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Trabalhando como escritor para uma IA: um olhar para o futuro do jornalismo e da escrita

Para 4️⃣ algumas horas por semana, escrevo para uma empresa de tecnologia avaliada rollover 1xbet bilhões de dólares. À minha volta, há novelistas 4️⃣ publicados, acadêmicos rollover 1xbet ascensão e vários outros jornalistas freelancers. A carga de trabalho é flexível, a remuneração é melhor do 4️⃣ que estamos acostumados e as tarefas nunca acabam. Mas o que escrevemos nunca será lido por ninguém fora da empresa. 4️⃣

Isso porque não estamos escrevendo para pessoas. Estamos escrevendo para uma IA.

4️⃣ Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o ChatGPT tornaram possível automatizar vastas áreas da vida linguística, 4️⃣ desde resumir qualquer quantidade de texto até redigir e-mails, ensaios e mesmo romances inteiros. Essas ferramentas parecem tão boas rollover 1xbet 4️⃣ escrever que se tornaram sinônimos da própria ideia de inteligência artificial.

Mas antes que eles 4️⃣ corram o risco de levar a uma superinteligência divina ou a um desemprego maciço devastador, eles precisam de treinamento. Em 4️⃣ vez de usar esses chatbots grandiloquentes para nos automatizar fora de nossas profissões, as empresas de tecnologia estão contratando-nos para 4️⃣ ajudar a treinar seus modelos.

Treinando modelos de linguagem de grande porte

Além de fornecer à 4️⃣ nossa modelo "material-padrão-ouro", ajudamos a tentar evitar que ela "alucine" – contar mentiras

A parte 4️⃣ central do trabalho é escrever respostas falsas para perguntas hipotéticas de chatbot. Esses são os dados de treinamento que a 4️⃣ modelo precisa receber. A "IA" precisa de um exemplo do que "bom" se parece antes de tentar produzir "bom" escrita. 4️⃣

Além de fornecer à nossa modelo tal "material-padrão-ouro", também estamos ajudando a tentar evitar que 4️⃣ ela "alucine" – um termo poético para contar mentiras. Fazemos isso fornecendo-lhe exemplos que usam um motor de pesquisa e 4️⃣ citam fontes. Sem ver escrita que faça isso, ela não pode aprender a fazê-lo sozinha.

4️⃣ Sem melhores dados linguísticos, esses modelos de linguagem simplesmente não podem melhorar. Seu mundo é nossa palavra.

O fim 4️⃣ da palavra

E se os modelos forem treinados rollover 1xbet dados sintéticos? Nossa internet ciborgue – co-autora por 4️⃣ nós e nossas máquinas de palavras – poderia então crescer indefinidamente.

Infelizmente, não é tão 4️⃣ simples. Treinar nossos atuais grandes modelos de linguagem rollover 1xbet rollover 1xbet própria saída não funciona. "Aprender indiscriminadamente de dados produzidos por 4️⃣ outros modelos causa 'colapso de modelo' – um processo degenerativo rollover 1xbet que, ao longo do tempo, os modelos esquecem a 4️⃣ distribuição de dados subjacente verdadeira", escrevem Ilia Shumailov e colegas na Nature. Em outras palavras, eles saem dos trilhos e 4️⃣ tendem a produzir besteiras. Alimentar algo com rollover 1xbet própria excreção leva à atrofia. Quem teria pensado?

4️⃣ Shumailov explicou a mim que cada vez que um modelo é treinado rollover 1xbet dados sintéticos, ele perde consciência da 4️⃣ cauda longa de "dados minoritários" com os quais foi originalmente treinado (palavras raras, fatos incomuns, etc.). O conhecimento é erodido 4️⃣ e substituído apenas pelos pontos de dados mais prováveis – os LLMs são, à rollover 1xbet essência, máquinas de predição de 4️⃣ texto sofisticadas. Portanto, quando os dados originais digitais são já tendenciosos – muito inglês, rollover 1xbet grande parte centrados nos EUA 4️⃣ e cheios de postagens de fóruns pouco confiáveis – essa tendência será repetida.

Se os 4️⃣ dados sintéticos, produzidos por IAs, forem insuficientes para ajudar a melhorar os modelos, então eles precisarão de algo mais. Isso 4️⃣ é especialmente verdade à medida que as preocupações se espalham de que os modelos muito aclamados deixarão de ser capazes 4️⃣ de melhorar antes de eles sequer se tornarem úteis. As empresas de capital de risco precisarão preencher uma lacuna de 4️⃣ receita de R$500 bilhões até o final deste ano para agradar aos investidores. As máquinas de palavras podem ter fome; 4️⃣ o capital por trás delas também tem um apetite.

A OpenAI, o protetorado trillion-dollar da 4️⃣ Microsoft por trás do ChatGPT, assinou acordos de licenciamento – potencialmente valendo centenas de milhões de dólares – com muitas 4️⃣ das principais organizações de mídia do mundo, do News Corp ao Financial Times.

Mas não 4️⃣ é apenas uma questão de acumular mais dados originais. Essas empresas precisam do tipo de escrita que o modelo tentará 4️⃣ emular, não apenas absorver.

O papel dos anotadores humanos

Isso é onde os anotadores humanos entram 4️⃣ rollover 1xbet cena.