Tenho postado aqui no LinkedIn, na verdade repostado, muitos vídeos e notícias que exemplificam a revolução inovadora das inteligências artificiais generativas. Coisas que até pouco tempo pareciam impossíveis agora são realidade. Em breve, sem percebermos, nos tornaremos dependentes dessas tecnologias, e penso que é fundamental refletirmos sobre nossas responsabilidades.
Para isso, gostaria de usar um trocadilho comum em inglês que compara duas expressões: "aprendizado de máquina" (machine learning) e "máquina mentirosa" (machine liar). Este trocadilho destaca a importância de uma abordagem ética e criteriosa.
O aprendizado de máquina depende essencialmente de grandes volumes de dados de qualidade. Esses dados são a base sobre a qual os modelos aprendem e fazem previsões. No entanto, o que acontece quando os dados são enviesados, incompletos ou manipulados? A metáfora da "máquina mentirosa" surge nesse contexto, representando sistemas que produzem informações enganosas devido à má qualidade dos dados.
Outro aspecto crucial é o treinamento e os algoritmos utilizados. Modelos bem projetados e treinados com dados representativos podem identificar padrões com precisão e fazer previsões confiáveis. Por outro lado, algoritmos mal desenvolvidos ou treinados inadequadamente podem levar a conclusões incorretas.
Pensando em diminuir este ambiente , os cientistas desenvolveram o que podemos chamar de "máquina advogada do diabo". Vou explicar. Dentro do vasto campo do aprendizado de máquina, um modelo fascinante e poderoso é o das Redes Generativas Adversariais (GANs). As GANs consistem em duas redes neurais que competem entre si: a rede geradora, que cria dados falsos, e a rede discriminadora, que tenta distinguir entre dados reais e falsos. Esse processo adversarial permite que a rede geradora melhore continuamente, produzindo dados cada vez mais realistas.
Atualmente as GANs podem ser usadas para criar imagens, textos e outros tipos de dados que parecem autênticos, mas são completamente fabricados, logo quando utilizamos esta tecnologia, precisamos estar conscientes do potencial para a criação de desinformação.
Outra informação importante neste contexto é que os modelos de aprendizado de máquina muitas vezes são vistos como "caixas-pretas", onde as decisões são difíceis de entender as vezes impossíveis, gerando uma total falta de transparência de como as decisões estão sendo tomadas.
É crucial manter uma abordagem crítica e responsável quando se trata de inteligência artificial tomando decisões. Precisamos garantir que nossos sistemas sejam desenvolvidos e utilizados de forma ética e transparente, evitando que se tornem "máquinas mentirosas".
Como já se sabe aqui o meu papel é instigar o pensamento crítico e diminuir o medo do desconhecido e vou te fazer um convite: Revise, como primeiro passo, seus modelos de pensar e suas percepções da realidade para aprimorar suas conclusões.
Te pergunto... Você tem procurado mais do mesmo ou está aberto a considerar atualizações e diversidade?
Melhorar o modelo do pensamento humano pode ser a única garantia de que as máquinas tenham modelos aprimorados e não mentirosos.
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