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ChatGPT: Inteligência Artificial é o próximo grande ciclo de hype?

Publicado 29.01.2023, 09:05
Atualizado 09.07.2023, 07:32

Principais conclusões:
  • Um produto da OpenAI, o ChatGPT é um chatbot de base ampla e altamente sofisticado que oferece respostas semelhantes às humanas.
  • Vemos o ChatGPT como mais um passo no caminho da integração da IA ​​em tudo que é tecnológico, aproximando-nos da percepção focada à IA generativa.
  • Este será um ponto de inflexão divisor de águas para a demanda de energia de computação, oferecendo muitas oportunidades interessantes, mas existem obstáculos regulatórios e de gastos ao ritmo de adoção que exigirão uma visão perspicaz e experiente dos vencedores e avaliações.

 

Os investidores rapidamente entraram no hype e no debate em torno do ChatGPT. Lançado no final de novembro de 2022, alcançou mais de um milhão de usuários em uma semana (o Netflix (BVMF:NFLX34) (NASDAQ:NFLX) levou 3,5 anos) e o CEO da Microsoft (BVMF:MSFT34)(NASDAQ:MSFT), Satya Nadella, a chamou de “a maior plataforma tecnológica da geração”. O interesse no Google, Twitter e blogs de investimento como trending topic certamente o qualifica para entrar em uma fase de ciclo de hype!

Nossa equipe adotou a inteligência artificial (IA) como um dos nossos megatemas há sete anos. Durante décadas, as empresas de tecnologia se concentraram em aprimorar a interface entre os usuários e a tecnologia.

Vemos o ChatGPT como mais um passo no caminho da integração da IA ​​em tudo que é tecnológico. Do ponto de vista do usuário, continuamos a acreditar que a integração da IA ​​é fundamental para democratizar o uso da tecnologia a longo prazo. E que seu desenvolvimento será 'evolucionário e não revolucionário', semelhante à nossa visão sobre o metaverso.

Do ponto de vista da infraestrutura, achamos que o ChatGPT é mais significativo, aproximando-nos de um ponto de inflexão divisor de águas da IA ​​focada na percepção (interpretação de dados sensoriais, como imagens, som e vídeo) para a IA generativa (criação de novo conteúdo), que exigirá um poder de computação exponencialmente maior.

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O que ou quem é ChatGPT?

O ChatGPT é um chatbot lançado pelo grupo de pesquisa em IA OpenAI, uma empresa de pesquisa em inteligência artificial fundada em 2015 por Sam Altman e Elon Musk, entre outros. O OpenAI foi originalmente criado para garantir que a IA fosse desenvolvida com foco na segurança e nos benefícios para os seres humanos. Começou como uma organização sem fins lucrativos e evoluiu para o que é conhecido como uma empresa de 'lucro limitado' - híbrida de fins lucrativos (OpenAI LP) e sem fins lucrativos (OpenAI sem fins lucrativos) para que pudesse escalar levantando recursos adicionais capital e atrair talentos. Atualmente, a sociedade limitada tem várias centenas de funcionários, sendo a Microsoft o principal investidor (cerca de US$ 1 bilhão em financiamento inicial em 2019, com mais US$ 10 bilhões confirmados recentemente). OpenAI tem três ofertas principais hoje: ChatGPT, gerador de arte DALL·E 2 e modelo de reconhecimento automático de fala, Whisper.

O ChatGPT é baseado no Generative Pre-training Transformer (GPT) - um modelo de linguagem natural (LLM) em larga escala. Os usuários enviam perguntas para o ChatGPT, que é projetado para responder com respostas humanas (coerentes/naturais). Em termos simples, é um chatbot de base ampla e altamente sofisticado que oferece respostas que parecem vir de um ser humano. A natureza viva do software é o motivo pelo qual, futuristicamente, o ChatGPT não é referido como um 'o que', mas como um 'quem'.

O GPT-3 permite uma melhor compreensão do contexto e está abrindo caminho para a IA generativa, em vez de respostas e análises baseadas em dados existentes. No passado, as redes neurais eram treinadas em dados rotulados por humanos. Isso era demorado, caro e limitante. Os modelos de transformadores aprendem sozinhos, exigem muito menos curadoria humana, mas conjuntos de dados muito maiores e poder de computação para processar modelos exponencialmente maiores. Com o lançamento potencial do GPT-4 no final de 2023, provavelmente haverá mais melhorias em termos de experiência/interface do usuário e o caminho para a monetização.

