A inteligência artificial (IA) generativa é um tipo de IA que pode ajudar você a criar conteúdo. Com ela, você pode melhorar seus conhecimentos, criatividade e produtividade.
Neste artigo, você vai aprender sobre a IA generativa, incluindo:
- O que é a IA generativa e como ela funciona
- Como usar a IA generativa e avaliar a precisão das respostas
- Como o Google desenvolve a IA
O que é a IA generativa
A IA generativa é um tipo de modelo de aprendizado de máquina. Ela não é um ser humano e não consegue pensar por si própria ou sentir emoções, mas é ótima em encontrar padrões.
No passado, a IA era usada para entender e recomendar informações. Agora, a IA generativa também pode nos ajudar a criar conteúdos, como imagens, músicas e códigos.
Como os modelos de aprendizado de máquina são treinadosOs modelos de aprendizado de máquina, incluindo a IA generativa, aprendem por um processo de observação e correspondência de padrões conhecido como treinamento. Para que um modelo entenda o que é um tênis, ele é treinado com milhões de fotos de tênis. Ao longo do tempo, ele reconhece que os tênis são objetos que os humanos usam nos pés com cadarços, solas e um logotipo.
O modelo pode usar o treinamento para:
- Considerar uma entrada como "Gerar uma imagem de tênis com um pingente de cabra".
- Conectar o que aprendeu sobre tênis, cabras e pingentes.
- Gerar uma imagem, mesmo que nunca tenha visto uma como essa.
A IA generativa e os modelos de linguagem grandes (LLMs) fazem parte da mesma tecnologia. Essa IA pode ser treinada com qualquer tipo de dado, mas os LLMs usam palavras como a principal fonte de dados de treinamento.
As experiências com LLMs, como o Gemini e as Visões gerais criadas por IA, podem prever as palavras que vêm a seguir com base no seu comando e no texto que foi gerado até então. Elas têm flexibilidade para escolher as próximas palavras prováveis que correspondem aos padrões aprendidos no treinamento. Essa flexibilidade permite gerar respostas criativas.
Se você pedir que elas preencham a frase “Harry [em branco]”, elas poderão prever que a próxima palavra será “Styles” ou “Potter”.
Como usar a IA generativa
Importante: as experiências do Google com IA generativa podem ajudar você a iniciar o processo criativo. O objetivo delas não é fazer todo o trabalho para você ou se tornar a criadora de conteúdo.
Confira três maneiras de usar a IA generativa:
- Discuta ideias criativas. Por exemplo, receba ajuda para escrever um filme anterior da sua franquia favorita.
- Faça perguntas que você acha que não têm resposta. Por exemplo, "Quem veio primeiro, o ovo ou a galinha?".
- Receba uma ajuda extra. Peça para ela sugerir um título para uma história que você escreveu ou identificar a espécie de um animal ou inseto em uma imagem.
Ao pesquisar, criar e aprender coisas novas com a IA generativa, é importante que ela seja usada com responsabilidade. Para mais detalhes, consulte nossa Política de uso proibido da IA generativa.
A IA pode e vai cometer errosComo a IA generativa é uma tecnologia experimental e ainda está em desenvolvimento, ela pode e vai cometer erros:
- Ela pode inventar informações. Quando a IA generativa inventa uma resposta, esta é chamada de alucinação. Isso acontece porque, ao contrário de como a Pesquisa Google consegue informações da Web, os LLMs não coletam informações. Em vez disso, eles preveem quais palavras vêm em seguida com base nas entradas do usuário.
- Por exemplo, você pode perguntar "Quem vai ganhar a ginástica feminina nos Jogos Olímpicos de Brisbane 2032?" e receber uma resposta mesmo que o evento ainda não tenha acontecido.
- Ela pode não entender informações. Às vezes, os produtos de IA generativa interpretam o idioma de maneira incorreta, o que muda o significado.
- Por exemplo, você pode querer saber mais sobre a manga, o fruto da mangueira. Se você pedir informações sobre manga, talvez receba dados sobre camisas com manga.
Pense criticamente sobre as respostas que você recebe das ferramentas de IA generativa. Use o Google e outros recursos para checar informações apresentadas como fatos.
Se você encontrar algo incorreto, denuncie. Muitos dos nossos produtos de IA generativa têm ferramentas de denúncia. Seu feedback ajuda a refinar os modelos para melhorar as experiências de IA generativa para todos.
Nossos recursos de código generativo ainda são experimentais, e você é responsável pelo uso do código sugerido ou pelas explicações relacionadas. Antes de usar, teste e analise todo o código com cuidado para ver se há erros, bugs e vulnerabilidades. O cumprimento de quaisquer requisitos de licença, como quando fornecemos citações para repositórios de código-fonte aberto, é de sua responsabilidade.Saiba mais.
Como o Google desenvolve a IA
Para garantir a criação de ferramentas que deixam o mundo melhor para todos, desenvolvemos um conjunto de princípios de IA em 2018. Eles descrevem nossas metas para desenvolver tecnologias arrojadas que possam enfrentar alguns dos maiores desafios da sociedade de maneira responsável.
Por exemplo, usamos a IA para:
- Apoiar iniciativas para conter as mudanças climáticas, como a redução de paradas no trânsito para controlar as emissões de carbono dos veículos.
- Prever ou monitorar desastres naturais, como a previsão de inundações em mais de 20 países e o rastreamento dos limites de incêndios florestais em tempo real.
- Apoiar inovações na área da saúde, como tornar o diagnóstico da tuberculose mais acessível e ajudar na detecção precoce do câncer de mama.
Nossos princípios também listam áreas que não vamos adentrar com a IA, como tecnologias que causam prejuízos de modo geral ou violam legislações internacionais e direitos humanos.
Confira nossa lista completa de princípios de IA.
Para desenvolver e melhorar as experiências com a IA generativa na Pesquisa e as tecnologias de aprendizado de máquina relacionadas, o Google usa as interações das pessoas com a Pesquisa e essas experiências de IA. Isso pode incluir interações, como o que as pessoas pesquisam e o feedback que elas dão ao Google. Com o feedback dos usuários e as revisões humanas, avaliamos e melhoramos a qualidade dos nossos resultados e produtos de maneira responsável.
Quando revisores treinados trabalham para melhorar a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina da Pesquisa, tomamos várias precauções para proteger a privacidade dos usuários:
- Os dados que os revisores recebem e anotam não estão vinculados às contas dos usuários.
- As ferramentas automatizadas ajudam a reconhecer e remover uma grande variedade de informações pessoais sensíveis e de identificação.