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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 bilhões de dólares. À minha volta, há novelistas 🏧 publicados, acadêmicos 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 🏧 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 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 sua própria saída não funciona. "Aprender indiscriminadamente de dados produzidos por 🏧 outros modelos causa 'colapso de modelo' – um processo degenerativo 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 com sua própria excreção leva à atrofia. Quem teria pensado?

🏧 Shumailov explicou a mim que cada vez que um modelo é treinado 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, à sua essência, máquinas de predição de 🏧 texto sofisticadas. Portanto, quando os dados originais digitais são já tendenciosos – muito inglês, 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 🏧 cena.

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