A qualidade das respostas que agora podem ser fornecidas por um sistema de IA a perguntas e instru\u00e7\u00f5es era imposs\u00edvel h\u00e1 apenas alguns anos. – John Crook, L\u00edder de Grupo, Grupo Volaris<\/p>\n<\/blockquote>\n
Brainstorming de poss\u00edveis usos comerciais para IA<\/h3>\n
Naturalmente, os recursos crescentes da IA tamb\u00e9m podem levantar preocupa\u00e7\u00f5es sobre \u00e9tica e propriedade intelectual. Mas, supondo que essas preocupa\u00e7\u00f5es possam ser resolvidas com o tempo, n\u00e3o se pode deixar de perguntar se as empresas com vis\u00e3o de futuro podem usar a IA para ajudar a gerenciar tarefas repetitivas. Afinal de contas, as empresas j\u00e1 est\u00e3o usando a tecnologia para liberar o tempo dos funcion\u00e1rios e permitir um foco maior no trabalho de alto valor. Elas j\u00e1 est\u00e3o adotando a automa\u00e7\u00e3o e a IA na forma de chatbots, an\u00e1lise preditiva e automa\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica de processos (RPA). Em uma confer\u00eancia da Volaris<\/a> em 2022, alguns participantes fizeram um brainstorming e experimentaram casos de uso, muitos dos quais eram pontos de partida para uma variedade de tarefas: <\/p>\n Nos \u00faltimos anos, a OpenAI, empresa de pesquisa que desenvolveu um modelo de linguagem poderoso, o GPT-3, tem sido o motor dessa agita\u00e7\u00e3o. Esse modelo fornece a estrutura subjacente para o ChatGPT e outros aplicativos. Entender como um modelo de linguagem como o GPT-3 foi desenvolvido pode fornecer um contexto para seus poss\u00edveis usos e limita\u00e7\u00f5es. Como o maior modelo de aprendizado de m\u00e1quina de rede neural dispon\u00edvel publicamente j\u00e1 produzido, o GPT-3 foi projetado para prever qual texto provavelmente seguir\u00e1 um determinado prompt, aproveitando seu treinamento extensivo por pesquisadores. O modelo GPT-3 pode prever respostas ao ser alimentado com um enorme conjunto de dados executado com 175 bilh\u00f5es de par\u00e2metros e contendo mais de 45 terabytes de texto, inclusive da Wikipedia, livros e artigos cient\u00edficos. (Uma parte importante da arquitetura usada no GPT-3 \u00e9 o modelo de transformador, que representou um grande avan\u00e7o e foi mencionado pela primeira vez em 2017[i]). Outro motivo para prestar aten\u00e7\u00e3o ao mundo da IA? Ficou mais f\u00e1cil do que nunca para qualquer pessoa acessar e fazer experi\u00eancias com ferramentas de IA, como o GPT-3. Para gerar um texto no GPT-3, por exemplo, o usu\u00e1rio insere um prompt em um ambiente acess\u00edvel ao p\u00fablico e a ferramenta de IA usa seu treinamento para gerar rapidamente uma resposta relevante. A GPT-3 tamb\u00e9m pode resumir textos e responder a perguntas. “A qualidade das respostas que agora podem ser fornecidas por um sistema de IA a perguntas e instru\u00e7\u00f5es era imposs\u00edvel h\u00e1 apenas alguns anos”, diz John Crook, l\u00edder de grupo do Volaris Group, que vem acompanhando os \u00faltimos avan\u00e7os. “Se o senhor j\u00e1 pensou em usar a IA em sua empresa anteriormente, mas achou que era muito dif\u00edcil, muito caro ou muito inst\u00e1vel, sugiro que volte a pensar nisso.” Se o senhor deseja conhecer os recursos mais recentes da IA, Crook reuniu um guia abaixo para ajudar os l\u00edderes empresariais a come\u00e7ar e a navegar na curva de aprendizado da IA usando o GPT-3. <\/p>\n O GPT-3 Playground \u00e9 uma ferramenta on-line na qual o senhor pode inserir um texto, pressionar enviar e