RELATÓRIO SOBRE O ESTADO DA IA 2024

As maiores tendências em pesquisa de IA em 2024

O relatório "State of AI Report 2024" destaca várias tendências significativas na pesquisa de IA ao longo do ano. Aqui está um resumo das mais importantes:

Convergência de Desempenho:

● O desempenho dos modelos de IA de ponta de laboratórios de pesquisa líderes convergiu, com modelos como Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 e Grok 2 alcançando desempenho comparável ao GPT-4 em várias tarefas, incluindo codificação, recordação factual e matemática.

● Essa convergência sugere que as diferenças de implementação e conjuntos de dados, em vez de diferenças arquiteturais, são agora os principais fatores que impulsionam o desempenho do modelo.

Escalonamento de Computação de Inferência:

● A OpenAI fez avanços significativos com o o1, um modelo que prioriza a computação de inferência sobre pré-treinamento e pós-treinamento, permitindo um raciocínio passo a passo em estilo de cadeia de pensamento (COT) para resolver problemas complexos de matemática, ciência e codificação.

Modelos Abertos Desafiando Modelos Proprietários:

● O lançamento do Llama 3 pela Meta, especialmente o Llama 3.1 405B, marcou a primeira vez que um modelo de código aberto alcançou desempenho comparável aos modelos proprietários de ponta como o GPT-4 e o Claude 3.5 Sonnet.56

● O sucesso do Llama 3 e outros modelos de código aberto impulsionou o debate sobre o significado de "código aberto" em IA, com foco na necessidade de maior clareza em torno de práticas de abertura para pesos de modelo, conjuntos de dados, licenciamento e métodos de acesso.

Eficiência e Personalização do Modelo:

● Os pesquisadores estão explorando métodos para reduzir o tamanho do modelo e os requisitos de computação sem sacrificar o desempenho.

● As técnicas de quantização, que reduzem a precisão dos parâmetros do modelo, mostraram resultados promissores na redução da pegada de memória e consumo de energia de LLMs.

● A afinação de representação (ReFT) oferece uma abordagem eficiente em termos de parâmetros para personalizar modelos de IA sem alterar os pesos do modelo.

Modelos Híbridos e Alternativas de Transformadores:

● Enquanto os transformadores continuam sendo a arquitetura dominante para LLMs, os modelos híbridos que combinam transformadores com outros paradigmas, como modelos de espaço de estado, estão mostrando resultados promissores.

● Esses modelos híbridos visam aproveitar os pontos fortes de diferentes abordagens para melhorar a eficiência e o desempenho em tarefas específicas.

Avanços em Dados Sintéticos e Recuperação:

● O uso de dados sintéticos para treinar e aprimorar modelos de IA está ganhando força, oferecendo o potencial de superar gargalos de dados e melhorar o desempenho.

● No entanto, as preocupações persistem em torno do colapso do modelo - a degradação do desempenho do modelo devido ao uso excessivo de dados sintéticos - destacando a necessidade de pesquisa contínua sobre os riscos e benefícios dos dados sintéticos.

● As técnicas de recuperação e incorporação tornaram-se essenciais para aprimorar os recursos de geração aumentada de recuperação (RAG), com modelos de código aberto frequentemente superando alternativas proprietárias.

● A pesquisa contínua sobre estratégias eficazes de fragmentação e avaliação de RAG é crucial para liberar todo o potencial do RAG.

Computação e Infraestrutura:

● Os laboratórios de fronteira de IA estão enfrentando os desafios da crescente demanda computacional, buscando otimizações e soluções alternativas de infraestrutura.

● As restrições de energia e os custos de computação estão levando ao desenvolvimento de algoritmos de treinamento distribuídos e métodos de processamento de imagem de baixa resolução.

Modelos Chineses:

● Apesar das sanções, os laboratórios de IA chineses fizeram avanços significativos, produzindo (V)LLMs que alcançaram o topo das classificações e demonstraram forte desempenho em tarefas como matemática e codificação.

● Esses laboratórios priorizaram a eficiência computacional para superar as restrições de acesso a GPUs, levando a inovações em arquiteturas e design de conjuntos de dados.

Expansão de Modelos Fundacionais para as Ciências:

● Os modelos fundacionais estão mostrando um potencial imenso para acelerar a pesquisa científica, com aplicações em áreas como biologia, genômica, ciências físicas e neurociência.

● AlphaFold 3, desenvolvido pelo DeepMind, demonstrou capacidades para modelar interações de biomoléculas e avançar o projeto de proteínas.

