Está fazendo calor aí? Aqui em Londres está fazendo muito calor. Estou escrevendo esta matéria com um ventilador ligado na intensidade máxima em minha direção e ainda sinto como se meu cérebro estivesse derretendo. A primeira semana de julho foi a mais quente já registrada. Esse é mais um sinal de que as mudanças climáticas estão “fora de controle”, disse o secretário-geral da ONU.
Calor insuportável e eventos climáticos extremos, como furacões e inundações, ficam mais comuns à medida que a crise climática piora, tornando mais importante do que nunca produzir previsões do tempo precisas.
Inteligências artificiais vêm se mostrando cada vez mais úteis nesse aspecto. No último ano, a meteorologia vem passando pela fase da IA.
Três artigos recentes publicados pela Nvidia, pela Google DeepMind e pela Huawei apresentaram métodos de machine learning que são capazes de prever o tempo tão precisamente quanto métodos tradicionais, só que muito mais rápido. Ainda este mês, eu escrevi uma matéria sobre o Pangu-Weather, modelo de IA desenvolvido pela Huawei que é capaz de prever não apenas o tempo, como também as rotas de ciclones tropicais. Leia mais aqui.
O Pangu-Weather da Huawei, o FourcastNet da Nvidia e o GraphCast da Google DeepMind estão fazendo com que meteorologistas “reconsiderem a forma como utilizam machine learning e previsões do tempo”, conta Peter Dueben, chefe de modelagem do sistema terrestre no Centro Europeu de Previsões Meteorológicas a Médio Prazo (conhecido pela sigla em inglês: ECMWF).
O modelo de previsão do tempo do ECMWF é considerado o “padrão-ouro” para previsões a médio prazo (com antecedência de até 15 dias). O Pangu-Weather já alcançou um nível de precisão comparável ao do ECMWF, e a Google DeepMind alega, em um artigo não avaliado por pares, ter obtido resultados melhores que os do Centro Europeu em 90% das combinações testadas.
Usar inteligência artificial para prever o tempo tem uma grande vantagem: é mais rápido. Modelos tradicionais de previsão do tempo são algoritmos complexos baseados em física atmosférica e levam horas para rodar. Modelos de IA podem criar previsões em questão de segundos.
Mas é improvável que eles substituam modelos convencionais em um futuro próximo. Os modelos de previsão baseados em IA são treinados com dados climáticos históricos de várias décadas, motivo pelo qual são ótimos em prever eventos climáticos similares aos do passado. Isso é um problema em uma era de condições cada vez mais imprevisíveis.
Nós não sabemos se modelos de IA serão capazes de prever eventos climáticos raros e extremos, diz Dueben. Ele acredita que talvez o caminho a seguir seja o de adotar ferramentas de IA em conjunto com modelos tradicionais de previsão do tempo, de modo a obter os resultados mais precisos.
A entrada das grandes empresas de tecnologia no cenário da meteorologia não decorre puramente da curiosidade científica, entende Oliver Fuhrer, chefe do departamento de previsão numérica do MeteoSwiss, Departamento Federal de Meteorologia e Climatologia suíço.
Nossa economia está cada vez mais sujeita ao clima, especialmente com o avanço das energias renováveis, diz Fuhrer. Os negócios das empresas de tecnologia também estão associados ao clima, acrescenta ele, seja em termos de logística, seja pelo número de vezes que a palavra “sorvete” é inserida em uma ferramenta de busca.
A área da meteorologia pode ganhar muito com a Inteligência Artificial. Países monitoram e registram dados climáticos, o que significa que existem muitos dados disponíveis ao público que podem ser usados para treinamento de modelos de IA. Quando combinadas ao conhecimento humano, inteligências artificiais podem acelerar processos demorados. O próximo passo ainda não está claro, mas as perspectivas são animadoras. “Parte disso é apenas explorar esse espaço e identificar quais os possíveis serviços ou modelos de negócios”, diz Fuhrer.
Aprendizado mais profundo
É muito fácil enganar ferramentas de detecção de textos gerados por inteligência artificial
Poucas semanas após o lançamento do ChatGPT, surgiu a preocupação de que estudantes usassem o chatbot para criar redações em poucos segundos. Em resposta a essa preocupação, startups começaram a desenvolver produtos que prometem identificar se um texto foi escrito por um humano ou por uma máquina. No final das contas, é mais ou menos fácil enganar essas ferramentas e evitar a detecção.
Alerta de propaganda enganosa: eu já escrevi sobre como é difícil, senão impossível, detectar textos gerados por IA. Conforme informado por minha colega, Rhiannon Williams, uma nova pesquisa descobriu que a maior parte das ferramentas que alegam ser capazes de identificar esses textos tem desempenho ruim. Os pesquisadores testaram 14 ferramentas de detecção e descobriram que, embora elas fossem boas em identificar textos escritos por humanos, com uma média de 96% de precisão, esse valor caía para 74% em se tratando de textos gerados por IA, e para apenas 42% quando os textos eram levemente modificados. Leia mais.
Bits e Bytes
Empresas de IA estão enfrentando uma enxurrada de processos judiciais sobre privacidade e direitos autorais
A falta de regulamentação da inteligência artificial nos Estados Unidos leva a processos multimilionários. No final de junho, um escritório de advocacia californiano ajuizou uma ação popular contra a OpenAI, alegando que a empresa violou a privacidade de milhões de pessoas ao coletar dados da internet para treinar seu modelo. Agora, a atriz e comediante Sarah Silverman está processando a OpenAI e a Meta por utilizar seus trabalhos sujeitos a direitos autorais em seus modelos de IA. Esses casos, juntamente com outros processos sobre direitos autorais, podem gerar precedentes importantes sobre como IAs são desenvolvidas nos EUA.
OpenAI cria o conceito de “superalinhamento”
É um pássaro… É um avião… É o superalinhamento! A OpenAI está montando uma equipe de pesquisadores para trabalhar em “alinhamento de superinteligência”. Isso significa que eles irão focar na solução dos desafios técnicos envolvidos no controle de sistemas de IA que são mais inteligentes que humanos.
Por um lado, eu acho ótimo que a OpenAI esteja trabalhando para mitigar os danos que possam ser causados pelas IAs superinteligentes que tenta desenvolver. Mas, por outro lado, esses modelos de IA ainda são puramente hipotéticos e os sistemas existentes já causa problemas suficientes. No mínimo, eu espero que a OpenAI invente uma maneira eficiente de controlar a geração atual de modelos de IA. (OpenAI)
Grande empresa de tecnologia afirma que quer a regulamentação das inteligências artificiais, desde que os usuários aguentem o tranco
Essa matéria dá um panorama interessante sobre o lobby que acontece por baixo dos panos em relação à Lei de Inteligência Artificial. Embora digam ser a favor da regulamentação, empresas de tecnologia estão resistindo aos esforços da União Europeia para impor normas mais estritas quanto a produtos de IA. (Bloomberg)
Por que universidades de elite, como Stanford, estão obcecadas com o apocalipse das inteligências artificiais
O medo do risco existencial da inteligência artificial não veio do nada. Na verdade, como essa matéria explica, é um movimento apoiado por bilionários que recrutou um exército de estudantes universitários para sua causa. E eles estão muito interessados em tirar proveito do momento atual. (The Washington Post)
MIT Technology Review
