![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/Replay-Matinale.png\")
<\/a><\/span><\/div>Anfitri\u00f5es da confer\u00eancia e palestrantes principais:<\/h3><\/div>- <\/i><\/span>\n
Vincent Luciani<\/a>, CEO e cofundador da Artefact<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Hanan Ouazan<\/a>, Partner Data Science & Lead Generative AI at Artefact<\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Igor Carron<\/a>, CEO e cofundador da LightOn<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Matthieu Rouif<\/a>, CEO e cofundador da PhotoRoom<\/a><\/p>\n<\/div><\/li>- <\/i><\/span>\n
Yohann Ralle<\/a>, Especialista em IA generativa no Minist\u00e9rio da Economia, Finan\u00e7as e Soberania Industrial e Digital da Fran\u00e7a (Diretoria Geral de Empresas).<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul>IA generativa: explorando novas fronteiras criativas<\/h2><\/div>Em sua introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 confer\u00eancia, Vincent Luciani observou: \u201cAs pessoas em todos os lugares est\u00e3o entusiasmadas com essa nova tecnologia e com o impacto que ela ter\u00e1 nas organiza\u00e7\u00f5es e nos funcion\u00e1rios. At\u00e9 agora, o que t\u00ednhamos em termos de IA eram aplicativos relativamente determin\u00edsticos aumentados pelo aprendizado de m\u00e1quina. Conseguimos prever, personalizar, otimizar, mas n\u00e3o criar de fato.\u00a0<\/span><\/p>\n\u201cMas hoje, pela primeira vez, estamos vendo uma intera\u00e7\u00e3o genu\u00edna entre homem e m\u00e1quina. Agora, uma forma real de intelig\u00eancia est\u00e1 surgindo dessa tecnologia e desses algoritmos, mesmo que a comunidade cient\u00edfica esteja dividida quanto \u00e0 quest\u00e3o de se tratar de uma revolu\u00e7\u00e3o ou de uma evolu\u00e7\u00e3o...\u00a0<\/span><\/p>\n\u201cJ\u00e1 falamos sobre humanos aumentados ou atividades aumentadas: em breve falaremos sobre empresas aumentadas.\u201d Antes de apresentar uma r\u00e1pida vis\u00e3o geral dos assuntos que seriam abordados na confer\u00eancia e passar a palavra aos palestrantes principais, ele lembrou ao audience que<\/span><\/p>\n<\/div>\n\u201cApesar da chegada constante de novos aplicativos de IA generativa, a conten\u00e7\u00e3o \u00e9 crucial: a transforma\u00e7\u00e3o bem-sucedida dos neg\u00f3cios n\u00e3o acontece da noite para o dia, ela exige reflex\u00e3o, pesquisa e prepara\u00e7\u00e3o.\u201d<\/div>\nVincent Luciani, CEO e cofundador da Artefact<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Perspectivas e oportunidades no mercado de IA generativa<\/h2><\/div>O primeiro palestrante, Hanan Ouazan, come\u00e7ou com uma vis\u00e3o geral dos modelos de texto, iniciando com o revolucion\u00e1rio Google 2017 \u201cAten\u00e7\u00e3o \u00e9 tudo o que o senhor precisa<\/a>\u201d <\/span>que levou \u00e0 cria\u00e7\u00e3o dos Transformers, que s\u00e3o a base de quase todos os modelos de linguagem grande (LLMs) em uso atualmente. \u201cComo os senhores sabem, a pesquisa leva tempo, mas hoje estamos em um per\u00edodo de acelera\u00e7\u00e3o, no qual vemos novos modelos todos os dias que capitalizam o maior acesso ao data e \u00e0 infraestrutura.\u201d<\/span><\/p>\nHanan explorou v\u00e1rias facetas da democratiza\u00e7\u00e3o e acessibilidade dos modelos de IA generativa, destacando, em particular, a acelera\u00e7\u00e3o da ado\u00e7\u00e3o da tecnologia: \u201cO ritmo \u00e9 impressionante: O ChatGPT atingiu 1 milh\u00e3o de usu\u00e1rios em apenas cinco dias.\u201d<\/span><\/p>\nCom rela\u00e7\u00e3o \u00e0s estrat\u00e9gias do m\u00e9todo de treinamento LLM, ele abordou as vantagens do pr\u00e9-treinamento, do ajuste fino e da engenharia imediata, citando casos de uso industrial para cada um deles e apresentando a matriz de decis\u00e3o de estrat\u00e9gia de modelo do Artefact. <\/span><\/p>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/image3.png\" "\\"imagem3\\"")
<\/span><\/div>Juntamente com o custo de propriedade, o desempenho e as limita\u00e7\u00f5es, Hanan tamb\u00e9m falou sobre o gerenciamento de mudan\u00e7as e as formas como a IA generativa pode afetar os empregos.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cIsso certamente mudar\u00e1 nossas formas de trabalho, mas na Artefact, n\u00e3o achamos que isso matar\u00e1 as profiss\u00f5es: isso aumentar\u00e1 os humanos que as praticam.\u201d<\/div>\nHanan Ouazan, s\u00f3cio da Data Science e l\u00edder de IA geradora na Artefact<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Uma plataforma de fotos gerada por IA para com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/h2><\/div>O palestrante principal, Matthieu Rouif, \u00e9 CEO e cofundador da PhotoRoom<\/a>, um aplicativo que permite que seus j\u00e1 80 milh\u00f5es de usu\u00e1rios criem fotos com qualidade de est\u00fadio com um smartphone, usando o Stable Diffusion, uma tecnologia de IA generativa para imagens.<\/p>\nDesde a explos\u00e3o dos mercados de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico impulsionada pela pandemia da COVID-19, dois bilh\u00f5es de fotos s\u00e3o editadas todos os anos. E o aplicativo PhotoRoom est\u00e1 desempenhando um papel importante ao automatizar o recorte, a exibi\u00e7\u00e3o de sombras e a gera\u00e7\u00e3o de fundos realistas para os comerciantes. \u201cUsamos IA generativa para oferecer aos clientes fotos que parecem ter sido tiradas por um fot\u00f3grafo profissional, at\u00e9 mesmo adicionando fundos exclusivos e realistas gerados por IA em menos de um segundo\u201d, diz Matthieu.<\/p>\n<\/div>