● A pesquisa emergente sobre modelos fundacionais para o cérebro, a atmosfera e outros domínios científicos destaca a versatilidade e o impacto potencial desses modelos.

Segurança e Confiabilidade:

● À medida que as capacidades de IA avançam, os pesquisadores estão cada vez mais focados na segurança e confiabilidade de LLMs.

● A pesquisa sobre ataques de jailbreak, técnicas de defesa e avaliação de segurança é crucial para mitigar os riscos potenciais e garantir o comportamento responsável do modelo.

● Compreender e abordar as vulnerabilidades em relação à desinformação, uso indevido e comportamento adverso é essencial para implantações responsáveis de IA.

Interpretabilidade e Transparência:

● O campo da interpretabilidade de IA ganhou força significativa, com foco na compreensão do funcionamento interno de modelos complexos de IA.

● Técnicas como codificadores automáticos esparsos, descodificação de neurônios e análises de representação linear fornecem insights sobre como os LLMs codificam e processam informações.

● Aumentar a transparência em torno do desenvolvimento de modelos fundacionais, conjuntos de dados, práticas computacionais e políticas de uso é crucial para promover a confiança e a responsabilidade.

Impacto Econômico e Social:

● O debate sobre o impacto econômico da IA está se intensificando, com especialistas explorando as implicações potenciais para produtividade, desigualdade e mercados de trabalho.

● As preocupações sobre o potencial da IA para exacerbar a desinformação e influenciar eleições exigem pesquisa contínua e intervenções políticas.

● À medida que a IA permeia vários setores, é crucial abordar as considerações éticas, sociais e de governança para garantir implantações equitativas e benéficas.

Essas tendências destacam o rápido progresso e a crescente influência da pesquisa de IA. À medida que a IA continua a evoluir, compreender e abordar essas tendências é essencial para aproveitar os benefícios transformadores da IA e mitigar seus riscos potenciais.

O Argumento para a IA como um multiplicador de força para o progresso tecnológico

O principal argumento que sustenta a alegação de que a IA será um multiplicador de força para o progresso tecnológico se baseia na ideia de que a inteligência é a base da inovação. Os autores do "State of AI Report 2024" afirmam que "tudo ao nosso redor hoje, desde a cultura até os produtos de consumo, é produto da inteligência".

A partir dessa premissa, eles argumentam que a IA, como uma forma de inteligência artificial, terá um efeito multiplicador no progresso tecnológico em um mundo cada vez mais digital e orientado por dados.

Em outras palavras, a IA tem o potencial de aumentar a capacidade humana de criar, inovar e resolver problemas complexos em diversas áreas. Isso se torna especialmente relevante em um contexto onde a quantidade de dados gerados e a complexidade dos desafios tecnológicos continuam a crescer exponencialmente.

O relatório cita diversos exemplos de como a IA já está impulsionando o progresso em áreas como:

● Pesquisa científica: com modelos como o AlphaFold, que está revolucionando a biologia e o design de proteínas.

● Desenvolvimento de software: com ferramentas como o Copilot, que auxilia programadores na escrita de código.

● Automação empresarial: com soluções de RPA que usam IA para automatizar fluxos de trabalho complexos.

● Saúde: com modelos de IA que auxiliam no diagnóstico e tratamento de doenças.

É importante notar que o relatório também reconhece os desafios e riscos potenciais da IA, como a necessidade de garantir sua segurança, confiabilidade e uso ético. No entanto, o argumento central permanece: a IA tem o potencial de acelerar significativamente o progresso tecnológico, impulsionando a inovação e a resolução de problemas em uma escala sem precedentes.

Relação entre modelos de linguagem de código aberto e a posição da NVIDIA

A ascensão de modelos de linguagem de código aberto e a posição dominante da NVIDIA na indústria de IA estão interligadas de maneiras complexas. Embora o texto não aborde diretamente a relação entre os dois, podemos extrair algumas conexões relevantes a partir das informações fornecidas:

● Demanda por GPUs: O desenvolvimento e treinamento de modelos de linguagem, especialmente os de grande escala, exigem uma quantidade enorme de poder computacional. A NVIDIA é a principal fornecedora de GPUs de alto desempenho, que são essenciais para essas tarefas. A popularização dos modelos de código aberto, como o Llama da Meta, impulsiona ainda mais a demanda por GPUs da NVIDIA, consolidando sua posição dominante.

● Competição e Inovação: A disponibilidade de modelos de código aberto aumenta a competição no mercado de IA, incentivando empresas como a AMD e a Intel a desenvolverem alternativas às GPUs da NVIDIA. Essa competição pode levar a inovações em hardware, com o desenvolvimento de chips mais eficientes e poderosos.

