Todo mundo tem uma opinião sobre Bate-papo-GPT e IA. Engenheiros e empreendedores a veem como uma nova fronteira: um novo mundo ousado para inventar produtos, serviços e soluções. Cientistas sociais e jornalistas estão preocupados, com um proeminente Ezra Klein, autor do NYT chamando-o de “máquina de guerra de informação”. O que Deus fez?
Deixe-me apenas dizer de antemão, vejo enormes possibilidades aqui. E, como acontece com todas as novas tecnologias, ainda não podemos prever totalmente o impacto. Haverá problemas e falhas, mas a história final é “viva”.
O que é Chat-GPT?
Para colocá-lo de forma bastante simples, esta tecnologia (e há muitos outros como esse) é o que costuma ser chamado de “máquina de linguagem” que usa estatísticas, aprendizado por reforço e aprendizado supervisionado para indexar palavras, frases e sentenças. Embora não tenha uma “inteligência” real (não sabe o que uma palavra “significa”, mas sabe como é usada), pode responder a perguntas com muita eficácia, escrever artigos, resumir informações e muito mais.
Mecanismos como o Chat-GPT são “treinados” (programados e reforçados) para imitar estilos de escrita, evitar certos tipos de conversas e aprender com suas perguntas. Em outras palavras, os modelos mais avançados podem refinar as respostas à medida que você faz mais perguntas e, em seguida, armazenar o que aprendeu para outras pessoas.
Embora essa não seja uma ideia nova (temos chatbots há uma década, incluindo Siri, Alexa, Olivia e mais), o nível de desempenho no GPT-3.5 (a versão mais recente) é impressionante. Eu fiz perguntas como “quais são as melhores práticas de recrutamento” ou “como você constrói um programa de treinamento corporativo” e ele respondeu muito bem. Sim, as respostas foram bastante elementares e um tanto incorretas, mas com treinamento elas claramente vão melhorar.
E tem muitos outros recursos. Ele pode responder a perguntas históricas (quem foi o presidente dos EUA em 1956), pode escrever código (Satya Nadella acredita que 80% do código será gerado automaticamente) e pode escrever artigos de notícias, resumos de informações e muito mais.
Um dos fornecedores com quem conversei na semana passada está usando um derivado do GPT-3 para criar testes automáticos de cursos e servir como um “assistente de ensino virtual”. E isso me leva aos possíveis casos de uso aqui.
(PS, de certa forma, o próprio chatbot pode ser uma mercadoria: existem pelo menos 20 startups com equipes de IA altamente financiadas construindo produtos derivados ou concorrentes.)
Como o Chat-GPT e tecnologias semelhantes podem ser usadas?
Antes de entrar no mercado, deixe-me falar sobre por que acredito que isso será tão grande. Esses sistemas são “treinados e educados” pelo corpus (banco de dados) de informações que indexam. O sistema GPT-3 foi treinado na internet e em alguns conjuntos de dados altamente validados, para que possa responder a uma pergunta sobre quase tudo. Isso significa que é meio “estúpido” de certa forma, porque “a internet” é uma mistura de marketing, autopromoção, notícias e opinião. Honestamente, acho que todos nós temos problemas suficientes para descobrir o que é real (tente pesquisar informações de saúde sobre sua última doença, é assustador o que você encontra).
O concorrente do Google para GPT-3 (que é rumores de ser Sparrow) foi construído com “regras éticas” desde o início. De acordo com minhas fontes, inclui ideias como “não dê conselhos financeiros” e “não discuta raça ou discrimine” e “não dê conselhos médicos”. Ainda não sei se o GPT-3 tem esse nível de “ética”, mas você pode apostar que a OpenAI (a empresa que está construindo isso) e a Microsoft (um de seus maiores parceiros) estão trabalhando nisso.
Então, o que estou sugerindo é que, embora “conversação e linguagem” sejam importantes, algumas pessoas muito eruditas (não vou mencionar nomes) são realmente meio idiotas. E isso significa que chatbots como o Chat-GPT precisam de conteúdo refinado e profundo para realmente construir inteligência de força industrial. Tudo bem se o chatbot funcionar “muito bem” se você o estiver usando para superar o bloqueio criativo. Mas se você realmente deseja que funcione de maneira confiável, deseja que ele forneça dados de domínio válidos, profundos e expansivos.
Acho que um exemplo seria o software de direção automática exagerado de Elon Musk. Eu, por exemplo, não quero dirigir ou mesmo estar na estrada com um monte de carros que são 99% seguros. Mesmo 99,9% seguro não é suficiente. O mesmo vale aqui: se o corpus de informações for falho e os algoritmos não estiverem “verificando constantemente a confiabilidade”, essa coisa pode ser uma “máquina de desinformação”. E um dos engenheiros de IA mais experientes que conheço me disse que é muito provável que o Chat-GPT seja tendencioso, simplesmente por causa dos dados que tende a consumir.
Imagine, por exemplo, se os russos usassem o GPT-3 para construir um chatbot sobre “Política do Governo dos Estados Unidos” e apontá-lo para todos os sites de teoria da conspiração escritos. Parece-me que isso não seria muito difícil, e se eles colocassem uma bandeira americana nela, muitas pessoas a usariam. Portanto, a fonte da informação é importante.
