O que fazer para evitar o colapso dos modelos de inteligência artificial

Postado em: 24/08/2024 | Por: Emerson Alves

Especialistas alertam para o risco de colapso dos modelos de inteligência artificial devido ao uso excessivo de dados gerados por IA, mas medidas preventivas podem mitigar esse cenário.

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) generativa se tornou uma ferramenta amplamente utilizada, gerando um volume crescente de conteúdo. No entanto, esse uso intensivo de dados gerados por IA pode levar a um problema conhecido como “colapso dos modelos”, um cenário hipotético em que os sistemas de IA se tornariam progressivamente menos eficientes devido à falta de dados humanos de alta qualidade.

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O que é o colapso dos modelos?

O colapso dos modelos refere-se à situação em que sistemas de IA, ao serem treinados com dados gerados por outras IAs em vez de dados humanos, começam a perder a capacidade de gerar respostas úteis, diversificadas e precisas. Como a IA se baseia em padrões extraídos de dados, a qualidade desses dados é essencial para a eficácia dos modelos.

Com o aumento de conteúdo gerado por IA na internet, há o risco de que os modelos futuros sejam treinados com esses dados sintéticos, comprometendo a inteligência artificial em termos de qualidade e diversidade. Isso poderia levar a uma “poluição” da base de dados utilizada para treinar novos modelos, diminuindo a eficácia das IAs.

Medidas para evitar o colapso

Uma das soluções sugeridas é o aumento dos esforços das grandes empresas de tecnologia para filtrar os dados utilizados no treinamento das IAs, removendo conteúdo gerado por outras IAs. No entanto, essa tarefa se torna cada vez mais difícil e custosa, à medida que a distinção entre conteúdo humano e sintético se torna mais sutil.

Outro ponto crucial é a manutenção de um fluxo constante de dados humanos de alta qualidade. As empresas têm buscado parcerias com gigantes da mídia, como Shutterstock e Associated Press, para garantir o acesso a grandes volumes de dados proprietários, que não estão disponíveis publicamente na internet.

Estamos caminhando para uma catástrofe?

Embora as previsões de um colapso catastrófico possam ser alarmistas, os riscos são reais, especialmente se os dados humanos forem completamente substituídos por dados gerados por IA. No entanto, na prática, é mais provável que haja um equilíbrio entre o uso de dados humanos e sintéticos, reduzindo a probabilidade de um colapso total.

Além disso, o desenvolvimento de um ecossistema diversificado de plataformas de IA, em vez de um único modelo dominante, pode aumentar a resiliência contra o colapso. Isso destaca a importância de reguladores promoverem a concorrência saudável e limitarem monopólios no setor de inteligência artificial.

No fim das contas, proteger as interações e dados humanos é crucial, tanto para o desenvolvimento contínuo da IA quanto para evitar um colapso potencial dos modelos no futuro.