Quando você compra por meio de links afiliados em nosso site, podemos ganhar uma comissão sem nenhum custo adicional para você. Saiba A IA Generativa é um rótulo amplo que descreve qualquer tipo de inteligência artificial (IA) que pode produzir novos textos, imagens, vídeos ou clipes de áudio. Assim, saiba o que é IA generativa. Além disso, descubra como funciona IA generativa e qual o seu significado.
O que é IA Generativa?
Tecnicamente, esse tipo de IA aprende padrões de dados de treinamento e gera saídas novas e exclusivas com as mesmas propriedades estatísticas.
Os modelos de IA generativa usam prompts para orientar a geração de conteúdo e usam a aprendizagem de transferência para se tornarem mais proficientes.
Os primeiros modelos de IA generativa foram criados com tipos de dados e aplicativos específicos em mente.
Por exemplo, o DeepDream do Google foi projetado para manipular e aprimorar imagens. Ele pode produzir efeitos visuais novos e envolventes, mas o desenvolvimento do modelo foi focado principalmente no processamento de imagens, e seus recursos não se aplicam a outros tipos de dados.
O campo da IA generativa está evoluindo rapidamente, no entanto, e um número crescente de modelos de IA generativa agora são multimodais . Esse avanço significa que o mesmo modelo pode lidar com diferentes prompts de dados e gerar diferentes tipos de dados .
Por exemplo, o mesmo modelo genAI poderia ser usado para:
- Gerar texto criativo
- Gerar texto informativo
- Responder a qualquer tipo de pergunta de forma abrangente e informativa
- Descrever uma imagem
- Gerar uma imagem única com base em um prompt de texto
- Traduzir texto de um idioma para outro
- Incluir a fonte das informações do modelo em uma resposta
O desenvolvimento de modelos de IA generativa é frequentemente um esforço colaborativo que requer diferentes tipos de pesquisa, programação, experiência do usuário (UX) e expertise em operações de aprendizado de máquina (MLOps).
Uma abordagem multidisciplinar ajuda a garantir que os modelos de IA generativa sejam projetados, treinados, implantados e mantidos de forma ética e responsável.
IA generativa vs. IA tradicional
Essencialmente, a relação entre inteligência artificial e IA generativa é hierárquica.
- IA se refere ao desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que antes exigiam inteligência humana. Normalmente, tais tarefas envolvem percepção, raciocínio lógico, tomada de decisão e compreensão de linguagem natural (NLU).
- Machine learning é um subconjunto de IA que se concentra em tarefas discriminativas. Envolve o desenvolvimento de algoritmos que permitem que os computadores façam previsões ou decisões com base em dados sem serem explicitamente programados para isso.
- IA generativa é um subconjunto de aprendizado de máquina (ML) que se concentra na criação de novas amostras de dados que se assemelham a dados do mundo real.
A IA tradicional envolve algoritmos de machine learning baseados em regras treinados em um único tipo de dado para executar uma única tarefa.
Muitos algoritmos tradicionais de ML são treinados para gerar uma única saída correta.
Em contraste, a IA generativa usa estratégias de aprendizado profundo (DL) capazes de aprender com diversos conjuntos de dados e produzir resultados que se enquadram em uma faixa aceitável.
Essa flexibilidade permite que o mesmo modelo de base seja usado para várias tarefas. Por exemplo, o ChatGPT agora pode processar prompts de imagem e texto.
A tecnologia, um subconjunto do ML, já é usada para produzir arte digital imaginativa, projetar novos ambientes virtuais, criar composições musicais, formular conteúdo escrito, auxiliar na descoberta de medicamentos prevendo estruturas moleculares, escrever código de software e gerar clipes de vídeo e áudio realistas.
Como funciona a IA generativa?
Modelos de IA generativa usam redes neurais para aprender padrões em dados e gerar novos conteúdos.
Uma vez treinada, a rede neural pode gerar conteúdo semelhante aos dados em que foi treinada.
Por exemplo, uma rede neural treinada em um conjunto de dados de texto pode ser usada para gerar novos textos e, dependendo da entrada do modelo, a saída de texto pode assumir a forma de um poema, uma história, um cálculo matemático complexo ou até mesmo um código de programação para aplicativos de software.
