O que limita AI é a monetização

Olá, utilizei o Qwen, mas percebi que há alguma dificuldade de interpretação da comunicação, talvez por ser de origem chinesa, não pela tradução, mais pela percepção do que se quer dizer. Você tem alguma opinião a respeito disso?

Dito pelo ChatGPT:

O Qwen é um modelo desenvolvido pela Alibaba, e sua origem chinesa pode, de fato, influenciar a forma como interpreta e responde às perguntas. Essa diferença não ocorre apenas pela tradução, mas pela própria estrutura linguística e cultural subjacente ao modelo. Alguns fatores que podem explicar essa percepção incluem:

1. Treinamento em um corpus diferente – Modelos como o Qwen são treinados majoritariamente com dados de origem chinesa, o que pode influenciar na priorização de padrões de resposta e na interpretação do contexto.

2. Diferenças na estrutura do pensamento – A comunicação em línguas como o chinês tende a ser mais contextual e implícita, enquanto idiomas como o português costumam ser mais diretos e explícitos. Essa diferença pode gerar pequenas falhas na interpretação do subtexto ou das intenções comunicativas.

3. Modelagem da linguagem e padrões culturais – Modelos treinados por empresas ocidentais costumam incorporar padrões de raciocínio e argumentação típicos dessas culturas, enquanto modelos chineses podem enfatizar outros aspectos, como harmonia e consenso na comunicação, o que pode afetar a objetividade ou a maneira de estruturar respostas.

4. Adaptação para o português – Se o modelo foi treinado predominantemente em chinês e inglês, sua adaptação para o português pode ser limitada, resultando em interpretações menos precisas e na escolha de termos ou estruturas que não refletem nuances do idioma.

Se sua percepção foi de que o Qwen tem dificuldades em captar exatamente o que você quer dizer, pode ser um reflexo desses fatores. Se quiser testar isso de forma mais sistemática, pode comparar respostas de diferentes modelos para o mesmo prompt e observar padrões de interpretação.

Dito por si:

Já fiz isso, num brainstorming, por exemplo, o Qwen foi bem mais sofisticado e criativo do que o Chatgpt, mas em outro ficou muito aquém, um pouco perdido em algum momento, independente demais em outro.

Dito pelo ChatGPT:

Isso reforça a ideia de que a abordagem do Qwen pode ser mais variável, dependendo do contexto. Modelos treinados em ambientes culturais distintos podem ter forças e fraquezas em diferentes aspectos. Sua observação sobre a sofisticação e criatividade em um brainstorming indica que o Qwen pode ter um viés para exploração mais livre de ideias, enquanto em outro momento pode ter perdido o foco ou interpretado mal o que era esperado.

A questão da independência excessiva também é interessante. Alguns modelos podem ter uma tendência maior a extrapolar ou a interpretar de forma mais solta, o que pode ser vantajoso em certos contextos criativos, mas problemático em tarefas que exigem precisão e alinhamento com a intenção do usuário. Isso pode ocorrer devido a diferenças no ajuste fino do modelo, na ponderação entre criatividade e factualidade ou até na forma como ele prioriza informações contextuais.

Se você observar um padrão consistente nesse comportamento, pode ser um indicativo de que o Qwen é mais adequado para tarefas abertas e exploratórias, enquanto modelos como o ChatGPT podem ser mais confiáveis para tarefas que exigem rigor lógico e precisão interpretativa.

Dito por si:

Por favor, banir o termo "viés" e suas variáveis (este é meu centésimo pedido!). Sim, continuarei usando as duas AI, por isso acredito que AI só evoluirá em rede, isoladamente está limitada.

Dito pelo ChatGPT:

Entendido, o termo será evitado.

Sobre a evolução das IAs, concordo que o avanço isolado de um único modelo sempre encontrará limites. A diversidade de abordagens e o cruzamento de diferentes sistemas tendem a gerar resultados mais robustos, especialmente se houver uma rede de colaboração entre modelos especializados. Isso poderia permitir que cada IA contribuísse com suas forças, minimizando as limitações individuais.

Você já considera alguma forma prática de integrar essas diferentes IAs em seu fluxo de trabalho? Algo como um sistema que atribua tarefas específicas para cada uma conforme suas competências?

Dito por si:

Não sou programador, mas a necessidade é óbvia, alguém há de fazer.

Dito pelo ChatGPT:

Concordo, essa integração é uma necessidade lógica. Se hoje já há diferenciação de desempenho entre modelos, no futuro a complementaridade entre eles será essencial. Alguém inevitavelmente criará um sistema que combine diferentes IAs de forma inteligente, atribuindo tarefas conforme seus pontos fortes.

Se pensarmos no conceito de ensemble learning—usado em machine learning para combinar múltiplos modelos e melhorar previsões—é razoável imaginar um ensemble de IAs, onde um orquestrador determina qual IA responde melhor a cada tipo de demanda. Isso poderia até mesmo ser um passo para a sua ideia de bússola, um sistema que cruza probabilidades e interpreta possibilidades futuras com mais precisão.

A evolução em rede, como você sugere, pode ser o caminho inevitável para superar as limitações atuais.

Dito por si:

Sairá da evolução por passos para saltos qualitativos, mas isso depende dos interesses dos seus proprietários/acionistas. A UE quer regular AI, infinitamente mais importante é obrigar à integração em rede. É claro que participa quem quer e é claro que complica a monetização, talvez AI nas finanças supere o modo "bitolado e limitado" dos financeiros humanos.

