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A inteligência artificial tem o potencial de impulsionar enormes avanços na tecnologia e no bem-estar humano. Entretanto, o termo “IA” pode se referir a uma ampla diversidade de ferramentas e processos, alguns dos quais podem comprometer sua segurança. Leia o artigo a seguir para conhecer os diferentes tipos de IA e como eles podem afetar você. E, para ajudar a proteger você contra novas e emergentes ameaças online, obtenha um poderoso aplicativo de segurança online.
Inteligência artificial (IA) não se refere a um único tipo de ferramenta ou tecnologia. Há muitos tipos de IA que variam tanto em capacidade quanto em função. Alguns deles, como o atualmente onipresente chatbot, são amplamente utilizados hoje em dia, enquanto outros, como os robôs com consciência própria da ficção científica, ainda são apenas teóricos.
Estas são as principais categorias de IA que você deve conhecer:
As explicações sobre a tecnologia da IA se referem normalmente à sua capacidade e funcionalidade. Primeiro, vamos detalhar as capacidades da IA. Isto é, vamos definir os tipos de modelos de IA com base em seu nível de inteligência, em outras palavras, a capacidade delas de resolver problemas.
Os três níveis de IA baseados em capacidade são inteligência artificial estreita (ANI), inteligência artificial geral (AGI) e superinteligência artificial (ASI). Veja abaixo a explicação de cada uma:
A inteligência artificial estreita (ANI) é a única forma de IA que existe atualmente. Alguns exemplos comuns da tecnologia da ANI incluem assistentes de voz como Siri e tecnologia de reconhecimento facial. A IA generativa, com a qual conta o ChatGPT e outros modelos de linguagem de grande escala (LLMs), também se enquadra nessa categoria.
Esses modelos de IA são desenvolvidos para realizar uma única tarefa, como identificar imagens, conversar ou filtrar e-mails. Apesar de seu nome, a ANI não é “inteligente” no sentido literal de ter raciocínio ou autoconsciência. A tecnologia da ANI combina dados com um algoritmo para fazer previsões dentro de parâmetros predefinidos.
Por exemplo, uma ferramenta de IA limitada pode ser treinada com milhares de imagens de gatos e aprender a identificar um gato com base nas características de cada imagem. Quando uma nova imagem é apresentada a ela, sua “memória” pode prever se a imagem contém um gato ou não. A IA não “vê” realmente um gato e, o mais importante, ela não entende o que é um gato.
Portanto, apesar de suas limitações, e devido a elas, a ANI também apresenta riscos. Dados de treinamento não confiáveis podem proporcionar resultados tendenciosos ou imprecisos, o que pode ser crítico em aplicações tais como carros autônomos, reconhecimento facial e diagnósticos médicos. Além disso, a ANI pode ser explorada por cibercriminosos para criar golpes sofisticados baseados em IA.
Por essa razão, é mais importante do que nunca proteger seus dispositivos com um software de segurança abrangente como o Avast Free Antivirus que utiliza ferramentas de IA para fornecer uma camada extra de defesa contra ameaças ocultas em convincentes comunicações fraudulentas.
A inteligência artificial geral (AGI) é o próximo passo proposto na tecnologia de IA após a ANI. Teoricamente, a AGI será capaz de realizar uma ampla variedade de tarefas e usar raciocínio semelhante ao humano para aprender, adaptar-se e melhorar. A tecnologia da AGI ainda não existe, mas empresas como a OpenAI estabeleceram o objetivo de alcançá-la nos próximos cinco anos. Por enquanto, especialistas como o cientista-chefe de IA da Meta, Yann LeCun, são céticos quanto à capacidade dos LLMs de desenvolver a AGI.
Enquanto os modelos de ANI podem realizar apenas um conjunto de tarefas, a AGI promete ser adaptável, capaz de agir autonomamente e aprender com suas ações. É provável que a AGI ultrapasse rapidamente a inteligência humana em certas áreas, como matemática e ciência. Tal fato poderia levar a um efeito bola de neve da IA no qual a AGI “evolui” rapidamente para uma superinteligência artificial (ASI).
