A exploração da IA generativa representa a próxima fase na evolução da pesquisa online, transformando a forma como interagimos com plataformas como Yahoo.com, Google.com, Bing.com e outros.
A inteligência artificial (IA) tem impactado significativamente as nossas vidas desde o surgimento de assistentes pessoais em dispositivos móveis, como Cortana, Siri, Google Assistant e Alexa. A sua aplicação estende-se aos dispositivos de Internet das Coisas (IoT), permitindo-nos controlar diversos aspetos das nossas casas e locais de trabalho.
A IA também revolucionou a indústria da produção multimédia, criando conteúdo diversificado, como imagens, vídeos, áudio e texto, a partir de simples palavras-chave ou comandos. Atualmente, sistemas avançados de IA são capazes de editar conteúdo de vídeo e áudio com grande precisão. A presença da IA é cada vez mais ubíqua, e o seu impacto na pesquisa de conteúdo na internet é uma evolução natural.
O que é a pesquisa com IA generativa?
Para compreender o conceito de pesquisa com IA generativa, é essencial definir primeiro o que é uma IA generativa. Em termos simples, uma IA generativa é um sistema que cria conteúdo, como texto, imagens, áudio e código de programação, a partir de amostras de conteúdo pré-existente.
Os programadores treinam estas IAs generativas para interpretar a linguagem natural através de modelos de aprendizagem automática (ML). Estes modelos podem ser supervisionados, não supervisionados ou semi-supervisionados, dependendo da abordagem de treino.
Modelos de IA generativos
A IA generativa utiliza diversos modelos de aprendizagem automática para treinar programas de IA, chatbots ou assistentes virtuais. Apresentamos alguns desses modelos e os seus resultados:
Modelo Generativo vs. Discriminativo
No modelo discriminativo, o treino da IA é supervisionado por um humano, que ensina o sistema a identificar as diferenças entre dois ou mais objetos em dados de entrada. Por exemplo, se fornecermos 10 imagens de 10 animais diferentes, um modelo discriminativo será capaz de os distinguir com eficácia.
Por outro lado, o modelo generativo permite que a IA crie novos objetos a partir de dados de amostra, com supervisão parcial ou nula. Este modelo permite que a IA compreenda os dados de entrada e armazene esse conhecimento na sua rede neural, para que possa aceder a ele em situações futuras semelhantes.
Redes Adversariais Generativas (GANs)
Este algoritmo combina modelos generativos e discriminativos para o treino da IA. O modelo generativo cria amostras a partir de dados de entrada, como palavras-chave ou perguntas.
De seguida, o modelo discriminativo avalia se a amostra criada é genuína ou falsa. Caso seja falsa, o modelo generativo aperfeiçoa a sua tarefa até produzir amostras que o modelo discriminativo já não consiga distinguir dos dados originais.
Modelos Baseados em Transformadores
Os modelos de transformadores, utilizados em ML, são redes neurais profundas que analisam dados de entrada sequencialmente, prevendo a saída correspondente. Por exemplo, ao apresentar uma sequência de palavras não relacionadas a um transformador, ele tenta prever as palavras anteriores ou seguintes para formar frases coerentes e significativas.
Num transformador, um codificador extrai os dados relevantes da sequência de entrada e converte-os em vetores. O descodificador analisa esses vetores, cria contexto e produz a sequência de saída.
Existem diversos modelos de IA baseados em transformadores bem-sucedidos, como:
- Modelo de Transformador Generativo Pré-treinado 3, conhecido como ChatGPT
- Modelo de Linguagem para Aplicações de Diálogo (LaMDA), construído sobre o Google Transformer
Com base nestes modelos, os programadores criaram programas de IA generativa capazes de produzir:
- Imagens de pessoas que não existem, a partir de dados de sites, revistas e pesquisas de imagem.
- Imagens realistas a partir de esboços.
- Transferência de estilos artísticos entre diferentes obras.
- Tomografias computadorizadas a partir de ressonâncias magnéticas.
- O Dall-e AI da OpenAI cria imagens notáveis a partir de texto.
- AIs como DeepMind e Amazon Polly geram fala humana a partir de texto.
- A AI Music, da Apple, transforma música pública em trilhas sonoras.
A pesquisa com IA generativa combina estas ferramentas e tecnologias de IA para apresentar conteúdo web preciso. Com esta ferramenta, já não é necessário navegar por milhões de resultados gerados por motores de busca como Google, Bing ou Yahoo.
A pesquisa com IA generativa apresenta conteúdo pronto para publicação ou consumo, integrando texto, imagens e vídeos num único ecrã, como o ChatGPT.
Como difere a pesquisa com IA generativa da pesquisa online convencional?
A forma como interagimos com os mecanismos de busca, desde o lançamento do Archie em 1990, irá mudar drasticamente se a pesquisa com IA generativa se tornar comum e acessível.
A pesquisa online convencional é um processo manual. Introduzimos uma pergunta ou palavra-chave num motor de busca, que avalia os sites de acordo com critérios como autoridade, relevância e qualidade da página. O motor de busca atribui rankings aos sites, apresentando os resultados em função da classificação.
Os motores de busca convencionais não criam conteúdo, mas sim distribuem conteúdo existente de diversos sites. Ao clicar num resultado de pesquisa, acedemos diretamente ao site de origem.
Com a pesquisa com IA generativa, obtemos conteúdo mais direcionado. A IA analisa os resultados da pesquisa, gera conteúdo personalizado e apresenta-o através de um navegador web, muitas vezes com links para as fontes utilizadas.
Se a pesquisa com IA generativa se tornar o padrão, podemos esperar as seguintes mudanças:
- O conteúdo gerado será influenciado pela posição da empresa que criou o modelo de pesquisa.
