O que é a Inteligência Artificial (IA)?

O que é a IA?

A definição de IA é, fundamentalmente, quando um computador consegue realizar tarefas que anteriormente exigiam inteligência humana (como aprendizagem, compreensão, perceção, resolução de problemas, tomada de decisão), através da identificação de padrões num grande volume de dados.

Mesmo possuindo esta capacidade inigualável de imitar as competências e a inteligência humanas, a IA não tem pensamento ou compreensão da mesma forma que nós, seres humanos. Trata-se de um robô.

Embora possa não parecer, a IA existe há muito mais tempo do que pensamos. Está presente no nosso quotidiano, mesmo que não seja percebida como tal pelo público em geral; os motores de busca (Chrome, Microsoft Edge), as assistentes virtuais (Siri, Alexa), os sistemas de recomendação (YouTube, Netflix) e os jogos de estratégia (xadrez, damas) são todos exemplos considerados inteligência artificial.

O que ganhou uma enorme popularidade desde 2024 foi a IA generativa. O tipo de IA capaz, através de um grande volume de dados, de gerar conteúdos únicos, tais como imagens, música, textos e programação, ao rácio de um simples clique.

O que é a IA Generativa?

A IA generativa é uma subcategoria da IA que não só analisa dados existentes, mas é agora capaz de criar conteúdos: texto, imagens, áudio, vídeos, programação. É treinada para prever e reconstruir dados e, uma vez treinada, podemos, através de instruções (prompts), solicitar edições ao conteúdo criado.

A principal diferença entre a IA generativa e a IA tradicional reside no facto de a IA generativa ser a primeira versão capaz de analisar dados e, a partir daí, gerar conteúdo, enquanto a IA tradicional analisa dados e apenas os consegue classificar.

"Esta imagem é um gato" - IA Tradicional

"Aqui está a criação de uma imagem de um gato" - IA Generativa

Quando nos referimos à IA generativa, estamos a falar de ferramentas como o ChatGPT, o Claude, o Gemini, o Deepseek, entre várias outras opções.

As ferramentas de IA generativa apresentam, na sua maioria, as seguintes três fases:

1. Treino para criar o modelo de fundação

2. Ajuste e refinamento do conteúdo

3. Geração de conteúdo e receção de feedback para melhorar a precisão dos resultados

Treino

Tudo na IA generativa começa com o seu modelo de fundação, que serve de base para múltiplos tipos de aplicações de IA generativa. O modelo de fundação mais popular são os grandes modelos de linguagem (LLMs), desenvolvidos para gerar respostas concisas em texto (existem outros modelos para gerar respostas em imagens, vídeos, música e outros tipos de conteúdo).

Treinar um modelo de IA generativa consiste, fundamentalmente, em fornecer-lhe uma quantidade massiva de exemplos para que este possa identificar padrões e aprender de forma autónoma. Se deseja que um modelo gere texto, é necessário fornecer-lhe milhares de milhões de documentos escritos. Para um modelo de imagens, milhões de imagens categorizadas. A IA apenas aprende com os dados que lhe são fornecidos; se os dados forem de baixa qualidade, incorretos ou desatualizados, poderá fornecer informações incorretas.

Todo este processo exige muito tempo, energia elétrica, é intensivo e extremamente dispendioso.

Ajuste

Na fase de ajuste, o foco reside em adaptar a IA generativa para que seja capaz de realizar tarefas específicas de criação de conteúdo, ou seja, refinar. Dispomos de duas formas para o fazer:

• Fornecer dados classificados de forma mais adequada à IA generativa e associar estes dados como respostas corretas às perguntas e instruções adequadas

• Utilizar o feedback humano para que a IA se corrija a si própria. Pode ser algo tão simples como quando respondemos a um chatbot ou assistente virtual.

Gerar Conteúdo

Os programadores, após a fase de ajuste, passam para a fase de criação de conteúdo. É nesta fase que testam todos os ajustes criados para verificar se estão a ser apresentados os resultados corretos.

Os programadores criam conteúdo, avaliam e ajustam. Ajustam o modelo frequentemente, pelo menos uma vez por semana, para garantir maior relevância e precisão. Outra opção para melhorar o desempenho da IA generativa é a geração aumentada por recuperação (RAG), uma técnica em que o modelo de fundação é expandido para pesquisar fontes de informação relevantes fora dos dados previamente estipulados de que já dispõe.

O que é um Agente de IA

Os agentes de IA referem-se a sistemas de IA que conseguem atingir objetivos, tomar decisões e realizar ações em várias etapas sem orientação humana constante. Podem operar de forma semitransparente e independente.

A estes agentes é atribuído um objetivo e, a partir daí, conseguem realizar processos de várias etapas até alcançarem o objetivo definido.

