IA

Tradução de Thought experiment in the National Library of Thailand. Com o advento do ChatGPT, os grandes modelos de linguagem (LLMs) passaram de um tema relativamente de nicho para algo com que muitas, muitas pessoas já tiveram contato. O ChatGPT é apresentado como um sistema divertido para conversar, um parceiro de diálogo e (por meio do Bing) uma interface de busca.* Mas, fundamentalmente, trata-se de um modelo de linguagem, ou seja, um sistema treinado para produzir sequências prováveis de palavras com base nas distribuições presentes em seus dados de treinamento. Como ele modela essas distribuições com grande precisão, é bom em gerar textos que soam plausíveis, em diferentes estilos. Mas, como sempre, se esse texto faz sentido, é porque nós, os leitores, estamos interpretando-o. ...

Reproduzo, traduzidos, dois posts de Tante no Bluesky: Uma das coisas mais estranhas na “IA” é toda essa história de “skills” (habilidades). Soa como se fossem, de alguma forma, pequenos programas ou ferramentas integrados aos seus agentes, mas são apenas arquivos Markdown com sequências de texto que você insere no prompt na esperança de que a máquina de gerar texto maluco se saia melhor. Que loucura. Fico pensando: prompts, “habilidades” e tudo mais para “IA” são escritos como se você estivesse falando com uma pessoa. Alguém já viu estudos estruturados sobre se essa forma de floreio é realmente benéfica para a inferência ou se é apenas a antropomorfização agindo com força? Tipo, será que simplesmente colocar os termos-chave no prompt funciona tão bem, pior ou melhor? Adoraria ver alguns estudos reais. Tante ...

Duas vantagens do uso abusivo de IA (LLMs) por aí. Estou valorizando mais as avaliações orais nas minhas disciplinas, seja através de arguições, seja em apresentações de trabalhos. Para isso preciso reservar mais tempo nas minhas disciplinas para avaliar. Sou um avaliador humano (em outro sentido da palavra). Não quero ferrar meus alunos e alunas. Vou dar chances a eles caso se atrapalhem. Estou valorizando mais textos curtos e diretos ao ponto. Um dos apelidos dos LLMs é “gerador de lero-lero”. É melhor ler uma lista de bullet points do que um texto gerado a partir desta lista de bullet points e que vai ser transformado em outras lista de bullet points pelo receptor da mensagem, com a desvantagem que a lista 2 pode ser diferente da lista 2. ...

Ministrei palestra no Grupo de Estudos Livres Sobre Educação e IA (GELEIA). Foi uma ótima experiência. Perguntas instigantes no final. O link da palestra é: Não precisamos aceitar a IA como inevitável na educação. Esta foi a segunda atividade sobre o tema nos últimos dias. Nesta página há um PDF e alguns links. Vocês podem, se quiserem: Inscrever-se no canal do Geleia no YouTube Seguir o Geleia no Instagram! Participar do grupo do GELEIA no WhatsApp Feedback e ajuda Quer comentar? Manda um e-mail para adolfo @ utfpr.edu.br ou me manda mensagem no Bluesky. ...

No episódio de hoje do podcast Inteligência Artificial nas Ondas do Rádio (ou “IA nas Ondas do Rádio”), Marcelo Finger apresenta uma revisão de conceitos de IA. Vou fazer apenas um resumo, mais um lembrete. Escute o episódio para entender tudo: A IA veio do mundo da computação Com a IA, programas passaram a ser treinados a partir de exemplos. Programas de IA são considerados “caixas-pretas” não porque a gente não saiba o que tem lá dentro, mas porque a gente não sabe como obter uma determinada resposta; o que eu ponho na entrada para obter uma determinada resposta? As caixas-pretas de IA fazem trẽs tipos de tarefas: IA preditiva: prevê e detecta informações. Exemplo: saber se um texto é elogioso ou negativo a uma pessoa. Outro exemplo: detectar uma determinada doença a partir de uma imagem médica. IA gerativa: produzia no começo só textos, mas hoje em dia produz imagens, vídeos e músicas e outras coisas a partir de solicitações do usuário (prompts). Os chatbots. IA agencial: realiza ações e faz coisas do mundo real. A técnica básica para criar: apendizado de máquina. Trés tipos: aprendizado supervisionado. aprendizado não supervisionado. aprendizado por reforço. O programa aprende a reconhecer padrões depois de um longo período de treinamento. Para conseguir treinar, é necessária uma quantidade muito grande de dados (Big Data). Dados têm vieses, implícitos ou explícitos. Dados sintéticos são gerados por outros programas para treinar programas de IA. Multi-modalidade: texto, sons, fala, etc. Programas de IA acabam invariavelmente “alucinando”, dando respostas erradas. Feedback e ajuda Quer comentar? Manda um e-mail para adolfo @ utfpr.edu.br ou me manda mensagem no Bluesky. ...

LLMs não fazem X LLMs nunca vão dar lucro Se você usa LLM você tá errado, é feio e idiota 😀 Vou ministrar uma oficina online e gratuita em 26/02/2026: Não precisamos aceitar a IA como inevitável na educação. LLMs não fazem X Já vi algumas pessoas serem taxativas em dizer algo como “LLMs não fazem X” ou “LLMs nunca vão fazer X”, onde X é uma atividade qualquer. E meses depois aparece um sistema baseado em LLM que faz. ...

Link sem paywall para o texto original de Natalia Beauty Abaixo vou destacar alguns trechos, que estão entre aspas, e fazer meus comentários “O que existe nos artigos não é inteligência artificial substituindo pensamento humano. É inteligência pessoal organizada por uma ferramenta.” OK, acho isso possível e aceitável. Mas, considerando que quase todos os LLMs são feitos com dados roubados, acho importante deixar isso claro. Ela deixou agora. Menos mal. Mas não tinha deixado antes. Precisou alguém ter reclamado à ombudsman da Folha. ...

Links críticos a IA Alguns links que chegaram a mim recentemente: AI technologies have been actively promoted in universities under the guise of efficiency, time optimization, and the fear of missing out or “falling behind.” – tem mais, é um fio no Bluesky. Eu acho um desperdício de vida ficar promovendo IA na universidade. As empresas já não se promovem o suficiente, já não enfiam “IA” em tudo? AI Sucks And You Should Not Use It, Lauren Woolsey. Descobri através desta postagem no Bluesky: https://bsky.app/profile/cgsunit.bsky.social/post/3me4htfarat2a. Uma boa lista, ainda incompleta, de motivos para você odiar IA. ...

Alguns links que chegaram a mim recentemente: Uma pessoa desenvolvedora de software está bem chateada com a fraqueza da comunidade: Selfish AI - Garfield Tech ‘Resisting AI’ with Dan McQuillan | Critical AI Talks - É uma entrevista, não uma palestra. Não vi, mas parece interessante. Eu teria vergonha de usar IA gerativa, SK Winnicki - A pessoa lista várias razões, mas não todas Este não chegou a mim. Eu mesmo procurei por entrevistas com a Catharina Doria e achei esta: Inteligência Artificial, e agora?. Ela é bastante vista no Instagram: https://www.instagram.com/cahdoria ...