Os dados são o componente crucial para a IA generativa - Sobre a importância dos dados para a IA

🌐📊 A importância dos dados para IA generativa

Os dados são a espinha dorsal da tecnologia moderna e desempenham um papel crítico no desenvolvimento e operação da IA ​​generativa. A IA generativa, também conhecida como inteligência artificial, capaz de criar conteúdos (como textos, imagens, músicas e até vídeos), é atualmente uma das áreas mais inovadoras e dinâmicas de desenvolvimento tecnológico. Mas o que torna esse desenvolvimento possível? A resposta é simples: dados.

📈💡 Dados: o coração da IA ​​generativa

De muitas maneiras, os dados estão no centro da IA ​​generativa. Sem grandes quantidades de dados de alta qualidade, os algoritmos que alimentam estes sistemas não seriam capazes de aprender ou evoluir. O tipo e a qualidade dos dados utilizados para treinar estes modelos determinam em grande parte a sua capacidade de produzir resultados criativos e úteis.

Para entender por que os dados são tão importantes, precisamos observar o processo de funcionamento dos sistemas generativos de IA. Esses sistemas são treinados por meio de aprendizado de máquina, principalmente aprendizado profundo. O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina baseado em redes neurais artificiais que imitam a forma como o cérebro humano funciona. Estas redes são alimentadas com enormes quantidades de dados a partir dos quais podem reconhecer e aprender padrões e conexões.

📝📚 Criação de texto por meio de IA generativa: um exemplo simples

Um exemplo simples é a criação de texto usando IA generativa. Para que uma IA seja capaz de escrever textos convincentes, deve primeiro analisar uma enorme quantidade de dados linguísticos. Estas análises de dados permitem à IA compreender e replicar a estrutura, a gramática, a semântica e os dispositivos estilísticos da linguagem humana. Quanto mais diversos e extensos forem os dados, melhor a IA poderá compreender e reproduzir diferentes estilos e nuances linguísticas.

🧹🏗️ Qualidade e preparação de dados

Mas não se trata apenas da quantidade de dados, a qualidade também é crucial. Dados de alta qualidade são limpos, bem selecionados e representativos do que a IA deve aprender. Por exemplo, seria inútil treinar uma IA de texto com dados que contenham predominantemente informações defeituosas ou incorretas. É igualmente importante garantir que os dados estejam isentos de preconceitos. A parcialidade nos dados de formação pode fazer com que a IA produza resultados tendenciosos ou imprecisos, o que pode ser problemático em muitos casos de utilização, especialmente em áreas sensíveis como a saúde ou a justiça.

Outro aspecto importante é a diversidade de dados. A IA generativa se beneficia de uma ampla variedade de fontes de dados. Isso garante que os modelos sejam de uso mais geral e capazes de responder a uma variedade de contextos e casos de uso. Por exemplo, ao treinar um modelo generativo para produção de texto, os dados devem vir de diferentes gêneros, estilos e épocas. Isso dá à IA a capacidade de compreender e gerar uma ampla variedade de grafias e formatos.

Além da importância dos dados em si, o processo de preparação dos dados também é crucial. Muitas vezes, os dados precisam ser processados ​​antes do treinamento da IA ​​para maximizar sua utilidade. Isso inclui tarefas como limpeza de dados, remoção de duplicatas, correção de erros e normalização de dados. Um processo de preparação de dados cuidadosamente realizado ajuda muito a melhorar o desempenho do modelo de IA.

🖼️🖥️ Geração de imagens por meio de IA generativa

Uma área importante onde a IA generativa e a importância dos dados são particularmente evidentes é a geração de imagens. Técnicas como Redes Adversariais Generativas (GANs) revolucionaram os métodos tradicionais de geração de imagens. GANs consistem em duas redes neurais que competem entre si: um gerador e um discriminador. O gerador cria imagens e o discriminador avalia se essas imagens são reais (de um conjunto de dados de treinamento) ou geradas (pelo gerador). Através desta competição, o gerador melhora continuamente até poder produzir imagens enganosamente reais. Também aqui são necessários dados de imagem extensos e diversos para permitir que o gerador crie imagens realistas e detalhadas.