A utilidade dos resultados do genAI depende muito da qualidade e abrangência dos dados de treinamento, da arquitetura do modelo, dos processos usados para treinar o modelo e dos prompts que os usuários humanos dão ao modelo .
A qualidade dos dados é essencial porque é isso que os modelos genAI usam para aprender a gerar saídas de alta qualidade.
Quanto mais diversos e abrangentes forem os dados de treinamento, mais padrões e nuances o modelo será potencialmente capaz de entender e replicar.
Quando um modelo é treinado em dados inconsistentes, tendenciosos ou ruidosos, é provável que ele produza saídas que refletem essas falhas.
Metodologias de treinamento e estratégias de avaliação também são cruciais. Durante o treinamento, o modelo usa feedback para ajustar valores dentro da arquitetura do modelo ( parâmetros internos ).
A complexidade da arquitetura do modelo também pode desempenhar um papel significativo na utilidade da saída, porque a arquitetura do modelo determina como o genAI processa e aprende com os dados de treinamento.
Por um lado, se a arquitetura for muito simples, o modelo pode ter dificuldade em capturar nuances contextuais importantes nos dados de treinamento.
Por outro lado, se a arquitetura for muito complexa, o modelo pode se ajustar demais e priorizar detalhes irrelevantes em detrimento de padrões subjacentes importantes.
Uma vez treinado, o modelo pode receber prompts para criar novos dados.
Prompts são como as pessoas interagem com modelos de IA e orientam sua saída.
O foco de um prompt depende da saída desejada, do propósito do modelo e do contexto em que o modelo está sendo usado.
Por exemplo, se a saída desejada for uma carta de apresentação, o prompt pode incluir instruções para o estilo de escrita e o comprimento da palavra.
No entanto, se a saída desejada for um clipe de áudio, o prompt pode incluir instruções para gênero musical e andamento.
Melhores práticas para escrever prompts de IA Generativa
Um prompt é uma declaração de entrada ou sugestão que orienta a saída de um modelo genAI .
Os modelos GenAI (ou IA Generativa) usam prompts para gerar conteúdo novo e original, estatisticamente alinhado com o contexto e os requisitos especificados no prompt.
Embora os detalhes específicos em um prompt reflitam o tipo de saída desejada, as práticas recomendadas para escrever prompts de texto, imagem, áudio e vídeo baseiam-se nos mesmos princípios básicos.
Seja preciso: quanto mais específico e detalhado for o prompt, mais personalizada provavelmente será a resposta.
Forneça contexto: o contexto reduz a ambiguidade e ajuda o modelo a gerar resultados que atendem à intenção do solicitante.
Evite perguntas indutoras: é importante criar perguntas objetivas e livres de informações indutoras.
Reformule e repita os prompts: se o modelo não retornar uma resposta útil na primeira vez, tente reformular o prompt (ou alterar o exemplo de multimídia base) e tente novamente.
Ajuste as configurações de temperatura: Algumas plataformas de IA permitem que os usuários ajustem as configurações de temperatura. Temperaturas mais altas produzem mais saídas aleatórias, e temperaturas mais baixas produzem saídas mais determinísticas.
Limite o comprimento da resposta: ao buscar saídas concisas, crie prompts que especifiquem restrições, como contagens de palavras ou caracteres para texto ou limites de duração para saídas de áudio.
Experimente com vários prompts: dividir uma pergunta ou instrução em vários prompts menores ou experimentar diferentes imagens de base, clipes de áudio e amostras de vídeo geralmente produzirá resultados mais úteis.
Revise e revise as saídas: as saídas de IA generativas devem sempre ser revisadas porque a maioria das respostas de IA gen precisará ser editada antes de poderem ser usadas. Esteja preparado para gastar tempo nessa etapa importante!
Tipos de IA generativa
A IA generativa pode ser aplicada a uma ampla gama de tarefas, e cada tipo de tarefa pode exigir um design arquitetônico de deep-learning diferente para capturar os padrões e recursos específicos dos dados de treinamento .
