Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) têm exercido uma influência marcante no âmbito do Processamento de Linguagem Natural (PLN).

Mas você sabe o que é uma LLM?

LLM (Large Language Model) é uma arquitetura de modelo de rede neural baseada em um componente específico, chamado Transformer AI.

Fonte: https://triggo.ai/blog/o-que-e-large-language-models-ou-llm/

Já uma rede neural…

Rede Neural: é um modelo computacional que simula, artificialmente, o funcionamento de um cérebro humano.

Fonte: Autor

E as redes Neurais fazem parte dos campos de estudos da Inteligência Artificial, juntamente com a Aprendizagem de Máquina (Machine Learning), Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Agora que já nos situamos, sabemos que as LLMs fazem parte da inteligência artificial. E mais, elas são o coração das famosas IAs generativas, tais como o GPT-3 e GPT-4 da OpenAI, o BERT da Google e outras variantes similares e têm transformado profundamente diversas atividades no campo do PLN.

Mas quais são os principais impactos causados pelas LLMS?

Dentre eles, podemos citar:

1. Avanços no Processamento de Linguagem Natural (PLN): As LLMs têm impulsionado enormemente o desenvolvimento de tecnologias de PLN, permitindo a criação de sistemas mais sofisticados e precisos para tarefas como tradução automática, geração de texto, sumarização automática, entre outras.
2. Assistência Virtual e Chatbots: LLMs capacitam assistentes virtuais e chatbots a entenderem e responderem de forma mais natural e contextualmente relevante às consultas dos usuários, melhorando a experiência do usuário em uma variedade de aplicações, desde serviços de atendimento ao cliente até assistência em saúde e educação.
3. Criação de Conteúdo: As LLMs são capazes de gerar conteúdo textual de alta qualidade, o que pode ser útil em várias áreas, como redação de notícias, geração automática de descrições e legendas para mídias, e até mesmo na produção de obras literárias e scripts para mídias audiovisuais.
4. Automatização de Tarefas: Graças à capacidade de entender e gerar texto, as LLMs estão sendo aplicadas na automatização de tarefas que antes exigiam intervenção humana, como a classificação e triagem de documentos, transcrição automática de áudio e vídeo, e até mesmo na automação de processos judiciais.
5. Viabilização de Novas Tecnologias: O desenvolvimento contínuo de LLMs está impulsionando a criação de novas tecnologias e serviços, desde sistemas de recomendação mais precisos até interfaces de usuário mais inteligentes e personalizadas, alimentando uma ampla gama de inovações em diferentes setores.

Mas nem tudo são flores. Existem alguns pontos que também preocupam, como:

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1. Consumo de Energia: Treinar e executar LLMs consome uma quantidade significativa de energia. Modelos complexos, como o GPT-3 e seus sucessores, exigem poder computacional substancial, contribuindo para a pegada de carbono de data centers e computadores, aumentando indiretamente as emissões de gases de efeito estufa.
2. Descarte de Hardware: O ciclo de vida dos dispositivos eletrônicos utilizados para treinar e executar LLMs pode resultar em resíduos eletrônicos e poluição ambiental, caso esses dispositivos não sejam descartados ou reciclados de forma adequada.
3. Desigualdade Digital: O acesso e a capacidade de usar LLMs não são distribuídos igualmente em todo o mundo. Isso pode aprofundar a desigualdade digital, com comunidades menos privilegiadas tendo menos acesso aos benefícios que essas tecnologias oferecem, exacerbando disparidades sociais e econômicas.
4. Privacidade e Segurança de Dados: O treinamento de LLMs muitas vezes requer grandes conjuntos de dados, levantando preocupações sobre privacidade e segurança de dados. Coletar, armazenar e processar esses dados pode resultar em violações de privacidade e exposição indevida de informações pessoais e sensíveis.
5. Impacto no Emprego: A automação impulsionada por LLMs pode levar à substituição de trabalhadores em certas áreas, especialmente em tarefas repetitivas ou baseadas em texto. Isso pode causar desemprego e deslocamento econômico em algumas comunidades, exigindo políticas de reciclagem de habilidades e apoio aos trabalhadores afetados.
6. Viés e Discriminação: LLMs, assim como outros modelos de inteligência artificial, podem perpetuar e amplificar viés e discriminação existentes nos dados de treinamento. Isso pode resultar em decisões injustas ou prejudiciais em áreas como contratação, crédito e justiça criminal, ampliando disparidades sociais e agravando problemas de injustiça social.
7. Desinformação e Manipulação: LLMs também podem ser usadas para disseminar desinformação e manipular opiniões públicas, aumentando a polarização e a falta de confiança nas informações. Isso pode ter impactos negativos na coesão social e na capacidade das sociedades de tomar decisões informadas e democráticas.

Portanto, enquanto as LLMs oferecem oportunidades fascinantes para avanços tecnológicos e sociais, é crucial abordar e mitigar seus impactos socioambientais para garantir que seu desenvolvimento e uso beneficiem a sociedade como um todo, de forma sustentável e equitativa.