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<\/span><\/div>\n\u201cAjudamos nossos clientes a expandir seus neg\u00f3cios, fornecendo-lhes fotos abundantes, de alta qualidade e de baixo custo, que respeitam sua marca e apresentam seus produtos da melhor maneira poss\u00edvel para atrair e reter clientes.\u201d<\/div>\nMatthieu Rouif, CEO e cofundador da PhotoRoom<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Repensando a IA para as empresas<\/h2><\/div>Igor Carron \u00e9 CEO e cofundador da LightOn<\/a>, A Paradigm, uma empresa francesa por tr\u00e1s da nova plataforma de IA generativa Paradigm, que \u00e9 mais poderosa do que a GPT-3. Ela traz os modelos mais avan\u00e7ados para executar servidores e data, garantindo a soberania data para as empresas.<\/p>\nEm seu discurso de abertura, Igor falou sobre as origens de sua empresa. \u201cQuando criamos a LightOn em 2016, est\u00e1vamos construindo um hardware que usava a luz para fazer c\u00e1lculos para IA. Era uma abordagem incomum, mas funcionou - nossa Unidade de Processamento \u00d3ptico (OPU), o primeiro coprocessador de IA fot\u00f4nica do mundo, j\u00e1 foi usada por pesquisadores do mundo todo e integrada a um dos maiores supercomputadores do mundo.<\/p>\n
\u201cDesde 2020, ap\u00f3s o surgimento do GPT, trabalhamos para descobrir como nosso hardware poderia ser usado para criar nossos pr\u00f3prios LLMs - tanto para nosso pr\u00f3prio uso quanto para clientes externos. Aprendemos a criar LLMs e, na verdade, ficamos muito bons nisso. Mas quando falamos pela primeira vez com as pessoas em 2021, 2022, elas n\u00e3o sabiam nada sobre o GPT3, ent\u00e3o tivemos que educar nosso alvo audience.<\/p>\n
\u201cTrabalhamos com um cliente para criar um modelo maior, lan\u00e7ado recentemente com 40 bilh\u00f5es, treinado de forma exclusiva para competir com o GPT3, mas usando muito menos par\u00e2metros. Isso significa que o senhor pode ter uma infraestrutura muito menos pesada de hardware e us\u00e1-la sem que isso lhe custe um bra\u00e7o e uma perna.\u201d<\/p>\n
Igor enfatiza o valor de grandes modelos de linguagem e diz:<\/p>\n<\/div>
\n\u201cAcredito que, no futuro, a maioria das empresas ser\u00e1 baseada em LLM... Essas ferramentas permitir\u00e3o que elas gerem valor real a partir de seu pr\u00f3prio data.\u201d<\/div>\nIgor Carron, CEO e cofundador da LightOn<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\u201cO que oferecemos aos clientes hoje \u00e9 um produto chamado Paradigm: ele permite que as empresas gerenciem seus pr\u00f3prios fluxos de data dentro de suas organiza\u00e7\u00f5es e reutilizem esse data para retreinar e aprimorar esses modelos. Isso garante que seus processos ou produtos internos possam se beneficiar da intelig\u00eancia obtida a partir das intera\u00e7\u00f5es com seus LLMs.<\/p>\n
\u201cMuitos no ecossistema franc\u00eas ou europeu dependem da API Open AI ou de outros concorrentes norte-americanos.\u201d Igor adverte: \u201cO perigo de enviar seu data para uma API p\u00fablica \u00e9 que ele ser\u00e1 reutilizado para treinar modelos sucessivos. Ent\u00e3o, digamos que as pessoas do setor de minera\u00e7\u00e3o, que literalmente sabem onde encontrar ouro, enviem seu reports t\u00e9cnico para ela... Em alguns anos, se o senhor perguntar ao ChatGPT-8 ou -9 ou qualquer outro, \u2018Onde est\u00e1 o ouro?\u2019, ele lhe dir\u00e1 onde est\u00e1 o ouro!\u201d Ele recomenda enfaticamente que as empresas comecem a usar o data que geram internamente para treinar seus modelos.<\/p>\n<\/div>
Uma estrat\u00e9gia nacional para a Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/h2><\/div>Yohann Ralle, o \u00faltimo palestrante, \u00e9 especialista em IA generativa no Minist\u00e9rio da Economia, Finan\u00e7as e Soberania Industrial e Digital da Fran\u00e7a. Ele come\u00e7ou explicando sua \u201cf\u00f3rmula m\u00e1gica\u201d para criar um LLM de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o: poder computacional + datasets + pesquisa fundamental:<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPara poder computacional, o governo franc\u00eas investiu em um espa\u00e7o digital comum, o Supercomputador Jean Zay<\/a>, O sistema foi projetado para atender \u00e0 comunidade de IA. Ele possibilitou o treinamento do multil\u00edngue europeu BLOOM<\/a> modelo\u201d.\u201d<\/div>\nYohann Ralle, especialista em IA generativa do Minist\u00e9rio da Economia, Finan\u00e7as e Soberania Industrial e Digital da Fran\u00e7a.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/image2.png\" "\\"imagem2\\"")
<\/span><\/div>\u201cCom rela\u00e7\u00e3o aos datasets, iniciativas como a Agdatahub<\/a> ajudaram a agregar, anotar e qualificar o aprendizado e testar data para desenvolver uma IA eficiente e confi\u00e1vel, o que tamb\u00e9m pode contribuir para a competitividade francesa. Quanto \u00e0 pesquisa fundamental, a estrat\u00e9gia nacional ajudou a estruturar o ecossistema de pesquisa e desenvolvimento de IA com a cria\u00e7\u00e3o do 3IA<\/a> institutos, financiamento de contratos de doutorado, lan\u00e7amento dos projetos IRT Saint Exup\u00e9ry e SystemX, v\u00e1rios programas de treinamento de estudantes e muito mais na Fran\u00e7a e na Europa\u201d.\u201d<\/p>\n<\/div>Mesa redonda sobre IA generativa conduzida por Vincent Luciani, CEO da Artefact<\/h2><\/div>A IA foi aprovada pelo Teste de Turing<\/a> (ou seja, a IA atingiu o n\u00edvel de intelig\u00eancia humana)?<\/h3><\/div>Embora a pergunta tenha recebido respostas variadas, o consenso geral \u00e9 que, embora a intelig\u00eancia esteja de fato presente, a intencionalidade n\u00e3o est\u00e1.<\/p>\n
Matthieu:<\/strong> \u201cAcho que sim... O senhor sente que h\u00e1 algu\u00e9m l\u00e1, desde que n\u00e3o pergunte sobre datas. H\u00e1 um lado temporal que n\u00e3o funciona.\u201d