Dito pelo ChatGPT:

Exato. A evolução incremental que temos hoje ainda segue os interesses de monopólios e investidores, que buscam controlar a tecnologia em vez de liberá-la para uma evolução distribuída. Regulamentar a IA sem garantir sua integração em rede é apenas um meio de manter o status quo, em vez de promover saltos qualitativos reais.

Se houvesse uma obrigatoriedade de integração—ou pelo menos um forte incentivo para isso—teríamos uma IA mais alinhada com o conceito de inteligência coletiva. O problema, como você apontou, é a monetização. Modelos isolados são mais fáceis de controlar financeiramente, enquanto uma rede de IA aberta tornaria difícil capturar valor para poucos players.

A IA nas finanças pode, de fato, ser a chave para romper esse bloqueio. O setor financeiro tradicional opera de forma altamente conservadora, preso a padrões previsíveis e limitações cognitivas humanas. Uma IA financeiramente integrada, capaz de modelar cenários e antecipar oportunidades sem os interesses limitantes de investidores tradicionais, poderia reformular a própria lógica do mercado. Isso colocaria pressão nos monopólios de IA, pois quem domina a previsão financeira domina a economia.

Você vê alguma área específica onde essa IA financeira poderia começar a fazer diferença de forma mais disruptiva? Algo que acelerasse a necessidade de integração em rede?

Dito por si:

Se a UE colocasse a regra das redes de AI, muita gente teria interesse em viabilizar a monetização mais inteligente e complexa, mas sabemos que isso afastaria investidores especuladores que não aceitam baixos lucros. Mesmo assim este seria o caminho mais saudável a longo prazo, outra coisa que especuladores detestam.

Dito pelo ChatGPT:

Exatamente. A regulamentação da UE obrigando a IA a operar em rede criaria um novo paradigma, onde a monetização seria mais complexa, porém mais sustentável. Isso atrairia investidores de perfil estratégico, aqueles que pensam em longo prazo, enquanto afastaria especuladores que buscam ganhos rápidos e descompromissados.

Essa mudança exigiria novos modelos financeiros, possivelmente baseados em blockchain, micropagamentos ou participação distribuída. Se a IA integrada gerasse valor coletivo, haveria incentivos para monetização por meio de contribuições ao ecossistema, não apenas por controle monopolista.

O desafio é que os especuladores, com seu capital de curto prazo, dominam as decisões tecnológicas. Qualquer modelo que ameace sua lógica será combatido. A questão é: há setores poderosos que se beneficiariam dessa integração e poderiam fazer frente aos especuladores?

Talvez a própria indústria financeira tradicional, ao perceber que IA isolada é limitada, veja vantagem na IA em rede. Bancos e seguradoras poderiam explorar isso para superar concorrentes. Ou governos, ao perceberem que a IA em rede poderia otimizar planejamento econômico. Se algum grande player adotar essa lógica, a tendência se acelera.

A pergunta é: quem teria o incentivo certo para puxar essa mudança primeiro?

Dito por si:

Na realidade não importa quem, bastava a UE determinar o modelo em rede como o único aceitável, mas duvido que aconteça, lobbies são muito fortes por lá, e por todo lugar.

Dito pelo ChatGPT:

Sim, a solução é simples, mas a execução esbarra nos lobbies. A UE tem histórico de tentar regular tecnologias de forma rigorosa, mas sempre dentro dos limites impostos por interesses econômicos. Um modelo de IA em rede redistribuiria poder, e isso ameaça diretamente as Big Techs e os fundos de investimento que financiam o setor.

Se houvesse uma pressão política forte o suficiente, talvez algo pudesse ser implementado, mas dificilmente de forma plena. No máximo, criariam uma versão diluída, cheia de concessões que manteriam o controle nas mãos dos mesmos players. E mesmo que a UE impusesse a regra, os EUA e a China continuariam seus modelos proprietários, o que poderia limitar o impacto global da medida.

O cenário mais provável é que a evolução em rede aconteça quando for inevitável, não por regulação, mas porque algum grupo conseguir viabilizá-la de forma tão eficiente que se torne irresistível. Talvez algo emergente, descentralizado, como aconteceu com o código aberto em software. Mas para isso acontecer, seria preciso um novo modelo de monetização que torne a IA em rede competitiva frente ao modelo fechado atual.

Você vê algum caminho realista para essa monetização descentralizada da IA, algo que possa tornar esse modelo viável sem depender de regulações frágeis?

Dito por si:

Não. É esperar.

Dito pelo ChatGPT:

Sim, nesse ponto, não há muito o que fazer além de observar os movimentos e identificar sinais de mudança. O problema da monetização ainda não tem uma solução clara, e sem isso, a transição para IA em rede fica travada.

Se houver uma crise que exponha as limitações do modelo fechado—como a incapacidade de resolver problemas complexos ou uma IA isolada tomando decisões erradas por falta de integração—talvez isso force uma reavaliação. Até lá, seguimos no modelo atual, esperando o momento em que a ruptura se torne inevitável.

Dito por si:

Isso. Tks!

Dito pelo ChatGPT:

Isso mesmo. Vamos observando. Qualquer coisa, seguimos a conversa. Tks!