{"id":8769,"date":"2024-04-17T16:24:57","date_gmt":"2024-04-17T19:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/?p=8769"},"modified":"2024-04-17T16:24:59","modified_gmt":"2024-04-17T19:24:59","slug":"inteligencia-artificial-ia-parte-iii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/inteligencia-artificial-ia-parte-iii\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia Artificial (IA): Parte III"},"content":{"rendered":"<p>IA. Dando continuidade \u00e0 s\u00e9rie de publica\u00e7\u00f5es sobre Intelig\u00eancia Artificial, hoje chegamos a Parte III. Caso ainda n\u00e3o tenha tido a oportunidade de ler as demais partes, clique no respectivo link: <a href=\"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/o-que-e-inteligencia-artificial-ia\/\">Parte I<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.acpdbrasil.com\/en\/inteligencia-artificial-ia-parte-ii\/\">Parte II<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quais s\u00e3o as aplica\u00e7\u00f5es da Intelig\u00eancia Artificial?<\/h2>\n\n\n\n<p>A intelig\u00eancia artificial encontrou seu caminho em uma ampla variedade de mercados. Aqui est\u00e3o alguns exemplos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.intel.com.br\/content\/www\/br\/pt\/healthcare-it\/artificial-intelligence.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA na sa\u00fade<\/a><\/strong>: as maiores apostas est\u00e3o em melhorar os resultados dos pacientes e reduzir custos. Empresas est\u00e3o aplicando <em>machine learning<\/em> para fazer diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos melhores e mais r\u00e1pidos do que os humanos. Uma das tecnologias de sa\u00fade mais conhecidas \u00e9 o IBM Watson. Ele entende linguagem natural e pode responder a perguntas feitas a ele. O sistema minera dados do paciente e de outras fontes de dados dispon\u00edveis para formar uma hip\u00f3tese, que ent\u00e3o apresenta com um esquema de pontua\u00e7\u00e3o de confian\u00e7a. Outras aplica\u00e7\u00f5es de Intelig\u00eancia Artificial incluem o uso de assistentes de sa\u00fade virtuais <em>online<\/em> e <em>chatbots<\/em> para ajudar pacientes a encontrarem informa\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas, agendar consultas, entenderem o processo de faturamento e concluir outros processos administrativos. Uma variedade de tecnologias de Intelig\u00eancia Artificial tamb\u00e9m est\u00e1 sendo usada para prever, combater e entender pandemias como a COVID-19;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA nos neg\u00f3cios<\/strong>: algoritmos de <em>machine learning<\/em> est\u00e3o sendo integrados em plataformas de an\u00e1lise e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) para descobrir informa\u00e7\u00f5es sobre como melhor atender aos clientes. <em>Chatbots<\/em> foram incorporados aos sites para fornecer servi\u00e7o imediato aos clientes. Com o r\u00e1pido avan\u00e7o da tecnologia de IA generativa, como o ChatGPT, espera-se ter consequ\u00eancias de longo tempo: reduzindo determinadas vagas de empregos, revolucionando o <em>design<\/em> de produtos e extinguindo alguns modelos de neg\u00f3cios;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA na educa\u00e7\u00e3o<\/strong>: a IA pode automatizar a corre\u00e7\u00e3o, dando aos educadores mais tempo para outras tarefas. A IA na educa\u00e7\u00e3o pode avaliar os alunos e se adaptar \u00e0s suas necessidades, ajudando-os a trabalhar no seu pr\u00f3prio ritmo. Tutores de IA podem fornecer suporte adicional aos alunos, garantindo que eles permane\u00e7am no caminho certo. A tecnologia tamb\u00e9m pode mudar onde e como os alunos aprendem. Como demonstrado pelo ChatGPT, Google Bard e outros grandes modelos de linguagem, a IA generativa pode ajudar os educadores a elaborarem trabalhos de curso e outros materiais did\u00e1ticos e envolverem os alunos de novas maneiras. O surgimento dessas ferramentas tamb\u00e9m obriga os educadores a repensarem os trabalhos de casa e testes dos alunos e a revisarem pol\u00edticas e boa pr\u00e1ticas relacionadas a pl\u00e1gio;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA na finan\u00e7a<\/strong>: IA em aplicativos de finan\u00e7as pessoais, como Intuit Mint ou TurboTax, est\u00e1 impactando institui\u00e7\u00f5es financeiras. Aplicativos como estes, coletam dados e fornecem conselhos financeiros. Outros programas, como o IBM Watson, foram aplicados ao processo de compra de uma casa. Hoje, o <em>software<\/em> de intelig\u00eancia artificial realiza grande parte da negocia\u00e7\u00e3o em Wall Street.