🎶🎼 Composição musical e IA generativa

A importância dos dados também se estende ao domínio da música. As IAs musicais generativas usam grandes bancos de dados de peças musicais para aprender as estruturas e padrões característicos de estilos musicais específicos. Com esses dados, as IAs podem compor novas peças musicais estilisticamente semelhantes às obras de compositores humanos. Isto abre oportunidades interessantes na indústria musical, por exemplo, no desenvolvimento de novas composições ou na produção musical personalizada.

📽️🎬 Produção de vídeo e IA generativa

Os dados também têm um valor inestimável na produção de vídeo. Os modelos generativos são capazes de criar vídeos que parecem realistas e inovadores. Essas IAs podem ser usadas para criar efeitos especiais para filmes ou para criar novas cenas para videogames. Os dados subjacentes podem consistir em milhões de videoclipes contendo diferentes cenas, perspectivas e padrões de movimento.

🎨🖌️ Arte e IA generativa

Outra área que se beneficia da IA ​​generativa e da importância dos dados é a arte. Os modelos artísticos de IA criam obras de arte impressionantes inspiradas nos mestres do passado ou introduzem estilos artísticos totalmente novos. Esses sistemas são treinados em conjuntos de dados contendo obras de diferentes artistas e épocas para capturar uma ampla gama de estilos e técnicas artísticas.

🔒🌍 Ética e proteção de dados

A ética também desempenha um papel importante quando se trata de dados e IA generativa. Dado que os modelos utilizam frequentemente grandes quantidades de dados pessoais ou sensíveis, as preocupações com a privacidade devem ser tidas em conta. É importante que os dados sejam utilizados de forma justa e transparente e que a privacidade dos indivíduos seja protegida. As empresas e instituições de investigação devem garantir que tratam os dados de forma responsável e que os sistemas de IA que desenvolvem cumprem os padrões éticos.

Concluindo, os dados são o componente crítico para o desenvolvimento e sucesso da IA ​​generativa. Eles não são apenas a matéria-prima da qual estes sistemas extraem o seu conhecimento, mas também a chave para atingir o seu pleno potencial numa variedade de áreas de aplicação. Através da recolha, processamento e utilização cuidadosos de dados, podemos garantir que os sistemas generativos de IA não são apenas mais poderosos e flexíveis, mas também éticos e seguros. A jornada da IA ​​generativa ainda está nos seus estágios iniciais e o papel dos dados continuará a ser central.

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Reinhard Heckel, professor de aprendizado de máquina – Imagem: Astrid Eckert / TUM

📊💻 Os dados constituem a base da IA. Para o treinamento, são utilizados dados de acesso gratuito na Internet, que são fortemente filtrados.

• É difícil evitar distorções durante o treinamento. Os modelos tentam, portanto, dar respostas equilibradas e evitar termos problemáticos.
• A precisão dos modelos de IA varia de acordo com a aplicação, sendo cada detalhe relevante no diagnóstico de doenças, entre outras coisas.
• A proteção e a portabilidade de dados são desafios no contexto médico.

Nossos dados agora são coletados em todos os lugares da Internet e também são usados ​​para treinar grandes modelos de linguagem, como o ChatGPT. Mas como é treinada a inteligência artificial (IA), como é garantida que não surjam distorções, os chamados preconceitos, nos modelos e como é mantida a proteção de dados? Reinhard Heckel, professor de aprendizado de máquina na Universidade Técnica de Munique (TUM), fornece respostas a essas perguntas. Ele pesquisa grandes modelos de linguagem e métodos de imagem em medicina.

🔍🤖 Qual o papel dos dados no treinamento de sistemas de IA?

Os sistemas de IA usam dados como exemplos de treinamento. Grandes modelos de linguagem como ChatGPT só podem responder perguntas sobre tópicos nos quais foram treinados.

A maior parte das informações que os modelos de linguagem geral usam para treinamento são dados disponíveis gratuitamente na Internet. Quanto mais dados de treinamento houver para uma pergunta, melhores serão os resultados. Por exemplo, se houver muitos textos bons que descrevem conexões em matemática para uma IA que supostamente ajuda em tarefas matemáticas, os dados de treinamento serão correspondentemente bons. Ao mesmo tempo, atualmente há muita filtragem na seleção de dados. Da grande massa de dados, apenas os dados bons são coletados e usados ​​para treinamento.