Os engenheiros de IA sabem disso muito bem, então acreditam que “mais dados é melhor”. CEO da OpenAI, Sam Altman acredita que esses sistemas “aprenderão” com dados inválidos, desde que o conjunto de dados fique maior. Embora eu entenda essa ideia, tendo a acreditar no contrário. Acredito que os usos mais valiosos do OpenAI nos negócios apontarão esse sistema para bancos de dados refinados, menores, validados e profundos em que confiamos.
Nas demonstrações que vi ao longo dos anos, as soluções mais impressionantes que vi são aquelas que se concentram em um único domínio. Olivia, o chatbot de IA desenvolvido pela Paradox, é inteligente o suficiente para selecionar, entrevistar e contratar um funcionário do McDonald’s com eficácia incrível. Existe um fornecedor que construiu um chatbot para compliance bancário que funciona como “chief compliance officer” e funciona muito bem.
Imagine, como Eu discuto no podcast, se construíssemos uma IA que apontasse para todas as nossas pesquisas de RH e desenvolvimento profissional. Seria um “Josh Bersin virtual” e poderia até ser mais inteligente do que eu. (Estamos começando a prototipar isso agora.)
Eu vi uma demonstração de um sistema na semana passada que pegou um curso existente em engenharia de software e ciência de dados e criou questionários automaticamente, um assistente virtual de ensino, esboços de cursos e até mesmo objetivos de aprendizado. Esse tipo de trabalho geralmente exige muito esforço cognitivo por designers instrucionais e especialistas no assunto. Se “apontarmos” a IA para o nosso conteúdo, de repente a liberamos para o mundo em grande escala. E nós, como especialistas ou designers, podemos treiná-lo nos bastidores.
Imagine as centenas de aplicações nos negócios: recrutamento, integração, treinamento de vendas, treinamento de fabricação, treinamento de conformidade, desenvolvimento de liderança e até coaching pessoal e profissional. Se você focar a IA em um domínio confiável de conteúdo (a maioria das empresas tem grande quantidade disso), ela pode resolver o problema de “entrega de conhecimento” em escala.
Para onde irá este mercado?
Como acontece com qualquer nova tecnologia, os pioneiros muitas vezes acabam com flechas nas costas. Portanto, embora o Chat-GPT pareça milagroso, temos que prever que os inovadores avançarão, ampliarão e refinarão isso rapidamente. Eu estaria disposto a apostar que a maioria das empresas de capital de risco agora está assinando cheques em branco para startups nessa área, então há muita concorrência por vir.
Meu pressentimento é que empresas como OpenAI e Microsoft provavelmente competirão com muitos outros players (Google, Oracle, Salesforce, ServiceNow, Workday, etc.), portanto, todos os principais fornecedores “aumentarão” a experiência em IA e aprendizado de máquina. Se a Microsoft criar APIs OpenAI no Azure, milhares de inovadores criarão ofertas específicas de domínio, novos produtos e soluções criativas nessa plataforma. Mas ainda é muito cedo para dizer, e meu palpite é que as soluções específicas do setor e do domínio vencerão.
Imagine o número de “espaços de oportunidade” a serem considerados. Desenvolvimento de liderança, treinamento físico, aconselhamento psicológico, treinamento técnico, atendimento ao cliente, a lista continua. E é por isso que, enquanto esse mercado permanece, ainda acredito que a oportunidade é “enorme”. (Recentemente, tentei obter ajuda com o PayPal por meio do chatbot e fiquei tão frustrado que decidi encerrar minha conta.)
Eu comparo essa tecnologia aos primeiros dias da “computação móvel”. No início, o víamos como um “complemento” de nossos sistemas corporativos. Depois cresceu, se expandiu e amadureceu. E hoje, a maioria dos projetos de sistemas digitais para dispositivos móveis primeiro, eles constroem pilhas de tecnologia inteiras em torno de dispositivos móveis e estudamos comportamento, mercados e consumidores por meio de seus telefones. A mesma coisa vai acontecer aqui. Imagine quando você puder ver todas as perguntas que seus clientes fazem sobre seus produtos? A oportunidade é simplesmente incrível.
E conforme discuto em o podcast, muitos empregos mudarão. Acabei de fazer uma análise de todos os trabalhos imediatamente afetados pelo Chat-GPT (editores, repórteres, analistas, agentes de atendimento ao cliente, engenheiros de controle de qualidade etc.) e descobri que hoje, com cerca de 10,3 milhões de empregos abertos, cerca de 8% (800.000) será imediatamente impactado. Esses trabalhos não desaparecerão, mas serão atualizados e aprimorados por esses sistemas ao longo do tempo. (E há muitos novos empregos como “treinador de chatbot” sendo criados.)
Há muito mais para discutir sobre este tópico, então convido você a se juntar a nós como um Academia Josh Bersin ou Membro Corporativo para discutir mais. E se você tem sua própria experiência ou está construindo algo legal, nós definitivamente queremos ver.
Para a frente e para cima: vamos pensar nisso como uma das estrelas mais brilhantes do nosso futuro e tentar evitar que saia do controle.
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