Avaliação do campo: Explorando o cenário competitivo da IA generativa

O cenário competitivo da inteligência artificial (IA) generativa está evoluindo rapidamente e se tornando cada vez mais concorrido, conforme as empresas e instituições de pesquisa investem pesadamente nesta tecnologia de ponta. A meta da inteligência artificial generativa é produzir conteúdo novo e original que possa ser usado em uma ampla gama de aplicações, tais como criação de imagens e vídeos, processamento de linguagem natural e composição musical.

Existem alguns participantes importantes no espaço de IA generativa, cada um oferecendo abordagens e soluções diferentes. Algumas das empresas mais proeminentes incluem OpenAI, Microsoft, Google, Meta Platforms, IBM e outras. Essas empresas estão investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento nesta área e produziram alguns dos modelos de IA generativa mais avançados até hoje. Neste artigo, vamos explorar o cenário competitivo da IA generativa.

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Principais conclusões

• Para entender completamente o cenário competitivo da IA generativa, é importante explorar suas origens e os avanços tecnológicos que o trouxeram até onde está.
• Embora a Microsoft tenha sido a primeira a anunciar a integração do ChatGPT ao Bing, com uma ação potencialmente disruptiva no mercado de busca, existem motivos para acreditar que o mecanismo de busca não representa atualmente uma ameaça série ao domínio do Google.
• Outras empresas, incluindo Meta Platforms, assim como grandes empresas de tecnologia da China, como Baidu, Alibaba e Tencent, têm desenvolvido projetos similares internamente, que planejam lançar em breve.

Os avanços tecnológicos que abriram caminho para o ChatGPT

Embora sistemas de IA generativa baseados em modelos de linguagem grandes (LLMs), como o extremamente popular ChatGPT da OpenAI, possam parecer avanços tecnológicos repentinos, estes sistemas já são elaborados há vários anos. Na realidade, os desenvolvimentos neste campo se aceleraram logo após um cientista de pesquisa do Google Brain apresentar a rede adversária generativa (GAN), um tipo de estrutura de aprendizado de máquina, em 2014. Isto ocorreu quando grandes empresas do setor como Google, Microsoft e IBM começaram a trabalhar nisso.¹ Este tipo de estrutura de aprendizado de máquina constitui uma parte importante do desenvolvimento de IA generativa, especialmente quando aplicado ao reconhecimento de imagem. Este sistema se baseia em duas redes neurais – uma rede generativa e uma rede discriminativa, que competem entre si de forma a permitir que o modelo possa aprender de forma não supervisionada. Este é um bloco de construção importantíssimo da IA generativa.

Outro avanço tecnológico que se tornou um facilitador significativo da IA generativa foi a introdução do modelo Transformer em 2017, que foi desenvolvido mais uma vez por uma equipe de pesquisadores do Google Brain.² O Transformer é um modelo de aprendizado profundo que melhora as redes neurais recorrentes (RNNs), sendo capaz de processar uma entrada de dados completa, em comparação ao método anterior de processamento sequencial dos dados. Isto resulta em uma redução significativa dos tempos de treinamento, portanto, uma maior eficiência quando aplicado a tarefas como resumo e tradução de texto. Este avanço é o que formou a base para o desenvolvimento dos sistemas pré-treinados BERT (Representações Codificadoras Bidirecionais de Transformadores) e o os sistemas pré-treinados GPT (Transformador Pré-treinado Generativo) da Open AI.

A equipe da OpenAI construiu e aprimorou o GPT com o GPT-3, que é a sequência do GPT-2 e contém um impressionante número de 175 bilhões de parâmetros.³ (Neste contexto, um parâmetro é um valor que controla o comportamento do modelo de aprendizado de máquina). Isso se compara a apenas um bilhão de parâmetros do GPT-2. Como referência, um modelo com seis bilhões de parâmetros é chamado de “engenharia de prompt”, que é onde o modelo aprende um pouco, enquanto 30 bilhões de parâmetros é o nível no qual os modelos podem gerar umas saídas sofisticadas relacionadas à linguagem.⁴ Por fim, a última iteração do OpenAI, GPT-3.5, é o que formou a base do agora conhecido como ChatGPT.

