A complexidade por trás do funcionamento dos chatbots AI, desde os desafios financeiros à medida que as demandas computacionais aumentam até a busca por soluções mais sustentáveis.
O que você vai ler aqui:
Desafios Financeiros dos Chatbots AI
Chatbots alimentados por inteligência artificial (AI) como o ChatGPT e Bard, embora incrivelmente úteis, enfrentam um grande obstáculo: o alto custo operacional. A execução de grandes modelos de linguagem, como esses chatbots, é caro e restringe a qualidade e disponibilidade dessas ferramentas. As despesas e a limitada disponibilidade de chips de computador necessários para essas operações pressionam até mesmo as empresas mais ricas a encontrar maneiras de tornar os chatbots lucrativos.
Limitações dos Modelos Atuais
Os modelos sendo implementados atualmente possuem várias fraquezas. Tom Goldstein, professor de ciência da computação na Universidade de Maryland, argumenta que se os custos não fossem um problema, poderíamos ter modelos de linguagem mais robustos e eficazes. Atualmente, eles tendem a gerar resultados tendenciosos ou informações falsas.
O Alto Custo do Futuro da AI
A visão das gigantes da tecnologia de uma AI generativa permeando todas as indústrias enfrenta um grande obstáculo: o custo dessa tecnologia. A computação intensiva exigida pela AI é a razão pela qual a OpenAI não disponibilizou seu modelo de linguagem mais poderoso, o GPT-4, na versão gratuita do ChatGPT. Além disso, o custo de um único chat com ChatGPT é até mil vezes mais alto do que uma simples pesquisa no Google, tornando-se um desafio para integrar esses chatbots em motores de busca amplamente utilizados.
A Necessidade de Sistemas Mais Sustentáveis
O relatório recente da administração Biden sobre inteligência artificial identificou os custos computacionais da AI generativa como uma preocupação nacional. Ele destacou a necessidade urgente de projetar sistemas mais sustentáveis, à medida que a tecnologia aumenta as demandas computacionais e os impactos ambientais associados.
A Corrida para Tornar os Modelos de Linguagem AI Mais Baratos
Para equilibrar a qualidade dos serviços com as perdas financeiras, muitas empresas estão buscando maneiras de tornar os modelos de linguagem AI mais baratos. Isso inclui a criação de chips AI mais eficientes, como os da Google e de startups como a d-Matrix, bem como a construção de modelos de linguagem de código aberto, como o LLaMA da Meta, para evitar o pagamento de royalties para empresas como OpenAI e Google.
Publicidade e Chatbots: Uma Combinação Possível?
No meio tempo, empresas como a Microsoft já estão experimentando a incorporação de anúncios em seus resultados do Bing alimentados por AI. Sam Altman, CEO da OpenAI, não descartou a possibilidade de fazer o mesmo, embora prefira um modelo de assinatura paga.
Encontrando a Solução Custo-Efetiva
A solução para um chatbot AI mais barato e eficiente ainda está em aberto. Poderá ser encontrada através da produção de chips AI mais baratos, pela utilização de modelos de linguagem de código aberto, ou ainda, através de um modelo de assinatura paga. A indústria também poderia explorar a utilização de algoritmos mais eficientes que reduzem a quantidade de computação necessária.
Inteligência Artificial e Sustentabilidade
A medida em que a demanda por AI cresce, também cresce a consciência sobre o impacto ambiental que essa tecnologia pode ter. A busca por sistemas mais sustentáveis é cada vez mais urgente, conforme os relatórios da administração Biden identificaram os custos computacionais da AI generativa como uma preocupação nacional.
O Papel das Empresas de Tecnologia
Grandes empresas de tecnologia como a OpenAI, Google e Microsoft têm um papel crucial a desempenhar na busca por uma AI mais barata e sustentável. Elas possuem os recursos necessários para investir em pesquisa e desenvolvimento, buscando formas mais eficientes de construir e utilizar a AI.
Conclusão
Os chatbots AI têm o potencial de transformar muitos setores da economia, tornando os serviços mais eficientes e personalizados. No entanto, o alto custo operacional atual desses sistemas é um obstáculo significativo. Para que essa tecnologia se torne mais acessível e sustentável, será necessário um investimento significativo em pesquisa e desenvolvimento. A corrida está em andamento para encontrar as soluções que permitirão que a AI atinja seu pleno potencial.
