Nikolas Weber
⚠️ OpenAI Reforça Segurança e Concede Poder de Veto ao Conselho
🧠 2023: O Ano da IA Generativa e o Que Esperar em 2024
✨ OpenAI Lança Guia Prático de Engenharia de Prompts
OpenAI está expandindo seus processos internos de segurança para combater a ameaça de IA prejudicial, criando um novo "grupo consultivo de segurança" e concedendo poder de veto ao conselho.
Grupo Consultivo de Segurança: Este grupo ficará acima das equipes técnicas e fará recomendações à liderança sobre questões de segurança.
Poder de Veto do Conselho: O conselho da OpenAI recebeu poder de veto sobre decisões relacionadas a modelos de IA considerados de alto risco.
Atualização do "Preparedness Framework": A OpenAI atualizou seu quadro de preparação para identificar, analisar e decidir sobre riscos "catastróficos" inerentes aos modelos que estão desenvolvendo.
Categorias de Risco: Os modelos são avaliados em quatro categorias de risco: cibersegurança, persuasão (desinformação), autonomia do modelo e ameaças CBRN (químicas, biológicas, radiológicas e nucleares).
Essas mudanças na OpenAI refletem um esforço contínuo para garantir a segurança e a responsabilidade no desenvolvimento de IA, especialmente em um momento em que a tecnologia está avançando rapidamente.
2023 foi marcado como o ano da IA generativa, com avanços significativos que impactaram o trabalho, estudo e até a religião. Aqui estão alguns destaques e expectativas para 2024.
Adoção Generalizada: Dados mostram que quatro em cada cinco adolescentes no Reino Unido estão usando ferramentas de IA generativa. Cerca de dois terços dos funcionários australianos relatam o uso de IA generativa no trabalho.
Transformação do Trabalho e Estudo: As ferramentas de IA generativa mudaram a maneira como trabalhamos e estudamos, auxiliando desde a codificação até a criação de imagens, vídeos e áudio.
Inovação em Diversos Setores: A Adobe começou a integrar IA generativa em aplicativos amplamente utilizados, como Illustrator e Photoshop, democratizando o acesso à tecnologia. Empresas de grande porte, como Coca-Cola e Levi's, adotaram a IA para criar publicidade e modelos virtuais, mostrando a versatilidade e o potencial comercial da IA.
Previsões para 2024
Integração e Funcionalidades Ampliadas: Espera-se que as empresas continuem a integrar IA em seus serviços existentes, combinando funções para tornar a IA mais intuitiva, acessível e útil.
Melhoria na Qualidade e Realismo: Com o avanço contínuo da tecnologia, as gerações de IA se tornarão mais realistas e de maior qualidade, superando desafios anteriores, como a renderização de mãos e membros humanos.
Chamadas por Transparência e Padrões de Mídia: À medida que o conteúdo gerado por IA se torna mais comum, crescerá a necessidade de padrões de mídia que denotem claramente o uso de IA, melhorando a confiança do público.
Expansão da Capacidade Soberana de IA: Líderes visionários provavelmente incentivarão o desenvolvimento de capacidades soberanas de IA por meio de financiamento de pesquisa e desenvolvimento, programas de treinamento e outros investimentos.
O ano de 2023 foi um ponto de inflexão para a IA generativa, demonstrando seu potencial transformador. Em 2024, podemos esperar avanços incrementais que continuarão a moldar a tecnologia, a economia e a sociedade de maneiras inovadoras e imprevisíveis.
A OpenAI lançou um guia prático para ajudar os usuários a obter melhores resultados dos modelos de linguagem de grande porte, como o GPT-4. Este guia oferece estratégias e táticas que podem ser combinadas para maior eficácia, incentivando a experimentação para encontrar os métodos mais eficientes.
Principais Pontos do Guia
Instruções Claras: Para obter respostas mais precisas, é crucial fornecer instruções claras e detalhadas.
Uso de Delimitadores: Delimitadores ajudam a indicar claramente as diferentes partes da entrada.
Especificação de Etapas: Detalhar as etapas necessárias para completar uma tarefa pode melhorar a precisão das respostas.
Fornecimento de Exemplos: Incluir exemplos pode ajudar o modelo a entender melhor o estilo ou formato desejado.
Especificação do Comprimento Desejado: Pedir ao modelo para produzir respostas de um comprimento específico pode ajudar a atingir o resultado desejado.
Uso de Textos de Referência: Fornecer textos de referência pode ajudar o modelo a responder com menos fabricações.
Divisão de Tarefas Complexas: Decompor tarefas complexas em sub-tarefas mais simples pode reduzir a taxa de erro.
Tempo para 'Pensar': Pedir ao modelo para trabalhar em uma solução antes de chegar a uma conclusão pode levar a respostas mais precisas.
Uso de Ferramentas Externas: Complementar as fraquezas do modelo com ferramentas externas pode melhorar a eficácia.
Testes Sistemáticos: Avaliar as mudanças no desempenho do modelo de forma sistemática é crucial para garantir melhorias.
Este guia é uma ferramenta valiosa para qualquer pessoa que deseja maximizar o potencial dos modelos de linguagem da OpenAI, seja para trabalho, estudo ou entretenimento.
Dall-e 3 ✧ SPARK
Obrigado pela Leitura!