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA no direito<\/strong>: o processo de descoberta, ou seja, garimpo de documentos, no Direito \u00e9 frequentemente desgastante para os seres humanos. Usar IA para automatizar os processos intensivos em trabalho da ind\u00fastria legal est\u00e1 economizando tempo e melhorando o servi\u00e7o ao cliente. Escrit\u00f3rios de advocacia usam <em>machine learning<\/em> para descrever dados e prever resultados, vis\u00e3o computacional para classificar e extrair informa\u00e7\u00f5es de documentos e PLN para interpretar solicita\u00e7\u00f5es de informa\u00e7\u00f5es;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA no entretenimento e m\u00eddia<\/strong>: o setor de entretenimento usa t\u00e9cnicas de IA para publicidade direcionada, recomenda\u00e7\u00f5es de conte\u00fado, distribui\u00e7\u00e3o, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, cria\u00e7\u00e3o de roteiros e cria\u00e7\u00e3o de filmes. O jornalismo automatizado ajuda as reda\u00e7\u00f5es a simplificarem os fluxos de trabalho de m\u00eddia, reduzindo tempo, custos e complexidade. As reda\u00e7\u00f5es usam IA para automatizarem tarefas rotineiras, como entrada de dados e revis\u00e3o de provas; e para pesquisar t\u00f3picos e ajudar com manchetes;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA em desenvolvimento de <em>software<\/em> e processos de TI<\/strong>. Novas ferramentas de IA generativa podem ser usadas para produzir c\u00f3digos com base em <em>prompts<\/em> de linguagem natural, mas \u00e9 cedo para essas ferramentas e \u00e9 improv\u00e1vel que elas substituam engenheiros de <em>software<\/em> em futuro pr\u00f3ximo. A IA tamb\u00e9m est\u00e1 sendo usada para automatizar muitos processos de TI, incluindo entrada de dados, detec\u00e7\u00e3o de fraudes, atendimento ao cliente e manuten\u00e7\u00e3o preditiva e seguran\u00e7a;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ciberseguran\u00e7a<\/strong>: IA e o <em>machine learning<\/em> est\u00e3o no topo da lista de jarg\u00f5es que os fornecedores de ciberseguran\u00e7a usam para comercializar seus produtos. Ainda assim, t\u00e9cnicas de IA est\u00e3o sendo aplicadas com sucesso em v\u00e1rios aspectos da ciberseguran\u00e7a, incluindo detec\u00e7\u00e3o de anomalias, resolvendo o problema de falsos positivos e conduzindo an\u00e1lises de amea\u00e7as comportamentais. Organiza\u00e7\u00f5es usam <em>machine learning<\/em> em <em>software<\/em> de gerenciamento de informa\u00e7\u00f5es e eventos de seguran\u00e7a (SIEM) e \u00e1reas relacionadas para detectar anomalias e identificar atividades suspeitas que indiquem amea\u00e7as. Ao analisar dados e usar l\u00f3gica para identificar semelhan\u00e7as com c\u00f3digos maliciosos conhecidos, a IA pode fornecer alertas sobre novos ataques e emergentes muito antes do que os colaboradores ou terceiros de determinar organiza\u00e7\u00e3o;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA na ind\u00fastria<\/strong>: A ind\u00fastria esteve na vanguarda da incorpora\u00e7\u00e3o de rob\u00f4s no fluxo de trabalho. Por exemplo, os rob\u00f4s industriais que antes eram programados para realizar tarefas \u00fanicas e separados dos trabalhadores humanos, cada vez mais funcionam como cobots: rob\u00f4s menores, multitarefa, que colaboram com humanos e assumem responsabilidade por mais partes do trabalho em armaz\u00e9ns, ch\u00e3o de f\u00e1brica e outros espa\u00e7os de trabalho;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA em bancos<\/strong>: os bancos est\u00e3o empregando com sucesso <em>chatbots<\/em> para conscientizar seus clientes sobre servi\u00e7os e ofertas e para lidar com transa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o requerem interven\u00e7\u00e3o humana. Assistentes virtuais de IA s\u00e3o usados para melhorar e reduzir os custos de conformidade com regulamentos banc\u00e1rios. Organiza\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias usam IA para melhorar sua tomada de decis\u00e3o para empr\u00e9stimos, definir limites de cr\u00e9dito e identificar oportunidades de investimento;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>IA no transporte: al\u00e9<\/strong>m do papel fundamental da IA na opera\u00e7\u00e3o de ve\u00edculos aut\u00f4nomos, as tecnologias de IA s\u00e3o usadas no transporte para gerenciar o tr\u00e1fego, prever atrasos de voos e tornar o transporte mar\u00edtimo mais seguro e eficiente. Nas cadeias de suprimentos, a IA est\u00e1 substituindo m\u00e9todos tradicionais de previs\u00e3o de demanda e previs\u00e3o de interrup\u00e7\u00f5es, uma tend\u00eancia acelerada pela COVID-19, quando muitas empresas foram pegas de surpresa pelos efeitos de uma pandemia global na oferta e demanda de bens.