\nIgor: \u201cMinha pergunta \u00e9: por que o senhor fez essa pergunta? Porque o teste de Turing n\u00e3o \u00e9 muito interessante para os neg\u00f3cios. Mas, em termos de intera\u00e7\u00e3o, sim, o senhor pode dizer que a IA passou no teste.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cO teste de Turing \u00e9 muito subjetivo. H\u00e1 um risco quando atribu\u00edmos qualidades humanas \u00e0 IA, quando a antropomorfizamos. Lembre-se do caso do engenheiro do Google Blake Lemoine<\/a>, que acreditava que o chatbot LaMDA com o qual ele estava conversando havia se tornado senciente... O Teste de Turing \u00e9 um exerc\u00edcio interessante, nada mais.\u201d<\/p>\nHanan:<\/strong> \u201cEm rela\u00e7\u00e3o ao ChatGPT, estamos chegando perto, mas ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1.\u201d<\/p>\n<\/div>A chegada do ChatGPT \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o, uma evolu\u00e7\u00e3o ou parte de um processo cont\u00ednuo?<\/h3><\/div>Igor:<\/strong> \u201cEmbora o impacto de longo prazo do ChatGPT nos LLMs ainda n\u00e3o possa ser totalmente compreendido, com o tempo, surgir\u00e3o novos usos para essas tecnologias que ter\u00e3o implica\u00e7\u00f5es sociais importantes. A discuss\u00e3o \u00e9 interessante, mas o fator mais importante s\u00e3o os artigos cient\u00edficos reais que detalhar\u00e3o os aprimoramentos dos LLMs. As aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas atuais e potenciais desses modelos n\u00e3o devem ser negligenciadas ou subestimadas.\u201d<\/p>\n<\/div>Quais s\u00e3o os casos de uso mais promissores para as empresas? Bots, gera\u00e7\u00e3o de imagens?<\/h3><\/div>H<\/strong>anan:<\/strong> \u201cObviamente, os chatbots sempre foram importantes na IA e continuar\u00e3o a ser um caso de uso importante, porque agora, com o ChatGPT, o senhor pode configurar um em 48 horas, conectando-o a um database, \u00e9 incr\u00edvel. Outro caso de uso \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de agentes aut\u00f4nomos que podem executar tarefas espec\u00edficas sem interven\u00e7\u00e3o humana, como um agente de viagens que reserva todas as suas passagens para hot\u00e9is e restaurantes para uma visita \u00e0 It\u00e1lia.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cVejo muitas oportunidades para plug-ins acionados por CGT, como o Kayak ou o Booking. Acho que isso reestruturar\u00e1 o ambiente digital, onde a OpenAI agregar\u00e1 os agregadores.\u201d<\/p>\nIgor<\/strong>: \u201cEu imagino a possibilidade de personalizar os LLMs corporativos. Al\u00e9m dos lagos de data, as empresas come\u00e7ar\u00e3o a entender como usar o data n\u00e3o estruturado e como gerar valor real de seu data internamente com LLMs privados. Ao mesmo tempo, acho que veremos mudan\u00e7as dr\u00e1sticas na forma como as pessoas pesquisam e usam a Internet gra\u00e7as ao ChatGPT.\u201d
\n<\/strong>
\nVincent:<\/strong> Acredito que haver\u00e1 uma fus\u00e3o de data corporativo interno e LLMs em uma esp\u00e9cie de \u2018Master FAQ+\u2019, que pode ser consultado por agentes de pesquisa ou aumentados. O conceito de consultas est\u00e1 evoluindo: amanh\u00e3, as pessoas comprar\u00e3o uma ou v\u00e1rias palavras-chave, ou comprar\u00e3o um conceito? Na publicidade, o objetivo sempre foi ser baseado em pessoas, em audience; agora, \u00e0 medida que protegemos o data pessoal, estamos caminhando para o contexto. E isso pode levar a uma publicidade mais interessante.\u2019<\/p>\n<\/div>Como a IA generativa est\u00e1 sendo usada nas organiza\u00e7\u00f5es atualmente? Ela est\u00e1 afetando o emprego?<\/h3><\/div>Matthieu:<\/strong> \u201cTemos sorte, uma de nossas vantagens competitivas \u00e9 que temos a IA em nosso DNA. Incentivamos o uso de ferramentas mais generativas internamente. Nossa equipe de tecnologia usa o Copilot para desenvolvimento, e nossos programadores usam tanto o ChatGPT quanto o Copilot. Somos mais criativos com essas ferramentas. Quanto ao emprego, estamos crescendo, ent\u00e3o planejamos contratar novas pessoas... mas, ao mesmo tempo, quando temos um \u00f3timo software, podemos fazer mais com equipes menores.\u201d<\/p>\nIgor:<\/strong> \u201cSempre operamos com uma equipe pequena - sete ou oito pessoas - para atingir os mesmos altos n\u00edveis de proeza t\u00e9cnica que o Google, por exemplo, onde as equipes s\u00e3o dez vezes maiores. Nossas equipes pequenas t\u00eam um efeito completamente desproporcional. \u00c9 uma falsa ideia acreditar que \u00e9 preciso ter uma grande equipe para realizar grandes coisas.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cH\u00e1 dez anos, um estudo dos EUA afirmou que 47% de empregos seriam perdidos devido \u00e0 IA dentro de 20 anos, mas podemos ver que isso n\u00e3o est\u00e1 acontecendo. Uma pesquisa mais recente da OCDE disse que isso estava mais pr\u00f3ximo de 14%. Acho que devemos pensar em termos de tarefas, n\u00e3o de empregos. Conforme mencionado em um estudo recente da OpenAI, 80 a 90% dos empregos ser\u00e3o afetados pela IA generativa, mas isso realmente significa que 90% dos funcion\u00e1rios ser\u00e3o afetados em 10% de suas tarefas. O interessante \u00e9 que a no\u00e7\u00e3o de profiss\u00f5es que pens\u00e1vamos ser intoc\u00e1veis pela IA est\u00e1 sendo desafiada, como as dos campos criativo, jur\u00eddico, financeiro e outros. O governo franc\u00eas criou Le LaborIA<\/a> para ajudar a explorar essas quest\u00f5es\u201d.\u201d<\/p>\n<\/div>Quais s\u00e3o as limita\u00e7\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 soberania e \u00e0s regulamenta\u00e7\u00f5es para esses modelos?<\/h3><\/div>Hanan:<\/strong> \u201cO primeiro limite diz respeito \u00e0 propriedade intelectual (PI). Hoje, temos tr\u00eas tipos de modelos: modelos p\u00fablicos, como o ChatGPT, em que o data que o senhor envia pode ser usado para fins comerciais; modelos privados sem propriet\u00e1rio de PI, como a API do Google no Lamba; e modelos de c\u00f3digo aberto auto-instalados. A soberania do Data \u00e9 um problema, pois o GPT e o PaLM n\u00e3o s\u00e3o europeus, mas de propriedade americana.