Redes Adversariais Generativas (GANs), Autoencoders Variacionais (VAEs) e arquiteturas Transformer são importantes para a construção de modelos de IA generativa.
Cada tipo de arquitetura visa levar o modelo de IA a um ponto em que ele possa produzir amostras que sejam indistinguíveis dos dados nos quais ele está sendo treinado.
Redes Adversariais Generativas (GANs) consistem em duas redes neurais : um gerador e um discriminador.
As duas redes jogam um jogo de adivinhação em que o gerador dá ao discriminador uma amostra de dados, e o discriminador prevê se a amostra é real ou algo que o gerador inventou.
O processo é repetido até que o gerador consiga enganar o discriminador com um nível aceitável de precisão.
Variational Autoencoders (VAEs) são compostos de dois componentes principais: um codificador e um decodificador.
O codificador pega os dados de entrada e os compacta em uma representação de espaço latente que preserva suas características mais importantes.
O decodificador então pega a representação de espaço latente e gera novos dados que capturam as características mais importantes dos dados de treinamento.
Arquiteturas de transformadores consistem em múltiplas camadas empilhadas, cada uma contendo seu próprio mecanismo de autoatenção e rede de feed-forward.
O mecanismo de autoatenção permite que cada elemento em uma sequência considere e pese seu relacionamento com todos os outros elementos, e a rede de feed-forward processa a saída do mecanismo de autoatenção e executa transformações adicionais nos dados.
Conforme o modelo processa uma sequência de entrada por meio das camadas empilhadas, ele aprende a gerar novas sequências que capturam as informações mais importantes para a tarefa.
Transformadores Pré-treinados Generativos (GPTs) são uma implementação específica da arquitetura do transformador. Este tipo de modelo é primeiro pré-treinado em grandes quantidades de dados de texto para capturar padrões e nuances linguísticas. Uma vez que o treinamento de base foi concluído, o modelo é então ajustado para um uso específico.
Variações híbridas de arquiteturas de IA generativas estão se tornando cada vez mais comuns à medida que os pesquisadores buscam continuamente melhorar o desempenho, a estabilidade e a eficiência dos modelos.
Por exemplo, o GPT não foi inerentemente projetado para IA multimodal. Ainda assim, o OpenAI conseguiu estender a infraestrutura do modelo de linguagem grande integrando uma arquitetura de IA generativa capaz de entender imagens.
Como os modelos de IA generativa são treinados?
Uma vez que a arquitetura para um modelo de IA generativa foi estabelecida, o modelo passa por treinamento.
Ao longo desta fase, o modelo aprende como ajustar seus parâmetros internos para minimizar discrepâncias estatísticas entre as saídas do modelo e os dados nos quais ele foi treinado.
O objetivo é minimizar a função de perda , a diferença estatística entre as saídas do modelo e os dados nos quais ele foi treinado.
Redes Adversariais Generativas são treinadas por meio de um processo de duas etapas.
A rede geradora aprende como criar dados falsos a partir de ruído aleatório. Ao mesmo tempo, a rede discriminadora aprende a diferença entre dados reais e falsos.
O resultado é uma rede geradora capaz de criar amostras de dados realistas e de alta qualidade.
Variational Autoencoders (VAEs) também são treinados por meio de um processo de duas partes.
A rede do codificador mapeia os dados de entrada para um espaço latente, onde são representados como uma distribuição de probabilidade.
A rede do decodificador então faz a amostragem dessa distribuição para reconstruir os dados de entrada.
Durante o treinamento, os VAEs buscam minimizar uma função de perda que inclui dois componentes: reconstrução e regularização.
O equilíbrio entre reconstrução e regularização permite que os VAEs gerem novas amostras de dados por amostragem do espaço latente aprendido.
Os modelos Transformer também são treinados com um processo de duas etapas.
Primeiro, eles são pré-treinados em um grande conjunto de dados.
Depois, eles são ajustados com um conjunto de dados menor e específico da tarefa.
A combinação de pré-treinamento e ajuste fino permite que os modelos transformer usem aprendizado supervisionado , não supervisionado e semissupervisionado, dependendo dos dados disponíveis e da tarefa específica.
