A IA generativa abrange modelos de aprendizagem profunda capazes de produzir imagens, textos e diversos conteúdos de alta qualidade, aproveitando seus dados de treinamento. Esses modelos geram novos conteúdos extrapolando seus dados de treinamento e fazendo novas previsões. 

Durante o treinamento, IA generativa os modelos são alimentados com extensos dados pré-processados ​​e rotulados, mas também se beneficiam de informações não rotuladas. Ao contrário de outras aplicações de IA com finalidades diversas, o objetivo principal da IA ​​generativa é a geração de conteúdos, distinguindo-a da IA ​​utilizada para tarefas como análise de dados ou controlo de veículos autónomos.

Como a IA generativa difere da IA ​​tradicional? 

A IA generativa é fundamentalmente distinta, pois é um grande modelo de linguagem (LLM) treinado com uma vasta quantidade de informações, incluindo amostras de conversação humana. Ele pode digerir e resumir informações e se comunicar com humanos usando linguagem natural. Por exemplo, ChatGPT é uma boa implementação de IA generativa que surpreendeu até mesmo seus criadores quando acumulou um milhão de usuários na primeira semana após o lançamento. Além disso, ganhou 100 milhões depois de dois meses. 

Em geral, quando os sistemas aumentam rapidamente, tornam-se mais complexos, mais difíceis de gerir, menos fiáveis ​​e menos eficientes. Com grandes modelos de linguagem, quanto mais informações, mais consultas, mais interações, mais inteligente o sistema se torna e mais ele começa a se assemelhar à inteligência humana. 

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Como a IA generativa é benéfica para os desenvolvedores?

Na camada de rede, modelos de linguagem em larga escala podem executar diferentes funções, como a criação de configurações de rede, escrita de scripts para ferramentas de automação de rede e mapas de topologia de rede.

• Automatize o gerenciamento de configuração de rede

Modelos de linguagem grandes podem criar e sustentar configurações de dispositivos de rede. Isto ajuda a garantir consistência e conformidade em toda a infraestrutura de rede. Esse recurso garante um processo de gerenciamento de configuração tranquilo, minimizando as chances de erro humano e permitindo lançamentos mais rápidos.

• Habilite automação de rede e scripts

Os administradores de rede podem utilizar grandes modelos de linguagem para criar scripts para ferramentas de automação de rede, o que torna possível automatizar o provisionamento de rede, o monitoramento e as tarefas repetitivas de solução de problemas. Esse recurso permite maior eficiência operacional e reduz a carga de trabalho das equipes de rede.

• Facilite a documentação e o mapeamento da rede

Modelos de linguagem grande podem gerar documentação de rede detalhada e visualizar diagramas de topologia de rede. Esses recursos garantem a precisão e a pontualidade dos registros de registros, que são importantes para o bom gerenciamento da rede, solução de problemas e compartilhamento de conhecimento entre os membros da equipe.

• Melhore a segurança e a conformidade da rede

Através de um exame de configurações e políticas de rede, grandes modelos de linguagem podem capturar os pontos fracos de uma rede, incluindo dispositivos mal configurados, configurações incorretas e não conformidade. Com isso, as organizações podem antecipar ameaças à segurança e acompanhar os requisitos regulatórios em todo o seu cenário de rede.

• Suporte para solução de problemas e diagnósticos de rede

Modelos de linguagem grande podem ser utilizados para solução de problemas de rede, examinando arquivos de log, dados de tráfego de rede e outras informações coletadas durante o processo de diagnóstico. Esse recurso permite identificação e resolução mais rápidas de problemas, economizando tempo de inatividade e melhorando o desempenho geral do sistema.

Essas aplicações de grandes modelos de linguagem na camada de rede podem impulsionar as operações, economizar tempo e recursos e também melhorar o gerenciamento nas organizações.

Existe algum risco de usar IA generativa escrever código de programa?

O advento de Soluções generativas de IA revolucionou a maneira como abordamos o desenvolvimento de software. Esses poderosos modelos de IA podem gerar trechos de código, funções inteiras ou até aplicativos completos, prometendo aumentar a produtividade e acelerar o processo de desenvolvimento. No entanto, como acontece com qualquer tecnologia disruptiva, a utilização de serviços generativos de IA na codificação levanta vários riscos potenciais que os desenvolvedores e as organizações devem considerar cuidadosamente.

• Problemas de qualidade e eficiência do código

Embora os modelos de IA possam gerar código funcional, seu desempenho, escalabilidade ou capacidade de manutenção podem não ser tão otimizados quanto desejado. Esses modelos raramente consideram o contexto das necessidades exclusivas do projeto, como códigos, padrões e arquitetura. Isto, por sua vez, pode fazer com que o código gerado incorpore ineficiências, o que pode levar a um desempenho abaixo do ideal ou a um aumento da dívida técnica no longo prazo.

