{"id":47612,"date":"2023-07-20T10:00:00","date_gmt":"2023-07-20T10:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=47612"},"modified":"2023-08-01T20:51:39","modified_gmt":"2023-08-01T20:51:39","slug":"a-anormalidade-da-fraude-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-3-2-2-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-3-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-2-3-2-2-2-4-2-2-2-2-2-2-165","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/obegef.pt\/wordpress\/?p=47612","title":{"rendered":"ChatGPT \u2013 O desafio de controlar a imprevisibilidade\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

M\u00e1rio Tavares da Silva,<\/span><\/span> OBEGEF<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/p>\n\n\n

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\u201cContrariamente \u00e0s anteriores formas de IA, o ChatGPT, enquanto IA de natureza generativa, traz preocupa\u00e7\u00f5es ao n\u00edvel dos limites (ou da sua aus\u00eancia) ao pr\u00f3prio processo de aprendizagem do algoritmo, em particular sobre a natureza e, refira-se, enorme extens\u00e3o e volume de dados sobre os quais se desenvolve esse mesmo processo.\u201d<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

N\u00e3o restam d\u00favidas, mesmo para os mais c\u00e9ticos.<\/p>\n\n\n\n

O ChatGPT<\/em> conquistou, definitivamente, o mundo, e veio para ficar.<\/p>\n\n\n\n

S\u00e3o muitos, e cada vez mais, os que experienciaram e continuar\u00e3o a experienciar as potencialidades deste novo e desafiante modelo de linguagem treinado pela OpenAI<\/em> e que utiliza, numa abordagem muito simplista, um algoritmo de aprendizagem profunda (deep learning algorithm<\/em>).<\/p>\n\n\n\n

Treinado num ecossistema inundado por uma infind\u00e1vel quantidade de dados de texto que pululam no espa\u00e7o virtual e noutras relevantes fontes, o ChatGPT<\/em> prossegue, em primeira linha, o objetivo de compreender a linguagem natural (linguagem humana entenda-se) e, por essa via, ser capaz de gerar respostas semelhantes \u00e0quelas que poder\u00edamos obter de um qualquer ser humano numa banal conversa de fim de tarde. <\/p>\n\n\n\n

A arquitetura transformacional que suporta a utiliza\u00e7\u00e3o do ChatGPT<\/em> assenta, sobretudo, na aten\u00e7\u00e3o que o modelo \u00e9 capaz de dedicar, de forma concentrada e focada, a diferentes partes do texto de entrada e em momentos igualmente diferenciados, sendo que \u00e9 precisamente este mecanismo de aten\u00e7\u00e3o e de maior capacidade de focagem que \u00e9 depois utilizado para construir uma representa\u00e7\u00e3o contextual dos diferentes textos (ou parte de textos), suscet\u00edveis de permitir captar, a final, o significado e as m\u00faltiplas rela\u00e7\u00f5es que se podem construir e divisar entre as diferentes palavras e frases identificadas.<\/p>\n\n\n\n

Nesse cont\u00ednuo processo de aprendizagem em que o algoritmo navega e mergulha intensivamente, o modelo \u00e9 confrontado com um texto de entrada, sendo-lhe pedido que antecipe (ou preveja) a palavra ou sequ\u00eancia de palavras seguinte.<\/p>\n\n\n\n

Este processo \u00e9, pasme-se, repetido milh\u00f5es de vezes, permitindo ao modelo, de forma gradativa e sustentada, ir apreendendo novos conte\u00fados (dados) e, sobretudo, ir aprendendo a gerar respostas coerentes e gramaticalmente corretas a um vasto e diversificado leque de solicita\u00e7\u00f5es, pedidos e perguntas v\u00e1rias.<\/p>\n\n\n\n

Em s\u00edntese, quando o utilizador faz uma pergunta ou uma afirma\u00e7\u00e3o ao ChatGPT<\/em>, o modelo utiliza o conhecimento previamente apreendido e aprendido para gerar uma resposta que seja coerente e suficientemente importante para endere\u00e7ar a pergunta formulada.<\/p>\n\n\n\n

O ChatGPT<\/em> constitui, nesta exata medida, um extraordin\u00e1rio exemplo que o poder da aprendizagem profunda e, sobretudo do processamento de linguagem natural \u00e9 capaz de revestir na forma como n\u00f3s, utilizadores, nos relacionaremos, no futuro, com os computadores e com os sistemas de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Sendo uma forma de intelig\u00eancia artificial generativa, dada a sua voca\u00e7\u00e3o em gerar novos resultados com base nos dados (IA generativa) em que se foi desenvolvendo o seu treino, traz, e disso temos de estar absolutamente cientes, dificuldades acrescidas, dada a imprevisibilidade dos conte\u00fados e do novo conhecimento que o sua capacidade de aprendizagem vai gradativamente desenvolvendo.<\/p>\n\n\n\n

Contrariamente \u00e0s anteriores formas de IA, o ChatGPT<\/em>, enquanto IA de natureza generativa, traz preocupa\u00e7\u00f5es ao n\u00edvel dos limites (ou da sua aus\u00eancia) ao pr\u00f3prio processo de aprendizagem do algoritmo, em particular sobre a natureza e, refira-se, enorme extens\u00e3o e volume de dados sobre os quais se desenvolve esse mesmo processo.<\/p>\n\n\n\n

Esta sua marca de imprevisibilidade nos conte\u00fados e novos dados que vai gerando, converte o ChatGPT<\/em>, enquanto IA de natureza generativa, numa IA de alto risco que escapa, de forma preocupante, \u00e0 pr\u00f3pria capacidade preditiva associada \u00e0 atividade regulat\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n

O ChatGPT<\/em> \u00e9, numa palavra, aquilo que o seu utilizador quiser que ele seja. Se o utilizador quiser que ele responda a uma pergunta de baixo risco, ele responder\u00e1 e, naquele momento, n\u00e3o ser\u00e1 uma IA generativa de alto risco. No entanto, se um utilizador pretender que ele elabore sobre dados de maior risco, ele ser\u00e1 considerado naquele momento uma IA de alto risco.<\/p>\n\n\n\n

Esta sua imprevisibilidade baralha os que tem por miss\u00e3o regular e\/ou mitigar riscos de uma utiliza\u00e7\u00e3o abusiva ou mesmo criminosa dessa IA generativa.<\/p>\n\n\n\n

Veremos, em breve, como a Uni\u00e3o Europeia responde a este desafio, garantindo que o ChatGPT<\/em> continue a sua caminhada de sucesso e, simultaneamente, que todos dele possam, em seguran\u00e7a e sem comprometer o bem comum, tirar o maior benef\u00edcio.<\/p>\n\n\n\n

Esse ser\u00e1, creio, o maior desafio que teremos pela frente.  <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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