ver a resposta do GPT-3. \u00c9 poss\u00edvel estruturar o texto que o senhor fornece (chamado de prompt) para gerar resultados \u00fateis. Para come\u00e7ar a usar o GPT-3, acesse a p\u00e1gina de registro da OpenAI<\/a> e crie uma conta gratuita. Fa\u00e7a login e navegue at\u00e9 o aplicativo Playground. Digite ou cole seu prompt, pressione enter para criar uma nova linha e clique em “Submit”. As configura\u00e7\u00f5es padr\u00e3o s\u00e3o boas para come\u00e7ar a experimentar. <\/p>\n Vamos ver alguns exemplos que demonstram as capacidades da GPT-3, bem como algumas de suas limita\u00e7\u00f5es. Essas demonstra\u00e7\u00f5es podem inspirar ideias que o senhor pode usar em sua empresa hoje mesmo. <\/p>\n O Exemplo 1 mostra como melhorar a reda\u00e7\u00e3o de um contrato. O texto sombreado em verde \u00e9 a resposta do GPT-3 \u00e0s instru\u00e7\u00f5es de texto (prompt) que o senhor inseriu. (Nota do editor: N\u00e3o<\/strong> estamos sugerindo que o senhor deva usar a resposta da GPT-3 no lugar do seu processo de revis\u00e3o legal existente.<\/u> No entanto, o senhor pode tratar a GPT-3 como uma esp\u00e9cie de assistente virtual que pode sugerir sa\u00eddas a serem consideradas).<\/p>\n Reescreva o par\u00e1grafo a seguir de forma adequada para um contrato legal que reduza o risco para a LinkSoft:<\/p>\n A LinkSoft envidar\u00e1 seus melhores esfor\u00e7os comerciais para fornecer aos clientes um tempo de atividade de 99,99%. Isso n\u00e3o inclui per\u00edodos programados para atualiza\u00e7\u00f5es e manuten\u00e7\u00e3o. O tempo de inatividade \u00e9 medido a partir do momento em que uma interrup\u00e7\u00e3o de servi\u00e7o n\u00e3o programada \u00e9 relatada pelo cliente. <\/p>\n N\u00e3o obstante qualquer disposi\u00e7\u00e3o em contr\u00e1rio no presente Contrato, a Linksoft envidar\u00e1 esfor\u00e7os comercialmente razo\u00e1veis para fornecer os Servi\u00e7os com uma taxa de tempo de atividade de 99,99% (“N\u00edvel de Servi\u00e7o”), excluindo (i) per\u00edodos durante os quais os Servi\u00e7os estejam indispon\u00edveis, enquanto programados para atualiza\u00e7\u00f5es e manuten\u00e7\u00e3o, ou (ii) qualquer indisponibilidade causada por fatores fora do controle razo\u00e1vel da Linksoft, como, por exemplo, desastres naturais, atos de guerra ou terrorismo, tumultos, dist\u00farbios civis, interrup\u00e7\u00f5es nos servi\u00e7os de telecomunica\u00e7\u00f5es ou de provedores de servi\u00e7os de Internet ou falhas de equipamentos. O tempo de inatividade deve ser medido a partir do momento em que uma interrup\u00e7\u00e3o de servi\u00e7o n\u00e3o programada \u00e9 relatada pelo Cliente. <\/p>\n Observe como a ferramenta de IA tem, entre outras altera\u00e7\u00f5es:<\/p>\n Mais uma vez, \u00e9 muito importante lembrar que o senhor n\u00e3o deve simplesmente usar a resposta do GPT-3 como est\u00e1, pois ela n\u00e3o<\/strong> substitui o seu processo de an\u00e1lise jur\u00eddica.<\/u> Seu resultado deve ser visto apenas como uma sugest\u00e3o a ser considerada. Depois de executar esses resultados v\u00e1rias vezes, o senhor poder\u00e1 perceber que nem sempre obter\u00e1 o mesmo resultado. \u00c0s vezes, ele o surpreender\u00e1. Por exemplo, em uma ocasi\u00e3o, ele alterou 99,99% para 99,9% e, em outra, removeu qualquer medida espec\u00edfica de tempo de atividade. Se o senhor n\u00e3o gostar da resposta, \u00e9 f\u00e1cil e r\u00e1pido tentar novamente para obter um resultado diferente. Lembre-se de que, como em qualquer servi\u00e7o on-line, seu texto \u00e9 enviado para os servidores do fornecedor, portanto, n\u00e3o \u00e9 aconselh\u00e1vel usar dados confidenciais.