À medida que a IA se tornou comum, as empresas não têm se acanhado em implementar a tecnologia — aplicando-a a tarefas manuais e repetitivas e até mesmo citando-a como razão para demissões em massa.
Mas como a IA se compara aos humanos em tarefas técnicas? Um novo relatório, o Índice de IA de 2024 da Universidade Stanford, resume onde a tecnologia emergente está.
A manchete é que avanços recentes anunciaram uma melhoria sem precedentes no desempenho dos modelos de IA em testes de referência. Por muito tempo, a IA tem sido capaz de identificar o que está em uma imagem, mesmo enquanto sites nos pedem para provar incessantemente que não somos robôs, clicando em imagens de semáforos ou placas de parada.
Mas agora, a IA está realizando raciocínio visual e matemática — matemática seriamente difícil.
De fato, o Índice de IA de 2024 relata que os modelos passaram de pontuar menos de 10% do desempenho relativo dos humanos para mais de 90% em apenas 2 anos em matemática de nível competitivo. Em tarefas mais simples, os modelos de IA avaliados já superam os benchmarks humanos relevantes.
A boa notícia para quem está preocupado em perder o emprego é que os pesquisadores de IA estão cada vez mais preocupados com a falta de dados de alta qualidade para treinar seus modelos, com alguns prevendo que o fornecimento disponível será esgotado até 2026. Essa escassez pode forçar os desenvolvedores a depender cada vez mais de dados gerados por IA, ou 'sintéticos', para treinar novos modelos. A solução da Adobe? Pagar às pessoas US$ 3 por minuto por vídeos delas tocando coisas.
(Grifo meu). Fonte: aqui
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