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Implicações do ChatGPT para o universo tecnológico

O CEO da Microsoft confirmou recentemente que a empresa está procurando comercializar rapidamente, com sua plataforma de nuvem Azure OpenAI serviço agora disponível, integração do gerador de texto para imagem OpenAI (DALL·E 2) no novo aplicativo Designer e também, a intenção de incorpore o ChatGPT ao mecanismo de pesquisa Bing da Microsoft e outras funções baseadas no MS Office.

Onde essa perturbação será mais sentida ?

1. Interrupção da pesquisa – o dilema do inovador

A primeira área em que se acredita que o ChatGPT representa uma ameaça de interrupção é a Pesquisa do Google, com base na noção de que os modelos de linguagem natural podem aumentar os usuários e, em seguida, obter uma parcela das consultas de pesquisa, tornando-se um novo ponto de entrada para as pessoas na Internet. As respostas do ChatGPT podem fazer com que as respostas da Pesquisa Google pareçam básicas, pois possuem habilidades de conversação, tecnologia de filtragem e capacidade de ingerir dados.

No reconhecimento de voz, Siri, Amazon (BVMF:AMZO34) (NASDAQ:AMZN) e Alexa já trouxeram outros desafios para a busca, assim como o TikTok e o Instagram com busca de vídeos. À medida que a loja de aplicativos surgiu, surgiram preocupações sobre o impacto do direct-to-app nos negócios de pesquisa do Google. Em última análise, a evolução da loja de aplicativos quentes e da pesquisa no aplicativo beneficiou o Google por causa de sua capacidade incomparável de coletar informações de todas as partes da Internet. Embora reconheçamos o surgimento de tecnologias disruptivas para pesquisa, a lei de grandes números, ameaças cíclicas e relacionadas à privacidade podem ser mais urgentes para a Alphabet (BVMF:GOGL35)(NASDAQ:GOOGL) no curto prazo.

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Não descartamos a ameaça, mas achamos que é uma visão excessivamente simplista. O Google foi o primeiro e um forte defensor da IA ​​e do aprendizado de máquina, mencionando-o pela primeira vez há 20 anos em seu relatório anual de 2005. A mais recente chamada para investidores da Alphabet discutiu a pesquisa baseada em IA (e modelos de linguagem ampla) como sendo a mais importante de suas quatro principais iniciativas de investimento, ou seja, IA, YouTube, hardware e nuvem. A Alphabet investiu pesadamente em IA, com cerca de US$ 177 bilhões 1 gastos em pesquisa e desenvolvimento e gastos de capital entre 2000 e 2022, com cerca de metade de seus funcionários focados de alguma forma em IA e aprendizado de máquina.

A Alphabet tem vários produtos já em operação, mas deve considerar como desenvolvê-los e adaptá-los sem canibalizar seu negócio de busca existente e altamente lucrativo (o dilema do inovador) e levantar questões regulatórias e morais significativas.

Além da monetização, há inúmeras considerações ao desenvolver esses modelos de IA:

  • Confiança e precisão

LaMDA é um modelo de linguagem natural semelhante ao ChatGPT e foi chamado de 'senciente' por um de seus engenheiros. Embora forte em conversação, a complexidade da conversa e da linguagem humana significa que os resultados do ChatGPT carecem de precisão, contexto e confiança. Portanto, o problema enfrentado pela Pesquisa do Google e pelo Microsoft Bing não é a simulação de respostas, mas garantir que respostas 'geradoras' não se tornem resultados 'fabricados' sem fontes confiáveis. Apresentá-lo à Pesquisa provavelmente levará a um escrutínio mais regulatório da IA, pois pode trazer algumas consequências negativas. A Pesquisa do Google limita pesquisas potencialmente prejudiciais, como ligar um carro, construir uma bomba ou perseguir online. Atualmente, o ChatGPT não tem restrições quanto ao tipo de consulta nem filtros de precisão ou veracidade, o que pode ser perigoso devido à sua capacidade de imitar a semelhança humana.

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  • Escala e pontualidade

O Google tem cerca de 4 bilhões de usuários diários, com bilhões de pesquisas por dia. A pesquisa é iterativa em precisão e os usuários desejam as informações mais precisas. Embora seja capaz de lidar com questões complexas, o ChatGPT fica atrás na pontualidade e, portanto, na precisão das respostas.