Essa flexibilidade permite que o mesmo modelo transformer seja usado para diferentes tipos de conteúdo.
Modelos de IA generativa híbrida são treinados com uma combinação de técnicas. Os detalhes exatos para treinar um modelo de IA generativa híbrida variam dependendo da arquitetura específica, seus objetivos e o tipo de dados envolvidos.
Como os modelos de IA generativa são avaliados?
Os resultados do GenAI precisam ser avaliados objetiva e subjetivamente quanto à relevância e qualidade.
Dependendo do que for aprendido com a avaliação, um modelo pode precisar ser ajustado para melhorar o desempenho ou retreinado com dados adicionais. Se necessário, a arquitetura do modelo também pode ser revisitada.
A avaliação é normalmente feita usando um conjunto de dados separado conhecido como conjunto de validação ou teste, que contém dados que o modelo não viu durante o treinamento.
O objetivo é determinar o quão bem o modelo se sai com dados novos e nunca vistos antes.
Uma boa pontuação de avaliação indica que o modelo aprendeu padrões significativos dos dados de treinamento e pode aplicar esse conhecimento para gerar uma saída útil quando recebe um novo prompt de entrada.
Métricas populares para avaliar o desempenho do modelo de IA generativa incluem pontuações quantitativas e/ou qualitativas para os seguintes critérios:
A pontuação Inception (IS) avalia a qualidade e a diversidade das imagens geradas.
A pontuação de distância de início de Fréchet (FID) avalia a similaridade entre as representações de recursos de dados reais e gerados.
As pontuações de precisão e recall avaliam o quão bem as amostras de dados geradas correspondem à distribuição real de dados.
A Estimativa de Densidade do Kernel (KDE) estima a distribuição dos dados gerados e os compara com a distribuição real dos dados.
O Índice de Similaridade Estrutural (SSIM) calcula distâncias baseadas em características entre imagens reais e geradas.
As pontuações BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) quantificam a similaridade entre a tradução gerada por máquina e uma ou mais traduções de referência fornecidas por tradutores humanos.
As pontuações ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) medem a similaridade entre um resumo gerado por máquina e um ou mais resumos de referência fornecidos por anotadores humanos.
As pontuações de perplexidade medem o quão bem o modelo prevê uma determinada sequência de palavras.
A Avaliação Intrínseca avalia o desempenho do modelo em subtarefas intermediárias dentro de uma aplicação mais ampla.
A Avaliação Extrínseca avalia o desempenho do modelo na tarefa geral para a qual ele foi projetado.
O aprendizado de poucos disparos ou zero disparos avalia a capacidade do modelo de executar tarefas com exemplos de treinamento muito limitados ou inexistentes .
A detecção fora de distribuição avalia a capacidade do modelo de detectar pontos de dados fora de distribuição ou anômalos.
As pontuações de perda de reconstrução medem o quão bem o modelo pode reconstruir dados de entrada do espaço latente aprendido .
Muitas vezes é necessário usar uma combinação de métricas para obter uma imagem completa dos pontos fortes e fracos de um modelo, e a escolha do método de avaliação depende da arquitetura e do propósito do modelo específico.
Por exemplo, Inception Score e FID são comumente usados para avaliar o desempenho de modelos de geração de imagem. Em contraste, BLEU e ROUGE são comumente usados para avaliar o desempenho de modelos de geração de texto.
GenAI e o Teste de Turing
O teste de Turing também pode ser usado para avaliar o desempenho de um modelo de IA generativo. Este teste, que o Dr. Alan Turing introduziu em seu artigo de 1950, “Computing Machinery and Intelligence”, foi inicialmente projetado para testar a capacidade de uma máquina de exibir comportamento inteligente indistinguível do de um humano .
Na forma tradicional do teste, um juiz humano se envolve em uma conversa baseada em texto com um humano e uma máquina e tenta determinar quais respostas foram geradas pelo humano e quais respostas foram geradas pela máquina.
Se o juiz humano não puder determinar com precisão quais respostas vieram da máquina, diz-se que a máquina passou no Teste de Turing.
