Quais são as tendências de IA para o ano de 2024? Veja aqui as principais tendências para esse ano.
Esse artigo é uma tradução e resumo do vídeo do youtube intitulado The most important AI trends in 2024, do canal da IBM Technology.
Ano da Avaliação Realista 🎯
- Expectativas realistas: Consolidação de uma compreensão mais realista sobre o potencial da IA generativa.
- Integração de ferramentas: Implementação de ferramentas de IA generativa como elementos integrados em vez de substitutos autônomos.
- Desenvolvimento refinado: Desenvolvimento de uma compreensão refinada das capacidades atuais da IA generativa.
IA Multimodal em Ascensão 🤖
- Processamento diversificado: Modelos IA multimodais podem processar múltiplas camadas de dados como entrada.
- Integração avançada: Integração de linguagem natural e processamento de visão computacional em modelos como GPT-4v e Google Gemini.
- Ampliação de capacidades: Ampliação das capacidades da IA generativa ao processar entradas de dados mais diversas.
Tendência para Modelos Menores ⚡
- Redução de tamanho: Tendência de redução do tamanho dos modelos devido aos altos custos energéticos e de infraestrutura.
- Eficiência energética: Menor consumo de energia e recursos em modelos de IA com menos parâmetros.
- Execução em dispositivos pessoais: Adoção de modelos menores para possibilitar execução em dispositivos pessoais e reduzir custos de computação em nuvem.
Custos de GPU e Nuvem em Ascensão 💻
- Aumento dos custos: O aumento dos custos de GPU e nuvem está impulsionando a necessidade de otimização de modelos de IA.
- Pressão na infraestrutura: A demanda por infraestrutura de IA está pressionando os provedores de nuvem a atualizar e otimizar suas próprias infraestruturas.
- Redução de custos: A otimização dos modelos pode reduzir significativamente os custos de computação.
Otimização de Modelos 🔧
- Técnicas em ascensão: Técnicas de otimização, como quantização e adaptação de baixa classificação (LoRA), estão ganhando adoção para reduzir o tamanho e a complexidade dos modelos.
- Aceleração de inferência: Redução da precisão dos dados do modelo para acelerar a inferência e reduzir o uso de memória.
- Eficiência de ajuste: Técnicas de otimização permitem um ajuste mais eficiente e rápido dos modelos pré-treinados.
Modelos Locais Personalizados 🏢
- Personalização avançada: Modelos de IA de código aberto oferecem a oportunidade de desenvolver modelos personalizados para necessidades específicas.
- Segurança garantida: Treinamento e inferência locais garantem a segurança e privacidade dos dados proprietários.
- Eficiência de acesso: Uso de técnicas como RAG para acesso eficiente a informações relevantes e redução do tamanho do modelo.
Agentes Virtuais 💬
- Automatização abrangente: Além de chatbots, os agentes virtuais automatizam tarefas e interações complexas.
- Ênfase na automação: Maior ênfase na automação de tarefas, como reservas e listas de verificação, por meio de agentes virtuais.
- Expansão de capacidades: Espera-se uma expansão das capacidades dos agentes virtuais para diversos domínios.
Regulação em Destaque 📜
- Relevância crescente: A regulamentação, como o Artificial Intelligence Act da União Europeia, está se tornando mais relevante para o uso de IA.
- Debate em torno de questões legais: Questões legais em torno do uso de material protegido por direitos autorais no treinamento de modelos de IA geram debate.
- Previsão de aumento: Antecipa-se um aumento da legislação e regulamentação em torno do uso ético e legal da IA.
Sombra da IA 🔍
- Desafios de segurança: O uso não oficial de IA pelos funcionários, conhecido como “sombra da IA”, apresenta desafios de segurança e conformidade.
- Necessidade de políticas corporativas: A falta de políticas corporativas pode levar a violações de segurança e exposição a ações legais.
- Conscientização crucial: A conscientização sobre os riscos da “sombra da IA” é fundamental para garantir o uso ético e responsável da IA no ambiente de trabalho.
Resumo Geral
- 🎯 Expectativas realistas sobre IA generativa.
- 🤖 Ampliação da IA multimodal.
- ⚡ Tendência para modelos menores e eficientes.
- 💻 Aumento dos custos de GPU e nuvem impulsiona otimização.
- 🔧 Adoção de técnicas de otimização de modelos.
- 🏢 Desenvolvimento de modelos locais personalizados.
- 💬 Expansão das capacidades de agentes virtuais.
- 📜 Crescente importância da regulamentação da IA e desafios da “sombra da IA”.
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Fonte: https://www.youtube.com/watch?v=sGZ6AlAnULc&t=29s