A Inteligência Artifical teria limites?

Após o surgimento — e a caminho da massificação — da Inteligência Artificial (IA), são comuns as mais variadas opiniões a respeito dessa tecnologia, por exemplo: “IA não é grande coisa. É só um auto complemento intelectual mais sofisticado” ou até algo do tipo: “a IA representa um perigo iminente para a humanidade”. Mas a questão subjacente que cobra por resposta é se a inteligência da IA é muito superior à inteligência humana. E mais: existem limites para a IA? Para essa resposta, primeiro é preciso entender como a IA funciona, como ela simula o pensamento humano.

O que vou explicar aqui pode parecer um pouco complexo, mas é necessário para entender uma tecnologia que está revolucionando diversas áreas, como o e-commerce, a logística, a saúde e o mercado de trabalho, além da educação.

Diante disso, em resposta a tais questionamentos, vamos entender como os Modelos de Linguagem Grande (LLMs, em inglês, Large Language Models) e como o ChatGPT funcionam. No fundo, os LLMs são baseados em uma tecnologia chamada aprendizado profundo, que imita a maneira como os cérebros humanos fazem conexões. Eles são construídos usando camadas de algoritmos, conhecidos como redes neurais, que identificam padrões e relacionamentos em dados nos quais são treinados, aprendendo as regras da linguagem organicamente em vez de ter essas regras codificadas neles.

A chave para o aprendizado profundo é algo chamado de aprendizado de transferência, basicamente uma técnica em que um modelo de IA treinado em uma tarefa é usado como ponto de partida para um modelo em outra tarefa. Então, os LLMs são treinados em uma gama diversificada de textos da internet e, em seguida, ajustados com dados específicos relevantes para a tarefa que irão executar, o que significa que os LLMs podem se adaptar a diferentes contextos e assuntos — de Mozart à cultura pop — já que podem extrair informações de uma base ampla de conhecimento.

Assim sendo, quais seriam então as limitações da IA comparada à inteligência humana?

Embora os LLMs possam gerar texto semelhante ao humano, eles não entendem conteúdo, contexto e conceitos da maneira que a maioria de nós, humanos. Eles são simplesmente projetados para reconhecer padrões e prever o que deve vir a seguir com base no que aprenderam com os dados de treinamento. Em outras palavras, as ferramentas de IA generativas não sabem o que são essas palavras; elas apenas as conhecem como números. Cada palavra encontrada pelo ChatGPT recebeu um número, e esse número está dentro de uma matriz. A matriz é navegada sabendo quais números estão associados a outros números semelhantes a ela. A IA não tem experiências conscientes como os humanos. Ela não tem crenças, desejos ou sentimentos — uma distinção crucial para interpretar as capacidades e limitações da IA. Às vezes, a IA pode executar tarefas que, de certa forma, parecem notadamente humanas. No entanto, esses processos subjacentes são fundamentalmente diferentes da cognição e da consciência humanas.

E cabe aqui mais uma pergunta: quais são as implicações para as equipes de segurança cibernética?

Em termos de segurança cibernética, é importante entender as capacidades e limitações dos modelos de IA. Eles são ferramentas poderosas que podem processar e gerar linguagem em escalas e velocidades impossíveis para humanos, mas carecem de compreensão verdadeira e podem, às vezes, gerar conteúdo tendencioso ou impreciso que reflete os dados nos quais foram treinados.

Assim, as implicações práticas e principais conclusões recomendáveis às equipes de segurança incluem:

1. Supervisão, avaliação e ajustes contínuos são essenciais.

Se sua organização estiver empregando IA, é importante entender os dados de treinamento que estão sendo usados, porque a IA pode alucinar, e ela faz isso com confiança convincente. Os modelos de IA serão influenciados pelo subconjunto de dados que são alimentados e, portanto, se seu conjunto de dados não for amostrado corretamente, os resultados podem ser contaminados ou corrompidos. Além disso, diz-se que os modelos de IA “envelhecem” ou se degradam com o tempo, então é importante acompanhar seu comportamento.

2. Priorize a segurança robusta contra envenenamento e abuso de dados.

Os agentes de ameaças entendem os limites e vulnerabilidades da IA. Se os sistemas de IA não forem bem protegidos, os adversários podem manipular o sistema de IA ou injetá-lo com dados de treinamento envenenados com o propósito de produzir resultados corrompidos. Os agentes de ameaças também podem usar prompts maliciosos para extrair informações confidenciais, sensíveis e privadas dos sistemas de IA e, portanto, guardrails (elementos de segurança incorporados ao design de interfaces para prevenir erros graves e orientar os usuários em momentos críticos) precisam ser implantados.

3. Assegure que os funcionários entendam os riscos da IA.

Qualquer pessoa que esteja trabalhando com IA regularmente deve entender os riscos de segurança que ela representa. Por exemplo, vazamentos de dados com IA são um risco sério; as organizações devem controlar quem está usando os modelos de IA e o que está sendo enviado para o modelo de IA. Além disso, os funcionários devem receber treinamento regular de segurança porque a maioria dos incidentes se origina de erro humano.

4. Incorporar um código de ética para processos de IA.

Necessariamente, advogados, médicos, engenheiros e outros profissionais operam sob um código de ética. O motivo da existência desse código pode ter a ver com a forma como as profissões desempenham um papel central no desenvolvimento, crescimento e evolução da sociedade. Essa é uma regra à qual muitos na comunidade de IA não lidaram; portanto, cabe às equipes de segurança garantir que a ética não seja apenas auxiliar, mas um pilar central do sistema de valores da organização.

Diante do exposto, a inteligência artificial é inerentemente tendenciosa porque a “inteligência” por trás dela se origina do conhecimento e valores humanos. Precisamos lidar com o conhecimento de como a IA pode refletir alguns dos aspectos mais negativos da natureza humana.

Não há dúvida de que os avanços na IA trarão a possibilidade de desbloquear um valor imenso para a humanidade, mas precisamos nos esforçar para entender como a IA funciona para que possamos nos preparar e nos proteger para o futuro que queremos criar.

Entender as limitações da IA é essencial para navegar no cenário da inteligência artificial de forma responsável. Pesquisa contínua, considerações éticas e esforços colaborativos são essenciais para desbloquear todo o potencial da IA, ao mesmo tempo em que abordam suas limitações inerentes.

Fonte: Jornal de Uberaba

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