Embora o Teste de Turing seja historicamente significativo e fácil de entender, ele não pode ser usado como única avaliação porque se concentra puramente no processamento de linguagem natural (PLN) e não abrange toda a gama de tarefas que os modelos de IA generativa podem executar.
Outro problema com o uso do teste de Turing para avaliar genAI é que as saídas de IA generativas às vezes visam apenas replicar o comportamento humano. O DALL·E , por exemplo, foi criado para criar imagens novas e imaginativas a partir de prompts de texto. Suas saídas nunca foram projetadas para replicar respostas humanas.
Usos populares do mundo real para IA generativa
Quando a IA generativa é usada como uma ferramenta de produtividade, ela pode ser categorizada como um tipo de inteligência artificial aumentada .
Usos populares no mundo real para esse tipo de inteligência aumentada incluem:
- Geração de imagens : gere e/ou manipule rapidamente uma série de imagens para explorar novas possibilidades criativas.
- Geração de texto : gere artigos de notícias e outros tipos de formatos de texto em diferentes estilos de escrita.
- Aumento de dados : gere dados sintéticos para treinar modelos de aprendizado de máquina quando os dados reais são limitados ou caros.
- Descoberta de fármacos : gere estruturas moleculares virtuais e compostos químicos para acelerar a descoberta de novos produtos farmacêuticos .
- Composição musical : ajude compositores a explorar novas ideias musicais gerando peças musicais originais .
- Transferência de estilo : aplique diferentes estilos artísticos ao mesmo conteúdo.
- Desenvolvimento de VR/AR : Crie avatares e ambientes virtuais para videogames, plataformas de realidade aumentada e jogos de metaverso .
- Imagens Médicas : Analisar imagens médicas e emitir relatórios das análises .
- Recomendação de conteúdo : crie recomendações personalizadas para plataformas de comércio eletrônico e entretenimento.
- Tradução de idiomas : traduzir texto de um idioma para outro.
- Design de produto : gere novos designs e conceitos de produtos virtualmente para economizar tempo e dinheiro.
- Detecção de anomalias : crie modelos virtuais de padrões de dados normais que facilitarão para outros programas de IA identificar defeitos em produtos fabricados ou descobrir padrões incomuns em finanças e segurança cibernética .
- Gerenciamento da experiência do cliente : use chatbots generativos para responder às perguntas dos clientes e responder aos seus comentários .
- Assistência médica : gere planos de tratamento personalizados com base em dados multimodais de pacientes .
Benefícios e desafios do uso de IA generativa
O impacto transformador da IA Generativa já está criando novos tipos de oportunidades educacionais, comerciais e de pesquisa. O impacto também está levantando algumas preocupações importantes.
Do lado positivo, a tecnologia de IA generativa já está sendo usada para aumentar a produtividade e, esperançosamente, permitir que as pessoas redirecionem seu tempo e energia para tarefas de maior valor.
Em campos de pesquisa onde os dados são limitados ou caros para obter, a IA generativa simula ou aumenta os dados e ajuda a acelerar os resultados da pesquisa .
Na fabricação, modelos generativos são usados para gerar protótipos virtuais ; na empresa, o genAI é usado para personalizar mensagens de marketing com base nas preferências individuais.
No lado negativo, atores maliciosos têm abusado da tecnologia para clonar vozes e conduzir exploits de phishing . O uso indevido da tecnologia é problemático porque tem o potencial de perturbar a confiança e potencialmente derrubar instituições econômicas, sociais e políticas.
Considerações críticas pós-implantação incluem monitorar o modelo quanto ao uso indevido e implementar salvaguardas para equilibrar a necessidade de progresso com IA responsável .
Espera-se que muitos dos modelos genAI mais populares exijam atualizações frequentes para evitar desvios de conceito e manter sua capacidade de produzir resultados relevantes e de alta qualidade.
A IA generativa substituirá os humanos no local de trabalho?
A IA generativa já demonstrou o potencial de transformar a maneira como as pessoas trabalham .
Os proponentes da tecnologia argumentam que, embora a IA generativa substitua os humanos em alguns empregos , ela criará novos empregos.
