a maioria das empresas reconhecem que a adoção agressiva de tecnologias digitais é cada vez mais crítica para ser competitiva. Nossa pesquisa mostra que os 10% dos primeiros adotantes de tecnologias digitais cresceram o dobro da taxa dos 25% inferiores, e que eles estão usando sistemas de nuvem — Não sistemas antigos — para permitir a adoção, uma tendência que esperamos acelerar entre os líderes da indústria nos próximos cinco anos., Muitas empresas atrasadas e médias do pacote, por comparação, estão subestimando dramaticamente os recursos de nuvem que eles vão precisar para acessar, potência ou treinar uma nova geração de aplicações inteligentes presenciadas por avanços como o GPT-3, uma ferramenta de processamento de linguagem natural de última geração (NLP).
os grandes avanços na IA serão sobre a linguagem.,os anos 2010s produziram avanços em tecnologias Vision-enabled, desde pesquisas de imagens precisas na web a sistemas de visão computacional para análise de imagens médicas ou para detecção de peças defeituosas na fabricação e montagem, Como nós descrevemos extensivamente em nosso livro e pesquisa. O GPT3, desenvolvido pela OpenAI, indica que a década de 2020 será sobre grandes avanços nas tarefas de IA baseadas na linguagem. Modelos de processamento de linguagem anteriores usavam regras em código manual (para sintaxe e análise), técnicas estatísticas e, cada vez mais ao longo da última década, redes neurais artificiais, para realizar o processamento de linguagem., Redes neurais artificiais podem aprender com dados brutos, exigindo muito menos rotineiras de rotulagem de dados ou engenharia de recursos. GPTs (transformadores generativos pré-treinados) vão muito mais fundo, confiando em um transformador — um mecanismo de atenção que aprende relações contextuais entre palavras em um texto. Pesquisadores que tiveram acesso ao GPT-3 através de um beta privado foram capazes de induzi-lo a produzir contos, canções, comunicados de imprensa, manuais técnicos, texto no estilo de escritores particulares, guias de guitarra e até mesmo código de computador.
GPT-3 está longe de ser perfeito., Suas inúmeras falhas incluem, por vezes, produzir respostas sem sentido ou tendenciosas, responder incorretamente a perguntas triviais, e gerar conteúdo plausível mas falso. Mesmo um dos líderes do OpenAI advertiu contra o excesso de pressão GPT-3. Tudo isso sugere que ainda há muito trabalho a ser feito, mas a escrita, por assim dizer, está na parede: um novo estágio da IA está Sobre nós.
GPT-3 é apenas um dos muitos transformadores avançados que agora emergem. Microsoft, Google, Alibaba e Facebook estão todos trabalhando em suas próprias versões., Estas ferramentas são treinadas na nuvem e são acessíveis apenas através de uma interface de programação de aplicativos na nuvem (API). As empresas que querem aproveitar o poder da AI da próxima geração mudarão suas cargas de trabalho computacionais de legado para serviços de nuvem-AI como o GPT-3.os aplicativos de próxima geração permitirão a inovação em toda a empresa.
estes serviços cloud-AI permitirão o desenvolvimento de uma nova classe de aplicativos empresariais que são mais criativos (ou “generativos” — o “G” em GPT) do que qualquer coisa que já vimos antes., Eles farão com que o processo de síntese de palavras, intenções e informações na linguagem seja mais barato, o que tornará muitas atividades empresariais mais eficientes e estimulará a inovação e o crescimento que vemos com os primeiros adotantes.
nossa análise de mais de 50 demonstrações de conceito relevantes para o negócio (demos) do GPT-3 indica que os aplicativos de negócios de vanguarda de amanhã irão se encaixar em pelo menos três grandes categorias criativas, todas ligadas à compreensão da linguagem: escrita, codificação e raciocínio específico da disciplina.,
GPT-3 ‘ s ability to write meaningful text based on a few simple prompts, or even a single sentence, can be uncanny. Por exemplo, um dos testadores beta privados do GPT-3 usou-o para produzir um blog convincente sobre o assunto da bitcoin. Entre as demos que analisamos, havia aplicativos para o desenvolvimento de novos podcasts, gerando campanhas de E-mail e publicidade, sugerindo como executar reuniões de conselho de administração, e inteligentemente responder a perguntas que seriam confundidos sistemas de linguagem mais cedo.
baseado em indicações de humanos, o GPT-3 também pode escrever instruções de código para computadores ou sistemas., Pode até converter linguagem natural para linguagem de programação. Em uma língua natural (inglês, espanhol, alemão, etc.), você descreve o que você quer que o código faça-como desenvolver um site interno ou voltado para o cliente. GPT então escreve o programa.