O Google viu um rápido aumento nas consultas baseadas em localização ou que exigem respostas com limite de tempo, por exemplo. 'mais recentes' ou 'notícias agora'. A vantagem da Pesquisa do Google, que o Bing e outros mecanismos de busca não conseguiram replicar, não é apenas a capacidade de indexar e exibir resultados, mas também a capacidade de rastreamento – download de texto, imagens e vídeos por meio de programas automatizados. Não há registro central para páginas da web. Descoberta e atualização são fundamentais para que as informações mais recentes, por exemplo. horários de abertura e fechamento das lojas, notícias na web e dados são essenciais para produzir respostas precisas e oportunas. O volume e a consistência da atividade do consumidor mostram como a utilidade é derivada do Google, portanto, impulsionar diferenciação e mudança significativas será um desafio.

  • Custo

Existem diferenças fundamentais em como o Google indexa as páginas e como grandes modelos de linguagem ingerem dados. A indexação na escala do Google seria um custo proibitivo para o ChatGPT; o custo atual por consulta é estimado em cerca de US$ 0,02 por consulta, em média. O custo é altamente dependente das palavras geradas por consulta ChatGPT e do tamanho do algoritmo. O custo por consulta do ChatGPT é cerca de sete vezes maior do que o da Pesquisa Google, o que tornará a monetização comercial mais desafiadora sem aumentos significativos nos gastos com poder computacional.

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2. Impacto no poder de computação, nuvem e semicondutores

Enquanto o GPT-2 (final de 2019) foi lançado com apenas 1,5 bilhão de parâmetros, o ChatGPT-3 foi treinado com 175 bilhões de parâmetros. Espera-se que o GPT-4 leve isso para trilhões. A Microsoft estima que os requisitos de computação para treinamento de IA dobram a cada 3,5 meses!. Como resultado, o designer e fabricante da unidade de processamento gráfico (GPU) nVIDIA projetou sua mais recente arquitetura de GPU Hopper com um mecanismo de software de transformador dedicado, permitindo 9x o desempenho de treinamento de IA ou 3x o desempenho com a mesma potência, que é uma métrica cada vez mais importante dada metas de mudanças climáticas.

As empresas de tecnologia de mega capitalização têm declarado seus planos de investimento em IA nos últimos anos. Particularmente notável é o guia de mais de US$ 35 bilhões da Meta para gastos de capital em 2023, em grande parte impulsionado por mais investimentos em IA/aprendizado de máquina e GPUs de ponta para permitir mais análises e poder de computação para seus algoritmos.

Impulsionados por um cenário econômico mais fraco e pelas perspectivas de receita nos próximos três meses, testemunhamos o nascimento de uma consciência de custos em empresas de tecnologia de grande capitalização. Apesar das reduções de pessoal para algumas dessas empresas, acreditamos que os gastos continuarão sendo direcionados para aplicativos de IA/ML que são vistos como tendo maiores oportunidades de monetização, com o ChatGPT adicionando combustível a uma corrida armamentista de IA entre hiperescaladores.

O uso crescente de IA tem implicações positivas para os gigantes de semicondutores e acelerará a mudança para a computação em nuvem, pois a intensidade do poder computacional necessário exigirá um agrupamento de recursos e barreiras à entrada em termos de gastos de capital.

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 3. Ameaça da concorrência no software

Uma pesquisa recente do aplicativo de rede Fishbowl 2 mostrou que redigir e-mails e gerar bits de código são casos de uso típicos para usuários do ChatGPT e outras ferramentas de IA. Também revelou uma ampla aceitação do uso em vários setores, com mais de 30% dos entrevistados em marketing e publicidade, tecnologia e consultoria usando essas ferramentas no trabalho.

A tecnologia GPT-3 subjacente do ChatGPT pode ser profundamente prejudicial para várias áreas:

  •  Codificação e desenvolvimento de software

O sucesso do GitHub Copilot da Microsoft e do AlphaCode da DeepMind mostra que essa tecnologia pode ajudar a automatizar a codificação e melhorar a qualidade desse código. A codificação pode ser muito cara e há uma oportunidade de estender o que começou como plataformas de baixo código/sem código com aprendizado de máquina. No dia de Ano Novo deste ano, Andrej Karphathy, o criador do Autopilot da Tesla (BVMF:TSLA34)(NASDAQ:TSLA), twittou que 80% do código que ele escreve hoje é feito usando o GitHub Copilot.

  • Detecção de segurança e vulnerabilidade de dados

O OpenAI mostrou que pode detectar algumas vulnerabilidades de segurança de dados em amostras de código.

