- há 3 meses
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00:00Vamos repercutir, então, na nossa coluna da semana. Fala aí!
00:11E pra isso, vamos receber Roberto Pena Spinelli, físico pela USP, especialista em Machine Learning por Stanford
00:20e colunista do Olhar Digital. Vamos lá!
00:24Olá, Pena! Muito boa noite! Tudo bem por aí? Muito frio?
00:30Oi, Marisa! Tá frio aqui! Aqui, ó, tô de gorrinho. Não sei como tá aí, mas aqui tá frio.
00:37Tudo bem, pessoal. Boa noite!
00:39Tá frio aqui também, viu, Pena? Mantenha-se aquecido por aí, viu?
00:44Pena, vamos lá! Eu queria falar com você logo agora, no começo da nossa coluna Fala aí,
00:51sobre essa reportagem que a gente mostrou agora há pouco, Pena.
00:54Realmente, procurar emprego já é um grande problema, já é muito difícil você conseguir recolocação.
01:00E como nós vimos aí na reportagem, diferentes empresas agora usam a mesma IA para filtrar os candidatos.
01:08Quais podem ser os efeitos disso no mercado de trabalho, nesse fluxo de alocação de pessoas que estão procurando emprego,
01:17Pena?
01:18Então, Marisa, isso pode ser um problema bem grave, na verdade.
01:22Mas, mais do que só o viés da própria IA...
01:26Então, vamos entender isso, né? O que é o viés?
01:29Qualquer tipo de dado ou pessoa tem viés.
01:34Eu não sou uma pessoa neutra.
01:36Eu posso me achar e tentar ser o mais neutro possível.
01:39Mas a minha vida, as coisas que eu conheci, eu vou ter alguma coisa que...
01:44Eu vou ter algum tipo de viés.
01:46E qualquer pessoa do mundo vai ter.
01:48E os dados que a gente usa para fazer IA, eles também vêm de cultura humana e também vêm de
01:54viés.
01:54Então, nesse sentido, não existe nenhum algoritmo, não existe nenhuma pessoa totalmente neutra.
02:01Então, a gente busca ser o mais neutro possível, mas isso é inevitável.
02:05Então, isso não é um problema por si.
02:07O primeiro problema de viés de IA, ele nasce porque, claramente, as pessoas estavam criando bases de dados
02:15que tinham algum viés implícito ali, ou que a gente já conhecia algum viés.
02:19E aí é um problema, porque você sabe que existe o viés, você sabe que ali já existe algum problema
02:24por trás.
02:25E mesmo assim, você não faz nada para contornar.
02:28Então, eu vou citar aqui de exemplo o caso que a corte americana estava usando IA
02:33para julgar os casos ali dos detentos e estava dando penas muito maiores para os negros do que para os
02:41brancos.
02:42Só por conta da pele, só por conta da cor da pele.
02:45Se eles compararam, ou seja, se saísse negro ali na ficha, já ganhava mais tempo.
02:51Isso é, claramente, um viés da nossa própria sociedade, que tem essa questão do racismo estrutural,
03:01que estava passando para os dados da IA e ninguém fez nada a respeito.
03:04Ou mesmo, também aconteceu parecido quando o pessoal treinou a IA para reconhecer rosto humano
03:09e não conseguia reconhecer as pessoas negras.
03:12Porque, obviamente, na base de dados, só tinha muito mais pessoas brancas do que pessoas negras.
03:18Então, isso é um problema grave, mas não é esse o caso aqui, Marisa.
03:23É que é outro.
03:24Então, qual que é o problema aqui?
03:26O problema é na monocultura.
03:30Veja, uma IA pode ter um pouco mais de viés do que outra para selecionar candidatos.
03:35Então, mesmo que eles tenham total cuidado ali para garantir, mas tudo bem.
03:39Digamos que as IAs nem tenham viés.
03:41É um viés muito pequeno ou praticamente inexistente.
03:44Mas a monocultura é o problema.
03:46Ou seja, se toda empresa usar o mesmo algoritmo,
03:51é bem diferente do que cada empresa ter a sua própria avaliação,
03:55se aquela vaga é boa, se aquele candidato é bom.
03:57Então, para uma pessoa, para uma vaga específica de uma empresa,
04:01aquela pessoa realmente não dá.
04:03Ou a pessoa que estava julgando o RH daquela empresa,
04:05não, esse cara aqui não tem nada a ver.
04:07Não, isso aqui eu não quero para uma empresa.
04:09Mas uma outra, que pensa um pouco diferente,
04:12que tem uma outra cultura,
04:13que tem uma outra vaga um pouco,
04:16que tem aberturas diferentes,
04:17eu falo assim, não, esse candidato é perfeito para mim.
