A concorrência no domínio da inteligência artificial não depende apenas das capacidades tecnológicas. Um fator determinante é a propensão das empresas para aceitarem riscos jurídicos e sociais, o que influencia significativamente a dinâmica do mercado, ultrapassando frequentemente a importância do progresso técnico.

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Compromisso entre segurança e utilidade

A experiência da OpenAI com o ChatGPT demonstra o impacto da gestão do risco na funcionalidade da IA. A crescente popularidade do modelo levou a OpenAI a introduzir restrições mais rigorosas. Estas restrições, embora protejam contra potenciais abusos, reduzem as capacidades operacionais do modelo. As restrições do ChatGPT resultam principalmente de considerações de risco jurídico e de reputação, e não de condicionalismos técnicos. A mesma abordagem é adoptada por modelos como o Gemini e o Claude. É fácil prever que o modelo que está a ser lançado atualmente seguirá uma abordagem semelhante. É mais difícil prever a direção que a Grok irá tomar, por razões óbvias.

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História de dois geradores

A comparação entre a DALL-E e a Stable Diffusion mostra como as diferentes estratégias de gestão do risco influenciam o posicionamento no mercado. A DALL-E mantém controlos mais rigorosos, enquanto a Stable Diffusion permite uma maior liberdade de utilização. Esta abertura acelerou a adoção da Stable Diffusion entre os programadores e os criativos. O mesmo acontece nas redes sociais, onde os conteúdos mais provocadores geram mais envolvimento.

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O compromisso risco-oportunidade

As empresas que desenvolvem a IA enfrentam um dilema: os modelos mais avançados exigem protecções mais rigorosas, que, no entanto, limitam o seu potencial. O aumento das capacidades dos modelos alarga o fosso entre as possibilidades teóricas e as utilizações permitidas, criando espaço para as empresas dispostas a correr maiores riscos.

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Soluções emergentes para a gestão do risco

Estão a surgir duas abordagens:

- Estratégia de fonte aberta: a publicação de modelos em fonte aberta transfere a responsabilidade para os clientes ou utilizadores finais. Meta com LLaMA é um exemplo desta estratégia, que permite a inovação ao reduzir a responsabilidade do criador do modelo.

- Ecossistemas especializados: a criação de ambientes controlados permite aos criadores gerir riscos específicos nos seus domínios. Por exemplo, versões dedicadas de modelos de IA podem ser utilizadas por profissionais da área jurídica ou médica que estejam conscientes dos riscos no seu domínio.

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Implicações para o mercado e tendências futuras

A relação entre a tolerância ao risco e a expansão do negócio sugere uma possível divisão do sector: as grandes empresas de consumo manterão controlos mais rigorosos, enquanto as empresas mais especializadas poderão ganhar quota de mercado aceitando riscos mais elevados em áreas específicas.

A gestão dos riscos está a tornar-se tão importante como a excelência técnica para determinar o sucesso das empresas de IA. As organizações que equilibram eficazmente os riscos e os benefícios através de estruturas jurídicas inovadoras ou de aplicações especializadas obtêm vantagens competitivas significativas.

A liderança no domínio da IA dependerá da capacidade de gerir os riscos jurídicos e sociais, mantendo simultaneamente a utilidade prática dos sistemas. O sucesso futuro será determinado não só pelo poder dos modelos, mas também pela capacidade de gerir os riscos e, ao mesmo tempo, proporcionar valor prático aos utilizadores.