As pessoas ainda precisarão escolher os dados de treinamento corretos e selecionar a arquitetura mais apropriada para a tarefa generativa em questão – e as pessoas sempre desempenharão um papel importante na avaliação dos resultados do modelo.
Muitos críticos temem que, como a IA generativa pode emular diferentes estilos de escrita e visuais, a tecnologia acabará diminuindo o valor financeiro do conteúdo criado por humanos.
Na verdade, a IA generativa desempenhou um papel significativo na recente greve de roteiristas nos Estados Unidos. A greve durou quase cinco meses e foi a mais longa greve de roteiristas na história de Hollywood.
Uma das questões críticas na greve foi o uso de IA nas salas de roteiristas . À medida que as ferramentas de escrita alimentadas por IA se tornaram cada vez mais fáceis de usar , alguns estúdios começaram a usá-las para gerar e reescrever roteiros existentes.
Os escritores estavam preocupados que o uso de IA levaria à perda de empregos e ao declínio na qualidade do conteúdo .
Perguntas sobre a propriedade de conteúdo gerado por IA também fizeram parte da greve.
Os escritores argumentaram que eles deveriam ser creditados e compensados por qualquer conteúdo gerado por IA usado em edições de seu trabalho.
Os estúdios argumentaram que o conteúdo gerado por IA é simplesmente uma ferramenta, e os escritores não deveriam ser creditados ou pagos pelo uso da ferramenta.
Por fim, os escritores e estúdios chegaram a um acordo que incluía disposições para o uso aceitável do genAI .
Embora o acordo não tenha abordado todas as preocupações dos escritores, ele estabeleceu o princípio de que os escritores devem ter controle sobre o uso da IA em seu trabalho. Ele também ajudou a aumentar a conscientização do público em geral sobre as desvantagens potenciais da IA para as indústrias criativas .
Preocupações éticas da IA generativa
A proliferação da IA generativa também está levantando questões sobre o uso ético da tecnologia em outros setores.
Um dos aspectos mais perturbadores da IA generativa é sua tendência a alucinar e gerar respostas irrelevantes ou incorretas.
Outra preocupação é seu papel na criação e disseminação de deepfakes . Esse tipo de conteúdo hiper-realista – ainda que totalmente fabricado – já está sendo usado como arma para espalhar desinformação.
Enquanto algumas empresas acolhem os usos potenciais da IA generativa , outras estão restringindo o uso da tecnologia no local de trabalho para evitar vazamento de dados intencional e não intencional .
Embora a integração de interfaces de programação de aplicativos (APIs) GenAI em aplicativos de terceiros tenha tornado a tecnologia mais amigável ao usuário, também tornou mais fácil para agentes maliciosos desbloquear aplicativos de IA generativa e criar conteúdo enganoso que apresenta indivíduos sem seu conhecimento ou consentimento.
Esse tipo de violação de privacidade é especialmente flagrante porque tem o potencial de infligir danos à reputação.
Há também uma dimensão ambiental na ética da IA generativa porque é preciso muito poder de processamento para treinar modelos generativos.
Grandes modelos generativos podem exigir semanas (ou até meses) de treinamento. Envolve o uso de múltiplas GPUs e/ou TPUs , o que, por sua vez, consome muita energia.
Embora a geração de saídas no modo de inferência consuma menos energia, o impacto no meio ambiente ainda aumenta porque o genAI já foi dimensionado para milhões de usuários a cada minuto de cada dia.
Por último, mas não menos importante, o uso de web scraping para coletar dados para treinar modelos de IA generativa deu origem a uma dimensão inteiramente nova de preocupações éticas, especialmente entre editores da web.
Os editores da Web investem tempo, esforço e recursos para criar e curar conteúdo. Quando o conteúdo da Web e os livros são copiados sem permissão ou compensação financeira, isso equivale essencialmente ao uso não autorizado ou roubo de propriedade intelectual .
As preocupações dos editores destacam a necessidade de práticas de coleta de dados transparentes, consensuais e responsáveis.
Espera-se que o equilíbrio do avanço tecnológico com regras para o uso ético e legal da tecnologia genAI seja um desafio contínuo que governos, indústrias e indivíduos devem abordar de forma colaborativa.