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cAs regulamenta\u00e7\u00f5es s\u00e3o um grande problema na Europa. A It\u00e1lia tem totalmente proibiu o uso do ChatGPT<\/a> investiga\u00e7\u00e3o pendente para saber se o aplicativo est\u00e1 em conformidade com as normas de privacidade do GDPR. A OpenAI precisa ser extremamente clara quanto ao uso do data pessoal, apresentando, por exemplo, um aviso de isen\u00e7\u00e3o de responsabilidade informando que usa o data pessoal e permitindo que os usu\u00e1rios optem por n\u00e3o coletar o data e que apaguem seu data. Outro problema com rela\u00e7\u00e3o \u00e0s limita\u00e7\u00f5es dos LLMs s\u00e3o as alucina\u00e7\u00f5es: eles costumam dar respostas erradas, o que pode ser grave se a solicita\u00e7\u00e3o se referir a uma figura p\u00fablica e o modelo gerar uma hist\u00f3ria de \u2018fake news\u2019 que pode causar danos reais \u00e0 pessoa em quest\u00e3o.\u201d<\/p>\nVincent:<\/strong> \u201cO senhor j\u00e1 estudou a quest\u00e3o da PI e os problemas levantados pela Processo da Getty Images contra a Stability AI<\/a>? H\u00e1 muitas perguntas sobre a busca de imagens na Internet para treinar modelos...\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cEstamos pensando nisso. O c\u00f3digo aberto pode ser uma maneira de criar bases data e conjuntos data limpos e livres de direitos autorais que respeitem a propriedade intelectual.\u201d<\/p>\nMatthieu:<\/strong> \u201cCom rela\u00e7\u00e3o ao data pessoal e aos produtos: o que permite que o ChatGPT, o Midjourney ou o PhotoRoom funcionem bem n\u00e3o \u00e9 o data pessoal, mas o feedback dos clientes.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cO feedback do usu\u00e1rio \u00e9 ideal, mas colet\u00e1-lo \u00e9 proibitivamente caro no caso dos LLMs.\u201d<\/p>\nIgor:<\/strong> \u201cOnde est\u00e1 o dinheiro? Essa \u00e9 a minha pergunta. Todos os problemas que o senhor levantou s\u00e3o t\u00e9cnicos e n\u00e3o podemos resolv\u00ea-los at\u00e9 que tenhamos os fundos para contratar engenheiros e implantar um ecossistema, e simplesmente ainda n\u00e3o estamos preparados.\u201d<\/p>\n<\/div>Com mais e mais LLMs sendo constru\u00eddos, o senhor acha que haver\u00e1 uma \u201cguerra\u201d de GPUs?<\/h3><\/div>Yohann:<\/strong> \u201c\u00c9 um risco real. No momento, h\u00e1 um monop\u00f3lio da NVIDIA aqui, eles controlam o mercado e os pre\u00e7os. Infelizmente, n\u00e3o h\u00e1 concorrentes reais na Europa. \u00c9 um recurso limitado por defini\u00e7\u00e3o, um recurso raro, portanto, \u00e9 uma batalha s\u00e9ria.\u201d<\/p>\nMatthieu:<\/strong> \u201cA falta de disponibilidade de GPUs limita severamente n\u00e3o apenas nossa produtividade, mas o crescimento de empresas em toda a Europa.\u201d<\/p>\nIgor:<\/strong> \u201cDesde que come\u00e7amos como um produtor de hardware, j\u00e1 enfrentamos esse problema em 2016... Hoje, h\u00e1 pessoas que trabalham com nossos concorrentes cujo trabalho em tempo integral \u00e9 encontrar GPUs suficientes para treinar modelos... O mercado est\u00e1 explodindo, mas a produ\u00e7\u00e3o de chips n\u00e3o consegue acompanhar - em nenhum lugar do mundo.\u201d<\/p>\nHanan:<\/strong> \u201cHaver\u00e1 inevitavelmente um gargalo de GPU, mas podemos aprender a ser mais eficientes, precisamos aprender. E precisamos ver como podemos integrar o c\u00f3digo aberto em nossas empresas, n\u00e3o apenas como usar todas as tecnologias mais recentes.\u201d<\/p>\n<\/div>Onde o senhor v\u00ea mais valor para o futuro? Modelos de c\u00f3digo aberto? LLMs?<\/h3><\/div>Matthieu:<\/strong> \u201cNa PhotoRoom, usamos c\u00f3digo aberto, o que nos permite ir mais r\u00e1pido e desenvolver nosso pr\u00f3prio IP. Temos uma ampla Comunidade Hugging Face<\/a> em Paris, que nos d\u00e1 um feedback essencial\u201d.\u201d
\n<\/strong>
\nIgor:<\/strong> \u201cUsamos LLMs, mas n\u00e3o estamos casados com esse modelo de neg\u00f3cios. Poder\u00edamos usar c\u00f3digo aberto. O importante \u00e9 poder e saber como reutilizar nosso data propriet\u00e1rio para treinar modelos futuros. O objetivo \u00e9 criar um setor que personalize esses modelos para outras empresas.\u201d<\/p>\nYohann:<\/strong> \u201cEm rela\u00e7\u00e3o \u00e0 evolu\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo aberto versus propriet\u00e1rio, a IA generativa foi impulsionada. A comunidade de IA trabalhou em conjunto para que outros atores pudessem se beneficiar dessa pesquisa fundamental para criar seus pr\u00f3prios modelos. Questiono se o desempenho desses modelos de c\u00f3digo aberto n\u00e3o ser\u00e1 inferior ao dos modelos propriet\u00e1rios, mas isso pode mudar. De qualquer forma, \u00e9 de se perguntar se o Google n\u00e3o se arrepende de ter aberto as portas para sua tecnologia ChatGPT!\u201d<\/p>\n<\/div>A mesa redonda foi seguida por uma sess\u00e3o de perguntas e respostas sobre audience, com uma discuss\u00e3o particularmente animada sobre a falta de women na tecnologia. Yohann detalhou v\u00e1rias das medidas que est\u00e3o sendo tomadas pelo governo franc\u00eas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 educa\u00e7\u00e3o e que s\u00e3o direcionadas especificamente para meninas e women, enquanto Vincent falou sobre o que est\u00e1 sendo feito pela Artefact Escola de Data<\/a>, o Women@Artefact<\/a> e outras empresas de tecnologia para tentar corrigir a situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\nOutras quest\u00f5es foram levantadas sobre a inclus\u00e3o para o uso de LLMs por pessoas com autismo e outras defici\u00eancias; o problema das alucina\u00e7\u00f5es de IA; as medidas que as empresas est\u00e3o planejando implementar para proteger o meio ambiente; o papel da Europa em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 Fran\u00e7a no que diz respeito \u00e0 coleta de dados da Internet para o data. Para ver como os participantes responderam a essas perguntas, assista \u00e0 confer\u00eancia replay.