O chatbot ChatGPT da OpenAI, lançado em novembro de 2022, é tão eficaz em responder às solicitações de bate-papo que já está sendo aplicado a uma ampla variedade de casos de uso. O ChatGPT ultrapassou 1 milhão de usuários em 5 dias, pois se tornou viral no início de dezembro de 2022. Para comparação, o Netflix levou 41 meses para atingir 1 milhão de usuários, FB 10 meses, Spotify 5 meses e Instagram 2,5 meses. Dadas as impressionantes métricas do usuário, vale a pena examinar mais de perto por que os usuários são apaixonados e onde o ChatGPT pode ser perturbador. Esta postagem se concentra principalmente nas implicações e pressupõe uma compreensão básica do ChatGPT .

O ChatGPT interromperá a pesquisa?

Existe a especulação de que o ChatGPT pode interromper os mecanismos de pesquisa atuais . O ChatGPT fornece ao usuário uma resposta direta, enquanto os mecanismos de pesquisa modernos fornecem efetivamente ao usuário um projeto de pesquisa. Há uma clara mudança de paradigma no fluxo de informações. ChatGPT formula uma única resposta usando bilhões, em breve trilhões rumores com GPT-4, de parâmetros, enquanto os mecanismos de busca exigem que os usuários vasculhem inúmeros sites. Ao fazer consultas no ChatGPT, as informações fluem para o usuário, em vez de o usuário coletar dados manualmente em blogs, fóruns e sites listados.

O ChatGPT não foi criado para substituir a pesquisa. O potencial caso de uso de pesquisa do ChatGPT é um corolário de quão eficazes são suas respostas de prompt de conversação. Os resultados retornados pelo ChatGPT podem ser imprecisos, sem citação e estão limitados a resultados anteriores a 2021. Atualmente, há uma categoria de consultas de usuários para as quais o GPT pode fornecer uma melhor experiência do usuário, uma categoria para a qual a pesquisa do Google pode ser mais útil e uma categoria em que o usuário pode se contentar com qualquer um dos métodos.

O caso de modelos generativos do tipo ChatGPT que interrompem a pesquisa fica mais forte quando se considera que eles podem ser projetados especificamente para o caso de uso de pesquisa. Não é difícil imaginar um “SearchGPT” que permita consultas de pesquisa ajustadas. Por exemplo, selecionar determinados conjuntos de dados (Wikipedia, Commons, periódicos científicos, etc.) para personalizar consultas de pesquisa pode permitir pesquisas mais rigorosas e baseadas em fatos ou resultados mais criativos e subjetivos.

Em vez de pensar em termos de um método de pesquisa substituindo outro, parece mais provável que os mecanismos de pesquisa atuais integrem respostas generativas de IA como outra ferramenta em seu repertório para criar a melhor experiência de pesquisa para os usuários. Aliás, o Google já sinalizou um “Código Vermelho” para responder ao advento disruptivo do GPT sendo aplicado nas buscas.

O ChatGPT interromperá o SaaS e os aplicativos?

Imaginar o uso do ChatGPT como uma função com restrições de entrada e saída fornece uma visão mais aprofundada de como ele pode ser integrado aos aplicativos. Existem diferentes maneiras de filtrar dados de treinamento para moldar as respostas, bem como ajustar, como a configuração de temperatura do modelo, para otimizar para diferentes casos de uso. Parece provável que sistemas simples baseados em regras possam efetivamente envolver modelos generativos, colocando restrições ou invariantes para moldar um aplicativo ou serviço. Por exemplo, com codificadores e decodificadores para conversão de texto em fala, pode ser possível inicializar assistentes de voz e atendimento ao cliente. Existem muitas ofertas e aplicativos SaaS que podem ser transformados com o uso de GPT adaptado ao seu nicho.

Vários projetos no GitHub já estão fazendo engenharia reversa da API ChatGPT para fornecer uma interface utilizável aos desenvolvedores. Embora tenhamos que esperar para ver como os modelos GPT sucessivos aumentam com o aumento dos dados de treinamento, já está claro que os aplicativos que enviam e recebem dados de texto podem ser interrompidos por modelos de idioma a longo prazo. Alguns usuários inteligentes até pediram ao ChatGPT um código que produza um arquivo STL 3D e texto que se converte prontamente em melodias , transformando efetivamente a saída de texto do ChatGPT em vários outros domínios.

Quais são as implicações mais amplas da IA ​​generativa?

A IA generativa funcional tem outro corolário interessante. Se imagens, texto e dados de áudio gerados forem tão realistas que possam enganar juízes humanos, é possível usar modelos generativos para criar dados. Existem artigos que já examinaram como o aumento de conjuntos de dados com dados gerados melhora o poder dos modelos. Um ciclo óbvio emerge:

1. Dados de treinamento aumentados levam a uma saída generativa aprimorada.
2. A saída generativa aprimorada leva ao aumento dos dados de treinamento.
3. Repita ad infinitum.

Com o uso efetivo da IA ​​generativa para aumentar os conjuntos de dados, temos acesso a uma abundância de dados. Talvez a IA generativa resolva o gargalo dos imensos requisitos de dados de treinamento e mude o foco para a limpeza dos dados gerados.

À medida que as ofertas de SaaS e vários aplicativos se esforçam para integrar o ChatGPT e outras ferramentas de IA generativas que os usuários desejam, aprenderemos mais sobre as implicações de direitos autorais, vantagem competitiva e como as empresas reformulam o fosso em torno de suas ofertas.