Mergulhe fundo na IA generativa e no que irá impulsionar o futuro

Desde o nosso último post sobre inteligência artificial e IA generativa, assistimos a uma explosão de atividade que só pode ser referida como um "ciclo de hype". Há uma crescente apetência dos consumidores e das empresas por esta tecnologia e cada vez mais empresas estão a aderir a ela. E com todo este burburinho, há um interesse ainda maior por parte dos investidores, que procuram posicionar-se à frente de cada nova vaga de desenvolvimento. Também é necessária mais regulamentação para proteger a propriedade intelectual e a privacidade. 

Sempre que assistimos a um ciclo de crescimento, perguntamos: como é que chegámos a este ponto e para onde vamos?

A inteligência artificial é o desenvolvimento de sistemas informáticos que executam tarefas que normalmente requerem a inteligência humana. Por exemplo, a perceção visual, o reconhecimento da fala, a tomada de decisões e a tradução entre línguas. É uma combinação de ciência informática aplicada a conjuntos de dados para permitir a resolução de problemas. A IA generativa é um algoritmo que pode criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeo. A chave para a IA generativa é a modelação linguística extensiva que pode analisar e aprender com interfaces de linguagem natural, em parceria com meios de comunicação que podem obter entradas de linguagem natural, com modelação e infraestrutura de base de IA que podem analisar entradas para criar saídas generativas.

A expressão foi cunhada em dezembro de 1997, quando dois cientistas informáticos, Sepp Hochreiter e Jurgen Schmidhuber, inventaram as redes de memória de curto prazo, que melhoram a capacidade de memória das redes neuronais, permitindo o reconhecimento de padrões nos dados de treino. Em 2012, Alex Krizhevsky deu-nos a AlexNet, uma rede neural convolucional treinada em unidades de processamento gráfico, que conseguiu uma precisão de 75% na identificação de imagens a partir de uma base de dados etiquetada manualmente. Embora a Google tenha liderado a investigação e o desenvolvimento neste domínio durante mais de uma década, concentrando-se num produto chamado "BERT", a OpenAI formou e lançou o seu primeiro transformador generativo pré-treinado em junho de 2018, chamado GPT, dando início a uma nova era de LLM. Um ano depois, a Microsoft investiu mil milhões de dólares na OpenAI, lançando a moderna corrida às armas da IA, que culminou num novo modelo de texto para imagem chamado Dall-E e ChaptGPT, lançado no final de 2022, que foi adotado a grande velocidade. 

A NVIDIA, a Google, a Microsoft, a Meta e até mesmo as agências governamentais estão a liderar esta corrida ao armamento e estão em luta, cada uma delas investindo milhares de milhões de dólares para vencer. A Microsoft anunciou um investimento plurianual de vários biliões de dólares na OpenAI e uma integração exclusiva com o seu sistema Azure em janeiro de 2023. Stability.ai e Amazon fizeram uma parceria na AWS. A Google anunciou a BARD e investiu 300 milhões de dólares na Anthropic. 

A PitchBook lançou recentemente o seu relatório "Vertical Snapshot: Generative AI", que examina as tendências do capital de risco, a visão geral do sector e o panorama do mercado neste espaço. Abaixo, analisamos as sub-verticais, tecnologias e startups de IA que estão recebendo mais financiamento e por quê.

A interface de utilizador em linguagem natural (LUI ou NLUI) é um tipo de interface humano-computador em que o utilizador e o sistema comunicam utilizando uma linguagem humana natural. Assim, os utilizadores comunicam com um computador utilizando a sua língua falada. A maioria de nós utiliza este tipo de interface diariamente nos seus telemóveis ou noutros dispositivos (Siri, Alexa, etc.). As maiores áreas de investimento dentro desse segmento específico foram chatbots, voicebots e assistentes pessoais, que capturaram US $ 544,9 milhões em 2022 (59,6% de todos os dólares investidos).

Os suportes de dados 2D são exatamente o que parecem - qualquer obra de arte que exista em duas dimensões, como pinturas, desenhos ou impressões. A IA pode ser utilizada não só para criar suportes 2D, mas também para converter suportes 2D em suportes 3D. Nesta área, os investidores parecem ver as maiores possibilidades nos avatares, na criação de vídeo e na edição, com 37,7% e 40,8% do total de dólares investidos, respetivamente.

O AI Core e a biotecnologia também trouxeram números impressionantes. Com a descoberta do PitchBook, o AI Core, que inclui desenvolvedores de modelos de fundação e infraestrutura para desenvolvimento de modelos, arrecadou US $ 5 bilhões entre 2018 e 2022. As startups de biotecnologia que utilizam técnicas generativas também despertaram o interesse de investidores de capital de risco, com US $ 1.6 bilhão investido durante o mesmo período.

Uma descoberta fascinante do relatório PItchBook é a previsão de crescimento da IA generativa devido às incríveis aplicações empresariais desta tecnologia. As interfaces de linguagem natural serão provavelmente o principal catalisador deste crescimento. Na verdade, a PitchBook "espera que o mercado tenha um CAGR de 32.0% para atingir US $ 98.1 bilhões em 2026".

No futuro, os custos de formação de modelos de fundação estão a diminuir. O hardware personalizado e as ferramentas de software aceleradas estão a tornar mais barata a formação de novos LLMs. Os preços são acessíveis para as startups. Enquanto isso, os diretores de informação das grandes corporações estão pressionando pela transformação digital e pela adoção da IA em toda a empresa. De acordo com um relatório publicado pelo MIT em setembro de 2022, apenas os departamentos de TI, cadeia de suprimentos e finanças estavam ganhando uma adoção generalizada de IA, e apenas no nível de 40%. Acreditamos que o lançamento do ChatGPT4 está a impulsionar a adoção mais profunda dessas funções e a expansão para vendas, marketing, desenvolvimento de produtos e recursos humanos. 

O ChatGPT tornou-se viral e os utilizadores finais e os consumidores estão a adoptá-lo. Se ontem as estimativas da dimensão do mercado e da oportunidade para o software de IA pareciam impossíveis de alcançar, agora parecem subestimadas.

Este espaço tem um potencial fantástico e será interessante ver como acaba por ter impacto em todos os sectores e se torna uma parte ainda mais significativa da nossa vida quotidiana. Uma área que será fundamental observar é a forma como os legisladores abordam a regulamentação e o tipo de implicações que essa regulamentação terá nesta tecnologia em rápida evolução. No entanto, tal como acontece com a maioria das tecnologias, a regulamentação tem de acompanhar os avanços.

Quais são as barreiras de proteção da propriedade intelectual? A quem pertence o conteúdo produzido se os dados de entrada estiverem protegidos por direitos de autor? Quem é responsável pela violação de direitos de autor? E se o resultado for incorreto e conduzir a uma conduta ilícita? Quem suportará o risco de responsabilidade? Será objeto de seguro? Como pode proteger a sua imagem, semelhança, discurso e imagens, e como pode fazê-los cumprir?

É um admirável mundo novo; talvez estejamos apenas no início de uma nova revolução tecnológica. Para as empresas em fase de arranque que procuram financiamento, acreditamos que as chaves do sucesso residirão na tecnologia de base combinada com algoritmos únicos que tenham demonstrado alguma utilidade e tração em pelo menos um sector, mas com aplicações em todos os sectores. Embora a crise bancária possa ter interrompido os fluxos de financiamento durante um período limitado, o ciclo de excitação da IA generativa tem uma dinâmica com poder de permanência.