• Vulnerabilidades de segurança

Um dos riscos críticos que acompanham o código gerado por IA é a probabilidade de violações de segurança. Os modelos generativos de IA são treinados em enormes conjuntos de dados de código existente, que potencialmente incluem trechos de programas escritos com vulnerabilidade. A menos que o modelo tenha sido explicitamente treinado para detectar e corrigir tais pontos fracos, o código gerado pode estar defeituoso e expor as aplicações a ameaças cibernéticas.

• Consistência e capacidade de manutenção do código

A consistência é considerada um dos fatores significativos do desenvolvimento de software que evita o desvio da base de código dos padrões de codificação definidos, dos princípios arquitetônicos específicos do projeto e da estrutura geral da base de código. No entanto, pode acontecer que os modelos generativos de IA não sejam capazes de compreender e aplicar as melhores práticas ao nível do projeto, conduzindo assim a inconsistências no código gerado. Essa ausência de uniformidade poderia prejudicar a manutenção do código e dificultaria a compreensão e modificação do código pelos desenvolvedores.

• Questões Legais e de Propriedade Intelectual

A implementação de IA generativa na programação levanta questões jurídicas e de propriedade intelectual. Questões de propriedade e responsabilidade surgem em relação ao código-fonte desenvolvido, especialmente quando o modelo de IA foi treinado em trechos de código-fonte proprietários ou licenciados. Além disso, as ferramentas de IA podem até utilizar o código de entrada dos desenvolvedores para atualizar seus modelos, o que pode resultar na exposição da propriedade intelectual.

Embora os riscos associados às soluções generativas de IA na codificação sejam significativos, podem ser mitigados através de um planeamento cuidadoso, testes robustos e a implementação de salvaguardas adequadas. É essencial que os desenvolvedores e as organizações avaliem minuciosamente os riscos e benefícios potenciais antes de integrar soluções generativas de IA nos seus fluxos de trabalho de desenvolvimento. 

Principais exemplos de ferramentas de IA generativa

A IA generativa teve um interesse explosivo no passado, com muitas ferramentas potentes entrando recentemente no mercado. Essas ferramentas utilizam os mais avançados algoritmos de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para criar textos, imagens e até códigos semelhantes aos humanos. Para os desenvolvedores que estão tentando explorar as habilidades generativas da IA, é essencial conhecer as ferramentas e como elas podem ser usadas de forma segura e ética. 

• Bate-papoGPT: Desenvolvido pela OpenAI, ChatGPT é um bot de conversação que usa a abordagem de aprendizagem por transferência. Ele pode compreender e responder a perguntas em linguagem natural, permitindo a escrita de códigos, geração de conteúdo e resposta a perguntas. Os recursos do ChatGPT não se limitam a uma consulta simples, mas também pode realizar tarefas mais complexas com um nível incrível de precisão.
• Difusão estável: A difusão estável é um modelo de IA de texto para imagem de última geração que pode produzir imagens totalmente detalhadas e realistas usando exclusivamente descrições retiradas de um determinado texto. Desenvolvida pela Stability AI, esta ferramenta permite a geração de imagens personalizadas instantaneamente sob encomenda, abrindo diversas aplicações como arte digital, visualização de produtos e geração de conteúdo, por exemplo.
• DE-E 2: Desenvolvido pela OpenAI, o DALL-E 2 também é um modelo de IA generativo de texto para imagem relativamente avançado que produz imagens convincentes e criativas relacionadas a prompts de linguagem natural. Com o poder de compreender e responder a frases complicadas, o DALL-E 2 chamou a atenção e pode ser usado em muitos campos, como design, publicidade e indústrias criativas.
• GPT-3: Desenvolvido pela OpenAI, GPT-3 é um grande modelo de linguagem que gera texto semelhante ao humano sobre uma variedade de assuntos. Tendo imensos bancos de dados e a capacidade de gerar linguagem natural, o GPT-3 é aplicável para tarefas como criação de conteúdo, geração de código, tradução de idiomas, etc.
• Google Bardo: solução do Google para ChatGPT, Bard é um modelo de IA conversacional que obtém os dados mais recentes da web, fornecendo assim informações precisas e atualizadas. Através da combinação do processamento de linguagem natural com as funcionalidades de busca do Google, a ideia é que os usuários possam ter diálogos inteligentes e ao mesmo tempo recuperar informações relevantes de forma conveniente.

Com as ferramentas de IA generativa melhorando e se tornando mais disponíveis, os desenvolvedores precisam agir com cautela e implementar fortes medidas de segurança para minimizar os fatores de risco. É vital ter em conta outras questões como a privacidade dos dados, considerações éticas e a utilização adequada destas ferramentas potentes. Através do uso responsável e seguro da IA ​​Generativa, os desenvolvedores poderão desencadear uma nova onda de possibilidades em diferentes campos.

Considerações Finais

IA generativa é uma ferramenta poderosa para desenvolvedores que pode ser utilizada para produzir novas ideias, criar novos códigos de programas e resolver problemas. Pode ajudar os desenvolvedores a economizar tempo e dinheiro, bem como aumentar a eficiência e melhorar a qualidade do conteúdo gerado. Além disso, os serviços generativos de IA podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões, melhorar a experiência do cliente e ser mais criativas. 

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