A capacidade de pensar sobre conteúdo, procedimentos e conhecimento em um campo científico ou técnico sugere outras aplicações potencialmente férteis do GPT-3. Ele pode responder a questões de química – em uma demonstração, ele previu corretamente cinco de seis reações de combustão química., Ele pode autoplot grafos baseados em descrições verbais, tirando grande parte do trabalho árduo de Tarefas como criar apresentações. Outro testador beta criou um bot GPT-3 que permite às pessoas sem habilidades contábeis gerar demonstrações financeiras. Outra aplicação pode responder a uma questão médica deliberadamente difícil e discutir mecanismos biológicos subjacentes. A app recebeu uma descrição de um conjunto de sintomas respiratórios de um menino de 10 anos e foi informado de que ele foi diagnosticado com uma doença obstrutiva e recebeu medicação., Em seguida, foi perguntado em que receptor de proteína a medicação era provável para agir. O programa identificou corretamente o receptor e explicou que o menino tinha asma e que é tipicamente tratado com broncodilatadores que atuam sobre esse receptor.
este potencial de raciocínio geral através da escrita, codificação e ciência sugere que o uso de transformadores movidos pela nuvem poderia tornar-se uma meta-disciplina, aplicável em todas as ciências de Gestão, Ciências de dados e Ciências Físicas e da vida., Além disso, através de trabalhos não técnicos, cloud em combinação com GPT3 irá baixar a barreira para escalamento de inovações digitais. A equipe não técnica será capaz de usar a linguagem natural todos os dias, em vez de linguagens de programação para construir aplicativos e soluções para os clientes.os empregos reimaginados aumentarão a produtividade.à luz destas mudanças, as empresas não só terão de repensar os recursos de TI, como também os recursos humanos., Eles podem começar por analisar os pacotes de tarefas em funções atuais, descobrindo tarefas específicas que a IA pode aumentar, e liberando trabalhadores técnicos e não técnicos tanto para inovar mais rapidamente. Usando a rede de informação Ocupacional (o*NET), com base em um padrão do governo dos EUA usado para classificar os trabalhadores em categorias ocupacionais, analisamos 73 categorias de Empregos em 16 clusters de carreira, e descobrimos que todos os clusters seriam impactados pelo GPT-3., Cavando em categorias de trabalho, descobrimos que 51 pode ser aumentado ou complementado pelo GPT-3 em pelo menos uma tarefa, e 30 pode usar o GPT-3 para complementar duas ou mais tarefas.algumas tarefas podem ser automatizadas, mas a nossa análise mostra que a maior oportunidade será em torno de aumentar e amplificar a produtividade e a ingenuidade humanas. Por exemplo, os profissionais de comunicação verão a maioria de suas tarefas de trabalho envolvendo a geração de texto de rotina automatizada, enquanto comunicações mais críticas, como cópia de anúncios e mensagens de mídia social serão aumentadas pela capacidade do GPT-3 para ajudar a desenvolver linhas de pensamento., Os cientistas da empresa podem usar o GPT-3 para gerar gráficos que informem os colegas sobre o oleoduto de desenvolvimento de produtos. Enquanto isso, para aumentar a pesquisa básica e a experimentação, eles poderiam consultar o GPT-3 para destilar os resultados de um conjunto específico de trabalhos científicos. As possibilidades entre disciplinas e indústrias são limitadas apenas pela imaginação do seu povo.não fiques para trás. o tempo para preparar é agora. A próxima geração de aplicativos corporativos não funcionará em sistemas legados, e as empresas terão que se mover para a nuvem de forma mais agressiva do que são agora., Esperar e ver não serve. Em 1 de outubro, O OpenAI lançará o GPT-as-a-service, tornando a API disponível para usuários beta. Os líderes estarão adotando e adaptando o GPT-3 dentro de meses, aprendendo onde ele funciona melhor ou onde ele não funciona de todo. Eles terão um avanço em redesenhar os empregos e sobre as questões de privacidade, segurança e Responsabilidade social que cercam toda AI. E nos próximos dois anos, você pode esperar vê-los colocando todos os tipos de aplicativos em produção, encontrando oportunidades para a inovação que irá colocar os retardatários ainda mais para trás.