“A inteligência artificial não é apenas uma ferramenta poderosa, ela está se tornando uma força que transforma o jeito como percebemos o mundo. Mas, à medida que se torna melhor, mais inteligente, mais realista e acessível, a IA vai dissipar cada vez mais a linha do que é verdadeiro e do que é falso, dificultando ainda mais decifrar o que é real.
Isso gerou preocupações significativas de segurança e ética sobre as possíveis ameaças representadas pela AGI tanto para a infraestrutura digital quanto física. Pessoas mal-intencionadas poderiam programar a AGI com propósitos prejudiciais, resultando em capacidades destrutivas potencialmente ilimitadas na guerra cibernética e outros domínios, especialmente se deixada sem regulamentação.
A AGI é geralmente o tipo de IA representada nos filmes. Os androides de Star Wars e Sonny de Eu, Robô são exemplos disso. O auxílio da IA em pesquisas, robôs com habilidades e prestadores de cuidados de saúde baseados em IA correspondem a futuras aplicações práticas.
A superinteligência artificial é a forma mais avançada de IA que tem suscitado teorias. Essa forma de IA seria uma entidade autoconsciente fora do controle humano, que superaria em muito a inteligência humana, incluindo raciocínio, criatividade e até mesmo inteligência emocional.
Além de serem capazes de executar tarefas melhor do que os seres humanos mais brilhantes e inventar novas tecnologias que não podemos compreender, os sistemas com ASI, como o arquiteto da série Matrix, poderiam representar uma ameaça existencial para a humanidade.
Em uma pesquisa realizada em 2024, milhares de pesquisadores de IA relataram que se sentem inseguros sobre os efeitos de longo prazo do progresso da IA. Enquanto cerca de 68% dos pesquisadores previram resultados positivos dos modelos de ASI, aproximadamente metade deles também sugeriu que há cerca de 5% de chance de resultados extremamente ruins, como a extinção humana.
Embora a tecnologia da ASI seja apenas um conceito teórico neste momento, algumas startups bem financiadas estão trabalhando para desenvolver uma superinteligência “segura”, que priorizaria a segurança primeiro e se alinharia com os valores humanos desde o início.
A IA também pode ser classificada por como opera e interage em contextos específicos, em vez de por seu nível geral de inteligência. Essas categorias funcionais incluem máquinas reativas, IA com memória limitada, IA de teoria da mente e IA autoconsciente.
Vejamos em maior detalhe esses diferentes tipos de IA:
As máquinas reativas se enquadram na categoria de ANI. Elas executam tarefas únicas com base em entradas simples em tempo real. Por exemplo, um bot de IA que joga xadrez contra você e faz movimentos com base nos movimentos que você faz. As máquinas reativas não têm memória, portanto, não podem aprender nem se adaptar a novos dados. Elas seguem regras rígidas e pré-programadas e fornecem respostas imediatas.
Por serem ferramentas estritamente programadas e com funcionalidades limitadas, elas são mais difíceis de serem manipuladas por hackers. Entretanto, sua programação pode ser alterada para fornecer respostas incorretas. Fato que poderia ser perigoso em áreas como finanças e saúde, onde as máquinas reativas são usadas para fazer recomendações básicas ou classificar dados.
A IA com memória limitada também se enquadra na categoria de ANI, mas pode se lembrar de atividades anteriores e usar sua memória para resolver problemas, permitindo que opere em um ambiente mais dinâmico. A memória da IA é de curto prazo, o que significa que ela só pode reagir a interações e dados recentes. Quando uma sessão termina, ela é reiniciada e “esquece” quaisquer contextos e interações.
Por exemplo, os carros autônomos usam IA com memória limitada para observar as posições e velocidades de outros veículos. Os chatbots, como o ChatGPT, também são exemplos de IA com memória limitada. Eles conseguem lembrar mensagens anteriores para fornecer respostas relevantes dentro da mesma conversa.
