Bem-vindo de volta à segunda parte de nossa fascinante discussão com o ChatGPT. No segmento inicial da nossa conversa, discutimos o papel da coleta de dados, anotação e a importância do Human-in-the-loop no treinamento de modelos grandes de linguagem. Agora falaremos sobre os desafios, preconceitos enfrentados durante o treinamento de modelos de IA, sua aplicação e como os modelos avançados de IA afetam os seres humanos em geral.
- Sistemas baseados em regras: Isso envolve a criação de regras específicas que a máquina segue para anotar dados. Por exemplo, uma regra pode ser rotular qualquer texto que se pareça com um endereço de e-mail (por exemplo, que contenha o símbolo '@') como um 'Email'.
- Modelos de aprendizado de máquina: Modelos de aprendizado de máquina pré-treinados podem ser usados para anotar novos dados. Por exemplo, um modelo de reconhecimento de entidade nomeada pré-treinado pode ser usado para identificar e rotular entidades em um texto.
- Aprendizado ativo: Nesse método, um modelo de aprendizado de máquina é inicialmente treinado com um pequeno lote de dados anotados manualmente. Em seguida, o modelo anota os dados sobre os quais tem mais confiança e essas anotações são verificadas e corrigidas por anotadores humanos. O modelo é treinado novamente com esse conjunto de dados maior e o processo é repetido.
- Supervisão Fraca: Aqui, vários anotadores fracos (que podem ser sistemas baseados em regras, crowdsourcing, heurística etc.) são usados para rotular os dados. Embora cada anotador fraco seja imperfeito, seus rótulos combinados podem fornecer uma boa aproximação para treinar um modelo inicial.
- Transferência de Aprendizagem: Essa abordagem aproveita um modelo que foi treinado em uma tarefa e o aplica a outra tarefa relacionada. Por exemplo, um modelo treinado para reconhecer objetos em imagens pode ser usado como ponto de partida para um modelo projetado para reconhecer tipos específicos de objetos.
Embora a anotação automatizada possa ser uma ferramenta poderosa, é importante lembrar que nem sempre é perfeita e a qualidade pode variar com base no método usado e na complexidade da tarefa. Pode haver erros devido ao viés nas regras iniciais ou no conjunto de treinamento, e tarefas complexas muitas vezes ainda requerem supervisão humana. Assim, uma combinação de anotação automatizada e manual (aprendizado semi-supervisionado) costuma ser a melhor abordagem para conjuntos de dados grandes e complexos.
- Diversidade e representatividade de dados: Garantir que os dados coletados englobem diversos cenários e representem com precisão as condições do mundo real é um desafio. Por exemplo, um modelo de reconhecimento de imagem requer imagens com iluminação, orientações e planos de fundo variados.
- Privacidade de Dados e Ética: Respeitar os direitos de privacidade e aderir às diretrizes éticas durante a coleta de dados é crucial. O anonimato dos dados do paciente na IA de assistência médica garante a privacidade sem comprometer sua utilidade para o treinamento do modelo.
- Qualidade dos dados: Dados de alta qualidade são essenciais; dados ruidosos, irrelevantes ou incorretos podem afetar negativamente o desempenho do modelo. Dados de mídia social, com gírias, erros de digitação e uso de linguagem inconsistente, representam desafios para o treinamento de análise de sentimento.
- Qualidade e consistência da anotação: Garantir anotações precisas e consistentes é complexo. Na classificação de imagens, diferentes anotadores rotulando o mesmo objeto de forma diferente podem confundir o modelo durante o treinamento.
- Tempo e Custo: A anotação manual é demorada e cara, especialmente para grandes conjuntos de dados. Para o processamento de linguagem natural, os anotadores requerem tempo e conhecimento linguístico substanciais para entender o contexto do texto.
- Escalabilidade: Dimensionar o processo de anotação mantendo a qualidade é um desafio. Os modelos de linguagem geralmente exigem bilhões de exemplos, exigindo coordenação entre uma grande equipe de anotadores e garantindo a consistência entre as anotações.
- Ambigüidade de rotulagem: Rótulos corretos podem ser subjetivos e abertos à interpretação. Os anotadores podem ter opiniões diferentes sobre tarefas de análise de sentimento, levando a diferentes atribuições de rótulos para o mesmo texto.
- Dados sensíveis: O manuseio de dados confidenciais, como registros médicos ou financeiros, requer precauções adicionais. Os anotadores podem precisar de treinamento especializado ou certificação para lidar com esses dados adequadamente e garantir sua proteção.
Enfrentar esses desafios geralmente requer uma combinação de bom planejamento de projeto, diretrizes claras para coletores e anotadores de dados, uso de ferramentas automatizadas sempre que possível e um sistema robusto de controle de qualidade.
- Equilibre o conjunto de dados: Ajuste o conjunto de dados para ter uma representação igual de classes diferentes.
- Use algoritmos de mitigação de viés: Empregar técnicas projetadas para reduzir o viés nas previsões do modelo.
- Aplicar privacidade diferencial: Adicione ruído aos dados para proteger atributos confidenciais.
- Execute o ajuste fino do modelo de detecção de viés: Ajuste o modelo considerando a mitigação do viés.
- Empregar revisão humana e diretrizes: Os revisores seguem as diretrizes que instruem a não favorecer nenhum grupo durante o ajuste fino.
