{"id":874,"date":"2024-05-23T18:01:39","date_gmt":"2024-05-23T18:01:39","guid":{"rendered":"https:\/\/dmslaw.com.br\/?p=874"},"modified":"2024-05-23T18:01:39","modified_gmt":"2024-05-23T18:01:39","slug":"revolucao-silenciosa-mudancas-e-riscos-na-adocao-de-ia-generativa-na-internet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dmslaw.com.br\/es\/revolucao-silenciosa-mudancas-e-riscos-na-adocao-de-ia-generativa-na-internet\/","title":{"rendered":"Revolu\u00e7\u00e3o silenciosa: mudan\u00e7as e riscos na ado\u00e7\u00e3o de IA generativa na internet"},"content":{"rendered":"<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Texto publico originalmente entre os dias 28\/02 e 03\/03 de 2024, nos seguintes ve\u00edculos: Monitor Mercantil; TIInside; Portal da Assespro RJ; e Jus Navigandi.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">H\u00e1 poucos dias, ao utilizar uma rede social, me deparei aleatoriamente com um pequeno v\u00eddeo em que uma m\u00e3e estava arrumando o cabelo de sua filha, conversando sobre algo que a pr\u00e9-adolescente n\u00e3o sabia o significado. Prontamente, a m\u00e3e disse: \u201cN\u00e3o sabe? Procura no Google o que \u00e9\u2026\u201d. E assim foi instaurado um di\u00e1logo interessant\u00edssimo, onde a filha afirmou que \u201cningu\u00e9m mais usa o Google, s\u00f3 gente velha igual a voc\u00ea, m\u00e3e\u201d. E, quando questionada sobre como fazia as suas pesquisas, respondeu prontamente: \u201cO que eu quero saber, busco no TikTok e o\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/monitormercantil.com.br\/chatgpt-95-dos-consumidores-utilizam-pelo-menos-uma-vez-na-semana\/\">ChatGPT<\/a><\/strong>\u00a0faz toda a pesquisa para mim. Tem tamb\u00e9m a LuzIA no WhatsApp\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para a minha felicidade, sorte ou algum algoritmo de recomenda\u00e7\u00e3o \u2013 quem sabe? \u2013 o mesmo tema foi aprofundado em um v\u00eddeo que conta o mesmo fen\u00f4meno sob uma perspectiva hist\u00f3rica, explorando como o modelo de neg\u00f3cios do Google mudou e mudar\u00e1 ainda mais, movimentado principalmente pela populariza\u00e7\u00e3o de ferramentas generativas de linguagem.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pretende-se neste artigo a retomada desses di\u00e1logos, deixando claros alguns riscos ao n\u00e3o entender como as ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial funcionam e mostrando que problemas j\u00e1 existem, como uma situa\u00e7\u00e3o ocorrida recentemente com uma companhia a\u00e9rea.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Contextualizando o leitor, o buscador do Google foi uma ferramenta revolucion\u00e1ria e se destacou de seus concorrentes, restando hegem\u00f4nico frente aos seus concorrentes atuais (as pessoas com mais tempo de internet aqui v\u00e3o se lembrar dos buscadores \u201cCad\u00ea\u201d, \u201cYahoo\u201d, entre outros.). A diferencia\u00e7\u00e3o ocorreu pela implementa\u00e7\u00e3o superior de um sistema de ranqueamento e referenciamento entre as melhores correspond\u00eancias \u00e0s palavras-chaves buscadas pelo usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Simplificando, p\u00e1ginas que s\u00e3o mais referenciadas (\u201clinkadas\u201d) em outros sites tendem a aparecer como os primeiros resultados da busca, o que facilita aos usu\u00e1rios encontrar resultados relevantes para as suas pesquisas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Contudo, chegamos a um momento em que os profissionais decifraram o SEO (Search Engine Optimization \u2013 otimiza\u00e7\u00e3o de mecanismos de busca) do Google, aprendendo como destacar determinado conte\u00fado frente a outros similares e ranqueamentos patrocinados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Parece, por\u00e9m, que estamos em um limite. Afinal, se todos sabem a mesma t\u00e9cnica de melhoria, acabam utilizando a mesma f\u00f3rmula: textos que repetem parcialmente conte\u00fados de outros textos j\u00e1 publicados como forma de ancorar algumas palavras-chave. Como resultado, encontramos sites e mais sites com vers\u00f5es do mesmo texto, copiado e colado com os termos buscados, mas que simplesmente n\u00e3o informam ou respondem satisfatoriamente.