Embora esses tipos de ferramentas de IA sejam úteis e pressagiem uma nova era em avanços tecnológicos, não estão imunes a perigos. Por exemplo, alguns podem ser capazes de acessar chaves de API da OpenAI (a criadora do ChatGPT) e projetar suas próprias ferramentas de IA maliciosas, ou integrar uma chave de API em um bot de mídia social que gera spam ou espalha malware.
“Os modelos de linguagem de grande escala baseados em IA (como ChatGPT, Gemini etc.) estão avançando em um ritmo incrivelmente rápido, oferecendo interações altamente personalizadas que podem alterar percepções e processos de tomada de decisão.”
As ferramentas atuais que se enquadram na categoria de IA com memória limitada também têm um impacto profundo no meio ambiente. Uma previsão da Agência Internacional de Energia (AIE) de 2024 indicou que, até 2026, o consumo elétrico que alimenta os centros de dados das ferramentas de IA poderá chegar a 1.000 terawatts, o que é aproximadamente o mesmo que o consumo de eletricidade do Japão. Só um acesso ao ChatGPT consome 2,9 watts-hora de energia, quase 10 vezes mais do que requer uma pesquisa no Google.
A IA de teoria da mente é um tipo de AGI que continua sendo puramente hipotética. Na teoria, ela poderia compreender o contexto de forma muito mais abrangente do que uma IA com memória limitada. Essa forma avançada de IA possuiria uma compreensão profunda das emoções humanas, dos códigos sociais e da psicologia humana em geral.
Não seria possível distinguir a interação com uma IA de teoria da mente da interação com um ser humano. No entanto, essas ferramentas não teriam necessariamente memória de longo prazo ou autoconsciência. Elas simplesmente seriam muito melhores em responder a sinais sutis de contexto.
Essa IA poderia fornecer um atendimento ao cliente muito mais abrangente do que um ser humano, concentrando-se em interações individuais com os consumidores. Também poderia oferecer apoio emocional, amizade, tutoria, suporte à saúde mental e muito mais. Pense na IA Samantha do filme Ela.
Uma IA de teoria da mente seria vulnerável aos mesmos tipos de ataques e manipulação que os ataques de IA com memória limitada, embora os riscos seriam maiores. Dada a capacidade da IA de teoria da mente de compreender emoções humanas complexas, esse tipo de IA usada para o mal poderia ser altamente manipuladora e invadir facilmente a privacidade dos usuários.
A IA autoconsciente se enquadra em um tipo de ASI que entende que existe e possui uma consciência totalmente desenvolvida. Teria memória de longo prazo, habilidades cognitivas semelhantes ou maiores que as de um ser humano e objetivos e comportamentos únicos. Exemplos fictícios desse tipo de IA são o Ultron de Vingadores: Era de Ultron e Data de Star Trek.
Outra forma de entender a IA é examinar os vários ramos da tecnologia de IA. Esses ramos explicam as aplicações da inteligência artificial em vários campos e como a IA funciona no mundo real.
A aprendizagem de máquina é a função básica por trás da maioria das ferramentas de IA atualmente. É a tecnologia que permite que máquinas aprendam a partir de dados e melhorem sua “compreensão” e desempenho.
Os algoritmos são a essência da IA e aprendizagem de máquina. Esses conjuntos de instruções determinam como as máquinas processam dados e fazem previsões. Graças aos algoritmos, as ferramentas de IA podem criar resultados exclusivos e resolver novos problemas sem a necessidade de programação adicional.
O aprendizado profundo, conhecido também como deep learning, é uma forma avançada de aprendizagem de máquina que utiliza algoritmos multicamadas chamados redes neurais que recebem entrada, processam dados e fornecem saída simultaneamente. Embora o aprendizado profundo imite certos processos do cérebro humano, ele não se traduz em consciência ou raciocínio.