04:19Eu quero esse candidato.
04:21E assim havia pluralidade de ideias.
04:23E havia pluralidade de viés, inclusive.
04:26Porque, ah, eu não me dou bem com esse tipo de pessoa,
04:28eu não quero.
04:29Você pode ter sido rejeitado por uma vaga específica.
04:32Mas como você tem tantas oportunidades,
04:35em algum lugar você se adequa
04:37e aquela sua visão de mundo vai ser incorporada para aquela empresa.
04:41Então, agora o problema é quando todas as empresas
04:44começam a usar o mesmo algoritmo.
04:47Veja que não tem a ver com IA.
04:49IA poderia até ser um algoritmo determinístico.
04:54Digamos, nem a IA.
04:55Só estou usando aqui o mesmo programinha de computador para analisar.
04:59Se todo mundo usa o mesmo,
05:01o que um...
05:03Se para um dessas empresas você não é suficiente,
05:07você não vai ser para nenhuma delas.
05:09E o que a gente mata com isso é a pluralidade de ideias,
05:12a pluralidade de opiniões, visões de mundo.
05:15Esse é o maior risco.
05:16E aí, Marisa, me parece que a gente está indo para um mundo
05:19que todo mundo acaba escolhendo as mesmas soluções.
05:22Porque, ah, eu vou usar o mesmo algoritmo aqui,
05:24porque ele é mais barato, mais eficiente,
05:26a empresa diz isso e aquilo, e todo mundo usa o mesmo.
05:29Aí a gente vai para esse futuro distópico,
05:31em que você tem grandes megacorporações
05:35ditando o que acontece no mundo.
05:38Porque não adianta você...
05:39Se você não passar no algoritmo daquela empresa,
05:42como todo mundo usa o mesmo,
05:43você não passa em mais nenhum.
05:45E aí todo mundo acaba virando, digamos,
05:49usando a mesma empresa como base
05:52e essa empresa se torna a dona do mundo.
05:53Porque ela pode definir que vagas vão ser aceitas.
05:57É um poder gigantesco.
05:59Então vira um pouco dessa distopia do cyberpunk,
06:02essas megacorporações se tornando mais poderosas do que países.
06:05E veja, Marisa,
06:06eu acho que a gente tem uma chance de cair nisso.
06:09Porque a gente está vendo esse poder
06:10sendo acumulado em pequenas empresas,
06:12empresas de pessoas privadas,
06:16esses donos de empresas tornando pessoas superpoderosas.
06:19Então, para mim, não é nem um viés aqui o problema.
06:22O problema é a monocultura.
06:23E isso é muito ruim para o planeta inteiro.
06:27Com certeza.
06:28O que a gente tem de importante é justamente a pluralidade, não é?
06:33Diferentes ideias, diferentes perfis, enfim.
06:36Agora, Pena, como sempre aqui no nosso quadro,
06:39tem sempre novidade para a gente tocar aqui no assunto, não é?
06:42Nos últimos dias,
06:44tivemos dois lançamentos que movimentaram o mercado de IA.
06:48E é claro que eu sei que você já testou
06:51e a gente vai querer saber a sua opinião aqui a respeito.
06:54Vamos começar falando do GPT 5.6.
06:59Vamos lá, Pena, o que você achou do Monilo?
07:02Então, Marisa, testei.
07:04E é surpreendente.
07:06Estou falando aqui do que eu realmente usei em primeira mão.
07:11Já tinha achado o fabuloso Fable.
07:14Perdão pelo trocadilho.
07:15Então, o Fable foi lançado pela Antropic,
07:18que gerou toda uma discussão,
07:20que foi bloqueado, desbloqueado e não sei o quê.
07:23E aí, agora a gente tem o GPT 5.6 em três versões,
07:27o Sol, a Terra e a Lua, né?
07:30Eles estão brincando com os mesmos nomes que a Antropic usa,
07:34de Opus, Sone, Haiku, enfim.
07:38Eles quiseram fazer a mesma brincadeira.
07:41Mas, enfim, então, se a gente comparar o GPT 5.6 Sol,
07:46que é o mais avançado,
07:47com o Fable 5, que é o mais avançado da Antropic,
07:52eles estão parelhos, Marisa.
07:54Eles estão no mesmo patamar,
07:56mas não são equivalentes em tudo.
08:00Então, do meu teste,
08:01do que eu pude perceber as pessoas usando também,
08:03o que a gente tem?
08:04Em termos de arquitetura de software,
08:07o Fable ainda é melhor.
08:10É como se ele fosse um modelo muito bem caprichado
08:13para esse entendimento amplo de software.