● Democratização da IA: Os modelos de código aberto permitem que pesquisadores e desenvolvedores com recursos limitados acessem e experimentem tecnologias de ponta em IA. Isso pode levar a uma maior diversidade de aplicações e inovações em áreas que antes eram inacessíveis para aqueles sem acesso a grandes recursos computacionais.

● Estratégias de Mercado: A NVIDIA, ciente da ascensão dos modelos de código aberto, tem adotado estratégias para manter sua relevância. A empresa tem investido em plataformas de software e serviços que complementam suas GPUs, além de buscar parcerias com empresas que desenvolvem modelos de código aberto.

● Tensões Geopolíticas: As sanções dos EUA à China limitam o acesso de empresas chinesas a GPUs de última geração da NVIDIA. Essa situação incentiva a China a investir em seus próprios chips de IA, além de buscar alternativas como o aluguel de GPUs em data centers nos EUA.

Em resumo, a ascensão dos modelos de linguagem de código aberto aumenta a demanda por GPUs da NVIDIA, ao mesmo tempo que impulsiona a competição e a inovação no mercado de hardware. A NVIDIA, por sua vez, se adapta a esse novo cenário buscando novas estratégias de mercado para manter sua posição dominante.

Vale ressaltar que essa análise é baseada nas informações fornecidas nas fontes e na nossa conversa anterior. A relação entre os modelos de código aberto e a posição da NVIDIA é complexa e pode ser influenciada por outros fatores não mencionados aqui.

Preocupações dos reguladores sobre a relação entre gigantes da Tecnologia e Startups de IA

O "State of AI Report 2024" destaca crescentes preocupações dos reguladores globais acerca da relação simbiótica, porém potencialmente anticompetitiva, entre as grandes empresas de tecnologia e as startups de IA. O relatório argumenta que essa relação, embora crucial para o avanço da IA, demanda escrutínio para evitar a consolidação do poder nas mãos de poucos e a criação de um ecossistema desequilibrado.

As principais preocupações, como ilustradas no relatório, são:

● Concentração de Poder: A dependência das startups de IA em gigantes da tecnologia como a Microsoft (investimentos e infraestrutura em nuvem) e a NVIDIA (hardware) levanta preocupações sobre concentração de poder. Reguladores temem que essa dependência possa sufocar a concorrência, limitando as opções de startups e criando um ambiente onde apenas empresas alinhadas com os interesses das gigantes prosperem.

● Aquisições e "Pseudo-Aquisições": A crescente tendência de aquisições e "pseudo-aquisições" de startups de IA por grandes empresas de tecnologia preocupa os reguladores, que veem nessas práticas uma forma de eliminar competidores em potencial e consolidar o domínio do mercado. O relatório cita exemplos como a aquisição da Inflection pela Microsoft e da Adept pela Amazon, onde a startup abandona o desenvolvimento de modelos para focar em soluções empresariais, enquanto os investidores são recompensados por meio de acordos de licenciamento.

● Investimentos Estratégicos: Investimentos diretos de gigantes da tecnologia em startups de IA, como os da NVIDIA, geram preocupações sobre potenciais conflitos de interesse e favorecimento. Reguladores temem que esses investimentos possam distorcer o mercado, privilegiando startups que utilizem as tecnologias das empresas investidoras em detrimento de soluções alternativas.

● Dependência de Hardware da NVIDIA: A posição dominante da NVIDIA no mercado de GPUs, essenciais para o desenvolvimento de IA, é vista com apreensão por reguladores, especialmente na Europa. A França, por exemplo, considera a possibilidade de aplicar medidas específicas contra a NVIDIA para evitar a dependência excessiva de seus produtos e fomentar a competição no setor de hardware.

● Restrições à Concorrência: Acordos de exclusividade entre grandes empresas de tecnologia e startups de IA, como o acordo entre a OpenAI e a Microsoft, são alvos de investigação por órgãos reguladores como a FTC nos EUA e a CMA no Reino Unido. Esses acordos, que garantem à gigante tecnológica acesso preferencial ou exclusivo às tecnologias da startup, são vistos como potenciais barreiras à entrada de novos competidores e prejudiciais à concorrência.

Em resumo, os reguladores estão atentos à relação entre as grandes empresas de tecnologia e as startups de IA, buscando garantir um ambiente competitivo e evitar a concentração de poder que possa prejudicar a inovação e o desenvolvimento de um ecossistema de IA diversificado e vibrante.

Fonte: https://www.stateof.ai/