O lançamento do primeiro chatbot de inteligência artificial do DeepSeek, no início deste ano, balançou o mercado de tecnologia. Desde então, a empresa chinesa entrou efetivamente na corrida global de IA, ganhando relevância no setor.

Apesar de tamanho sucesso, declarações de representantes da startup são bastante raras. A mais recente aconteceu nesta semana e foi marcada por manifestações de certa preocupação com o avanço da tecnologia.

Tecnologia pode ter efeitos negativos na sociedade

De acordo com informações da Reuters, os representantes da desenvolvedora chinesa de IA haviam feito até agora apenas uma aparição pública desde o lançamento do chatbot no início do ano. Na oportunidade, o fundador e CEO Liang Wenfeng se encontrou com o presidente chinês Xi Jinping em uma reunião televisionada com empresários locais em fevereiro.

Depois disso, não houve mais nenhuma manifestação pública por parte da empresa. Isso mudou nesta semana, quando um pesquisador sênior da empresa participou de uma conferência organizada pelo governo da China.

Chen Deli foi questionado sobre o sucesso do DeepSeek e como sua abordagem de código aberto incentivaria o progresso da IA. Ele disse ser um entusiasta da inteligência artificial, mas destacou que a adoção da ferramenta também pode trazer efeitos negativos.

Nos próximos 10 a 20 anos, a IA pode assumir o resto do trabalho (os humanos realizam) e a sociedade pode enfrentar um enorme desafio, então, no momento, as empresas de tecnologia precisam assumir o papel de ‘defensoras’ dos funcionários. Sou extremamente positivo sobre a tecnologia, mas vejo o impacto que ela pode ter na sociedade negativamente.

Chen Deli, pesquisador do DeepSeek

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Lançamento da DeepSeek foi um marco

• A IA da DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados surpreendentes.
• O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
• Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
• A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
• Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
• E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
• A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
• Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.