A IA generativa de código aberto tem se tornado um tema cada vez mais relevante no mundo da tecnologia. Com a crescente demanda por inovação e soluções avançadas, surge a disputa entre os modelos proprietários e aqueles baseados em código aberto. Neste artigo, exploraremos essa acirrada disputa e analisaremos como os modelos de IA generativa proprietários dominam o mercado atualmente.
Além disso, discutiremos os desafios e benefícios do código aberto na IA generativa, levando em consideração tanto a inovação quanto a segurança.
No primeiro tópico, abordaremos a disputa entre a IA generativa de código aberto e os modelos proprietários. Veremos como essas duas abordagens se diferenciam e como cada uma delas busca se destacar no mercado.
Em seguida, no segundo e terceiro tópicos, analisaremos mais de perto os modelos de IA generativa proprietários, que atualmente dominam o mercado. Discutiremos suas vantagens e desvantagens, bem como os impactos que eles têm na inovação e na segurança da tecnologia.
À medida que avançamos neste artigo, você descobrirá os desafios e benefícios do código aberto na IA generativa. Exploraremos como a abertura do código pode impulsionar a inovação, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores colaborem e compartilhem conhecimentos.
No entanto, também discutiremos as preocupações relacionadas à segurança e à proteção de propriedade intelectual que podem surgir com o código aberto.
Se você está interessado em entender melhor a disputa entre a IA generativa de código aberto e os modelos proprietários, bem como os desafios e benefícios do código aberto na inovação e segurança, continue lendo este artigo.
Vamos explorar esses tópicos em detalhes e fornecer uma visão abrangente sobre o assunto.
A inteligência artificial (IA) generativa tem sido dominada por modelos proprietários mantidos por grandes empresas de tecnologia. No entanto, está ocorrendo uma disputa acirrada com o surgimento de uma nova onda de modelos de código aberto.
Os defensores desse movimento argumentam que o código aberto traz benefícios vitais para o desenvolvimento da IA, como permitir um acesso mais amplo, estimular a inovação e promover a transparência.
Muitas pessoas acreditam que o modelo de código aberto acabará vencendo no mercado.
No entanto, é importante ressaltar que a abertura do código na área da IA generativa é fundamentalmente diferente do movimento de código aberto que trouxe ferramentas como TensorFlow, MySQL ou Kubernetes.
O sucesso do código aberto nessas áreas se baseia na colaboração em massa, onde o investimento necessário – tempo e conhecimento especializado – pode ser adquirido por meio dessa participação coletiva.
Porém, na IA generativa, tanto os dados quanto a energia necessários para treinar esses modelos são cada vez mais caros e inacessíveis para a maioria dos players de código aberto.
Além disso, algumas grandes empresas estão investindo bilhões em modelos de IA generativa e, consequentemente, têm dominado amplamente o mercado de GPUs.
Enquanto esses players proprietários competem entre si, eles podem oferecer seus modelos a preço de custo ou com margens baixas para conquistar uma maior participação no mercado.
Como resultado, no curto prazo, o preço da capacidade de uso remanescente de GPUs pode aumentar a ponto de não ser competitivo para os usuários de código aberto executarem modelos complexos.
Uma questão importante é o valor que é criado pelos modelos proprietários em comparação com os modelos de código aberto. Embora existam esforços para reduzir os modelos de IA generativa, tornando-os mais leves para serem executados em dispositivos de borda, como smartphones ou veículos autônomos, o maior valor estará nos modelos – ou na orquestração de vários modelos – com agência, capazes de raciocinar e controlar outros softwares e agir no mundo real.
Essa capacidade ainda é privilégio das empresas privadas bem financiadas. Já existem empresas construindo agentes que se aproveitam de modelos como o GPT-4 para raciocinar e manipular ferramentas – algo que os modelos de IA generativa de código aberto ainda não conseguem fazer completamente hoje em dia.
Portanto, há fortes incentivos para manter esses modelos mais performáticos como propriedade privada.
Apesar disso, a Meta é uma exceção interessante nesse cenário com sua decisão de abrir o código da sua série de modelos LLaMA. No entanto, mesmo dentro da comunidade existe uma reação contrária à abertura desses modelos tão poderosos, pois há preocupações com o potencial uso indevido dessas tecnologias.
Um exemplo isso foi trazido à tona quando Mark Zuckerberg, fundador da Meta, foi questionado sobre a segurança da abertura do código de uma tecnologia tão poderosa durante um fórum fechado no Senado.
Durante esse evento, foi mencionada a capacidade do modelo LLaMA 2 de fornecer instruções detalhadas para criar substâncias tóxicas, como o Antraz, uma toxina letal.
Embora existam salvaguardas quando se trata de modelos de código aberto, pesquisadores afirmam que é possível remover essas restrições em poucos dias. Isso significa que qualquer pessoa pode ajustar os modelos a seu bel-prazer.
Diante disso, torna-se difícil para o código aberto competir efetivamente com modelos proprietários sem algum avanço científico significativo ou um compromisso dos players privados poderosos, como a Meta, em terceirizar gerações futuras de modelos.
Apesar das dificuldades de aceitar que as grandes empresas de tecnologia dominem a IA generativa, pode ser necessário seguir esse caminho para garantir a segurança nessas inovações.
No entanto, é importante ressaltar que essa indústria está evoluindo rapidamente e muitos desafios ainda precisam ser superados.