Como escalar de forma responsável a IA generativa pronta para negócios
Imagine as possibilidades de oferecer consultas baseadas em texto e abrir um mundo de conhecimentos para melhorar o aprendizado e a produtividade. As possibilidades estão crescendo, incluindo assistência na escrita de artigos, ensaios ou e-mails; acesso a pesquisas resumidas; geração e brainstorming de ideias; pesquisa dinâmica com recomendações personalizadas para varejo e viagens; e explicando tópicos complicados para educação e treinamento. Com a IA generativa, a pesquisa muda drasticamente. Em vez de fornecer links para vários artigos, o usuário receberá respostas diretas sintetizadas a partir de uma infinidade de dados. É como conversar com uma máquina muito inteligente.
A IA generativa usa uma forma avançada de aprendizado de máquina que recebe as prompts e usa processamento de linguagem natural (NLP) para gerar respostas para quase todas as perguntas feitas. Ele utiliza grandes quantidades de dados da internet, pré-treinamento em grande escala e aprendizado reforçado para permitir transações de usuário surpreendentemente humanas. O aprendizado por reforço a partir do feedback humano (RLHF) é usada, adaptando-se a diferentes contextos e situações, tornando-se mais precisa e natural com o tempo. A IA generativa está sendo analisada para uma variedade de casos de uso, incluindo marketing, atendimento ao cliente, varejo e educação.
O ChatGPT usa uma arquitetura de deep learning chamada Transformer e representa um avanço significativo no campo da NLP. Embora a OpenAI tenha assumido a liderança, a concorrência está crescendo. De acordo com a Pesquisa Precedence, o tamanho do mercado global de IA generativa foi avaliado em US$ 10,79 em 2022 e espera-se que atinja cerca de US$ 118,06 até 2032, com um CAGR de 27,02% entre 2023 e 2032. Tudo isso é muito impressionante, mas com ressalvas.
Existem algumas questões fundamentais ao usar modelos generativos criados previamente. Cada organização deve equilibrar as oportunidades de criação de valor com os riscos envolvidos. Dependendo da empresa e do caso de uso, se a tolerância ao risco for baixa, as organizações descobrirão que construir internamente ou trabalhar com um parceiro confiável produzirá melhores resultados.
Alguns problemas a considerar com os modelos de IA generativa prontos para uso são:
Os dados da internet nem sempre são justos e precisos
No centro de grande parte da IA generativa atual, estão grandes quantidades de dados de fontes como a Wikipedia, sites, artigos, arquivos de imagem ou áudio etc. Os modelos generativos combinam padrões nos dados subjacentes para criar conteúdo e, sem controles, pode haver intenção maliciosa para promover desinformação, viés e assédio online. Como essa tecnologia é tão nova, às vezes há falta de responsabilidade, maior exposição a riscos reputacionais e regulatórios relacionados a coisas como direitos autorais e royalties.
Pode haver uma desconexão entre os desenvolvedores de modelo e todos os casos de uso do modelo
Os desenvolvedores posteriores de modelos generativos podem não ver toda a extensão de como o modelo será usado e adaptado para outros fins. Isso pode resultar em suposições falhas e resultados que não são cruciais quando os erros envolvem decisões menos importantes, como a seleção de um produto ou serviço, mas importantes quando afetam uma decisão crítica para o negócio que pode expor a Organização a acusações de comportamento antiético, incluindo viés, ou questões de conformidade regulatória que podem levar a auditorias ou multas.
Processos e regulamentos afetam o uso
A preocupação com litígios e regulamentações inicialmente limitará a forma como as grandes organizações usam a IA generativa. Isso é especialmente verdadeiro em setores altamente regulamentados, como serviços financeiros e saúde, onde a tolerância é muito baixa para decisões antiéticas e com viés baseadas em dados e modelos incompletos ou imprecisos podem ter repercussões prejudiciais.
Eventualmente, o cenário regulatório para modelos generativos será atualizado, mas as empresas precisarão ser proativas na adesão a eles para evitar violações de conformidade, danos à reputação de sua empresa, auditorias e multas.
Conforme os resultados dos insights de IA se tornam mais críticos para os negócios e as escolhas de tecnologia continuam aumentando, você precisa de garantia de que seus modelos estão operando de forma responsável, com processos transparentes e resultados explicáveis. Organizações que proativamente integram a governança em suas iniciativas de IA podem detectar e mitigar melhor os riscos do modelo, fortalecendo sua capacidade de cumprir princípios éticos e regulamentações do governo.
De extrema importância é o alinhamento com tecnologias confiáveis e recursos corporativos. Você pode começar aprendendo mais sobre os avanços que a IBM está fazendo em novos modelos de IA generativa com o watsonx.ai e implementar proativamente o watsonx.governance para impulsionar fluxos de trabalho de IA responsáveis, transparentes e explicáveis, hoje e no futuro.
O watsonx.governance oferece um poderoso toolkit de governança, risco e conformidade (GRC) criado para operacionalizar fluxos de trabalho do ciclo de vida da IA, detectar e mitigar os riscos de forma proativa e melhorar a conformidade com os crescentes e mutáveis requisitos legais, éticos e regulatórios. Relatórios personalizáveis, dashboards e ferramentas colaborativas conectam equipes distribuídas, melhorando a eficiência, produtividade e responsabilidade dos stakeholders. A captura automática de metadados e fatos do modelo fornece suporte de auditoria e, ao mesmo tempo, gera resultados de modelos transparentes e explicáveis.
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