08:17Não só programar, tá, Marisa?
08:19Para quem programa, entende as diferenças.
08:21Porque, primeiro, a gente tem que arquitetar o sistema.
08:23Realmente um arquiteto, só que de código de computador.
08:26Você vai fazer um programa, você não sai programando.
08:29Você cria arquitetura, você planeja o que você vai fazer
08:32e para esse tipo de entendimento,
08:34o Fable ainda está a alguns pontos.
08:36Mas eles são todos parecidos, tá?
08:38Mas o Fable está a maior.
08:39Agora, para a programação agêntica,
08:41ou seja, de como realmente criar esses agentes
08:45de A, que vão fazer tarefas específicas,
08:49já o GPT 5.6, melhor.
08:52Inclusive, uma das tarefas que eu achei muito legal
08:55é colocar o GPT, o 5.6,
09:00para programar, para modelar no Blender.
09:04O Blender é um software de 3D.
09:06Então, uma das tarefas...
09:08Eu tive uma empresa de audiovisual por muito tempo
09:14e aí a gente usava, a gente fazia animações,
09:18tinha que modelar em software 3D,
09:21fazer realmente usar esses softwares.
09:23Mas a gente precisa de um humano para fazer isso,
09:25porque é um trabalho artístico,
09:27é um trabalho muito complexo de você realmente poder modelar alguma coisa.
09:30Agora, o GPT 5.6 consegue fazer isso.
09:33Ele acessa esse programa, o Blender,
09:35e ele mesmo vai lá, modela tudo e faz coisas incríveis.
09:38Eu vi as pessoas fazendo isso,
09:40é uma coisa que ele faz melhor do que o Fable, por exemplo.
09:43Então, no final das contas,
09:44eu percebi que os dois modelos são incríveis,
09:47a gente está realmente vivendo uma revolução inacreditável.
09:51É realmente pensar que a gente tem esses modelos disponíveis hoje
09:56assustadores, mas eles têm ainda jeitos diferentes.
10:00Então, no final das contas, eu acabo mudando aqui
10:02o jeito que eu uso cada um deles.
10:04Mas a gente chegou...
10:06Digamos que a OpenAI, que estava um pouco atrás,
10:09estava se sentindo ali preterida,
10:11ela realmente conseguiu se colocar.
10:13Então, essa corrida é daí que a gente está vendo, Marisa.
10:15Agora, a OpenAI é decartada e as duas estão equiparadas.
10:19Agora, qual é a sua opinião para o consumidor final?
10:22Porque as pessoas acabam utilizando, no geral,
10:26mais para uma pergunta, para ajudar a estruturar ali uma...
10:29Fazer uma análise financeira básica, enfim.
10:33Nesse caso, do uso mais consumer, vamos chamar assim,
10:37você acredita que o GPT 5.6 também é tão equivalente
10:41quanto o da Antropic?
10:44Então, depende um pouco da tarefa.
10:46Quando você quer uma escrita extremamente criativa,
10:50alguma coisa nesse sentido,
10:51eu acho, pelos benchmarks que eu vi,
10:54o GPT vai um pouquinho melhor.
10:57Mas se você quiser alguma coisa mais artística,
10:59veja a diferença, né?
11:00Uma questão mais de um aprimoramento de design,
11:03se você quer fazer um modelo para criar
11:05alguma apresentação, alguma coisa assim,
11:08ou já o Claude, o Fable, vai melhor.
11:11Se você quiser alguma coisa para trabalhar em planilhas,
11:15o GPT vai um pouco melhor.
11:18Então, sim, mas veja, na verdade,
11:20o que eu recomendo para as pessoas é,
11:22se você já está em algum desses ecossistemas,
11:26já é suficiente, tá, Marisa?
11:28Porque, ah, um vai um pouco melhor,
11:30mas não quer dizer que o outro não saiba fazer.
11:32Será que você precisa realmente estar na...
11:35usar o mais...
11:36Agora, se você vai se dedicar a uma tarefa específica,
11:38eu vou contratar um modelo porque eu quero que ele faça,
11:41sei lá, apresentações para mim,
11:43eu quero usar isso,
11:44aí vale a pena você pegar aquele que está indo melhor.
11:47Então, mas para quem, no dia a dia ali,
11:49qualquer um deles, olha, realmente é impressionante.
11:53Já resolve, né?
11:54Agora, vamos falar sobre outro lançamento,
11:56que é o Grock 4.5,
12:00a Iado Elon Musk.
12:02Ela pode fazer frente aos outros modelos
12:04que estão aí despontando nessa corrida, Pena?
12:08Olha, Marisa, ainda não.