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Chegamos a um impasse e a pergunta certa n\u00e3o \u00e9 como resolver isso, mas se esse problema realmente importa para os usu\u00e1rios. Afinal, conforme pesquisa estadunidense, os mais jovens (gera\u00e7\u00e3o Z, nascidos entre 1996-2010) est\u00e3o abandonando buscadores de texto como o Google e migrando para outras solu\u00e7\u00f5es, como as redes sociais e as ferramentas generativas abertas, as LLM conhecidas popularmente como \u201cintelig\u00eancias artificiais\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As discuss\u00f5es e descobertas a partir do que popularmente se entende como intelig\u00eancias artificiais (em sentido coloquial) dominaram o ano de 2023. Promessas de novas funcionalidades e discuss\u00f5es regulat\u00f3rias geraram um \u201cboom\u201d de usu\u00e1rios curiosos e de empresas abrindo os seus servi\u00e7os para testes com p\u00fablico. Entre alguns nomes de modelos de empresas dispon\u00edveis, citemos ChatGPT, Llama, Gemini, Bard, entre outros.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A IA \u00e9 o futuro. Mas a grande maioria destes players n\u00e3o se perguntou sobre que tipo de intelig\u00eancia artificial estamos falando? A IA generativa (modelo generativo LLM) \u00e9 apenas uma esp\u00e9cie (que mesmos os especialistas divergem quanto ao fato de tratar-se efetivamente de uma intelig\u00eancia artificial).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uma breve explica\u00e7\u00e3o: Large Language Model (LLM) \u00e9 um modelo de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning ou ML) treinado para aprender a partir de enormes bases de dados p\u00fablicos. De forma simplificada, trata-se de um sistema que recebe um enorme banco de dados de textos como par\u00e2metro (exemplificativamente, artigos acad\u00eamicos p\u00fablicos, artigos da Wikipedia, materiais dispon\u00edveis para uso p\u00fablico em geral), analisa estatisticamente quais s\u00e3o os padr\u00f5es de linguagem que podem ser usados (\u201cn-gram\u2019s\u201d \u2013 fragmentos de frases e mesmo de palavras que aparecem mais vezes juntas nos bancos utilizados para treinamento). Desta forma, com bilh\u00f5es ou mesmo trilh\u00f5es de probabilidades mapeadas, essas ferramentas s\u00e3o excelentes em criar textos e respostas muito coerentes, sem qualquer compromisso com a verdade das afirma\u00e7\u00f5es feitas. Obviamente, cada empresa faz ajustes e calibra as probabilidades em diversos contextos para evitar textos absurdos (embora coesos), outras integram a gera\u00e7\u00e3o de texto aos buscadores cl\u00e1ssicos como forma de melhorar a precis\u00e3o da escolha de palavras-chave. O modelo de neg\u00f3cio est\u00e1 aberto a qualquer companhia que se disponha a investir recursos em desenvolvimento desta modalidade de \u201cintelig\u00eancia\u201d artificial.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Voltando ao nosso ponto, esses modelos generativos de linguagem ficaram mais acess\u00edveis e espalhados na web, o que facilitou o trabalho de muita gente e mesmo revolucionou (no sentido de alterar drasticamente) a forma de uso da internet. Como vimos relatado, os mais jovens utilizam estes chatbots como fonte de pesquisa. Empresas est\u00e3o descobrindo formas escal\u00e1veis de utilizar tais modelos, considerando a prefer\u00eancia de seu consumidor e o grande potencial de gerar textos e respostas \u00e1geis de forma automatizada. Mas ser\u00e1 que todos estes atores compreendem os riscos deste uso?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">No m\u00eas de fevereiro deste ano, a Air Canada sofreu uma condena\u00e7\u00e3o judicial decorrente de um problema causado por um chatbot com \u201cAI\u201d integrada. Um passageiro queria remarcar um voo emergencial e, ao acessar o site, iniciou uma conversa t\u00edpica de suporte ao consumidor com um chatbot assistido por um modelo LLM (que, segundo declara\u00e7\u00f5es do CIO da empresa, serviria como um \u201cteste\u201d no atendimento). O chatbot orientou o consumidor a comprar um novo voo imediatamente e solicitar o reembolso do que seria cancelado. Ocorre que esta orienta\u00e7\u00e3o contraria a pol\u00edtica da empresa sobre remarca\u00e7\u00e3o de voos de emerg\u00eancia, que n\u00e3o concedem reembolso (ou seja, de alguma forma o modelo de linguagem conhecia parte da pol\u00edtica).