07/03/2023
“Depois do ChatGPT: os desafios da inteligência Artificial” foi o tema que reuniu Alumni de Alta Direção da AESE e seus convidados, num Breakfast Seminar do PADE, com o Professor Catedrático do IST e presidente do INESC, Arlindo Oliveira. O encontro realizou-se na AESE, em Lisboa, a 7 de março de 2023, na presença de cerca de 80 dirigentes e executivos.
Arlindo Oliveira introduziu o assunto com uma breve história da Inteligência Artificial, à luz dos últimos 70 anos. Entre “vagas de entusiasmo e de desânimo”, traduzidas em “investimento e desinvestimento” em Inteligência Artificial, o orador esclareceu que se entende por “Inteligência” “aquilo que os computadores ainda não são capazes de fazer”.
O que até há bem pouco tempo era “tão difícil de programar”, “estamos a começar a resolver estas tarefas mais complexas para os computadores, devido aos avanços tecnológicos” significativos, recentes.
O Professor caracterizou o processo de Machine Learning, assente em Analitics, Automation e Artificial General Intelligence, referindo os principais desafios que suscitam, em matéria de organização de dados e privacidade, do risco de desemprego com a automatização de funções e da perda de controlo humano, com a utilização de algoritmos associados à Inteligência Artificial.
A tecnologia subjacente a todas as aplicações é o processo de linguagem natural, a perceção, o raciocínio e a pesquisa. “Os computadores podem aprender com a experiência”. Arlindo Oliveira exemplificou com casos práticos em que medida “é mais fácil a tecnologia ser programada para aprender do que pensar, pela complexidade do processo”.
A rede neuronal é a base do sistema de “deep learning”. Com os Transformers, por exemplo, é possível estabelecer “uma relação entre palavras ou conceitos cada vez mais complexa”. “O ChatGPT é uma evolução, uma transformação do GPT3 – Generative pretrained transformer 3”. Esta ferramenta possibilita a deteção da próxima palavra a aparecer numa sequência de vocábulos. Isto é, depende da compreensão do que está a ser dito, com base numa “banda larga” de modelos de linguagem adotados.
O GPT3 mostrava limitações: “assim que fosse levado para além da zona de conforto, apresentava erros”. “Era frágil e, por isso, não ganhou impacto público.” Para se chegar ao ChatGPT, houve “uma afinação dos processos, através de treino por reforço da aprendizagem através de feedback humano”: “é uma melhoria significativa”. “Perguntas que extravasam a sua zona de conforto são respondidas, agora, com mais acerto”, segundo o especialista. O ChatGPT recorre “a modelos de linguagem, feitos para gerar um texto credível”, e não tanto para “lidar com dados factuais” voláteis. Na opinião de Arindo Oliveira, é “a integração vertical em matéria de negócio que tornará esta tecnologia extraordinária”.
A sessão terminou com especulações que podem levar a “uma explosão de inteligência”.
No debate, foram considerados os desafios a respeito da produção intelectual, do futuro do trabalho, da estratégia organizacional, da criação de empregos e do aumento da produtividade.