12:11Não foi dessa vez que a XCI chegou lá,
12:15está na corrida,
12:17e isso é muito legal,
12:19mas em termos de inteligência bruta,
12:22de realmente o topo do benchmark,
12:26não ainda está conseguindo fazer frente.
12:28Porém, tem vantagens,
12:31em termos de eficiência,
12:33em termos de custo.
12:35Então, isso aqui talvez seja relevante
12:37para muitas pessoas, né?
12:39Se a gente comparar só o GPT 5.6
12:41com o Fable,
12:44o GPT já costuma ser mais barato
12:46para a mesma tarefa.
12:47Porque o custo do token é mais barato.
12:50A Anthropic, ela cobre um valor maior,
12:52possivelmente porque ela não consegue oferecer
12:54a mesma quantidade de computação,
12:57então eles acabam colocando mais caro.
12:59Quem usa o Cloud sabe do que eu estou falando,
13:01acaba rápido os seus créditos,
13:03o crédito do Fable é mais caro.
13:07Mas o Grock é mais barato ainda, Marisa,
13:11e em termos tanto,
13:12em termos de valor de token,
13:13quanto em uso de token.
13:15Porque o Grock, ele acaba,
13:17pelas estimativas e pelos benchmarks,
13:19ele gasta menos token
13:21para fazer a mesma tarefa.
13:22Ele é tão inteligente quanto?
13:24Não.
13:25Ele vai...
13:25Vamos pensar assim,
13:27se você tiver aquele diretor artístico,
13:30ou você vai ter aquele diretor do projeto,
13:33você vai querer colocar um desses dois aí que eu falei,
13:35Fable ou GPT.
13:37Porque esses caras vão realmente saber
13:39tirar o melhor ali do programa,
13:41pensar em toda estrutura,
13:44delegar tarefas,
13:46enfim, criar todo o processo.
13:47Isso é excelente.
13:47Agora, na hora de executar,
13:50raramente você vai precisar de toda essa inteligência.
13:52Você vai precisar daquele engenheiro ali,
13:54que é mais barato,
13:56mas que o cara se vira ali e faz a...
13:59põe a mão na massa.
14:00Aí, você pode usar o Grock.
14:02Então, eu mesmo estou fazendo assim.
14:05Estou criando os meus softwares aqui.
14:08Eu planejo tudo usando ou GPT ou Fable.
14:11E na hora de executar o troco para o Grock,
14:13eu falo, vai, vai menino,
14:14que eu pago mais barato.
14:16E ele vai lá,
14:17rende bem, viu, Marius?
14:18Eu estou bem impressionado
14:21pela eficiência do Grock.
14:22Ele é rápido.
14:23Tem outra coisa também,
14:24porque às vezes o Fable demora muito.
14:26Porque é muito caro,
14:27é um pensamento muito rebuscado.
14:29Às vezes você não quer pensamento rebuscado.
14:31Você quer, faz aí.
14:33Então, ou seja,
14:34cada uma dessas vias tem o seu lugar ao sol.
14:37Vai dar a pessoa a entender.
14:39E pode usar várias também.
14:40Quando você tem todas as vias ao seu dispor,
14:43você já assina alguma plataforma que tem isso,
14:46ou você, como eu,
14:47uso o curso para programar e tem todas dentro,
14:50o melhor dos mundos,
14:51que aí você muda no dedo.
14:52Agora eu quero esse.
14:53Agora eu quero esse.
14:54Tá certo.
14:55Bom, é,
14:56as pessoas estão começando a se acostumar
14:58com esse cenário, não é,
15:00Pena,
15:00de ter essas alternativas.
15:02E só aqui,
15:03com a nossa coluna Fala Ia,
15:04que elas ficam mais íntimas,
15:06não é,
15:06das possibilidades dessas ferramentas.
15:09Pena,
15:09muito bom tê-la aqui conosco
15:11mais uma semana.
15:12Semana que vem
15:13teremos outros assuntos
15:14para falar por aqui.
15:16Boa noite para você
15:17e uma excelente semana.
15:19Obrigado, Marisa.
15:19Boa noite para você.
15:20Boa noite para todo mundo.
15:22Até semana que vem.
15:22Até.
15:24Tá aí,
15:24Roberto Pena Spinelli,
15:26físico pela USP,
15:27especialista em Machine Learning
15:29por Stanford.
15:30E mais uma coluna
15:32Fala Ia,
15:33para vocês.
15:34Como sempre,
15:35a gente falando aqui,
15:36trazendo para vocês
15:37as novidades
15:38e trazendo esse cenário,
15:39não é,
15:40para fazer com que vocês
15:42fiquem mais ainda à vontade
15:44com a Ia no dia a dia.