Apesar das preocupações sobre o desenvolvimento ético, a implantação e o uso da tecnologia de IA generativa, os aplicativos de software genAI e as extensões de navegador ganharam atenção significativa devido à sua versatilidade e utilidade em várias aplicações.
Ferramentas populares para geração de conteúdo
ChatGPT: Este modelo de IA generativa de código aberto desenvolvido pela OpenAI é conhecido por sua capacidade de gerar texto realista e coerente. O ChatGPT está disponível em versões gratuitas e pagas.
ChatGPT para Google: ChatGPT para Google é uma extensão gratuita do Chrome que permite aos usuários gerar texto diretamente da Pesquisa Google.
Jasper: Jasper é um assistente de escrita de IA generativa pago para empresas, conhecido por ajudar profissionais de marketing a criar conteúdo de alta qualidade de forma rápida e fácil.
Grammarly: Grammarly é um assistente de escrita com recursos de IA generativa projetados para ajudar os usuários a compor, idealizar, reescrever e responder contextualmente dentro de fluxos de trabalho existentes.
Quillbot: O Quillbot é um conjunto integrado de ferramentas de assistente de escrita que pode ser acessado por meio de um único painel executivo.
Compose AI: Compose AI é uma extensão do navegador Chrome conhecida por seus recursos de preenchimento automático e geração de texto com tecnologia de IA.
Aplicativos populares de IA generativa para arte
Os geradores de IA de arte fornecem aos usuários finais uma maneira divertida de experimentar inteligência artificial. Os geradores de IA de arte populares e gratuitos incluem:
DeepDream Generator: O DeepDream Generator usa algoritmos de aprendizado profundo para criar imagens surreais e oníricas.
Stable Diffusion: Stable Diffusion pode ser usada para editar imagens e gerar novas imagens a partir de descrições de texto.
Pikazo: O Pikazo usa filtros de IA para transformar fotos digitais em pinturas de vários estilos.
Artbreeder: Artbreeder usa algoritmos genéticos e aprendizado profundo para criar imagens de descendentes imaginários.
Aplicativos populares de IA generativa para escritores
As seguintes plataformas oferecem aos usuários finais um bom lugar para experimentar o uso de IA para fins de pesquisa e escrita criativa :
Write With Transformer: O Write With Transformer permite que usuários finais usem os modelos de ML do Transformer do Hugging Face para gerar texto, responder perguntas e completar frases.
AI Dungeon: AI Dungeon usa um modelo de linguagem generativa para criar histórias únicas baseadas nas escolhas dos jogadores.
Writesonic: O Writesonic inclui recursos de otimização de mecanismos de busca (SEO) e é uma escolha popular para descrição de produtos de comércio eletrônico.
Aplicativos populares de IA generativa para música
Aqui estão alguns dos melhores aplicativos de música com IA generativa que podem ser usados com licenças de teste gratuitas:
Amper Music: O Amper Music cria faixas musicais a partir de amostras pré-gravadas.
AIVA: A AIVA usa algoritmos de IA para compor músicas originais em vários gêneros e estilos.
Ecrette Music: A Ecrette Music usa IA para criar músicas livres de royalties para projetos pessoais e comerciais.
Musenet: O Musenet pode produzir músicas usando até dez instrumentos diferentes e músicas em até 15 estilos diferentes.
Aplicativos populares de IA generativa para vídeo
A IA generativa pode ser usada para criar videoclipes por meio de um processo conhecido como síntese de vídeo. Exemplos populares de aplicativos de IA generativa para vídeo são:
Synthesia: O Synthesia permite que os usuários usem prompts de texto para criar vídeos curtos que parecem ser lidos por avatares de IA.
Pictory: O Pictory permite que profissionais de marketing de conteúdo gerem vídeos curtos a partir de roteiros, artigos ou filmagens existentes.
Descript: O Descript usa o genAI para transcrição automática, conversão de texto em fala e resumo de vídeo.
Runway: O Runway permite que os usuários experimentem uma variedade de ferramentas de IA generativas que aceitam prompts de texto, imagem e/ou vídeo.