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Intelig\u00eancia aumentada vs. intelig\u00eancia artificial<\/h2>\n\n\n\n<p>Alguns especialistas do setor argumentaram que o termo intelig\u00eancia artificial est\u00e1 muito ligado \u00e0 cultura popular, o que fez com que o p\u00fablico, em geral, tenha expectativas improv\u00e1veis sobre como a IA mudar\u00e1 o local de trabalho e a vida em geral. Eles sugerem o uso do termo intelig\u00eancia aumentada para diferenciar entre sistemas de IA que agem autonomamente e ferramentas de IA que apoiam os humanos.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Intelig\u00eancia aumentada<\/strong>: alguns pesquisadores e profissionais de marketing esperam que o r\u00f3tulo de intelig\u00eancia aumentada, que tem uma conota\u00e7\u00e3o mais neutra, ajude as pessoas a entenderem que a maioria das implementa\u00e7\u00f5es de IA ser\u00e1 fraca e simplesmente melhorar\u00e1 produtos e servi\u00e7os. Exemplos incluem apresentar automaticamente informa\u00e7\u00f5es importantes em relat\u00f3rios de intelig\u00eancia empresarial ou destacar informa\u00e7\u00f5es importantes em peti\u00e7\u00f5es legais. A r\u00e1pida ado\u00e7\u00e3o do ChatGPT e Gemini em toda a ind\u00fastria indica uma disposi\u00e7\u00e3o para usar a IA para apoiar a tomada de decis\u00f5es humanas;<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Intelig\u00eancia artificial<\/strong>: a verdadeira Intelig\u00eancia Artificial, ou AGI, est\u00e1 intimamente associada ao conceito de singularidade tecnol\u00f3gica &#8211; um futuro governado por uma superintelig\u00eancia artificial que ultrapassa em muito a capacidade do c\u00e9rebro humano de entend\u00ea-la ou de como ela est\u00e1 moldando nossa realidade. Isso permanece no dom\u00ednio da fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, embora alguns desenvolvedores estejam trabalhando com este objetivo. Muitos acreditam que tecnologias como computa\u00e7\u00e3o qu\u00e2ntica poderiam desempenhar um papel importante e contribuindo significativamente para tornar esse tipo de IA uma realidade.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Uso \u00e9tico da intelig\u00eancia artificial<\/h2>\n\n\n\n<p>Embora as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial apresentem uma variedade de novas funcionalidades para empresas, o uso de IA tamb\u00e9m levanta quest\u00f5es \u00e9ticas.<\/p>\n\n\n\n<p>Isso pode ser problem\u00e1tico porque os algoritmos de <em>machine learning<\/em>, que sustentam muitas das ferramentas de IA mais avan\u00e7adas, s\u00e3o t\u00e3o inteligentes quanto os dados que s\u00e3o fornecidos no treinamento. Como um ser humano seleciona quais dados usar para treinar um programa de IA, o potencial para vieses de <em>machine learning<\/em> \u00e9 inerente e deve ser monitorado de perto.<\/p>\n\n\n\n<p>Qualquer pessoa que deseje usar <em>machine learning<\/em> como parte de sistemas reais, precisa considerar a \u00e9tica em seus processos de treinamento de Intelig\u00eancia Artificial e se esfor\u00e7ar para evitar o vi\u00e9s. Isso \u00e9 especialmente verdadeiro ao usar algoritmos de IA que s\u00e3o inerentemente inexplic\u00e1veis em aplicativos de <em>deep learning<\/em> e rede adversarial generativa, <em>Generative Adversarial Network<\/em> (GAN).<\/p>\n\n\n\n<p>A explicabilidade \u00e9 um poss\u00edvel obst\u00e1culo para o uso de Intelig\u00eancia Artificial em ind\u00fastrias que operam sob requisitos rigorosos de conformidade regulat\u00f3ria. Por exemplo, institui\u00e7\u00f5es financeiras operam sob regulamenta\u00e7\u00f5es que exigem que expliquem suas decis\u00f5es de concess\u00e3o de cr\u00e9dito. Quando uma decis\u00e3o de recusar cr\u00e9dito \u00e9 tomada por programa\u00e7\u00e3o de Intelig\u00eancia Artificial, no entanto, pode ser dif\u00edcil explicar como a decis\u00e3o foi tomada porque as ferramentas de IA usadas para tomar tais decis\u00f5es operam ao destacar correla\u00e7\u00f5es sutis entre milhares de vari\u00e1veis. Quando o processo de tomada de decis\u00e3o n\u00e3o pode ser explicado, o programa pode ser referido como IA de caixa preta, ou black box AI.<\/p>\n\n\n\n<p>Em resumo, os desafios \u00e9ticos da IA incluem o seguinte:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Vieses devido a algoritmos mal treinados e vieses humanos;<\/li>\n\n\n\n<li>Uso indevido de <em>deepfakes<\/em> e <em>phishing<\/em>;<\/li>\n\n\n\n<li>Preocupa\u00e7\u00f5es legais, incluindo quest\u00f5es de direitos autorais.<\/li>\n\n\n\n<li>Redu\u00e7\u00e3o de determinadas posi\u00e7\u00f5es de empregos devido \u00e0s crescentes capacidades da IA;<\/li>\n\n\n\n<li>Preocupa\u00e7\u00f5es com a privacidade dos dados.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dando continuidade \u00e0 s\u00e9rie de publica\u00e7\u00f5es sobre Intelig\u00eancia Artificial (IA), hoje chegamos a Parte III. 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