Suas fotos no Instagram podem estar sendo usadas para treinar IA

Você já se perguntou para onde vão todas as imagens que você posta em suas redes sociais? Pois bem, sua foto do Facebook ou Instagram pode ter sido usada pela Meta para alimentar sua tecnologia de Inteligência Artificial. Isso mesmo! O gigante das mídias sociais está aproveitando seu enorme arquivo de fotos e legendas para treinar sua nova plataforma, “Imagine with Meta AI”. Mas não se preocupe, vamos explicar melhor como isso aconteceu e o que pode significar para o futuro da tecnologia.

Meta pode estar usando fotos do Facebook ou Instagram dos usuários. (Crédito: @jeanedeoliveirafotografia / noticiasdamanha.com.br)
Meta pode estar usando fotos do Facebook ou Instagram dos usuários. (Crédito: @jeanedeoliveirafotografia / noticiasdamanha.com.br)

As Imagens De Seus Perfis Sociais Alimentando a IA

O portal ARS Technica noticiou que a Meta utilizou mais de 1,1 bilhão de imagens do Facebook e do Instagram para treinar seu modelo de geração de imagens. Essa estratégia, confirmada pelo presidente de assuntos globais da Meta, Nick Clegg, indica que os dados são oriundos de uma coleta abrangente de postagens nas principais redes sociais da empresa.

Essa abordagem para compilar dados de treinamento diverge um pouco da convencional e só é viável porque a Meta possui um vasto acervo de imagens e legendas criadas por seus próprios clientes. Enquanto outras empresas frequentemente recorrem a bancos de imagens disponíveis na internet, a Meta faz uso de seu próprio material gerado por usuários.

Vale lembrar que, conforme as diretrizes da empresa, somente imagens públicas são utilizadas para treinamento. Portanto, se você tem publicações privadas em suas redes sociais, é provável que não tenham sido usadas como material de treinamento do sistema de IA.

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O Treinamento da IA com Dados Gerados pelos Usuários

Dispor de uma boa base de dados para o treinamento é crucial para que a IA “aprenda” a gerar os resultados solicitados pelos usuários em situações reais. Como sabemos, a Meta, com todas as suas plataformas de mídia social, possui uma das maiores bases de usuários no mundo – e estão aprendendo a transformar essa vantagem em avanços tecnológicos significativos.

A nova plataforma da empresa é alimentada por um modelo próprio chamado Emu e também alimenta outras ferramentas, como o gerador e editor de vídeos por IA “Emu Video”. É mais um passo para a empresa se aproximar de seus planos de disponibilizar recursos completos de inteligência artificial para um público mais amplo.

Esta forma de treinamento permite que a Meta ofereça uma plataforma gratuita para a geração de imagens por textos, similar ao DALL-E 3 e Midjourney. E como estamos cada vez mais envolvidos no mundo digital, a interação constante com a IA está se tornando parte integrante de nosso dia a dia. Portanto, é essencial entendermos como esses sistemas são treinados e qual o papel que desempenhamos neles como usuários regulares de redes sociais.

Ferramentas para gerar imagens com IA

Para gerar imagens por Inteligência Artificial (IA), é comum usar uma técnica chamada Redes Generativas Adversariais (GANs, do inglês Generative Adversarial Networks). Estas redes são compostas por duas partes principais: um gerador e um discriminador. O gerador, como o nome indica, é responsável por gerar novas imagens. Inicia-se geralmente com um vetor de ruído aleatório e, através de uma série de camadas de redes neurais, transforma este vetor em uma imagem. O trabalho do discriminador, por outro lado, é tentar distinguir entre imagens reais (do conjunto de treinamento) e imagens geradas pelo gerador.

A geração de imagens por IA tem inúmeras aplicações, abrangendo desde a área artística, com a criação de obras de arte originais, até setores mais técnicos, como a geração de imagens médicas para treinamento. A IA consegue criar estilos de imagens bastante detalhados e realistas através de modelos de aprendizado profundo. Vale lembrar, entretanto, que o sucesso da utilização deste tipo de tecnologia depende imensamente da qualidade e quantidade dos dados de treinamento fornecidos. Quanto maior a diversidade e a qualidade dos exemplos que a IA tem para aprender, mais preciso será o resultado da geração de imagens.

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