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Trabalhando como escritor para uma IA: um olhar para o futuro do jornalismo e da escrita

Para 1️⃣ algumas horas por semana, escrevo para uma empresa de tecnologia avaliada pixbet and pix esportivas br bilhões de dólares. À minha volta, há novelistas 1️⃣ publicados, acadêmicos pixbet and pix esportivas br ascensão e vários outros jornalistas freelancers. A carga de trabalho é flexível, a remuneração é melhor do 1️⃣ que estamos acostumados e as tarefas nunca acabam. Mas o que escrevemos nunca será lido por ninguém fora da empresa. 1️⃣

Isso porque não estamos escrevendo para pessoas. Estamos escrevendo para uma IA.

1️⃣ Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o ChatGPT tornaram possível automatizar vastas áreas da vida linguística, 1️⃣ desde resumir qualquer quantidade de texto até redigir e-mails, ensaios e mesmo romances inteiros. Essas ferramentas parecem tão boas pixbet and pix esportivas br 1️⃣ escrever que se tornaram sinônimos da própria ideia de inteligência artificial.

Mas antes que eles 1️⃣ corram o risco de levar a uma superinteligência divina ou a um desemprego maciço devastador, eles precisam de treinamento. Em 1️⃣ vez de usar esses chatbots grandiloquentes para nos automatizar fora de nossas profissões, as empresas de tecnologia estão contratando-nos para 1️⃣ ajudar a treinar seus modelos.

Treinando modelos de linguagem de grande porte

Além de fornecer à 1️⃣ nossa modelo "material-padrão-ouro", ajudamos a tentar evitar que ela "alucine" – contar mentiras

A parte 1️⃣ central do trabalho é escrever respostas falsas para perguntas hipotéticas de chatbot. Esses são os dados de treinamento que a 1️⃣ modelo precisa receber. A "IA" precisa de um exemplo do que "bom" se parece antes de tentar produzir "bom" escrita. 1️⃣

Além de fornecer à nossa modelo tal "material-padrão-ouro", também estamos ajudando a tentar evitar que 1️⃣ ela "alucine" – um termo poético para contar mentiras. Fazemos isso fornecendo-lhe exemplos que usam um motor de pesquisa e 1️⃣ citam fontes. Sem ver escrita que faça isso, ela não pode aprender a fazê-lo sozinha.

1️⃣ Sem melhores dados linguísticos, esses modelos de linguagem simplesmente não podem melhorar. Seu mundo é nossa palavra.

O fim 1️⃣ da palavra

E se os modelos forem treinados pixbet and pix esportivas br dados sintéticos? Nossa internet ciborgue – co-autora por 1️⃣ nós e nossas máquinas de palavras – poderia então crescer indefinidamente.

Infelizmente, não é tão 1️⃣ simples. Treinar nossos atuais grandes modelos de linguagem pixbet and pix esportivas brpixbet and pix esportivas brprópria saída não funciona. "Aprender indiscriminadamente de dados produzidos por 1️⃣ outros modelos causa 'colapso de modelo' – um processo degenerativo pixbet and pix esportivas br que, ao longo do tempo, os modelos esquecem a 1️⃣ distribuição de dados subjacente verdadeira", escrevem Ilia Shumailov e colegas na Nature. Em outras palavras, eles saem dos trilhos e 1️⃣ tendem a produzir besteiras. Alimentar algo compixbet and pix esportivas brprópria excreção leva à atrofia. Quem teria pensado?

1️⃣ Shumailov explicou a mim que cada vez que um modelo é treinado pixbet and pix esportivas br dados sintéticos, ele perde consciência da 1️⃣ cauda longa de "dados minoritários" com os quais foi originalmente treinado (palavras raras, fatos incomuns, etc.). O conhecimento é erodido 1️⃣ e substituído apenas pelos pontos de dados mais prováveis – os LLMs são, àpixbet and pix esportivas bressência, máquinas de predição de 1️⃣ texto sofisticadas. Portanto, quando os dados originais digitais são já tendenciosos – muito inglês, pixbet and pix esportivas br grande parte centrados nos EUA 1️⃣ e cheios de postagens de fóruns pouco confiáveis – essa tendência será repetida.

Se os 1️⃣ dados sintéticos, produzidos por IAs, forem insuficientes para ajudar a melhorar os modelos, então eles precisarão de algo mais. Isso 1️⃣ é especialmente verdade à medida que as preocupações se espalham de que os modelos muito aclamados deixarão de ser capazes 1️⃣ de melhorar antes de eles sequer se tornarem úteis. As empresas de capital de risco precisarão preencher uma lacuna de 1️⃣ receita de R$500 bilhões até o final deste ano para agradar aos investidores. As máquinas de palavras podem ter fome; 1️⃣ o capital por trás delas também tem um apetite.

A OpenAI, o protetorado trillion-dollar da 1️⃣ Microsoft por trás do ChatGPT, assinou acordos de licenciamento – potencialmente valendo centenas de milhões de dólares – com muitas 1️⃣ das principais organizações de mídia do mundo, do News Corp ao Financial Times.

Mas não 1️⃣ é apenas uma questão de acumular mais dados originais. Essas empresas precisam do tipo de escrita que o modelo tentará 1️⃣ emular, não apenas absorver.

O papel dos anotadores humanos

Isso é onde os anotadores humanos entram 1️⃣ pixbet and pix esportivas br cena.