  • Educação, capacidades de redação, questões de matemática e disponibilidade de tutoria

O ChatGPT tem causado preocupação na indústria acadêmica devido à sua capacidade de criar livros e ensaios em um curto período de tempo e, recentemente, até passou em um exame de MBA da Wharton. Empresas como a Chegg construíram fossos competitivos em torno da capacidade de responder a perguntas complexas dos alunos e, embora o ChatGPT ainda esteja atrasado para atender ao mesmo nível de resposta, a IA generativa está melhorando – e rapidamente.

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  • Desenvolvimento de medicamentos e vacinas

A correspondência de padrões com uma base de conhecimento definida é um caso de uso e uma oportunidade cada vez maior. No entanto, muitos cientistas também estão preocupados com o fato de a IA ser capaz de escrever pesquisas falsas convincentes que podem ser muito difíceis para os pesquisadores diferenciarem.

  • Funções de atendimento ao cliente e vendas

Existe uma oportunidade de estender os modelos de agentes virtuais. O ChatGPT é usado por empresas para permitir que os funcionários acessem informações importantes. Por exemplo, qual é a visão mais recente de Janus Henderson sobre títulos do Tesouro de 10 anos? Qual é a política de licença maternidade de Janus Henderson? Embora as respostas possam enfrentar muitos dos mesmos problemas de precisão e pontualidade da pesquisa, a longo prazo, isso pode criar um obstáculo competitivo para empresas como Salesforce (BVMF:SSFO34)(NYSE:CRM) e HubSpot (NYSE:HUBS).

  • Criação de conteúdo

Uma implicação não apreciada dos recentes desenvolvimentos de IA é o impacto sobre criadores de conteúdo e desenvolvedores de software. A subsidiária DeepMind da Alphabet anunciou o lançamento do Dramatron, um software de roteiro que permite aos escritores co-criar roteiros de teatro e filmes (completos com título, personagens, descrições de local e diálogo). Enquanto isso, o DALL·E 2 da OpenAI pode criar imagens e arte realistas a partir de uma descrição em linguagem natural. Por exemplo, em apenas dois minutos, foi capaz de gerar uma imagem de como é a Mona Lisa com um corpo.

  • Simulação

O Podcast.ai, uma série de podcasts totalmente gerados por IA, lançou uma entrevista de 20 minutos entre Joe Rogan e o falecido Steve Jobs, abordando fé, empresas de tecnologia e drogas. A IA pode efetivamente fornecer ferramentas para criadores, dando-lhes a capacidade de criar sem conhecimento profundo de codificação. Assim como na pesquisa, as linhas entre realidade e simulação estão se tornando tênues e a confiança nos criadores e na moderação se tornará mais importante. Isso tem relevância para a forma como vemos o novo conteúdo criado no mundo digital do metaverso.

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Há uma oportunidade significativa para hiperescaladores como Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform e Meta acelerarem a implantação de processos de IA para seus próprios aplicativos e, a longo prazo, isso criará desafios competitivos para fornecedores de software de aplicativos. Vemos isso como um dos principais motivos para gigantes da tecnologia como Microsoft e Amazon investirem na OpenAI, elevando sua avaliação potencial para US$ 29 bilhões. 3

Evolução, não revolução

A maioridade da inteligência artificial está se aproximando, mas semelhante à nossa visão sobre o metaverso, esta é uma evolução e não uma revolução que está em andamento há muito tempo. Continua a haver uma poderosa convergência de temas-chave de tecnologia – por exemplo, a interação entre a infraestrutura de próxima geração que permite maior poder de computação, o que está facilitando o desenvolvimento de IA e metaverso, que por sua vez requer mais poder de computação.

Portanto, embora continuemos entusiasmados com as oportunidades que o AI/ChatGPT oferece, os muitos beneficiários do metaverso e a mudança mais ampla para a IA, também reconhecemos as pressões cíclicas e os obstáculos regulatórios a serem superados até que vejamos a adoção em larga escala.

O ciclo do hype

OBS: imagem meramente ilustrativa

Como investidores experientes em tecnologia, alertamos para não ser pego em temas de nicho e considerar não apenas a oportunidade de longo prazo, mas também os fossos competitivos existentes, o ritmo da curva de adoção de tecnologia, navegando no ciclo de hype e exercendo uma disciplina de avaliação razoável.

 

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Vamos criar cenários de exterminador do fututo.
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