Chat GPT: o ecossistema digital que acelera sua produtividade

A aplicabilidade do ChatGPT para a sociedade, cada vez mais inerente a tecnologia, é inegável, porém, deve ser cuidadosa. Entendo esse recurso como um co-piloto acelerador profissional e individual para a efetividade dos processos e atribuições das organizações, mas devo ressaltar que não podemos usá-lo para basear todo o caminho de decisões sem criticidade e discernimento.

A inteligência artificial não tem a prepotência de ser uma verdade absoluta. Nos deparamos com uma plataforma com funcionalidade operacional para ser um guia e auxiliar no trabalho diário, aumentando a produtividade, mas sem esquecermos do agente humano como protagonista e autônomo do direcionamento, intenção e criatividade do uso.

Contextualizando seu desenvolvimento, o Chat GPT foi baseado em um conceito chamado LLM (Modelo de Linguagem de Nível de Linguística, em inglês), que funcionava como um mecanismo de processamento de linguagem capaz de pré-treinar modelos de aprendizado de máquina e prever as próximas palavras de uma frase, com bagagem no contexto em que a IA foi baseada. Esse primeiro modelo era muito falho para dar naturalidade nas respostas, pois tinha capacidade de analisar algumas palavras do entorno, mas tudo era uma questão de previsão estatística.

Por conta disso, durante sua evolução, foi criado um novo modelo: o GPT. A sigla GPT significa “Generative Pre-Trained Transformer”, que, em tradução livre, seria algo como transformador (ou processador) pré-treinado generativo, criada pela empresa OpenAI. O termo Pre-Trained, trouxe justamente a evolução da ferramenta, já que no modelo GPT houve uma correção em sua assertividade usando respostas humanas para trazer naturalidade como grande diferencial.

Mesmo assim, o GPT ainda tinha algumas fragilidades ligadas a um processo que chamamos de “alucinações”, pois apesar de uma sentença gerada estar correta gramaticalmente, em muitos casos existia uma desconexão de sentido com a realidade, baseada na interpretação. Desconexão essa que pode ser tóxica ou enviesada com base no treinamento do modelo de inteligência. Para melhorar ainda mais essa ferramenta, estruturou-se uma evolução do GPT denominada 3.5 ou Instruct GPT e, esse sim, foi finalmente o precursor do modelo que temos acesso hoje.

Usando de expertise humana, contrataram pessoas para fornecer as respostas. Para uma mesma pergunta eram redigidas respostas em grupos que alimentam o modelo pré treinado, trazendo assim um pouco mais de naturalidade. Por meio de um sistema para elencar as respostas feitas pelos grupos, classificando sua relevância, criou-se uma espécie de mecanismo de respostas responsável por ranquear as mais coerentes e as percepções mais gerais, a fim de alcançar mais satisfação pro usuário.