- Diferentes abordagens de pesquisa com IA podem gerar discrepâncias nos trabalhos de pesquisa online.
- As ferramentas de pesquisa podem apresentar conteúdos semelhantes, levando a um risco de plágio.
- Os resultados de pesquisa tornar-se-ão mais intuitivos e integrados, combinando texto, imagens, vídeos e áudio.
- A interação com sites e anúncios diminuirá, à medida que o conteúdo é apresentado numa interface semelhante ao ChatGPT.
- O tempo e esforço necessários para pesquisar online diminuirão drasticamente.
- Surgirão novos modelos de publicidade e receita baseados em IA para otimizar os lucros das empresas.
- A qualidade da pesquisa poderá diminuir devido a uma menor interação com diferentes fontes.
- Será necessário contratar profissionais especializados para analisar o conteúdo gerado por IA antes da sua utilização comercial.
- Não existem diretrizes claras sobre como a pesquisa baseada em IA irá dar crédito aos sites originais, já que estes modelos dependem de referências de conteúdo.
Em seguida, abordaremos o impacto da pesquisa com IA generativa nos motores de busca.
Impactos da pesquisa com IA generativa nos motores de busca
O avanço da pesquisa com IA generativa poderá impactar os motores de busca convencionais da seguinte forma:
- A popularidade dos gigantes da busca como Google, Yahoo, DuckDuckGo e Brave poderá diminuir.
- A receita publicitária dos motores de busca também poderá sofrer uma redução substancial.
- Os resultados de pesquisa gratuitos e imparciais serão afetados, e um novo fluxo de receita poderá surgir, onde os proprietários de sites pagam para que o seu conteúdo seja exibido.
- O tráfego nos sites diminuirá significativamente, à medida que os utilizadores obtêm o conteúdo numa única página.
A seguir, iremos explorar alguns motores de busca que utilizam a pesquisa com IA generativa.
Motores de busca que utilizam pesquisa com IA generativa
As empresas de motores de busca já reconhecem o futuro da pesquisa com IA generativa. Por isso, várias empresas estão a desenvolver protótipos e versões beta de motores de busca com IA. Seguem alguns exemplos:
#1. Bing
A Microsoft adquiriu a OpenAI e aplicou as suas tecnologias para aprimorar o Bing Search com funcionalidades de IA, num produto conhecido como “o novo Bing”.
Este motor de busca oferece respostas completas a perguntas, eliminando a necessidade de classificar sites com base em palavras-chave. É possível também interagir com o motor de busca através de conversas, como com um especialista em determinado domínio.
O chat do motor de busca permite fazer até cinco perguntas adicionais, refinando os resultados gerados pelo modelo de IA generativa. O novo Bing não se limita apenas a resultados web, podendo também:
- Oferecer dicas sobre diversos tópicos.
- Produzir conteúdo criativo através da IA generativa.
- Apresentar resultados intuitivos e precisos, sem anúncios e pop-ups.
#2. Google
O Google utiliza IA na sua pesquisa há vários anos. O RankBrain, lançado em 2015, foi o primeiro sistema de IA usado para classificar sites. Esta IA interpreta os resultados de pesquisa e posiciona os sites relevantes no topo da hierarquia.
Outros programas de IA utilizados pelo Google incluem:
- Correspondência Neural para identificar a relação entre consultas e páginas.
- BERT para o pré-treino de processamento de linguagem natural.
- Google Lens para pesquisa de objetos através da câmara de dispositivos móveis.
- Modelo Unificado Multitarefa (MUM) para informações sobre a vacina COVID-19.
#3. You
You é um motor de busca com IA pronto para produção, que oferece resultados de pesquisa avançados:
- Apresenta um resumo de aplicações, ferramentas e resultados no topo da página de resultados.
- Exibe resultados de “Pessoas também perguntam” no painel lateral direito.
- Sugere a utilização do YouChat.
- Mostra as principais discussões de redes sociais de alta autoridade, como o Reddit.
- Permite aos utilizadores adicionar mais consultas à mesma pesquisa.
Atualmente, o You oferece os seguintes produtos de pesquisa com IA:
#4. neeva
O Neeva é um motor de busca com IA que apresenta resultados sem distrações, omitindo anúncios. Ao inserir uma pergunta na caixa de pesquisa do Neeva, é fornecida uma resposta concisa e detalhada, sem a presença de anúncios, como acontece no Google.
O Neeva é um motor de busca financiado por subscritores. Obtém receita através dos utilizadores que usam a aplicação para pesquisas online, não dependendo da publicidade como o Google. Desta forma, os resultados de pesquisa podem ser mais contextuais.
Nota do autor
Os motores de busca generativos baseados em IA podem apresentar desafios para a pesquisa online. Se as empresas começarem a cobrar para promover determinados conteúdos, a pesquisa online pode tornar-se tendenciosa.
É necessário que os programadores de motores de busca com IA criem um consórcio para estabelecer práticas éticas, garantindo a liberdade e imparcialidade da pesquisa online.
Neste artigo, abordamos em detalhe a definição de pesquisa com IA generativa, as diferenças em relação à pesquisa convencional e os seus impactos. Também explorámos novos exemplos de ferramentas de pesquisa com IA, que oferecem conteúdo de qualidade com menor tempo de pesquisa.
Este artigo visa esclarecer se a pesquisa com IA é uma opção válida. De qualquer forma, a pesquisa com IA generativa, baseada em aprendizagem automática, deverá tornar-se a nova tendência na internet.
Em seguida, consulte o artigo sobre Inteligência artificial estreita (ANI).