- Estabeleça o Ciclo de Feedback Contínuo: A interação regular com os revisores permite aprendizado contínuo e correção de viés.
Lembre-se de que eliminar completamente o viés é um desafio, mas essas etapas podem ajudar a reduzi-lo.
- Geração de Conteúdo: Eles podem ajudar na geração de conteúdo, como artigos, relatórios e e-mails.
- Atendimento ao Cliente: Eles podem ser usados em chatbots e assistentes virtuais para automatizar o atendimento ao cliente.
- Tradução do idioma: Eles podem ajudar na tradução de texto entre diferentes idiomas.
- Explicações: Eles podem dar explicações sobre diversos assuntos, auxiliando na educação.
- Escrita de código: Eles podem ajudar na escrita de código, auxiliando no desenvolvimento de software.
- Marketing e publicidade: Eles podem gerar conteúdo criativo para campanhas de marketing.
- Acessibilidade: Eles podem ajudar na geração de fala para aplicativos de conversão de texto em fala.
- Automação de trabalho: Tarefas rotineiras e mundanas, especialmente em setores como manufatura, logística e trabalho administrativo, podem ser automatizadas, levando ao deslocamento do emprego.
- Criação de novos empregos: Do lado positivo, a ascensão da IA criaria novas funções que não existiam antes, como especialistas em IA, analistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e funções na política e ética da IA.
- Transformação de trabalho: Muitos empregos serão transformados em vez de eliminados, com a IA assumindo os aspectos rotineiros do trabalho, liberando os funcionários para se concentrarem em tarefas mais complexas e criativas.
- Mudança de Demanda de Habilidade: Haverá uma demanda crescente por habilidades digitais e compreensão da IA, o que pode levar a uma lacuna de habilidades no curto prazo.
Portanto, embora a IA sem dúvida atrapalhe os mercados de trabalho, ela também apresenta oportunidades para novos empregos e aumento da produtividade.
- Falta de entendimento: Os modelos de IA não entendem o contexto ou os conceitos da mesma forma que os humanos. Eles identificam padrões nos dados, mas não compreendem o significado subjacente.
- Dependência de dados: Eles exigem grandes quantidades de dados para treinamento. Se os dados forem tendenciosos, incompletos ou de baixa qualidade, o desempenho do modelo pode ser significativamente afetado.
- Generalização: Modelos treinados em tarefas ou conjuntos de dados específicos geralmente lutam para generalizar seu aprendizado para cenários novos e invisíveis.
- Explicabilidade: Muitas vezes é difícil entender por que certos modelos (especialmente modelos de aprendizado profundo) tomaram decisões específicas, levando a uma falta de transparência ou interpretabilidade.
- Robustez: Os modelos AI podem ser sensíveis a pequenas alterações nos dados de entrada (ruído, distorção) e podem não funcionar de forma confiável em todas as condições.
- Preocupações éticas: Os aplicativos de IA podem levar a problemas de privacidade, potencial uso indevido ou viés não intencional, levantando questões éticas e legais.
Desde o corte do meu conhecimento em setembro de 2021, a IA fez avanços significativos na compreensão contextual, particularmente com o desenvolvimento de modelos de linguagem sofisticados como GPT-3 e GPT-4. Esses modelos podem gerar texto semelhante ao humano com base na entrada que recebem e em sua compreensão interna das relações entre palavras e conceitos.
No entanto, é importante observar que esse “entendimento” é diferente do entendimento humano. Os sistemas de IA, como existem agora, não possuem consciência, autoconsciência ou a mesma profundidade de conhecimento experiencial que os humanos possuem. Eles interpretam o contexto com base nos padrões dos dados, não na experiência vivida ou na compreensão intuitiva das nuances. Portanto, sua compreensão do contexto é fundamentalmente diferente da nossa.
Por exemplo, embora a IA possa gerar uma resposta a uma pergunta sobre uma experiência pessoal, como “como você se sentiu no primeiro dia de aula?”, ela o faz com base nos padrões dos dados com os quais foi treinada, não em qualquer experiência pessoal ou emoções que tem. Uma IA não tem sentimentos ou experiências pessoais.
Em termos de futuro, é difícil dizer. O progresso na pesquisa e desenvolvimento de IA continua em ritmo acelerado, mas o salto do reconhecimento de padrões para a compreensão e consciência genuínas como a humana é enorme, e ainda não sabemos se é possível ou como seria alcançado. Mesmo que os sistemas de IA se tornem mais sofisticados na interpretação do contexto, isso não significa necessariamente que eles tenham uma compreensão humana dele.
- Melhor entendimento e geração de linguagem natural: IA de conversação mais humana e melhores traduções automatizadas.
- Justiça, explicabilidade e transparência da IA: Técnicas para entender a tomada de decisões da IA, garantindo a justiça e promovendo a transparência.
- IA na saúde: Diagnóstico aprimorado de doenças, previsão de resultados do paciente e tratamento personalizado por meio de IA.
- Aprendizagem por reforço e IA geral: Sistemas de IA mais adaptáveis que podem aprender uma variedade de tarefas e se adaptar a novas situações.
- IA e computação quântica: Maior poder computacional, permitindo modelos mais complexos e tempos de treinamento mais rápidos.
- Aprendizado federado: Aprendizado de máquina que preserva a privacidade e treina modelos em vários dispositivos sem compartilhar dados.