Vai pesquisar no Bing? Não tão rápido assim

Avançando para hoje, a OpenAI é uma das empresas líderes no campo da IA generativa. O seu GPT-3.5, que é considerado um dos modelos de linguagem mais avançados até hoje, é capaz de gerar frases e parágrafos coerentes e corretos gramaticalmente. A OpenAI também desenvolveu vários outros modelos generativos, tais como DALL-E, que pode criar imagens únicas a partir de descrições textuais, e Codex, que pode escrever códigos de programação de computador. O sucesso desses modelos, e os bilhões de dólares de investimento da Microsoft no OpenAI começaram a provocar questões sobre o domínio de longa data do Google no mercado de buscas.

Entretanto, embora o anúncio recente da Microsoft de integrar o ChatGPT em seu mecanismo de busca, Bing, tenha causado alguma agitação no mercado, existem várias razões pelas quais acreditamos que o Bing não deve representar uma ameaça significativa ao quase monopólio do Google no mercado de buscas.

• Em primeiro lugar, o ChatGPT está congelado no tempo, o que significa que foi treinado em uma janela de tempo da internet em 2021. Desta forma, o ChatGPT não sabe sobre eventos recentes como a guerra na Ucrânia, nem sabe ou entende as implicações que seguem esses eventos. Para colocar isso no contexto de pesquisa – este é um serviço que necessita de relevância e informações atualizadas, com atualizações constantes, praticamente em tempo real. Neste momento, não está claro quando o ChatGPT poderá conseguir realizar isso.
• Em segundo lugar, o mecanismo de busca Google atualmente possui duas vantagens sobre o Bing: é melhor em responder a solicitações obscuras de pesquisa do usuário e fornecer links relevantes, e é melhor ao inferior ao que o usuário está procurando quando a solicitação de pesquisa é ambígua ou obscura. Juntas, estas duas características formam a principal razão pela qual a busca do Google ainda é a opção preferida para a maioria dos usuários hoje.

Outros concorrentes emergentes

A Meta Platforms também tem feito progressos significativos em relação aos algoritmos de IA, embora isso tenha passado despercebido. A empresa também está aplicando uma abordagem ligeiramente diferente chamada IA neuro-simbólica, que serve de base a seu algoritmo Cicero.⁵ Essa abordagem combina disciplinas que já são amplamente utilizadas no campo da IA, como deep learning para tarefas específicas, assim como software baseado em regras que faz o raciocínio.⁶

Isso contrasta com a abordagem usada pela OpenAI, que envolve usar o máximo possível de dados de treinamento e poder de processamento do computador. Recentemente, o algoritmo Cicero da Meta ficou entre os 10% melhores jogadores humanos no jogo online Diplomacy, onde se depara com o enfrentamento de ambientes não estruturados, como o diálogo, envolvendo negociação e persuasão.⁷ Isso torna a abordagem de IA neuro-simbólica talvez mais adequada para resolver problemas complexos.

Os gigantes da tecnologia da China, como Tencent, Baidu e Alibaba, também foram rápidos em aderir à tendência generativa da IA anunciando recentemente planos para testar e lançar em breve seus próprios serviços semelhantes ao ChatGPT. Por exemplo, a Baidu, que domina o mercado de mecanismos de busca da China, anunciou planos para lançar o Ernie Bot, sua própria versão do ChatGPT, o que fez com que as ações da empresa subissem para a maior alta em 11 meses em fevereiro.⁸ A Baidu disse que a tecnologia de base do sistema está em desenvolvimento desde 2019 e que planeja tornar o chatbot acessível ao público em geral depois de concluir os testes internos em março.⁹

Conclusão

Atualmente, algumas das maiores empresas de tecnologia, como aquelas discutidas aqui, estão investindo pesado em IA generativa e desenvolvendo novos produtos e serviços nessa área. Graças às suas capacidades de pesquisa, força financeira e posição atual no mercado, é possível algumas grandes empresas dominem o campo para a construção de modelos generativos de IA, embora novos players também possam surgir, principalmente em áreas de domínios específicos. Além disso, é provável que haja uma grande variedade de vencedores desta tecnologia emergente, incluindo fabricantes de hardware. Uma coisa que está clara é que a IA generativa tem o potencial de ser uma poderosa ferramenta para empresas e indivíduos, e que isso provavelmente terá um papel cada vez mais importante em uma ampla gama de indústrias e aplicações no futuro.