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Inteligência artificial ainda não consegue escrever artigo para a New Yorker, conclui teste

Postado em: 19/10/2019

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Folhapress


O surgimento de ferramentas que utilizam a inteligência artificial para facilitar a escrita de e-mails e textos gera questionamentos sobre o possível domínio da tecnologia no campo literário e jornalístico.


A partir dessa possibilidade se desenvolve o artigo "The Next Word", de John Seabrook, colaborador da New Yorker. Nele, o autor apresenta como seria o impacto e quão efetivas são tecnologias como a ferramenta Smart Compose, do Gmail, e a rede neural GPT-2, da OpenAI.


"Fiquei fascinado pela maneira como a inteligência artificial parecia saber o que eu ia escrever. Às vezes, a máquina parecia ter uma ideia melhor do que a minha", afirma Seabrook sobre a ferramenta do Gmail que oferece sugestões de palavras enquanto o texto está sendo escrito.


Ele mostra que, de início, ficou relutante com a tecnologia e insistia em digitar as frases até o final, ignorando as sugestões do recurso. Para ele, era como se essa resistência fosse uma defesa do direito da humanidade de escrever e uma exclusividade da espécie.


"Terei prazer em deixar o Google prever a rota mais rápida do Brooklyn para Boston mas, se eu permitir que seus algoritmos naveguem até o final de minhas frases, quanto tempo levará até que a máquina comece a pensar por mim?"


Em seguida, Seabrook comenta sobre o desenvolvimento da rede neural GPT-2, que é uma versão superior ao Smart Compose e foi criada para impulsionar o desenvolvimento de uma máquina que escrevesse prosa "bem ou até melhor do que a maioria das pessoas consegue."


O GPT-2 é treinado para escrever a partir do recebimento de 40 gigabytes de arquivos. São diversas as atribuições de escrita que a rede neural poderia desempenhar, mas o ponto central do artigo é apontar se esse mecanismo seria capaz de escrever um artigo da New Yorker.


Assim, o GPT-2 foi abastecido com o arquivo digital do veículo e recebeu "milhões de palavras polidas e verificadas, muitas escritas por mestres da arte literária".


Seabrook relata que, ao receber os ajustes, a rede neural categorizou aspectos distintos da prosa, as palavras que seus escritores tendiam a favorecer, os ritmos da revista e seu estilo distinto de retórica narrativa.


Diante desses dados, o algoritmo ajustou automaticamente as configurações da rede neural para que as previsões se inclinassem para os padrões da New Yorker.


O resultado foram textos que se assemelhavam superficialmente com outros já feitos, mas que não se sustentavam enquanto narrativa discursiva. "Pode-se imaginar máquinas como GPT-2 inundando a internet com tanta escrita que logo abafaria as vozes humanas e depois treinaria sua própria prosa sem sentido. Mas compor uma longa narrativa está, pelo menos por enquanto, completamente além da capacidade preditiva do GPT-2."


O autor reforça, ao longo do artigo, que os avanços são perceptíveis, mas que não se pode ignorar o fato de que, apesar da gramática e a sintaxe fornecerem as regras do caminho, a escrita vai além disso e exige "um diálogo contínuo entre as palavras e a noção na mente que as motivou".

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