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Na Artefact Generative AI Conference, realizada em 20 de abril de 2023, os principais participantes do campo da IA generativa compartilharam seus conhecimentos e trocaram ideias sobre essa nova tecnologia e as maneiras como as empresas podem us\u00e1-la para aumentar a produtividade de seus neg\u00f3cios. <\/p>","protected":false},"featured_media":69951,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-69927","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/69927","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69951"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=69927"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=69927"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=69927"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
Vincent Luciani<\/a>, CEO e cofundador da Artefact<\/p>\n<\/div><\/li> Hanan Ouazan<\/a>, Partner Data Science & Lead Generative AI at Artefact<\/p>\n<\/div><\/li> Igor Carron<\/a>, CEO e cofundador da LightOn<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> Matthieu Rouif<\/a>, CEO e cofundador da PhotoRoom<\/a><\/p>\n<\/div><\/li> Yohann Ralle<\/a>, Especialista em IA generativa no Minist\u00e9rio da Economia, Finan\u00e7as e Soberania Industrial e Digital da Fran\u00e7a (Diretoria Geral de Empresas).<\/p>\n<\/div><\/li><\/ul> Em sua introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 confer\u00eancia, Vincent Luciani observou: \u201cAs pessoas em todos os lugares est\u00e3o entusiasmadas com essa nova tecnologia e com o impacto que ela ter\u00e1 nas organiza\u00e7\u00f5es e nos funcion\u00e1rios. At\u00e9 agora, o que t\u00ednhamos em termos de IA eram aplicativos relativamente determin\u00edsticos aumentados pelo aprendizado de m\u00e1quina. Conseguimos prever, personalizar, otimizar, mas n\u00e3o criar de fato.\u00a0<\/span><\/p>\n \u201cMas hoje, pela primeira vez, estamos vendo uma intera\u00e7\u00e3o genu\u00edna entre homem e m\u00e1quina. Agora, uma forma real de intelig\u00eancia est\u00e1 surgindo dessa tecnologia e desses algoritmos, mesmo que a comunidade cient\u00edfica esteja dividida quanto \u00e0 quest\u00e3o de se tratar de uma revolu\u00e7\u00e3o ou de uma evolu\u00e7\u00e3o...\u00a0<\/span><\/p>\n \u201cJ\u00e1 falamos sobre humanos aumentados ou atividades aumentadas: em breve falaremos sobre empresas aumentadas.\u201d Antes de apresentar uma r\u00e1pida vis\u00e3o geral dos assuntos que seriam abordados na confer\u00eancia e passar a palavra aos palestrantes principais, ele lembrou ao audience que<\/span><\/p>\n<\/div> O primeiro palestrante, Hanan Ouazan, come\u00e7ou com uma vis\u00e3o geral dos modelos de texto, iniciando com o revolucion\u00e1rio Google 2017 \u201cAten\u00e7\u00e3o \u00e9 tudo o que o senhor precisa<\/a>\u201d <\/span>que levou \u00e0 cria\u00e7\u00e3o dos Transformers, que s\u00e3o a base de quase todos os modelos de linguagem grande (LLMs) em uso atualmente. \u201cComo os senhores sabem, a pesquisa leva tempo, mas hoje estamos em um per\u00edodo de acelera\u00e7\u00e3o, no qual vemos novos modelos todos os dias que capitalizam o maior acesso ao data e \u00e0 infraestrutura.\u201d<\/span><\/p>\n Hanan explorou v\u00e1rias facetas da democratiza\u00e7\u00e3o e acessibilidade dos modelos de IA generativa, destacando, em particular, a acelera\u00e7\u00e3o da ado\u00e7\u00e3o da tecnologia: \u201cO ritmo \u00e9 impressionante: O ChatGPT atingiu 1 milh\u00e3o de usu\u00e1rios em apenas cinco dias.\u201d<\/span><\/p>\n Com rela\u00e7\u00e3o \u00e0s estrat\u00e9gias do m\u00e9todo de treinamento LLM, ele abordou as vantagens do pr\u00e9-treinamento, do ajuste fino e da engenharia imediata, citando casos de uso industrial para cada um deles e apresentando a matriz de decis\u00e3o de estrat\u00e9gia de modelo do Artefact. <\/span><\/p>\n<\/div> Juntamente com o custo de propriedade, o desempenho e as limita\u00e7\u00f5es, Hanan tamb\u00e9m falou sobre o gerenciamento de mudan\u00e7as e as formas como a IA generativa pode afetar os empregos.<\/p>\n<\/div> O palestrante principal, Matthieu Rouif, \u00e9 CEO e cofundador da PhotoRoom<\/a>, um aplicativo que permite que seus j\u00e1 80 milh\u00f5es de usu\u00e1rios criem fotos com qualidade de est\u00fadio com um smartphone, usando o Stable Diffusion, uma tecnologia de IA generativa para imagens.<\/p>\n Desde a explos\u00e3o dos mercados de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico impulsionada pela pandemia da COVID-19, dois bilh\u00f5es de fotos s\u00e3o editadas todos os anos. E o aplicativo PhotoRoom est\u00e1 desempenhando um papel importante ao automatizar o recorte, a exibi\u00e7\u00e3o de sombras e a gera\u00e7\u00e3o de fundos realistas para os comerciantes. \u201cUsamos IA generativa para oferecer aos clientes fotos que parecem ter sido tiradas por um fot\u00f3grafo profissional, at\u00e9 mesmo adicionando fundos exclusivos e realistas gerados por IA em menos de um segundo\u201d, diz Matthieu.<\/p>\n<\/div> Igor Carron \u00e9 CEO e cofundador da LightOn<\/a>, A Paradigm, uma empresa francesa por tr\u00e1s da nova plataforma de IA generativa Paradigm, que \u00e9 mais poderosa do que a GPT-3. Ela traz os modelos mais avan\u00e7ados para executar servidores e data, garantindo a soberania data para as empresas.