O aprendizado profundo permite que a IA processe grandes quantidades de dados muito rapidamente, o que a torna capaz de realizar tarefas mais complexas. Por exemplo, graças ao aprendizado profundo, os chatbots, como o ChatGPT, podem ler e “entender” dezenas de páginas de informações e fornecer feedback quase instantaneamente. O aprendizado profundo também ajuda os LLMs a reconhecer padrões sutis e nuances na linguagem.
O processamento de linguagem natural (PLN) é uma aplicação especializada da IA focada em compreender e imitar a linguagem humana, além de alimentar ferramentas como chatbots de IA, assistentes virtuais e tradutores de idiomas.
O PLN (processamento de linguagem natural) depende do aprendizado profundo para prever sequências de palavras com base na entrada, como um prompt, seus dados de treinamento e palavras precedentes. Cada palavra gerada é essencialmente uma suposição treinada informada pelo contexto imediato. Essa tecnologia permite que ferramentas de IA interajam de maneira natural, semelhante à humana.
A robótica combina IA com máquinas físicas, permitindo que a IA interaja com o mundo físico. Os robôs com tecnologia de IA podem coletar dados do ambiente ao seu redor, reconhecer objetos e realizar tarefas específicas. Por exemplo, a Amazon usa robôs autônomos em seus centros de distribuição para gerenciar o estoque e mover objetos pesados usando dados em tempo real.
Em um futuro próximo, espera-se que robôs com IA desempenhem papéis significativos em setores como engenharia, manufatura e saúde.
Os sistemas especializados são ferramentas de IA especializadas desenvolvidas para tomar decisões em contextos específicos assim como faria um ser humano. Por exemplo, um sistema especializado pode auxiliar no diagnóstico de cânceres difíceis de detectar. Embora os sistemas especializados resolvam problemas complexos, eles são limitados em escopo. Eles normalmente carecem de memória, capacidades de raciocínio e da habilidade de levar em consideração nuances ou emoções.
Como uma das formas mais antigas de IA, os sistemas especializados vem sendo utilizados durante mais tempo do que a maioria dos outros tipos de IA. Essas ferramentas analisam fatos e aplicam lógica básica para fazer previsões. Por exemplo, eles são usados com frequência no setor financeiro para avaliar a qualificação para empréstimos através do processando dados concretos, como entradas numéricas, e oferecendo soluções com base em seu treinamento.
A IA tem o potencial de melhorar milhões de vidas no que se refere à sua capacidade de lidar com tarefas rotineiras e até responsabilidades complexas, liberando tempo para atividades humanas mais significativas. Também oferece avanços promissores em áreas como medicina, ciência climática, exploração espacial e muito mais.
Mas também é importante estar ciente das limitações e riscos futuros da IA. Já sabemos por experiência que permitir que a IA tome decisões importantes sem supervisão humana pode levar a sérios problemas. Por exemplo, em 2019, o Departamento de Imigração dos EUA usou IA para traduzir pedidos de asilo, resultando em negações infundadas que colocaram em perigo pessoas vulneráveis.
A IA também está se tornando uma das ferramentas favoritas dos hackers, com o aumento das ameaças como deepfakes e golpes de voz com IA. Essas táticas avançadas têm levado a casos de roubo de identidade e phishing, conforme relatado em recentes análises de ameaças.
“Os vídeos deepfake, especialmente aqueles que endossam golpes de investimento, apresentaram um nível elevado de sofisticação, desafiando a capacidade [do espectador] de distinguir entre conteúdo real e fabricado.”
A capacidade da IA de imitar interações humanas a torna uma ferramenta poderosa para hackers que usam engenharia social. Os bots de IA avançados podem criar perfis falsos, ter conversas convincentes, espalhar desinformação e explorar vulnerabilidades do sistema. Esses bots aprendem e melhoram a cada interação, e especialistas preveem que eles podem em breve executar invasões sofisticadas de forma independente.
A era da IA é empolgante, mas também está repleta de incertezas. E, à medida que os ataques de IA se tornam mais sofisticados, ter as ferramentas certas para combater essas novas ameaças é mais importante do que nunca.
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