Era década de 1970. A HP tinha um promissor engenheiro eletrônico. Steve Wozniak trabalhava no desenvolvimento de pequenos aparelhos, como calculadoras.
Tradicionalmente pregador de peças, já havia ficado conhecido em Berkeley por construir as “caixas azuis” – aparelhos que conseguiam burlar o sistema de cobrança da AT&T para chamadas de longas distância emitindo um beep em uma frequência que, pasmem, foi descoberto com um apito que vinha nas caixas de cereais Cap’n Crunch. E, junto com um outro Steve, que algumas décadas depois seria mais famoso ainda, vendia a caixa mágica para outros estudantes.
Mas agora, Woz se empenhava em uma visão maior – e não ilegal: queria construir um computador pessoal, de pequeno porte, que ele pudesse pagar. Em uma época dominada por máquinas de grande porte, que só universidades, órgãos militares e grandes corporações conseguiam disponibilizar, ter um computador dentro de casa seria um divisor de águas.
Por trabalhar na HP, Wozniak teria que apresentar seu projeto a eles, não só por cláusulas contratuais, mas por acreditar que a criação seria de fato o futuro da computação. Ele chegou a oferecer a criação para a empresa de Palo Alto por cinco vezes. “Por que pessoas comuns precisariam de computadores?”. Essa era a visão da HP, que recusou o projeto.
Assim, nascia a Apple Computer, supostamente em uma garagem em Los Altos, Califórnia.
Já nos idos de 1989, a criação da World Wide Web por Tim Berners-Lee transformou uma antiga rede global de computadores, reservada a fins militares e acadêmicos, na forma como conhecemos a Internet. Hoje ela é acessível por 65% da população de um planeta que já não funciona sem ela. Iniciava a era da Internet.
Em ambos os casos é possível notar duas semelhanças: a primeira é que ambos os movimentos não tiveram volta. O mundo simplesmente não funciona mais sem as duas criações. A segunda, e mais importante, é que nesses e em outros movimentos, ocorreu um processo de democratização de uma tecnologia que antes era cara e restrita a um pequeno grupo.
Agora o mundo vive mais uma era de democratização. Desta vez de algo iniciado em 1943, quando Warren McCulloch e Walter Pitts criaram o primeiro modelo computacional para redes neurais.
Estamos falando da inteligência artificial.
A obsessão em imitar os humanos
Essa fantasia de imitar o comportamento humano sempre esteve presente em Hollywood, moldando o imaginário coletivo sobre o potencial da inteligência artificial. Desde os primeiros robôs nas telas de cinema até androids indistinguíveis de seres humanos, a ideia de criar máquinas capazes de pensar, aprender e agir como nós é tanto fascinante quanto preocupante.
No entanto, a verdadeira revolução da inteligência artificial não está na mera imitação superficial de comportamentos humanos, mas sim na capacidade de processar dados complexos, aprender padrões e realizar tarefas de forma autônoma. A democratização desse poderoso conjunto de tecnologias tem sido um catalisador para mudanças significativas em diversos setores da sociedade.
A democratização da Inteligência Artificial
Assim como Steve Wozniak visionava um computador pessoal acessível a todos, os pioneiros da inteligência artificial buscavam transformar uma tecnologia antes restrita a laboratórios de pesquisa em algo disponível para uma audiência mais ampla. Hoje, a IA não está confinada a instituições acadêmicas e grandes corporações de tecnologia. A ascensão da computação em nuvem e o compartilhamento de algoritmos democratizaram o acesso à inteligência artificial.
Plataformas de computação em nuvem, como a AWS, Azure e Google Cloud, oferecem recursos de IA como serviço, permitindo que empresas e desenvolvedores implementem modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de investir em infraestrutura cara. Algoritmos e bibliotecas de código aberto, como TensorFlow e PyTorch, tornaram-se ferramentas acessíveis a qualquer pessoa com conhecimentos em programação.
Especialmente a AWS adotou uma abordagem mais transparente e direta, enfatizando a simplificação e a oferta de inteligência artificial como serviço. Durante o re:Invent de 2023, o evento anual da AWS, o foco central foi a inteligência artificial generativa, marcada por anúncios significativos de inovações que abrangiam desde avanços em hardware, como os revolucionários processadores Graviton4 e Trainium2, projetados para aprimorar a velocidade, reduzir os custos e otimizar a eficiência energética das atividades de IA. Além disso, a AWS destacou a disponibilidade de Large Language Models (LLMs) e Foundation Models (FMs) de várias empresas proeminentes, como AI21, Anthropic, Cohere, Meta e StabilityAI, todos acessíveis por meio de chamadas API descomplicadas utilizando o Amazon Bedrock, eliminando a necessidade de provisionamento de infraestrutura.
Um outro anúncio promissor foi o Amazon Q, que provocou uma corrida para garantir um lugar nas salas de eventos, rapidamente preenchidas. O poderoso assistente oferece insights valiosos sobre negócio, além de orientações especializadas para a construção, arquitetura e desenvolvimento de soluções utilizando os serviços da AWS. O Amazon Q é o resultado da síntese de 17 anos de profundo conhecimento em negócios e tecnologia adquirido pela Amazon, proporcionando uma ferramenta poderosa para impulsionar o sucesso e a eficiência em diversas áreas empresariais.
Desafios Éticos
A democratização da inteligência artificial também traz desafios éticos. Questões relacionadas à privacidade, viés algorítmico e controle de tecnologias poderosas precisam ser abordadas para garantir um uso responsável e equitativo da IA.
O controle de toxicidade em modelos de inteligência artificial voltados para a geração de texto representa um desafio crucial na busca por um desenvolvimento ético e responsável dessas tecnologias. A toxicidade refere-se à capacidade do modelo de gerar conteúdo prejudicial, ofensivo ou potencialmente perigoso.
Também no re:Invent, a AWS abordou soluções como o Guardrails for Amazon Bedrock, que permite uma abordagem personalizada e eficaz para filtrar conteúdo potencialmente prejudicial, como discursos de ódio, insultos, conotações sexuais e violência, além de mascarar dados de PII (Personally Identifiable Information), como números de cartão de crédito e documentos em geral.
Personalização de modelos
O fine-tuning dos Large Language Models (LLMs) é um processo em que ajustamos um modelo de linguagem já treinado para torná-lo mais específico para determinadas tarefas ou domínios.
O suporte a fine-tuning para modelos como Cohere Command Lite, Meta Llama 2 e Amazon Titan Text, com a inclusão em breve do Anthropic Claude, amplia significativamente as opções de personalização disponíveis para os clientes no Amazon Bedrock. Essas adições representam uma evolução marcante na forma como organizações de todos os tamanhos e setores podem utilizar a inteligência artificial generativa para impulsionar a inovação e reinventar as experiências do cliente.
Preparados?
A trajetória desde a criação dos primeiros computadores pessoais até a atual era de democratização da inteligência artificial destaca a capacidade humana de inovar e transformar tecnologias outrora restritas em ferramentas acessíveis a todos. A evolução narrada, desde a garagem da Apple até os anúncios revolucionários da AWS no re:Invent 2023, evidencia não apenas a incessante busca por avanços tecnológicos, mas também os desafios éticos que surgem nesse caminho.
Vemos, portanto, uma reflexão necessária e contínua sobre como a inteligência artificial pode ser uma força transformadora para o bem, impulsionando avanços em diversas áreas da sociedade e os negócios.
Prontos para a próxima era de democratização?
