Por Alexandre Del Rey*

A Inteligência Artificial (IA) generativa tem se estabelecido como uma das tecnologias mais transformadoras da era digital, empregada em uma ampla variedade de setores, desde a criação de arte até o desenvolvimento de novos medicamentos. Esses modelos são capazes de gerar conteúdos altamente sofisticados — em texto, imagem ou som —, a partir de vastos bancos de dados alimentados por contribuições humanas ao longo do tempo. Por meio do uso de redes neurais e algoritmos complexos, essas ferramentas conseguem replicar padrões, estilos e conceitos com uma eficiência antes impensável, tornando-se valiosas para as empresas e os criadores de conteúdo que buscam eficiência e inovação.

Os benefícios da IA generativa são notáveis. No campo da publicidade, por exemplo, empresas utilizam essa tecnologia para gerar campanhas publicitárias personalizadas em escala, capazes de se adaptarem às preferências de um público-alvo diversificado. No entretenimento, roteiros de filmes e músicas podem ser criados com a ajuda de IA, proporcionando uma base criativa que pode ser refinada por artistas humanos. Além disso, em áreas como a Pesquisa Científica e a Medicina, a capacidade de gerar modelos e combinações complexas facilita o desenvolvimento de novas terapias e medicamentos, acelerando o ciclo de inovação e, potencialmente, salvando vidas.

Contudo, a ampla adoção dessa tecnologia suscita preocupações significativas. A facilidade de geração de conteúdo pode levar a uma homogeneização cultural, em que ideias e expressões únicas são cada vez menos valorizadas em favor de fórmulas que garantam segurança e aceitação ampla. Esse fenômeno, que denominei “efeito baunilha”, destaca uma tendência preocupante em direção à uniformidade e à falta de diversidade criativa conforme as máquinas aprendem a replicar os padrões mais comuns e aceitos, potencialmente em detrimento da inovação genuína e da expressão individual.

Efeito baunilha

Esse desafio nos leva ao cerne do efeito baunilha, um termo que criei para descrever a crescente homogeneização no conteúdo gerado por IA. O fenômeno técnico conhecido como “redução de dimensionalidade” está no coração desse problema. Essencial para o funcionamento dos modelos de IA generativa, esse processo envolve a análise e o aprendizado a partir de enormes conjuntos de dados, levando os modelos a identificar e replicar os padrões mais frequentes e dominantes. Isso geralmente favorece tendências comuns e amplamente aceitas, negligenciando nuances e variações menos comuns.

A técnica de aprendizado de máquina busca simplificar a complexidade para criar modelos operacionais em tempo real com recursos computacionais acessíveis. Essa simplificação, muitas vezes, resulta em uma preferência por “caminhos” bem-sucedidos ou seguros, limitando a diversidade de saídas. Por exemplo, em ferramentas de criação de texto, frases e estruturas comuns nos dados de treinamento são replicadas com frequência, enquanto expressões únicas ou estilos idiossincráticos se mostram raros.

Os efeitos práticos dessa redução são notáveis em contextos organizacionais e sociais, nos quais a dependência de conteúdos gerados por IA pode levar a comunicações e estratégias de marketing que, embora eficazes em atingir grandes audiências, falham em engajar ou ressoar em níveis mais profundos com públicos específicos. Isso pode resultar em campanhas que parecem genéricas ou despersonalizadas, potencialmente diminuindo a fidelidade e a confiança da marca.

Socialmente falando, a proliferação de conteúdos nivelados pode diminuir a riqueza das expressões cultural e criativa, estabelecendo um padrão em que novas ideias e vozes têm menos espaço para serem ouvidas e reconhecidas.

Diante dos desafios

Uma reflexão mais profunda e a necessidade de agir se tornam evidentes. À medida que contemplamos o futuro da IA generativa (e o seu impacto crescente na sociedade), é fundamental reconhecer os riscos associados às homogeneizações criativa e cultural. Sem uma avaliação mais consciente desse fenômeno, as diversidades de pensamentos, expressões artísticas e inovações pode ser severamente limitadas pelos contornos estreitos das tendências dominantes predefinidas por algoritmos.

Assim, o efeito baunilha não é apenas uma consequência técnica; é um desafio que precisa ser compreendido e gerenciado com cuidado por aqueles que desejem utilizar a ferramenta de maneira responsável e inovadora. A busca por equilíbrio entre eficiência e diversidade se torna essencial para evitar a padronização excessiva e preservar o dinamismo e a inovação nas expressões humanas, sejam artísticas, sejam comerciais, sejam comunicativas.

No entanto, existem estratégias proativas que podemos adotar para mitigar esses riscos e utilizar a IA generativa de maneira que enriqueça, em vez de diluir, a diversidade cultural e criativa. Uma das abordagens mais eficazes é o desenvolvimento e a utilização de prompts e contextos mais detalhados e especificamente desenhados. Ao fornecer aos modelos de IA descrições mais ricas e com mais nuances, podemos guiá-los para produzir resultados que reflitam uma gama mais ampla de possibilidades e minimizem a repetição de padrões genéricos.

Além disso, é necessário fomentar a interação entre a IA e a criatividade dos humanos, utilizando a tecnologia como uma ferramenta que complemente e expanda a capacidade humana, em vez de substituí-la. Isso pode ser realizado por meio das plataformas colaborativas, nas quais humanos e máquinas cocriam, aproveitando a eficiência e a capacidade de processamento de dados da IA enquanto incorporam a intuição, o julgamento e a sensibilidade criativa características de humanos.

Transparência e inclusão

Outra medida importante é a implementação de políticas e regulamentações que incentivem a transparência nos modelos de treinamento de IA e promovam a inclusão de uma variedade mais ampla de dados. Isso ajudaria a garantir que as máquinas não apenas reproduzam as visões e vozes predominantes, mas também retratem perspectivas sub-representadas e marginais. O mesmo vale para as organizações que podem criar modelos de IAs proprietários mais diversos, que representem a própria maneira de fazer negócios — com conteúdos e bases de dados únicos — e uma visão exclusiva e diferenciada de como essas empresas se posicionam no mercado.

Em conclusão, enquanto a IA generativa oferece oportunidades sem precedentes para inovação e eficiência, é nossa responsabilidade moldar o seu desenvolvimento e o uso de maneira que respeite e fomente as diversidades criativa e cultural. Com esforços conscientes para desenvolver prompts detalhados e colaboração entre humanos e máquinas, além de políticas fortes, podemos dirigir o potencial da IA para um futuro em que a tecnologia amplie e enriqueça o complexo panorama da expressão humana, em vez de restringi-lo.

* Alexandre Del Rey é conselheiro e fundador da I2AI — Associação Internacional de Inteligência Artificial, sócio-fundador da Engrama, sócio da Startup Egronn e da consultoria Advance e investidor na startup Agrointeli.