<\/p>\n O GPT-3 pode ajudar o senhor a escrever c\u00f3digos, inclusive no Excel. Imagine que o senhor tenha uma planilha com centenas de guias estruturadas de forma id\u00eantica, onde a c\u00e9lula W44 em cada guia mostra o EBITA para o neg\u00f3cio\/grupo nessa guia. O senhor gostaria de reunir todos os EBITAs em uma coluna e coloc\u00e1-los na primeira planilha, mas n\u00e3o sabe como. Tente o seguinte prompt na GPT-3: <\/p>\n Escreva uma macro do Excel para percorrer todas as guias em uma planilha do Excel e copiar o conte\u00fado da c\u00e9lula W44 de cada guia para a coluna A na primeira planilha.<\/p>\n Para cada ws em ActiveWorkbook.Worksheets<\/p>\n ws.Range(“W44”).Copy<\/p>\n Sheets(1).Range(“A” & Rows.Count).End(xlUp).Offset(1, 0).PasteSpecial<\/p>\n Pr\u00f3ximo ws<\/p>\n Copie o c\u00f3digo produzido pelo GPT-3, cole-o em uma macro do Excel e veja se ele funciona conforme necess\u00e1rio. Nem sempre a sintaxe est\u00e1 100% correta, portanto, se a primeira vers\u00e3o produzida n\u00e3o for compilada, talvez valha a pena tentar novamente. Embora o GPT-3 n\u00e3o tenha sido criado especificamente para escrever c\u00f3digo, os projetistas do GPT-3 ficaram surpresos com a possibilidade de ele se tornar capaz de fazer isso. O modelo GPT-3 processou c\u00f3digo suficiente para aprender o que provavelmente ser\u00e1 a solu\u00e7\u00e3o correta seguindo o coment\u00e1rio de c\u00f3digo no prompt acima. <\/p>\n Este \u00faltimo exemplo n\u00e3o est\u00e1 diretamente relacionado a neg\u00f3cios, mas foi criado para mostrar como a GPT-3 pode lidar com a complexidade, o contexto e as nuances. O prompt do Exemplo 3 come\u00e7a aparentemente falando sobre criaturas ou animais vistos pelo narrador, e a descri\u00e7\u00e3o das criaturas \u00e9 conclu\u00edda bem mais tarde, na \u00faltima frase. No meio disso, h\u00e1 v\u00e1rias frases falando sobre o clima e usando muitos substantivos de animais para tentar confundir a situa\u00e7\u00e3o. O senhor acha que o GPT-3 pode dar seis respostas corretas \u00e0s perguntas do prompt abaixo? <\/p>\n Acho que vi pelo menos uma d\u00fazia de emergentes, n\u00e3o, talvez mais de tr\u00eas vezes isso. A lua estava brilhando intensamente, havia um vento forte que estava produzindo muitos cavalos brancos no mar. As folhas lan\u00e7avam sombras que dan\u00e7avam como um gato em um telhado de lata quente. A visibilidade era ruim, pois chovia a c\u00e2ntaros. Eles estavam em uma jornada de vida ou morte de seu local de nascimento arenoso at\u00e9 o mar. <\/p>\n 1. Que animais o narrador viu?<\/p>\n 2. Quantos foram vistos?<\/p>\n 3. Quais \u00e1rvores foram descritas?<\/p>\n 4. Como era o clima?<\/p>\n 5. O que significa “atirar em c\u00e3es e gatos”?<\/p>\n 6. O que fez com que as sombras se movessem?<\/p>\n Para ilustrar a rapidez com que a IA pode avan\u00e7ar, o poder de computa\u00e7\u00e3o dispon\u00edvel para IA j\u00e1 \u00e9 7,3 milh\u00f5es de vezes maior do que o dispon\u00edvel h\u00e1 10 anos. E o GPT-3 n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico modelo de IA que est\u00e1 fazendo grandes avan\u00e7os. Outros modelos produzem imagens em vez de texto – por exemplo, o DALL-E-2[ii] e o Stable Diffusion[iii]. A partir de 2022, estima-se que a quantidade de poder computacional efetivo de IA dispon\u00edvel esteja dobrando a cada 