Estratégias para a diversificação na produção de modelos de IA: inclusividade e expansão de detalhes
Na era da inteligência artificial (IA), as estratégias para diversificar a produção de modelos de IA tornaram-se essenciais. Uma das táticas mais comuns é a inclusão de guardiões e a modificação das indicações do usuário. Um exemplo disso é o OpenAI, que adotou uma abordagem de inclusividade e expansão de detalhes em seus modelos de IA.
No entanto, a modificação de indicações pode trazer problemas. Um caso notável é o do modelo Gemini do Google, que gerou imagens a-históricas, possivelmente devido a correções excessivas na produção de imagens de homens brancos.
Limitações da IA: o risco de amplificar estereótipos
A IA, embora poderosa, tem suas limitações, especialmente quando se trata de capturar a fluidez da existência humana. Existe o risco de a IA amplificar estereótipos e mal interpretar grupos minoritários, o que pode resultar em uma representação imprecisa e potencialmente prejudicial.
Avanços na IA generativa: melhorias na qualidade dos vídeos
A despeito dessas limitações, a IA generativa tem experimentado avanços significativos. As melhorias na qualidade dos vídeos gerados por IA são um testemunho desse progresso. Um exemplo notável é o modelo Sora da OpenAI, que demonstrou ser capaz de gerar vídeos de alta qualidade.
A representação de pessoas queer nos vídeos gerados por IA
A representação de pessoas queer nos vídeos gerados por IA é uma área de interesse particular. Em testes com três indicações para Sora, os resultados foram vídeos imperfeitos, mas impressionantes. No entanto, esses vídeos também foram objeto de críticas.
Críticas à representação da diversidade nos vídeos de Sora
As críticas à representação da diversidade nos vídeos de Sora questionaram a definição de diversidade do modelo. Em particular, foi apontada a falta de representação de pessoas queer mais velhas, de maior tamanho ou com deficiências visíveis.
Preocupações sobre representações algorítmicas
As representações algorítmicas também levantam preocupações. Existe a possibilidade de combinações problemáticas e o medo de que as representações sejam tiradas das mãos da comunidade LGBTQ. Além disso, as representações sintéticas podem ter consequências indesejadas, como a perpetuação de estereótipos e a simplificação da diversidade humana.
Em conclusão, embora a IA tenha o potencial de diversificar e melhorar a representação, também apresenta desafios e riscos. É crucial que os desenvolvedores de IA estejam cientes desses problemas e trabalhem para mitigá-los na medida do possível.
Sarah é, além de uma especialista em marketing digital, uma criadora de conteúdo com vasta experiência no campo. Graduada em Sociologia pela Universidade de Barcelona e com uma Pós-graduação em Marketing Digital pelo Inesdi, Sarah conseguiu se destacar como Diretora de Marketing Digital. Seu profundo conhecimento das tendências digitais e sua habilidade para identificar oportunidades de crescimento foram fundamentais para o sucesso de inúmeras campanhas. Além disso, ela dá aulas e palestras em prestigiosas escolas de negócios, universidades e eventos, compartilhando seus conhecimentos e experiências com outros profissionais e estudantes.