Alguns exemplos com agentes de IA podem incluir: um assistente de IA que reserva o seu voo pesquisando opções, comparando preços, verificando a sua agenda e concluindo a compra; ou um assistente de IA que analisa novos formulários de contacto, analisa o perfil do cliente, redireciona automaticamente para o representante de vendas mais adequado e calcula a comissão caso o negócio seja fechado.

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Benefícios da IA

Eficiência e Escala: ao automatizar tarefas repetitivas e processar dados a uma velocidade impossível para os seres humanos, a IA é, sem dúvida, uma grande aliada para poupar tempo e permitir escalar empresas sem a necessidade de recrutar um grande volume de colaboradores.

Tomada de decisão aprimorada: a IA auxilia na previsão de possíveis falhas de equipamentos antes mesmo de estas ocorrerem, identifica potenciais doenças em exames médicos por imagem; graças à sua capacidade de encontrar padrões num elevado volume de dados, não deixa escapar nenhum detalhe.

Acessibilidade: lê texto em voz alta para pessoas com dificuldades visuais, elimina barreiras linguísticas e os tutores de IA oferecem educação personalizada a baixo custo.

Reforço ao trabalho humano: aumenta a velocidade de desenvolvimento de tarefas, permitindo que os humanos se concentrem em tarefas estratégicas e criativas enquanto a IA realiza o trabalho pesado. Os designers podem criar conceitos de protótipos de forma mais rápida, os investigadores analisam páginas de dados em poucos minutos, entre outros infinitos exemplos!

Avanço científico: acelera a descoberta de soluções a nível farmacêutico, ambiental e médico.

Personalização: cada experiência com a IA é única e personalizada. A IA cria conteúdos de acordo com as necessidades dos utilizadores, percursos de aprendizagem personalizados, recomendações alimentares e muito mais.

Redução de custos: a automatização poupa tempo, e tempo é dinheiro. Reduz os custos operacionais, como em diagnósticos médicos (sempre com a validação do médico responsável), análise de documentos jurídicos e controlo de qualidade no fabrico.

Todos estes benefícios acarretam riscos: substituição de postos de trabalho, amplificação de preconceitos, preocupações com a privacidade, potencial utilização indevida... Não podemos abordar os benefícios sem falar das desvantagens.

Desvantagens da IA

Substituição de postos de trabalho: a automatização de certas tarefas ameaça a substituição de empregos, não apenas manuais (indústria), mas também no âmbito da redação publicitária, inserção manual de dados e apoio ao cliente. Muitos postos de trabalho podem vir a ser substituídos, mas novos tipos de emprego surgirão a par deste novo período económico.

Preconceito e discriminação: os modelos de IA treinados com base em dados históricos podem herdar os preconceitos da sociedade, como sistemas de reconhecimento facial que falham em tons de pele mais escuros ou sistemas que prejudicam minorias. É de extrema importância regulamentar a IA para garantir que seja mais ética.

Perigos para a privacidade: a IA funciona através de um grande volume de dados, e muitos sistemas podem utilizar dados pessoais dos utilizadores para benefício próprio, mediante autorização concedida pelos utilizadores ao aceitarem políticas de privacidade que desconhecem.

Manipulação e desinformação: a IA generativa comete erros, não é 100% perfeita, pode redigir factos inexistentes e propaganda incorreta. Não confie em tudo o que a IA afirma, faça sempre a sua própria pesquisa.

Concentração de poder: o treino de modelos de IA requer um grande volume de dados e computadores massivos, o que exige infraestruturas robustas, eletricidade e energia. Isto pode centralizar a tecnologia de IA apenas em gigantes tecnológicas e em certas nações que detêm essas capacidades, gerando disparidades no controlo das IAs generativas.

Falta de transparência: a inteligência artificial generativa é extremamente complexa, envolvendo milhões de terabytes de informação, o que torna difícil a sua explicação, contestação ou auditoria.

Perda de competências e dependência: as pessoas altamente dependentes da inteligência artificial para realizar as suas tarefas podem ver diminuídas as suas capacidades de pensamento crítico e raciocínio, gerando uma elevada vulnerabilidade quando os sistemas falham ou quando deixam de pensar por si próprias.

Segurança e riscos existenciais: à medida que a IA se torna mais capaz e útil, torna-se cada vez mais crucial alinhar os seus valores com os valores humanos. Pode acarretar consequências graves, tais como o desenvolvimento de armas autónomas e a perda de controlo da IA em determinados cenários hipotéticos.

Problemas ambientais: o treino de grandes modelos consome uma quantidade enorme de energia, água e recursos, contribuindo para a deterioração ambiental.

Conclusão

Agora que sabemos o que é a inteligência artificial, as suas diferenças face à IA generativa, os seus benefícios e malefícios, dispomos já de uma base de conhecimento que nos permite acompanhar a nova era tecnológica que chegou, e que veio para ficar.

A inteligência artificial irá evoluir cada vez mais em conjunto com a tecnologia, mas não devemos ter receio ou medo; temos de nos adaptar às mudanças do mundo, sob pena de ficarmos para trás.