OpenAI e Chatgpt vão revolucionar o mundo da comunicação?

Mas agora, parece que estes sistemas não vão ser capazes de obter patentes. O Circuito Federal dos Estados Unidos decidiu que as criações de sistemas de IA não podem obter patentes de invenção.

O GPT-3 foi construído para gerar prosa convincente automaticamente baseado em um algoritmo de aprendizagem profunda desenvolvido pela OpenAI. O GPT-3 não é treinado através de instruções específicas; é treinado a partir de grandes bancos de dados usando uma ampla variedade de fontes.

As poderosas ferramentas de inteligência artificial (IA) da OpenAI e do GPT-3 são as próximas grandes ondas na área científica. Estes sistemas de IA, concebidos para gerar conteúdo de forma autónoma, estão a começar a mostrar o seu potencial para desafiar o modo como os profissionais da notícia gerem e produzem conteúdos. O GPT-3 foi construído para gerar prosa convincente automaticamente baseado em um algoritmo de aprendizagem profunda desenvolvido pela OpenAI. O GPT-3 não é treinado através de instruções específicas; é treinado a partir de grandes bancos de dados usando uma ampla variedade de fontes. Este algoritmo foi elogiado por simplificar processos antes complicados que exigiam muito trabalho manual dos engenheiros para produzir resultados consistentemente precisos.

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Mas agora, parece que estes sistemas não vão ser capazes de obter patentes. O Circuito Federal dos Estados Unidos decidiu que as criações de sistemas de IA não podem obter patentes de invenção.

Como a OpenAI e o GPT-3 ameaçam o jornalismo tradicional?

Apesar da versatilidade inerente à tecnologia da Inteligência Artificial, ela também traz consigo novos riscos e desafios para os modelos existentes na indústria do jornalismo. Uma das principais preocupações é que a IA possa substituir os trabalhos dos profissionais da notícia a longo prazo, pois se tornaria mais simples e barato gerar conteúdos automaticamente com algoritmos IA do que ter funcionários dedicados à tarefa. Outra questão é a qualidade desses artigos produzidos automaticamente e com ligações genéricas às fontes. A ausência desta informação significaria menor credibilidade dos materiais publicados, bem como maior exposição potencial à poluição informativa ou outros erros graves nos fatos relatados devido à incapacidade do Algoritmo em distinguir entre fontes confiáveis ​​ou não confiáveis. Além disso, os leitores podem não ter certeza sobre quem escreveu um determinado artigo – se foi uma máquina ou um humano – e isso suscita preocupações quanto à integridade dos materiais publicados. Para evitar essas complicações potenciais, algumas organizações optaram por usar ferramentas analíticas especializadas baseadas em machine learning para verificar todo o conteúdo antes de ser publicado online ou distribuído por qualquer meio digital. Esta medida permitirá que os profissionais detetem e corrijam problemas tanto nas frases gramaticais como nos fatos reportados nos artigos, garantindo assim integralmente que cada artigo tenha qualidade elevada quando chega a milhões de leitores diariamente através diferentes canais digitais.

É impossível negar que as tecnologias AI estão rapidamente a mudar as expectativas relacionadas com rapidez, facilidade e custo na produção automatizada de conteúdos digitais – mas isso vem obviamente com desvantagens enormes também associadas à qualidade da informação transmitida a grande escala através destas plataformas.

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