ONU dá um passo histórico: são estabelecidas diretrizes internacionais para o desenvolvimento da IA
A Assembleia Geral das Nações Unidas aprovou um projecto de quadro, apoiado por mais de 120 estados membrospara o desenvolvimento e uso de sistemas de IA.
O princípio fundamental desta resolução é o estabelecimento de uma IA “segura, protegida e confiável” que se alinhe com os Objectivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) da ONU. Estes ODS enfatizam a importância de integrar considerações de direitos humanos ao longo de todo o ciclo de vida da IA, desde a concepção até à implementação. Significa também um compromisso global para garantir que a IA seja utilizada de forma ética.
Embaixadora dos EUA nas Nações Unidas, Linda Thomas-Greenfield disse:
Hoje, todos os 193 membros da Assembleia Geral das Nações Unidas falaram a uma só voz e, em conjunto, optaram por governar a inteligência artificial em vez de deixar que ela nos governe.
O quadro apela à colaboração internacional para colmatar esta lacuna e capacitar os países em desenvolvimento para participarem no desenvolvimento responsável da IA. Isto inclui garantir o acesso inclusivo às tecnologias de IA e promover a literacia digital global.
OpenAI visa Hollywood, mas será que Sora conseguirá corresponder ao hype?
OpenAI está supostamente cortejando Hollywood com sua última maravilha: Soraum modelo de IA de texto para vídeo.
De acordo com Bloomberg:
A OpenAI tem uma estratégia deliberada de trabalhar em colaboração com a indústria através de um processo de implementação iterativa – implementando avanços de IA em fases – para garantir uma implementação segura e dar às pessoas uma ideia do que está no horizonte. Esperamos um diálogo contínuo com artistas e criativos.
Embora a promessa de recursos visuais instantâneos baseados em um prompt de texto pareça a realização de um sonho, algumas falhas estão começando a aparecer na proposta da OpenAI.
O maior ponto de interrogação é a compreensão da realidade por Sora. Os críticos levantaram preocupações sobre a capacidade do modelo de compreender e representar o mundo físico. Embora Sora possa gerar recursos visuais, eles podem precisar de mais nuances da física do mundo real.
Em segundo lugar, há a questão da acessibilidade. Embora Sora possa agilizar a pré-produção, é improvável que esteja prontamente disponível. OpenAI pode deixar estúdios menores e cineastas independentes de fora. Isto levanta preocupações sobre uma maior consolidação do poder nas mãos dos grandes estúdios.
Finalmente, o potencial para uso indevido é grande. Com a capacidade de criar vídeos hiper-realistas baseados apenas em texto, os limites entre fato e ficção podem facilmente se confundir. Deepfakes podem atingir um nível totalmente novo de sofisticação, tornando ainda mais difícil discernir a verdade da manipulação. Portanto, Sora pode ser uma ferramenta poderosa, mas suas limitações e possíveis desvantagens precisam ser seriamente consideradas antes que Hollywood o adote de todo o coração.
Mais rápido, mais rápido, mais rápido: MIT revela IA que gera imagens em flash
COMO CSAIL da empresa está comemorando um avanço – uma nova estrutura de IA que reduz o tempo de geração de imagens em impressionantes 30 vezes. Este método de uma etapa, denominado Destilação Distribuída de Correspondência (DMD), promete revolucionar as ferramentas de design e potencialmente acelerar campos como a modelagem 3D.
A estrutura DMD simplifica o atual processo de múltiplas etapas usado pelos modelos de difusão tradicionais. Esta simplificação se traduz em um aumento dramático na velocidade, mantendo ao mesmo tempo a geração de imagens de alta qualidade, de acordo com pesquisadores do MIT.
Acredita-se que o DMD representa um avanço significativo e, com maior desenvolvimento, pode atingir velocidade e qualidade. Além disso, o processo de uma etapa poderia simplificar o uso da IA, tornando-a mais acessível para não especialistas.
Em relação à tecnologia, Tianwei Yindisse o pesquisador-chefe da estrutura DMD em comunicado divulgado no site oficial do MIT:
Nosso trabalho é um método novo que acelera em 30 vezes os modelos de difusão atuais, como Difusão Estável e DALLE-3. Esse avanço não apenas reduz significativamente o tempo computacional, mas também mantém, senão supera, a qualidade do conteúdo visual gerado. Teoricamente, a abordagem combina os princípios das redes adversárias generativas (GANs) com os dos modelos de difusão, alcançando a geração de conteúdo visual em uma única etapa – um forte contraste com as centenas de etapas de refinamento iterativo exigidas pelos atuais modelos de difusão. Poderia ser potencialmente um novo método de modelagem generativa que se destaca em velocidade e qualidade.