<\/p>\n Em seu discurso de abertura, Igor falou sobre as origens de sua empresa. \u201cQuando criamos a LightOn em 2016, est\u00e1vamos construindo um hardware que usava a luz para fazer c\u00e1lculos para IA. Era uma abordagem incomum, mas funcionou - nossa Unidade de Processamento \u00d3ptico (OPU), o primeiro coprocessador de IA fot\u00f4nica do mundo, j\u00e1 foi usada por pesquisadores do mundo todo e integrada a um dos maiores supercomputadores do mundo.<\/p>\n \u201cDesde 2020, ap\u00f3s o surgimento do GPT, trabalhamos para descobrir como nosso hardware poderia ser usado para criar nossos pr\u00f3prios LLMs - tanto para nosso pr\u00f3prio uso quanto para clientes externos. Aprendemos a criar LLMs e, na verdade, ficamos muito bons nisso. Mas quando falamos pela primeira vez com as pessoas em 2021, 2022, elas n\u00e3o sabiam nada sobre o GPT3, ent\u00e3o tivemos que educar nosso alvo audience.<\/p>\n \u201cTrabalhamos com um cliente para criar um modelo maior, lan\u00e7ado recentemente com 40 bilh\u00f5es, treinado de forma exclusiva para competir com o GPT3, mas usando muito menos par\u00e2metros. Isso significa que o senhor pode ter uma infraestrutura muito menos pesada de hardware e us\u00e1-la sem que isso lhe custe um bra\u00e7o e uma perna.\u201d<\/p>\n Igor enfatiza o valor de grandes modelos de linguagem e diz:<\/p>\n<\/div> \u201cO que oferecemos aos clientes hoje \u00e9 um produto chamado Paradigm: ele permite que as empresas gerenciem seus pr\u00f3prios fluxos de data dentro de suas organiza\u00e7\u00f5es e reutilizem esse data para retreinar e aprimorar esses modelos. Isso garante que seus processos ou produtos internos possam se beneficiar da intelig\u00eancia obtida a partir das intera\u00e7\u00f5es com seus LLMs.<\/p>\n \u201cMuitos no ecossistema franc\u00eas ou europeu dependem da API Open AI ou de outros concorrentes norte-americanos.\u201d Igor adverte: \u201cO perigo de enviar seu data para uma API p\u00fablica \u00e9 que ele ser\u00e1 reutilizado para treinar modelos sucessivos. Ent\u00e3o, digamos que as pessoas do setor de minera\u00e7\u00e3o, que literalmente sabem onde encontrar ouro, enviem seu reports t\u00e9cnico para ela... Em alguns anos, se o senhor perguntar ao ChatGPT-8 ou -9 ou qualquer outro, \u2018Onde est\u00e1 o ouro?\u2019, ele lhe dir\u00e1 onde est\u00e1 o ouro!\u201d Ele recomenda enfaticamente que as empresas comecem a usar o data que geram internamente para treinar seus modelos.<\/p>\n<\/div> Yohann Ralle, o \u00faltimo palestrante, \u00e9 especialista em IA generativa no Minist\u00e9rio da Economia, Finan\u00e7as e Soberania Industrial e Digital da Fran\u00e7a. Ele come\u00e7ou explicando sua \u201cf\u00f3rmula m\u00e1gica\u201d para criar um LLM de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o: poder computacional + datasets + pesquisa fundamental:<\/p>\n<\/div> \u201cCom rela\u00e7\u00e3o aos datasets, iniciativas como a Agdatahub<\/a> ajudaram a agregar, anotar e qualificar o aprendizado e testar data para desenvolver uma IA eficiente e confi\u00e1vel, o que tamb\u00e9m pode contribuir para a competitividade francesa. Quanto \u00e0 pesquisa fundamental, a estrat\u00e9gia nacional ajudou a estruturar o ecossistema de pesquisa e desenvolvimento de IA com a cria\u00e7\u00e3o do 3IA<\/a> institutos, financiamento de contratos de doutorado, lan\u00e7amento dos projetos IRT Saint Exup\u00e9ry e SystemX, v\u00e1rios programas de treinamento de estudantes e muito mais na Fran\u00e7a e na Europa\u201d.\u201d<\/p>\n<\/div> Embora a pergunta tenha recebido respostas variadas, o consenso geral \u00e9 que, embora a intelig\u00eancia esteja de fato presente, a intencionalidade n\u00e3o est\u00e1.<\/p>\n Matthieu:<\/strong> \u201cAcho que sim... O senhor sente que h\u00e1 algu\u00e9m l\u00e1, desde que n\u00e3o pergunte sobre datas. H\u00e1 um lado temporal que n\u00e3o funciona.\u201d Yohann:<\/strong> \u201cO teste de Turing \u00e9 muito subjetivo. H\u00e1 um risco quando atribu\u00edmos qualidades humanas \u00e0 IA, quando a antropomorfizamos. Lembre-se do caso do engenheiro do Google Blake Lemoine<\/a>, que acreditava que o chatbot LaMDA com o qual ele estava conversando havia se tornado senciente... O Teste de Turing \u00e9 um exerc\u00edcio interessante, nada mais.\u201d<\/p>\n Hanan:<\/strong> \u201cEm rela\u00e7\u00e3o ao ChatGPT, estamos chegando perto, mas ainda n\u00e3o chegamos l\u00e1.\u201d<\/p>\n<\/div> Igor:<\/strong> \u201cEmbora o impacto de longo prazo do ChatGPT nos LLMs ainda n\u00e3o possa ser totalmente compreendido, com o tempo, surgir\u00e3o novos usos para essas tecnologias que ter\u00e3o implica\u00e7\u00f5es sociais importantes. A discuss\u00e3o \u00e9 interessante, mas o fator mais importante s\u00e3o os artigos cient\u00edficos reais que detalhar\u00e3o os aprimoramentos dos LLMs. As aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas atuais e potenciais desses modelos n\u00e3o devem ser negligenciadas ou subestimadas.\u201d<\/p>\n<\/div> H<\/strong>anan:<\/strong> \u201cObviamente, os chatbots sempre foram importantes na IA e continuar\u00e3o a ser um caso de uso importante, porque agora, com o ChatGPT, o senhor pode configurar um em 48 horas, conectando-o a um database, \u00e9 incr\u00edvel. Outro caso de uso \u00e9 a cria\u00e7\u00e3o de agentes aut\u00f4nomos que podem executar tarefas espec\u00edficas sem interven\u00e7\u00e3o humana, como um agente de viagens que reserva todas as suas passagens para hot\u00e9is e restaurantes para uma visita \u00e0 It\u00e1lia.\u201d<\/p>\n Yohann:<\/strong> \u201cVejo muitas oportunidades para plug-ins acionados por CGT, como o Kayak ou o Booking. Acho que isso reestruturar\u00e1 o ambiente digital, onde a OpenAI agregar\u00e1 os agregadores.\u201d<\/p>\n Igor<\/strong>: \u201cEu imagino a possibilidade de personalizar os LLMs corporativos. Al\u00e9m dos lagos de data, as empresas come\u00e7ar\u00e3o a entender como usar o data n\u00e3o estruturado e como gerar valor real de seu data internamente com LLMs privados. Ao mesmo tempo, acho que veremos mudan\u00e7as dr\u00e1sticas na forma como as pessoas pesquisam e usam a Internet gra\u00e7as ao ChatGPT.