A inteligência artificial, apesar de baseada em matemática e dados, ainda apresenta limitações do Machine Learning. Muitos acreditam que a tecnologia já alcançou a perfeição, mas a realidade é outra.
Aprendizado de Máquina: As Limitações do Machine Learning
O processo de aprendizado e suas falhas
O machine learning, a base da inteligência artificial, utiliza matemática e dados, mas também muitas suposições. Suas limitações são ainda significativas. Precisamos usar as IAs e aprimorá-las para que os erros se tornem menos frequentes. Não podemos ignorar a existência dessas falhas. A utilização de IAs exige cuidado na verificação e validação das informações recebidas.
Modelos de IA são tão eficazes quanto os dados usados para treiná-los. Dados reais são frequentemente desorganizados, incompletos e tendenciosos. A imperfeição, portanto, é inerente ao processo de programação da máquina. O custo de treinamento de modelos complexos também é um fator limitante, dificultando a existência de muitas opções com bases de dados distintas.
É mais provável que diversas ferramentas no mercado sejam treinadas de forma semelhante, o que resulta em erros semelhantes entre elas. Essa semelhança no treinamento reduz a diversidade de respostas e aumenta a probabilidade de erros sistêmicos. A dependência exclusiva em machine learning não é sustentável atualmente.
A complexidade da correção automática de erros
A ideia de que IAs, criadas com machine learning, corrigiriam suas próprias falhas automaticamente é simplista. Compreender um problema em uma comunicação individual difere da aplicação dessa compreensão a milhões de linhas de código simultâneas. Em plataformas públicas, a dificuldade aumenta devido à diversidade de informações contraditórias.
Leia também:
O problema dos vieses, por exemplo, demonstra a influência da subjetividade humana no desenvolvimento das IAs. A falta de transparência, dados imprecisos e outras falhas podem causar decisões incorretas em larga escala. A Microsoft, por exemplo, encerrou o Dev Home, impactando usuários.
Confiar cegamente em machine learning não é recomendável no momento. A solução é usar as ferramentas disponíveis com cautela, sem abrir mão da verificação humana. É importante lembrar que a tecnologia está em constante evolução, e um uso responsável é crucial. Recentemente, uma vulnerabilidade no navegador Brave foi descoberta.
O uso cuidadoso da tecnologia é essencial para evitar problemas. É importante utilizar a tecnologia de forma consciente, lembrando que a humanidade tem tempo para estudar e otimizar seu uso. A consulta da AGU sobre a regulação de redes sociais é um exemplo disso.
A utilização responsável de tecnologias como o machine learning requer um equilíbrio entre inovação e cautela. A capacidade de analisar criticamente os resultados gerados pelas IAs se mostra essencial para evitar interpretações e conclusões equivocadas. A IA generativa, por exemplo, impulsiona inovações, mas é preciso cautela.
Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.
Via TecMundo