5,7 meses[iv]. Com a IA mudando em um ritmo fenomenalmente r\u00e1pido, algu\u00e9m em sua equipe de lideran\u00e7a pode considerar ficar de olho nos \u00faltimos avan\u00e7os para avaliar os poss\u00edveis usos comerciais. Se o senhor ainda n\u00e3o estava pensando no que a IA e o aprendizado de m\u00e1quina poderiam fazer pela sua empresa, este artigo foi feito para inspirar ideias. <\/p>\n Durante algumas sess\u00f5es do Quadrants, os participantes sugeriram ideias para gerar uma imagem a partir de um prompt. As imagens acima foram geradas pelo DALL-E-2 a partir da solicita\u00e7\u00e3o: “desenvolvedores de software em um bar no estilo de David Hockney”, seguido por “desenvolvedores de software em um bar no estilo de um vitral”. <\/em><\/p>\n \n Sobre o colaborador:<\/strong> Os exemplos demonstrados neste artigo e v\u00e1rias cita\u00e7\u00f5es foram contribu\u00eddos por John Crook, l\u00edder de grupo da Volaris. Eles se baseiam em seu trabalho de modera\u00e7\u00e3o no Quadrants 2022<\/a>, um evento em que incentivamos os l\u00edderes a compartilhar seus conhecimentos sobre pr\u00e1ticas recomendadas e tend\u00eancias emergentes. <\/em><\/p>\n Crook \u00e9 conhecido entre os colegas da Volaris como um l\u00edder criativo com sensibilidade comercial. Um eterno aprendiz, seus interesses em IA e aprendizado de m\u00e1quina se aprofundaram nos \u00faltimos anos e ele se mant\u00e9m atualizado com os cursos das principais institui\u00e7\u00f5es globais que avan\u00e7am no campo. A lideran\u00e7a de Crook \u00e9 informada por d\u00e9cadas de experi\u00eancia em desenvolvimento de software. Enquanto estava na Intel, v\u00e1rias de suas inova\u00e7\u00f5es receberam patentes do U.S. Patent and Trademark Office. Al\u00e9m de compartilhar seu conhecimento sobre IA na Quadrants, ele tamb\u00e9m fez apresenta\u00e7\u00f5es sobre os t\u00f3picos de pr\u00e1ticas recomendadas de contratos com clientes, bem-estar dos funcion\u00e1rios e li\u00e7\u00f5es de hist\u00f3ria do setor de tecnologia. <\/em><\/p>\n [i] Aten\u00e7\u00e3o \u00e9 tudo o que o senhor precisa<\/a>. A. Vaswani, N. Shazeer, N. Parmar, J. Uszkoreit, L. Jones, A. Gomez, Kaiser e I. Polosukhin. Advances in Neural Information Processing Systems , p\u00e1gina 5998–6008. (2017)\n
A IA j\u00e1 percorreu um longo caminho<\/h3>\n
\nPrimeiros passos: Como acessar o GPT-3 Playground<\/h3>\n
Demonstra\u00e7\u00e3o do funcionamento da GPT-3<\/h3>\n
Exemplo 1A: Melhorar a reda\u00e7\u00e3o de um contrato<\/h4>\n
Exemplo 1B: Examinando os resultados<\/strong><\/h4>\n
\n
Exemplo 2A: Escrever uma macro do Excel<\/h4>\n
Exemplo 2B: Examinando os resultados<\/h4>\n
Exemplo 3: Como lidar com uma linguagem com muito contexto<\/h4>\n
O que vem por a\u00ed para a IA e sua empresa?<\/strong><\/h3>\n
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\nLeia mais sobre a automa\u00e7\u00e3o da Volaris:<\/h3>\n
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\nCita\u00e7\u00f5es:<\/h3>\n
\n[ii] Uma an\u00e1lise muito preliminar do DALL-E 2<\/a>. Gary Marcus, Ernest Davis, Scott Aaronson. Xiv:2204.13807v2
\n[iii] Vers\u00e3o p\u00fablica do Stable Diffusion<\/a> – Stability.Ai
\n[iv] Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning (Tend\u00eancias de computa\u00e7\u00e3o em tr\u00eas eras de aprendizado de m\u00e1quina<\/a>). Sevilla, Jaime & Heim, Lennart & Ho, Anson & Besiroglu, Tamay & Hobbhahn, Marius & Villalobos, Pablo. (2022). <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"