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Para começar o ano de 2025, aqui está o conteúdo de hoje para você.

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Geoffrey Hinton apoia processo de Elon Musk contra a OpenAI

Geoffrey Hinton, conhecido como o “padrinho da IA”, manifestou apoio ao processo de Elon Musk contra a OpenAI, que visa bloquear a transformação da organização em uma corporação lucrativa. Hinton argumenta que a mudança contradiz as promessas de segurança pública feitas pela OpenAI quando fundada como uma entidade sem fins lucrativos, além de criar um precedente perigoso no setor de IA. Ele também destacou os riscos existenciais associados à tecnologia, estimando uma chance de 10% a 20% de a IA levar à extinção humana nos próximos 30 anos.

O processo, apoiado pela organização juvenil Encode, questiona se uma empresa com fins lucrativos poderia cumprir compromissos como o de "parar de competir e começar a ajudar" organizações alinhadas ao desenvolver inteligência geral artificial (AGI). Enquanto isso, a OpenAI pediu que o tribunal rejeite o caso, acusando Musk de buscar vantagens competitivas para sua própria startup, xAI. A disputa reflete tensões crescentes sobre a governança e ética no avanço da IA.

A OpenAI não conseguiu entregar a ferramenta de opt-out prometida até 2025

A OpenAI falhou em lançar o prometido Media Manager, uma ferramenta anunciada em maio de 2024 para ajudar criadores a especificar como suas obras poderiam ser incluídas ou excluídas dos treinamentos de IA. Com um prazo autodefinido de implementação até 2025, a ferramenta permanece “em desenvolvimento”, sem atualizações ou prazos claros. Projetado para lidar com questões de direitos autorais em textos, imagens e vídeos usados em treinamentos de IA, o Media Manager foi idealizado para amenizar críticas de criadores e minimizar disputas legais relacionadas ao uso de conteúdo sem permissão.

Atualmente, a OpenAI oferece opções limitadas para exclusão, como bloquear seu web crawler ou submeter pedidos manuais de remoção, métodos criticados como ineficientes. Especialistas apontam que, mesmo se lançado, o Media Manager dificilmente resolveria problemas fundamentais de direitos autorais, como o uso de conteúdo em plataformas terceiras ou obras transformadas durante o treinamento. A iniciativa pode ser vista mais como uma estratégia de relações públicas do que uma solução prática, especialmente porque a OpenAI continua a defender legalmente o uso de material protegido por copyright com base em "uso transformador".

Nvidia quer transformar o Run:ai em código aberto

A integração visa facilitar o uso de infraestruturas de IA, aumentar a produtividade de equipes e garantir flexibilidade em ambientes locais e na nuvem.

A Run:AI ajuda empresas a maximizar o uso de recursos computacionais em clusters de GPUs, resolvendo gargalos comuns no treinamento de modelos de IA. Fundada em 2018, a startup israelense se tornou uma parceira estratégica da Nvidia em 2020. Com essa aquisição, a Nvidia reforça seu foco em software, além de hardware, enquanto enfrenta desafios regulatórios relacionados ao seu domínio no mercado de IA.

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

O que aprendemos sobre LLMs em 2024

O artigo de Simon Willison faz uma revisão das tendências e avanços em LLMs no ano de 2024, destacando temas como a superação das capacidades do GPT-4, a queda acentuada nos preços de inferência, e o crescimento de modelos multimodais que integram texto, imagens e áudio. O ano foi marcado por modelos mais acessíveis que funcionam em dispositivos menores, como laptops pessoais, e pela adoção de modos de raciocínio escaláveis que melhoram a resolução de problemas complexos. Além disso, o uso de dados sintéticos para treinamento e avanços em eficiência energética reduziram custos e o impacto ambiental por prompt.

No entanto, desafios persistem, como o aumento de conteúdo irrelevante gerado por IA ("slop") e a dificuldade em usar os modelos de maneira eficaz devido à complexidade crescente. A crítica sobre o impacto ambiental e ético dos modelos também ganhou destaque, enquanto ferramentas como a MLX da Apple se consolidaram como opções de execução eficiente para dispositivos Apple Silicon. A promessa dos "agentes autônomos" ainda não se concretizou totalmente, reforçando a necessidade de resolver problemas como credulidade e injeção de prompts.

O autor conclui que, embora os modelos tenham se tornado mais poderosos e acessíveis, o campo ainda carece de uma melhor comunicação sobre suas capacidades e limitações. Há uma necessidade urgente de educação e crítica construtiva para guiar o uso responsável dessas tecnologias, equilibrando os benefícios com os desafios éticos e práticos.

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