IA mais humana? É o seu consumo que está ensinando isso às máquinas
Você já percebeu que, cada vez mais, a inteligência artificial parece entender não apenas o que queremos, mas também como nos sentimos? Isso não é coincidência, é consequência de um volume crescente de dados comportamentais que não apenas contam o que consumimos, mas revelam como, quando, por quê e, cada vez mais, com que emoção consumimos.
Você já percebeu que, cada vez mais, a inteligência artificial parece entender não apenas o que queremos, mas também como nos sentimos? Isso não é coincidência, é consequência de um volume crescente de dados comportamentais que não apenas contam o que consumimos, mas revelam como, quando, por quê e, cada vez mais, com que emoção consumimos.
Se antes os algoritmos eram frios, matemáticos e previsíveis, hoje estão se tornando quase empáticos e a ponte para isso está nos dados. Mas não quaisquer dados, estamos falando de dados de consumo contextualizados, dinâmicos e, acima de tudo, humanos.
Segundo a IDC, o volume global de dados digitais deve alcançar deve alcançar 175 zettabytes até o fim de 2025. Uma fatia significativa desse universo é composta por dados gerados em tempo real pelo comportamento de consumo: cliques, pausas em vídeos, abandonos de carrinho, repetições de músicas, likes impulsivos e até hesitações na leitura de um produto. Tudo isso virou linguagem para as máquinas.
Mas o dado isolado pouco vale. O que realmente importa é a história que ele conta quando costurado com outros pontos de contato. Essa nova geração de IA chamada por muitos de IA empática está sendo treinada com base em padrões emocionais e preferências implícitas.
O Spotify, por exemplo, já utiliza algoritmos que mapeiam o estado emocional dos usuários a partir de playlists ouvidas em determinados horários. O resultado? Sugestões que parecem ter sido feitas por um amigo íntimo e não por um código.
Dados emocionais, consumo e o futuro da experiência digital
A grande virada está nos chamados dados afetivos. Eles não são coletados de maneira invasiva, mas interpretados a partir de padrões de comportamento digital. A Meta, por exemplo, já pesquisa como microexpressões captadas por câmeras e sensores (em dispositivos de realidade aumentada e óculos inteligentes) podem servir para treinar IAs mais adaptativas, principalmente no metaverso.Leia mais:
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No fim das contas, os dados de consumo estão nos ajudando a construir IAs que não apenas aprendem, mas que entendem.
Fonte: Olhardigital