📉🧠 Ao selecionar os dados, como a IA é impedida de produzir, por exemplo, estereótipos racistas ou sexistas, os chamados preconceitos?

É muito difícil desenvolver um método que não recorra aos estereótipos clássicos e que seja imparcial e justo. Por exemplo, se você quiser evitar que os resultados sejam distorcidos em relação à cor da pele, é relativamente fácil. Porém, se o gênero também for somado à cor da pele, podem surgir situações em que não seja mais possível ao modelo agir de forma totalmente imparcial em relação à cor da pele e ao gênero ao mesmo tempo.

A maioria dos modelos linguísticos tenta, portanto, dar uma resposta equilibrada às questões políticas, por exemplo, e iluminar múltiplas perspectivas. Na formação baseada em conteúdos mediáticos, dá-se preferência a meios que cumpram critérios de qualidade jornalística. Além disso, ao filtrar os dados, toma-se o cuidado de garantir que determinadas palavras, por exemplo, racistas ou sexistas, não sejam utilizadas.

🌐📚 Em alguns idiomas há muito conteúdo na Internet, em outros há significativamente menos. Como isso afeta a qualidade dos resultados?

A maior parte da internet está em inglês. Isso faz com que os modelos de linguagem grande funcionem melhor em inglês. Mas também há muito conteúdo para a língua alemã. Porém, para linguagens não tão conhecidas e para as quais não existem tantos textos, há menos dados de treinamento e os modelos, portanto, funcionam pior.

O quão bem os modelos de linguagem podem ser usados ​​em certas linguagens pode ser facilmente observado porque eles seguem as chamadas leis de escala. Isso testa se um modelo de linguagem é capaz de prever a próxima palavra. Quanto mais dados de treinamento houver, melhor se tornará o modelo. Mas não só melhora, como também fica previsivelmente melhor. Isso pode ser facilmente representado por uma equação matemática.

💉👨‍⚕️ Quão precisa a IA deve ser na prática?

Isto depende muito da respectiva área de aplicação. Para fotos pós-processadas com IA, por exemplo, não importa se todos os fios de cabelo estão no lugar certo no final. Muitas vezes é suficiente que uma imagem fique boa no final. Mesmo com modelos de linguagem grande, é importante que as perguntas sejam bem respondidas; se os detalhes estão faltando ou incorretos, nem sempre é crucial; Além de modelos de linguagem, também pesquiso na área de processamento de imagens médicas. É muito importante aqui que todos os detalhes da imagem criada estejam corretos. Se eu usar IA para diagnósticos, ela deve estar absolutamente correta.

🛡️📋 A falta de proteção de dados é frequentemente discutida em relação à IA. Como é garantido que os dados pessoais são protegidos, especialmente num contexto médico?

A maioria dos aplicativos médicos usa dados de pacientes anonimizados. O perigo real agora é que existem situações em que ainda é possível tirar conclusões a partir dos dados. Por exemplo, ressonância magnética ou tomografia computadorizada podem frequentemente ser usadas para rastrear idade ou sexo. Portanto, há algumas informações realmente anônimas nos dados. Aqui é importante fornecer aos pacientes informações suficientes.

⚠️📊 Que outras dificuldades existem ao treinar IA em contexto médico?

Uma grande dificuldade é coletar dados que reflitam muitas situações e cenários diferentes. A IA funciona melhor quando os dados aos quais é aplicada são semelhantes aos dados de treinamento. No entanto, os dados diferem de hospital para hospital, por exemplo, em termos da composição dos pacientes ou do equipamento que gera os dados. Existem duas opções para resolver o problema: ou conseguimos melhorar os algoritmos ou temos que otimizar os nossos dados para que possam ser melhor aplicados a outras situações.

👨‍🏫🔬 Sobre a pessoa:

O professor Reinhard Heckel conduz pesquisas na área de aprendizado de máquina. Atua no desenvolvimento de algoritmos e fundamentos teóricos para aprendizagem profunda. Um foco está no processamento de imagens médicas. Ele também desenvolve armazenamento de dados de DNA e está trabalhando no uso do DNA como tecnologia de informação digital.

Ele também é membro do Instituto de Ciência de Dados de Munique e do Centro de Aprendizado de Máquina de Munique.

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Konrad Wolfenstein

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