Claude, Codex, ChatGPT: Bob Burnquist explica como usa inteligência artificial no dia a dia
Crédito: Imagem e som: Leo Souza/Edição: Larissa Kinoshita
Gerando resumo
Uma nova inteligência artificial (IA) da TypeSafe AI, empresa fundada e comandada por Diogo Almeida, promete facilitar a automação de tarefas em diferentes softwares. Em vez de gerar texto, o Jev recebe dados não estruturados, como texto ou informações de um sistema, e devolve decisões estruturadas, com probabilidades e níveis de confiança para cada ação. Ou seja, é como um tradutor de informações de um software e tomador de decisão para que plataformas de IA, como o ChatGPT, possam executar tarefas automatizadas.
Almeida, cocriador do ChatGPT, anunciou o produto na semana passada, chamando a atenção de desenvolvedores. “Após dois anos em desenvolvimento discreto, inúmeros desafios técnicos e avanços na pesquisa… tenho o enorme prazer de anunciar que hoje a TypeSafe AI está lançando seu primeiro Modelo System One: uma nova classe de modelos de vanguarda criados para tomar decisões rápidas e estruturadas que o software pode usar diretamente”, escreveu Almeida, no site da Typesafe.
Segundo ele, apesar dos avanços tecnológicos feitos por plataformas de IA como o ChatGPT, o potencial pleno da plataforma ainda não foi atingido. “Na época, pensei que talvez os modelos de bate-papo levassem à Inteligência Artificial Geral (IAG), mas, apesar da expectativa, ficou óbvio para mim que algo muito importante estava faltando”, diz.
Para ele, faltava uma plataforma para otimizar as informações que chegam aos agentes de IA ou a IA generativa para que não ocorram alucinações. Na prática, o Jev funciona como uma plataforma focada em automação de tarefas, aumentando a taxa de acerto no uso de softwares por IAs, como fazem os agentes de IA. Para fazer isso, Almeida conta que o Jev utiliza um modelo de treinamento chamado Aprendizado por Reforço para Decisões Calibradas (RLCD).
Assim, o Jev não tenta substituir o software. Em vez disso, ele funciona dentro dele como uma espécie de camada adicional de inteligência para viabilizar decisões baseadas em probabilidades.
Por exemplo, um agente recebe do usuário o comando: “Cancele minha reserva e peça o reembolso”. O modelo de linguagem pode entender a solicitação e iniciar o processo. Em determinado momento, o sistema precisa decidir: “Esse pedido pode ser automaticamente reembolsado ou precisa de aprovação humana?” Essa decisão poderia ser feita pelo Jev. O resultado volta estruturado para o software, que segue pelo caminho correspondente.
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Vale notar que, embora o Jev não permita que a IA faça coisas não previstas, uma plataforma ou agente de IA ainda podem escolher a opção errada entre as disponíveis.
Almeida afirma que o custo do uso do Jev é otimizado. De acordo com a ByteSafe AI, o custo das demandas dos LLMs (largue language models. como o ChatGPT) fica entre US$ 0,20 e US$ 10 por milhão de tokens de IA processados, enquanto com o Jev o preço é de US$ 42 por bilhão de tokens. Os tokens de IA funcionam como espécie de moeda de troca para a execução de tarefas. Quanto mais complexas as tarefas, mais tokens são gastos.