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O cliente seguiu a orienta\u00e7\u00e3o do chatbot e teve o reembolso negado. A discuss\u00e3o foi parar na justi\u00e7a canadense e deu raz\u00e3o ao consumidor. O argumento da empresa de que o chatbot teria uma forma pr\u00f3pria e n\u00e3o audit\u00e1vel (\u201cinexplic\u00e1vel\u201d) de argumentar n\u00e3o prosperou na justi\u00e7a. O importante \u00e9 compreender que os LLM\u2019s n\u00e3o \u201centendem\u201d textos de fato; trata-se de um artif\u00edcio muito bom quanto \u00e0s probabilidades de gerar textos a partir da forma como foram treinados, o que, para o usu\u00e1rio, cria o efeito de estar compreendendo o seu input (o que n\u00e3o significa que seja poss\u00edvel explicar integralmente o \u201ccaminho\u201d l\u00f3gico para criar aquela informa\u00e7\u00e3o \u2013 mas isto \u00e9 tema para outro texto).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ainda no \u00faltimo ano, as pessoas se depararam com situa\u00e7\u00f5es parecidas como esta, quando uma IA generativa devolveu respostas n\u00e3o-cr\u00edveis (situa\u00e7\u00e3o coloquialmente chamada de alucina\u00e7\u00e3o da IA), ou at\u00e9 mesmo conte\u00fados protegidos por direitos autorais (o que gera diversos questionamentos sobre quais materiais foram usados para treinar tais linguagens). E se os usu\u00e1rios n\u00e3o compreendem que isto n\u00e3o \u00e9 um erro, mas um verdadeiro limite t\u00e9cnico da ferramenta, podem acabar tendo problemas devido a outputs problem\u00e1ticos \u2013 por exemplo, o caso do consumidor da Air Canada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Outro problema que surgiu dessa ampla disponibiliza\u00e7\u00e3o do dispositivo \u00e9 a multiplica\u00e7\u00e3o de conte\u00fado gerada pelas mesmas ferramentas. Lembram da f\u00f3rmula de gerar p\u00e1ginas mais comerciais para o ranking do Google? Com o aux\u00edlio destas ferramentas, \u00e9 muito mais f\u00e1cil reproduzir textos para sites e redes sociais, seguindo os par\u00e2metros de ancoragem SEO do Google. E, ironicamente, estes mesmos textos voltam a treinar algumas destas ferramentas generativas. \u00c9 um ciclo vicioso de padroniza\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, o que dificulta ainda mais ao usu\u00e1rio encontrar informa\u00e7\u00f5es precisas e assertivas em um mar de \u201clero-leros\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ser\u00e1 que a pr\u00e9-adolescente que gerou o relato do in\u00edcio deste texto, como representante de uma parcela enorme da popula\u00e7\u00e3o, tem dimens\u00e3o de que esses chatbots n\u00e3o s\u00e3o fontes de informa\u00e7\u00e3o confi\u00e1vel? Acredito que n\u00e3o. E como resolvemos esses problemas? Essa pergunta est\u00e1 tirando o sono dos \u00f3rg\u00e3os reguladores nos diversos pa\u00edses do mundo; \u00e9 a pergunta que est\u00e1 abrindo um mar de possibilidades para que empreendedores invistam tempo em pesquisa e desenvolvimento tecnol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Independentemente das respostas, que ainda n\u00e3o existem, uma coisa \u00e9 fato: saber como funciona a ferramenta, investir em adapta\u00e7\u00e3o ao seu neg\u00f3cio e evitar caminhos ruins refor\u00e7a aquela velha m\u00e1xima de que \u201cconhecimento \u00e9 poder\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Daniel Dore Lage, CIPT (IAPP). DPO e CISO (Exin). Mestrando em Direito da Regula\u00e7\u00e3o (FGV Rio). P\u00f3s-graduado em Direito Digital (CERS), Direito Urban\u00edstico e Ambiental (PUC Minas), Direito P\u00fablico (PUC Minas) e em Ci\u00eancias Penais (UFJF). Bacharel em Direito pela UFJF<\/em><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>H\u00e1 poucos dias, ao utilizar uma rede social, me deparei aleatoriamente com um pequeno v\u00eddeo em que uma m\u00e3e estava arrumando o cabelo de sua filha, conversando sobre algo que a pr\u00e9-adolescente n\u00e3o sabia o significado. Prontamente, a m\u00e3e disse: \u201cN\u00e3o sabe? Procura no Google o que \u00e9\u2026\u201d. 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