que é ChatGPT, a utilidade da ferramenta e o motivo de sua repercussão recente.
“A tecnologia GPT, ou ‘Transformador Generativo Pré-Treinado’ é um modelo de Inteligência Artificial (IA) criado a partir de redes neurais artificiais (método de aprendizagem de máquina), e treinado com uma enorme quantidade de dados. O objetivo é compreender e produzir textos e conversas semelhantes às realizadas por seres humanos. O ChatGPT foi uma aplicação desenvolvida a partir do GPT-3, com um treinamento específico e uma interface amigável, que ajuda os usuários a interagirem através de diálogos inteligentes e naturais sobre qualquer assunto do conhecimento humano.”
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Repercussão
“O sucesso dessa aplicação alcançou o mundo inteiro de repente. Mas é o tipo de tecnologia que não foi construída da noite para o dia. Em 2015, as redes neurais artificiais já faziam algo parecido, com alguns primeiros modelos criados através de Redes Neurais Recorrentes (RNN, em inglês) que simulavam a escrita de um autor de livro como Shakespeare. A grande diferença entre 2015 e 2023 é que esse tipo de modelo de IA ganhou, ao longo dos anos, cada vez mais capacidade de analisar o contexto da conversa ou do texto a ser interpretado, resumido ou traduzido, através de um mecanismo nomeado como Attention”, diz Milton.
Estrutura do ChatGPT
“A ideia por trás é algo semelhante ao que nós humanos fazemos desde crianças. Lembram dos exercícios de preencher as lacunas de uma frase dada as palavras ao seu redor? Os modelos de redes neurais mimetizam esse mecanismo: dado o contexto, qual seria a próxima palavra mais provável? As redes neurais recorrentes de 2015 tinham a capacidade de contexto limitada a algumas palavras de distância. Arquiteturas criadas posteriormente, como Gated Recurrent Units (GRU) e a Long Short-Term Memory (LSTM) conseguiram aumentar essa capacidade quando comparadas às RNNs. Mas foi o Attention, mecanismo por detrás de modelos Transformers, que conseguiu levar a capacidade de contexto, em teoria, ao infinito, caso exista recursos computacionais suficientes para tal. Por isso, modelos desse tipo de arquitetura tem a capacidade de manter a coerência em longas sequências como na escrita de um livro. Mais do que isso, conseguem buscar na sua memória de contexto relações que possibilitam aplicações além da geração de texto, como tradução, perguntas e respostas e diálogos”, conclui Willian.