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Trabalhando como escritor para uma IA: um olhar para o futuro do jornalismo e da escrita

Para 🍇 algumas horas por semana, escrevo para uma empresa de tecnologia avaliada betboo 904 bilhões de dólares. À minha volta, há novelistas 🍇 publicados, acadêmicos betboo 904 ascensão e vários outros jornalistas freelancers. A carga de trabalho é flexível, a remuneração é melhor do 🍇 que estamos acostumados e as tarefas nunca acabam. Mas o que escrevemos nunca será lido por ninguém fora da empresa. 🍇

Isso porque não estamos escrevendo para pessoas. Estamos escrevendo para uma IA.

🍇 Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) como o ChatGPT tornaram possível automatizar vastas áreas da vida linguística, 🍇 desde resumir qualquer quantidade de texto até redigir e-mails, ensaios e mesmo romances inteiros. Essas ferramentas parecem tão boas betboo 904 🍇 escrever que se tornaram sinônimos da própria ideia de inteligência artificial.

Mas antes que eles 🍇 corram o risco de levar a uma superinteligência divina ou a um desemprego maciço devastador, eles precisam de treinamento. Em 🍇 vez de usar esses chatbots grandiloquentes para nos automatizar fora de nossas profissões, as empresas de tecnologia estão contratando-nos para 🍇 ajudar a treinar seus modelos.

Treinando modelos de linguagem de grande porte

Além de fornecer à 🍇 nossa modelo "material-padrão-ouro", ajudamos a tentar evitar que ela "alucine" – contar mentiras

A parte 🍇 central do trabalho é escrever respostas falsas para perguntas hipotéticas de chatbot. Esses são os dados de treinamento que a 🍇 modelo precisa receber. A "IA" precisa de um exemplo do que "bom" se parece antes de tentar produzir "bom" escrita. 🍇

Além de fornecer à nossa modelo tal "material-padrão-ouro", também estamos ajudando a tentar evitar que 🍇 ela "alucine" – um termo poético para contar mentiras. Fazemos isso fornecendo-lhe exemplos que usam um motor de pesquisa e 🍇 citam fontes. Sem ver escrita que faça isso, ela não pode aprender a fazê-lo sozinha.

🍇 Sem melhores dados linguísticos, esses modelos de linguagem simplesmente não podem melhorar. Seu mundo é nossa palavra.

O fim 🍇 da palavra

E se os modelos forem treinados betboo 904 dados sintéticos? Nossa internet ciborgue – co-autora por 🍇 nós e nossas máquinas de palavras – poderia então crescer indefinidamente.

Infelizmente, não é tão 🍇 simples. Treinar nossos atuais grandes modelos de linguagem betboo 904betboo 904própria saída não funciona. "Aprender indiscriminadamente de dados produzidos por 🍇 outros modelos causa 'colapso de modelo' – um processo degenerativo betboo 904 que, ao longo do tempo, os modelos esquecem a 🍇 distribuição de dados subjacente verdadeira", escrevem Ilia Shumailov e colegas na Nature. Em outras palavras, eles saem dos trilhos e 🍇 tendem a produzir besteiras. Alimentar algo combetboo 904própria excreção leva à atrofia. Quem teria pensado?

🍇 Shumailov explicou a mim que cada vez que um modelo é treinado betboo 904 dados sintéticos, ele perde consciência da 🍇 cauda longa de "dados minoritários" com os quais foi originalmente treinado (palavras raras, fatos incomuns, etc.). O conhecimento é erodido 🍇 e substituído apenas pelos pontos de dados mais prováveis – os LLMs são, àbetboo 904essência, máquinas de predição de 🍇 texto sofisticadas. Portanto, quando os dados originais digitais são já tendenciosos – muito inglês, betboo 904 grande parte centrados nos EUA 🍇 e cheios de postagens de fóruns pouco confiáveis – essa tendência será repetida.

Se os 🍇 dados sintéticos, produzidos por IAs, forem insuficientes para ajudar a melhorar os modelos, então eles precisarão de algo mais. Isso 🍇 é especialmente verdade à medida que as preocupações se espalham de que os modelos muito aclamados deixarão de ser capazes 🍇 de melhorar antes de eles sequer se tornarem úteis. As empresas de capital de risco precisarão preencher uma lacuna de 🍇 receita de R$500 bilhões até o final deste ano para agradar aos investidores. As máquinas de palavras podem ter fome; 🍇 o capital por trás delas também tem um apetite.

A OpenAI, o protetorado trillion-dollar da 🍇 Microsoft por trás do ChatGPT, assinou acordos de licenciamento – potencialmente valendo centenas de milhões de dólares – com muitas 🍇 das principais organizações de mídia do mundo, do News Corp ao Financial Times.

Mas não 🍇 é apenas uma questão de acumular mais dados originais. Essas empresas precisam do tipo de escrita que o modelo tentará 🍇 emular, não apenas absorver.

O papel dos anotadores humanos

Isso é onde os anotadores humanos entram 🍇 betboo 904 cena.