\u201d Matthieu:<\/strong> \u201cTemos sorte, uma de nossas vantagens competitivas \u00e9 que temos a IA em nosso DNA. Incentivamos o uso de ferramentas mais generativas internamente. Nossa equipe de tecnologia usa o Copilot para desenvolvimento, e nossos programadores usam tanto o ChatGPT quanto o Copilot. Somos mais criativos com essas ferramentas. Quanto ao emprego, estamos crescendo, ent\u00e3o planejamos contratar novas pessoas... mas, ao mesmo tempo, quando temos um \u00f3timo software, podemos fazer mais com equipes menores.\u201d<\/p>\n Igor:<\/strong> \u201cSempre operamos com uma equipe pequena - sete ou oito pessoas - para atingir os mesmos altos n\u00edveis de proeza t\u00e9cnica que o Google, por exemplo, onde as equipes s\u00e3o dez vezes maiores. Nossas equipes pequenas t\u00eam um efeito completamente desproporcional. \u00c9 uma falsa ideia acreditar que \u00e9 preciso ter uma grande equipe para realizar grandes coisas.\u201d<\/p>\n Yohann:<\/strong> \u201cH\u00e1 dez anos, um estudo dos EUA afirmou que 47% de empregos seriam perdidos devido \u00e0 IA dentro de 20 anos, mas podemos ver que isso n\u00e3o est\u00e1 acontecendo. Uma pesquisa mais recente da OCDE disse que isso estava mais pr\u00f3ximo de 14%. Acho que devemos pensar em termos de tarefas, n\u00e3o de empregos. Conforme mencionado em um estudo recente da OpenAI, 80 a 90% dos empregos ser\u00e3o afetados pela IA generativa, mas isso realmente significa que 90% dos funcion\u00e1rios ser\u00e3o afetados em 10% de suas tarefas. O interessante \u00e9 que a no\u00e7\u00e3o de profiss\u00f5es que pens\u00e1vamos ser intoc\u00e1veis pela IA est\u00e1 sendo desafiada, como as dos campos criativo, jur\u00eddico, financeiro e outros. O governo franc\u00eas criou Le LaborIA<\/a> para ajudar a explorar essas quest\u00f5es\u201d.\u201d<\/p>\n<\/div> Hanan:<\/strong> \u201cO primeiro limite diz respeito \u00e0 propriedade intelectual (PI). Hoje, temos tr\u00eas tipos de modelos: modelos p\u00fablicos, como o ChatGPT, em que o data que o senhor envia pode ser usado para fins comerciais; modelos privados sem propriet\u00e1rio de PI, como a API do Google no Lamba; e modelos de c\u00f3digo aberto auto-instalados. A soberania do Data \u00e9 um problema, pois o GPT e o PaLM n\u00e3o s\u00e3o europeus, mas de propriedade americana.\u201d<\/p>\n Yohann:<\/strong> \u201cAs regulamenta\u00e7\u00f5es s\u00e3o um grande problema na Europa. A It\u00e1lia tem totalmente proibiu o uso do ChatGPT<\/a> investiga\u00e7\u00e3o pendente para saber se o aplicativo est\u00e1 em conformidade com as normas de privacidade do GDPR. A OpenAI precisa ser extremamente clara quanto ao uso do data pessoal, apresentando, por exemplo, um aviso de isen\u00e7\u00e3o de responsabilidade informando que usa o data pessoal e permitindo que os usu\u00e1rios optem por n\u00e3o coletar o data e que apaguem seu data. Outro problema com rela\u00e7\u00e3o \u00e0s limita\u00e7\u00f5es dos LLMs s\u00e3o as alucina\u00e7\u00f5es: eles costumam dar respostas erradas, o que pode ser grave se a solicita\u00e7\u00e3o se referir a uma figura p\u00fablica e o modelo gerar uma hist\u00f3ria de \u2018fake news\u2019 que pode causar danos reais \u00e0 pessoa em quest\u00e3o.\u201d<\/p>\n Vincent:<\/strong> \u201cO senhor j\u00e1 estudou a quest\u00e3o da PI e os problemas levantados pela Processo da Getty Images contra a Stability AI<\/a>? H\u00e1 muitas perguntas sobre a busca de imagens na Internet para treinar modelos...\u201d<\/p>\n Yohann:<\/strong> \u201cEstamos pensando nisso. O c\u00f3digo aberto pode ser uma maneira de criar bases data e conjuntos data limpos e livres de direitos autorais que respeitem a propriedade intelectual.\u201d<\/p>\n Matthieu:<\/strong> \u201cCom rela\u00e7\u00e3o ao data pessoal e aos produtos: o que permite que o ChatGPT, o Midjourney ou o PhotoRoom funcionem bem n\u00e3o \u00e9 o data pessoal, mas o feedback dos clientes.\u201d<\/p>\n Yohann:<\/strong> \u201cO feedback do usu\u00e1rio \u00e9 ideal, mas colet\u00e1-lo \u00e9 proibitivamente caro no caso dos LLMs.\u201d<\/p>\n Igor:<\/strong> \u201cOnde est\u00e1 o dinheiro? Essa \u00e9 a minha pergunta. Todos os problemas que o senhor levantou s\u00e3o t\u00e9cnicos e n\u00e3o podemos resolv\u00ea-los at\u00e9 que tenhamos os fundos para contratar engenheiros e implantar um ecossistema, e simplesmente ainda n\u00e3o estamos preparados.\u201d<\/p>\n<\/div> Yohann:<\/strong> \u201c\u00c9 um risco real. No momento, h\u00e1 um monop\u00f3lio da NVIDIA aqui, eles controlam o mercado e os pre\u00e7os. Infelizmente, n\u00e3o h\u00e1 concorrentes reais na Europa. \u00c9 um recurso limitado por defini\u00e7\u00e3o, um recurso raro, portanto, \u00e9 uma batalha s\u00e9ria.\u201d<\/p>\n Matthieu:<\/strong> \u201cA falta de disponibilidade de GPUs limita severamente n\u00e3o apenas nossa produtividade, mas o crescimento de empresas em toda a Europa.\u201d<\/p>\n Igor:<\/strong> \u201cDesde que come\u00e7amos como um produtor de hardware, j\u00e1 enfrentamos esse problema em 2016... Hoje, h\u00e1 pessoas que trabalham com nossos concorrentes cujo trabalho em tempo integral \u00e9 encontrar GPUs suficientes para treinar modelos... O mercado est\u00e1 explodindo, mas a produ\u00e7\u00e3o de chips n\u00e3o consegue acompanhar - em nenhum lugar do mundo.\u201d<\/p>\n Hanan:<\/strong> \u201cHaver\u00e1 inevitavelmente um gargalo de GPU, mas podemos aprender a ser mais eficientes, precisamos aprender. E precisamos ver como podemos integrar o c\u00f3digo aberto em nossas empresas, n\u00e3o apenas como usar todas as tecnologias mais recentes.