Quando o Openai introduziu o ChatGPT no mundo em 2022, trouxe inteligência synthetic generativa ao mainstream e iniciou um efeito de bola de neve que levou à sua rápida integração na indústria, pesquisa científica, assistência médica e a vida cotidiana das pessoas que usam a tecnologia.
O que vem a seguir para esta ferramenta poderosa, mas imperfeita?
Com essa pergunta em mente, centenas de pesquisadores, líderes empresariais, educadores e estudantes se reuniram no Kresge Auditorium do MIT para o Simpósio de Consórcio de Impacto AI (MGAIC) do MIT inaugural do MIT (MGAIC) em 17 de setembro para compartilhar idéias e discutir o futuro potencial da IA geradora.
“Este é um momento essential – a IA generativa está se movendo rapidamente. É nosso trabalho garantir que, à medida que a tecnologia proceed avançando, nossa sabedoria coletiva acompanha o ritmo”, disse o MIT Reitor Anantha Chandrakasan para iniciar este primeiro simpósio do MGAIC, A consórcio dos líderes da indústria e pesquisadores do MIT lançaram em fevereiro para aproveitar o poder da IA generativa para o bem da sociedade.
Destacando a necessidade crítica desse esforço colaborativo, a presidente do MIT, Sally Kornbluth, disse que o mundo está contando com professores, pesquisadores e líderes empresariais como os da MGAIC para enfrentar os desafios éticos e tecnológicos da IA generativa à medida que a tecnologia avança.
“Parte da responsabilidade do MIT é manter esses avanços para o mundo. Kornbluth disse.
Para o palestrante Yann Lecun, cientista -chefe da META, os avanços mais emocionantes e significativos da IA generativa provavelmente não virão de melhorias contínuas ou expansões de grandes modelos de idiomas como lhama, GPT e Claude. Através do treinamento, esses enormes modelos generativos aprendem padrões em enormes conjuntos de dados para produzir novas saídas.
Em vez disso, Lucun e outros estão trabalhando no desenvolvimento de “modelos mundiais” que aprendem da mesma maneira que uma criança – vendo e interagindo com o mundo ao seu redor através de informações sensoriais.
“Uma criança de 4 anos viu tantos dados através da visão quanto o maior LLM.
Um robô com esse tipo de modelo mundial poderia aprender a concluir uma nova tarefa por conta própria, sem treinamento. Lecun vê os modelos mundiais como a melhor abordagem para as empresas tornarem os robôs inteligentes o suficiente para serem geralmente úteis no mundo actual.
Mas mesmo que futuros sistemas generativos de IA fiquem mais inteligentes e mais humanos através da incorporação de modelos mundiais, Lecun não se preocupa com os robôs que escapam do controle humano.
Cientistas e engenheiros precisarão projetar o Guardrails para manter futuros sistemas de IA no caminho certo, mas como sociedade, já estamos fazendo isso há milênios, projetando regras para alinhar o comportamento humano com o bem comum, disse ele.
“Vamos ter que projetar esses corrimãos, mas por construção, o sistema não poderá escapar desses corrimãos”, disse Lecun.
O palestrante Tye Brady, tecnólogo -chefe da Amazon Robotics, também discutiu como a IA generativa poderia impactar o futuro da robótica.
Por exemplo, a Amazon já incorporou a tecnologia generativa de IA em muitos de seus armazéns para otimizar como os robôs viajam e mover o materials para otimizar o processamento de pedidos.
Ele espera que muitas inovações futuras se concentrem no uso de IA generativa em robótica colaborativa, construindo máquinas que permitem que os humanos se tornem mais eficientes.
“Genai é provavelmente a tecnologia mais impactante que testemunhei durante toda a minha carreira de robótica”, disse ele.
Outros apresentadores e participantes do painel discutiram os impactos da IA generativa em empresas, desde empresas em larga escala como Coca-Cola e dispositivos analógicos a startups como a empresa de saúde da AI Abridge.
Vários membros do corpo docente do MIT também falaram sobre seus mais recentes projetos de pesquisa, incluindo o uso da IA para reduzir o ruído nos dados da imagem ecológica, projetando novos sistemas de IA que mitigam viés e alucinações e permitindo que o LLMS aprendesse mais sobre o mundo visible.
Depois de um dia passar explorando a nova tecnologia generativa de IA e discutindo suas implicações para o futuro, o corpo docente da MGAIC co-líder Vivek Farias, o professor Patrick J. McGovern, da MIT Sloan College of Administration, disse esperar que os participantes deixassem com “um senso de possibilidade e urgência para tornar essa possibilidade actual”.