O sistema de IA generativa do Google, Bard, tem potencial para revolucionar a saúde

A corrida para implementar a tecnologia de inteligência artificial (IA) de maneiras significativas nunca foi tão acirrada. Especificamente, a IA generativa recentemente conquistou o mundo, criando um domínio inteiro de aplicativos, tecnologia e valor potencial.

O JP Morgan Insights publicou recentemente um artigo intitulado “A IA generativa é uma virada de jogo?” explicando que “IA generativa - uma categoria de algoritmos de inteligência artificial que podem gerar novo conteúdo com base em dados existentes - foi aclamada como a próxima fronteira para vários setores, de tecnologia a bancos e mídia”. Gokul Hariharan, codiretor de pesquisa de tecnologia, mídia e telecomunicações da Ásia-Pacífico no JP Morgan, reiterou ainda que “fundamentalmente, a IA generativa reduz o dinheiro e o tempo necessários para a criação de conteúdo – em texto, código, áudio, imagens, vídeo e suas combinações ”— abrindo caminho para a inovação disruptiva.

Inegavelmente, as empresas de tecnologia querem estar na vanguarda dessa inovação.

No início da semana passada, o Google anunciou seu tão esperado próximo passo em relação à IA generativa. No blog oficial do Google, A palavra-chave, Sissie Hsiao, vice-presidente de produto, e Eli Collins, vice-presidente de pesquisa, introduziram o acesso aberto ao Bard, um experimento que permite aos usuários interagir diretamente com a plataforma de IA generativa do Google e compartilhar feedback de acordo.

Os autores explicaram: “Hoje estamos começando a abrir o acesso ao Bard, um experimento inicial que permite colaborar com IA generativa [...] Você pode usar o Bard para aumentar sua produtividade, acelerar suas ideias e alimentar sua curiosidade. Você pode pedir a Bard dicas para alcançar seu objetivo de ler mais livros este ano, explicar a física quântica em termos simples ou estimular sua criatividade descrevendo uma postagem no blog. Aprendemos muito até agora testando o Bard, e o próximo passo crítico para melhorá-lo é obter feedback de mais pessoas.”

O artigo também explica o conceito por trás de um grande modelo de linguagem (LLM), a tecnologia que alimenta o sistema: “Bard é alimentado por um grande modelo de linguagem de pesquisa (LLM), especificamente uma versão leve e otimizada do LaMDA, e será atualizado com modelos mais novos e mais capazes ao longo do tempo. Baseia-se no entendimento do Google sobre informações de qualidade. Você pode pensar em um LLM como um mecanismo de previsão. Quando recebe um prompt, ele gera uma resposta selecionando, uma palavra por vez, entre as palavras que provavelmente virão a seguir. Escolher a escolha mais provável todas as vezes não levaria a respostas muito criativas, então há alguma flexibilidade considerada. Continuamos a ver que quanto mais pessoas as usam, melhores os LLMs conseguem prever quais respostas podem ser úteis.”

LaMDA, abreviação de “Modelo de linguagem para aplicativos de diálogo”, é o avanço do Google na construção de um modelo de linguagem de conversação adaptável, treinado em diálogo avançado e nas nuances da linguagem humana. Agora, o Google está empregando uma iteração dessa inovação com a Bard, para transformar a tecnologia em algo que possa ser útil e criar valor para os usuários.

Sem dúvida, esta tecnologia tem implicações potenciais incríveis para a saúde. A aplicação mais óbvia é que, com modelos adequadamente treinados e testados, os pacientes podem começar a procurar aconselhamento médico e recomendações do sistema, especialmente se a interface de conversação for robusta. Obviamente, isso precisa ser abordado com cautela, pois os modelos são tão bons quanto os dados com os quais são treinados e, mesmo assim, podem cometer erros.

Os autores do artigo explicam que “Embora os LLMs sejam uma tecnologia empolgante, eles não são isentos de falhas. Por exemplo, como eles aprendem com uma ampla gama de informações que refletem preconceitos e estereótipos do mundo real, eles às vezes aparecem em seus resultados. E eles podem fornecer informações imprecisas, enganosas ou falsas ao apresentá-las com confiança. Por exemplo, quando solicitado a compartilhar algumas sugestões para plantas de interior fáceis, Bard apresentou ideias de forma convincente… mas errou em algumas coisas, como o nome científico da planta ZZ.” Eles seguem apresentando o exemplo de como o sistema propôs um nome científico incorreto para a planta Zamioculcas Zamiifolia.

No entanto, se feito corretamente, há muito potencial no que diz respeito a permitir uma conversa medicamente alfabetizada, talvez até mesmo como uma forma de ajudar médicos e especialistas na criação de planos de diagnóstico ou cuidados intermediários para seus pacientes.

Em uma escala maior, a capacidade de treinar modelos intuitivos como esses oferece uma grande oportunidade de derivar insights robustos dos dados. A saúde é uma indústria de trilhões de dólares com terabytes de dados sendo produzidos anualmente. A sobreposição de modelos avançados de inteligência artificial e aprendizado de máquina a esses dados pode fornecer oportunidades significativas para entender melhor e usar essas informações para um bem maior.

Certamente, existem muitos desafios éticos e de segurança a serem considerados com IA em geral e especificamente com IA generativa. Em produtos como esses, existem inúmeros riscos que as empresas de tecnologia devem resolver, desde a produção de discurso e linguagem de ódio que podem ser mal utilizados, até a geração de informações enganosas, que podem ser especialmente perigosas em um ambiente de saúde. Sem dúvida, os pacientes devem procurar atendimento médico apenas de profissionais médicos treinados e licenciados.

No entanto, o Google e outras empresas que criam essas ferramentas avançadas têm grande potencial para resolver alguns dos problemas mais difíceis do mundo. Consequentemente, eles também assumem uma responsabilidade significativa na criação desses produtos de maneira segura, ética e focada no consumidor. No entanto, se feita corretamente, a tecnologia pode potencialmente mudar a saúde para as próximas gerações.

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