\u201d<\/p>\n<\/div> Matthieu:<\/strong> \u201cNa PhotoRoom, usamos c\u00f3digo aberto, o que nos permite ir mais r\u00e1pido e desenvolver nosso pr\u00f3prio IP. Temos uma ampla Comunidade Hugging Face<\/a> em Paris, que nos d\u00e1 um feedback essencial\u201d.\u201d Yohann:<\/strong> \u201cEm rela\u00e7\u00e3o \u00e0 evolu\u00e7\u00e3o do c\u00f3digo aberto versus propriet\u00e1rio, a IA generativa foi impulsionada. A comunidade de IA trabalhou em conjunto para que outros atores pudessem se beneficiar dessa pesquisa fundamental para criar seus pr\u00f3prios modelos. Questiono se o desempenho desses modelos de c\u00f3digo aberto n\u00e3o ser\u00e1 inferior ao dos modelos propriet\u00e1rios, mas isso pode mudar. De qualquer forma, \u00e9 de se perguntar se o Google n\u00e3o se arrepende de ter aberto as portas para sua tecnologia ChatGPT!\u201d<\/p>\n<\/div> A mesa redonda foi seguida por uma sess\u00e3o de perguntas e respostas sobre audience, com uma discuss\u00e3o particularmente animada sobre a falta de women na tecnologia. Yohann detalhou v\u00e1rias das medidas que est\u00e3o sendo tomadas pelo governo franc\u00eas em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 educa\u00e7\u00e3o e que s\u00e3o direcionadas especificamente para meninas e women, enquanto Vincent falou sobre o que est\u00e1 sendo feito pela Artefact Escola de Data<\/a>, o Women@Artefact<\/a> e outras empresas de tecnologia para tentar corrigir a situa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Outras quest\u00f5es foram levantadas sobre a inclus\u00e3o para o uso de LLMs por pessoas com autismo e outras defici\u00eancias; o problema das alucina\u00e7\u00f5es de IA; as medidas que as empresas est\u00e3o planejando implementar para proteger o meio ambiente; o papel da Europa em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 Fran\u00e7a no que diz respeito \u00e0 coleta de dados da Internet para o data. Para ver como os participantes responderam a essas perguntas, assista \u00e0 confer\u00eancia replay.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Na Artefact Generative AI Conference, realizada em 20 de abril de 2023, os principais participantes do campo da IA generativa compartilharam seus conhecimentos e trocaram ideias sobre essa nova tecnologia e as maneiras como as empresas podem us\u00e1-la para aumentar a produtividade de seus neg\u00f3cios. <\/p>","protected":false},"featured_media":69951,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995],"blog-language":[2991],"class_list":["post-69927","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/69927","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69951"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=69927"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=69927"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/br\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=69927"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}IA generativa: explorando novas fronteiras criativas<\/h2><\/div>
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Perspectivas e oportunidades no mercado de IA generativa<\/h2><\/div>
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Uma plataforma de fotos gerada por IA para com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/h2><\/div>
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Repensando a IA para as empresas<\/h2><\/div>
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Uma estrat\u00e9gia nacional para a Intelig\u00eancia Artificial Generativa<\/h2><\/div>
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<\/span><\/div>Mesa redonda sobre IA generativa conduzida por Vincent Luciani, CEO da Artefact<\/h2><\/div>
A IA foi aprovada pelo Teste de Turing<\/a> (ou seja, a IA atingiu o n\u00edvel de intelig\u00eancia humana)?<\/h3><\/div>
\nIgor: \u201cMinha pergunta \u00e9: por que o senhor fez essa pergunta? Porque o teste de Turing n\u00e3o \u00e9 muito interessante para os neg\u00f3cios. Mas, em termos de intera\u00e7\u00e3o, sim, o senhor pode dizer que a IA passou no teste.\u201d<\/p>\nA chegada do ChatGPT \u00e9 uma revolu\u00e7\u00e3o, uma evolu\u00e7\u00e3o ou parte de um processo cont\u00ednuo?<\/h3><\/div>
Quais s\u00e3o os casos de uso mais promissores para as empresas? Bots, gera\u00e7\u00e3o de imagens?<\/h3><\/div>
\n<\/strong>
\nVincent:<\/strong> Acredito que haver\u00e1 uma fus\u00e3o de data corporativo interno e LLMs em uma esp\u00e9cie de \u2018Master FAQ+\u2019, que pode ser consultado por agentes de pesquisa ou aumentados. O conceito de consultas est\u00e1 evoluindo: amanh\u00e3, as pessoas comprar\u00e3o uma ou v\u00e1rias palavras-chave, ou comprar\u00e3o um conceito? Na publicidade, o objetivo sempre foi ser baseado em pessoas, em audience; agora, \u00e0 medida que protegemos o data pessoal, estamos caminhando para o contexto. E isso pode levar a uma publicidade mais interessante.\u2019<\/p>\n<\/div>Como a IA generativa est\u00e1 sendo usada nas organiza\u00e7\u00f5es atualmente? Ela est\u00e1 afetando o emprego?<\/h3><\/div>
Quais s\u00e3o as limita\u00e7\u00f5es em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 soberania e \u00e0s regulamenta\u00e7\u00f5es para esses modelos?<\/h3><\/div>
Com mais e mais LLMs sendo constru\u00eddos, o senhor acha que haver\u00e1 uma \u201cguerra\u201d de GPUs?<\/h3><\/div>
Onde o senhor v\u00ea mais valor para o futuro? Modelos de c\u00f3digo aberto? LLMs?<\/h3><\/div>
\n<\/strong>
\nIgor:<\/strong> \u201cUsamos LLMs, mas n\u00e3o estamos casados com esse modelo de neg\u00f3cios. Poder\u00edamos usar c\u00f3digo aberto. O importante \u00e9 poder e saber como reutilizar nosso data propriet\u00e1rio para treinar modelos futuros. O objetivo \u00e9 criar um setor que personalize esses modelos para outras empresas.\u201d<\/p>\n