Fabio Lima: “Estamos em um daqueles raros momentos da história, quando chega uma nova inovação tecnológica que transforma radicalmente os negócios e a sociedade”
Quando o tema é inteligência artificial, a IBM costuma ser uma das primeiras empresas a ser lembrada. É comum que nas discussões sobre a relação pessoas x máquinas sempre surja o exemplo da batalha entre o Deep Blue, supercomputador criado pela companhia, e o campeão do mundo de xadrez, Garry Kasparov, em 1996. Kasparov ganhou três partidas, empatou duas e perdeu uma contra o Deep Blue.
O Deep Blue foi a tecnologia antecessora do Watson, principal plataforma de inteligência artificial da IBM que, atualmente, está por trás de grandes sistemas de IA, inclusive de empresas como Bradesco, Volkswagen e até com a Nasa, dentre muitas outras. Quase 30 anos depois deste duelo e na efervescência da IA generativa, a IBM quer manter seu prestígio na área avançando também neste ecossistema. A empresa anunciou recentemente o watsonx, plataforma que funciona a base da mesma tecnologia que dá vida ao ChatGPT, da OpenAI e ao Bard, do Google.
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Fabio Lima, cientista de dados da IBM Brasil, falou à Forbes Brasil sobre o watsonx, os impactos da IA generativa e das estratégias da empresa para lidar com esse momento de euforia em torno da tecnologia. “Temos trabalhado nos mais diferentes casos de usos com nossos clientes. Criamos sistemas de IA generativos baseados em modelos que podem identificar pares de moléculas e estão ajudando a acelerar soluções em áreas como resistência a antibióticos. Por último, o modelo de fundação geoespacial, construído a partir da colaboração da IBM com a Nasa, o modelo foi projetado para converter as observações de satélite em mapas personalizados de desastres naturais e outras mudanças ambientais”, conta Lima.
IA generativa
“Estamos em um daqueles raros momentos da história, quando chega uma nova inovação tecnológica que transforma radicalmente os negócios e a sociedade, entretanto, a Inteligência artificial não é um termo novo para IBM. Mesmo a IA generativa não é nenhuma novidade por aqui. Todo o portfólio da IBM Watson para atendimento ao cliente já usa modelos de fundação desde 2020. Por exemplo o IBM Watson Assistant usa modelos de fundação para entender as conversas dos clientes; automatizando a conclusão de tarefas e acelerando o tempo de compilação do aplicativo de agente virtual. O IBM Watson Discovery usa modelos de fundação do Watson Natural Language Processing (NLP) para processamento e compreensão avançados de texto, permitindo a extração precisa de informações e insights de documentos de negócios, acelerando processos e gerando insights.”
Impactos da IA generativa
“A IA generativa traz diversos impactos, tanto positivos como desafiadores para todos nós. A IA generativa pode ser usada de diferentes maneiras, desde criar imagens, arte, música, literatura, na análise e extração de informações essenciais de texto não estruturado trazendo aceleração em auditorias, na classificação de reclamações de clientes, classificação de ameaças e vulnerabilidades, análise de sentimentos, gerar conteúdo específico para uma finalidade como campanhas de marketing ou a descrições de cargos para uma nova contratação, ou até mesmo para criar modelos mais precisos em pesquisas científicas e médicas, auxiliando na análise de dados complexos e na geração de novas hipóteses. Por outro lado, a IA generativa pode levar à disseminação de desinformação, levanta questões éticas e de privacidade relacionadas ao uso indevido de dados pessoais.”
A lenda do xadrez Garry Kasparov em conversa com a repórter de tecnologia Martine Paris no SXSW 2023
Alertas!
“A resposta de uma IA generativa de um modelo de fundação pode ter vieses ou erros, mas eles podem ser minimizados escolhendo um conjunto de dados de alta qualidade para pré-treinamento e implementação de outras proteções. A maioria dos modelos de fundação são treinados em conjuntos de dados públicos. Portanto, é importante que esses conjuntos de dados tenham filtros projetados para remover ódio, palavrões, preconceito etc. Para melhorar a confiabilidade desses modelos de fundação, estamos construindo o que acreditamos ser um dos maiores conjuntos de dados corporativos para treinamento de modelo de fundação, aproveitando as técnicas de filtragem e curadoria de ponta. Além disso, estamos vendo várias empresas proibindo o uso de LLMs (Large Language Models) e IA generativa para seus funcionários, especialmente com os dados proprietários.”
Watsonx
“Anunciamos recentemente o IBM watsonx, uma nova plataforma de IA e de dados que permite as empresas escalar e acelerar o impacto da IA generativa com dados confiáveis disponibilizando modelos pré-treinados (modelos de fundação) com um alto número de dados e fazer esses modelos se adaptarem a novos cenários ou casos de uso. É como se um modelo de fundação de IA generativa fosse um novo aprendiz da empresa que já veio com uma larga base de conhecimento e está preparado para ser desenvolvido em um aspecto específico do negócio ao invés de ter que fazer esse aprendiz passar por todo o treinamento básico.”
