Tensão global por IA: China e EUA trocam acusações sobre roubo de tecnologia de ponta! Descubra o que é a "destilação" de modelos de inteligência artificial e por que ela se tornou o centro de um debate acirrado entre as superpotências.
O especialista Roberto Pena Spinelli descomplica essa técnica que permite criar IAs menores e mais eficientes, inspiradas em modelos gigantescos. Entenda como funciona o "professor" e o "aluno" no treinamento de IA e os dilemas éticos e legais envolvidos.
Após anos criticando a China por usar modelos abertos, empresas ocidentais agora se veem em uma encruzilhada, enfrentando acusações semelhantes. A linha entre a inovação e a cópia se torna cada vez mais tênue neste campo em rápida evolução.
#InteligenciaArtificial #Tecnologia #IA #DestilacaoIA
O especialista Roberto Pena Spinelli descomplica essa técnica que permite criar IAs menores e mais eficientes, inspiradas em modelos gigantescos. Entenda como funciona o "professor" e o "aluno" no treinamento de IA e os dilemas éticos e legais envolvidos.
Após anos criticando a China por usar modelos abertos, empresas ocidentais agora se veem em uma encruzilhada, enfrentando acusações semelhantes. A linha entre a inovação e a cópia se torna cada vez mais tênue neste campo em rápida evolução.
#InteligenciaArtificial #Tecnologia #IA #DestilacaoIA
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00:00E como hoje é terça-feira, já chegou a hora da nossa coluna, fala aí!
00:11E vamos receber Roberto Pena Spinelli, físico pela USP, especialista em Machine Learning por Stanford
00:19e colunista do Olhar Digital. Deixa eu encontrar o Pena.
00:23Olá Pena, boa noite, bem-vindo como sempre!
00:28Tudo bem Marisa, boa noite, tudo bem pessoal?
00:32Olá Marisa, tem muitas coisas hoje, hein?
00:34Muitas, né?
00:35Estou sentindo que tem muitas coisas por aí.
00:36Muitas, inclusive eu queria aproveitar e perguntar, você anda pesquisando essas coisas que podem vazar pela internet?
00:42Que risco em Pena, as pessoas pesquisando coisas por aí, já pensou?
00:46Então Marisa, tem várias formas daí de você tomar algum golpe, ser hackeado, ter seus dados feridos, é problema.
00:56Pois é, bom, mas vamos para um outro assunto que é o seguinte, os governos da China e dos Estados
01:02Unidos
01:03estão trocando acusações de roubo de tecnologias para o desenvolvimento de novos modelos de IA.
01:10A gente até já falou disso aqui um pouquinho, mas no centro desse debate está a chamada destilação,
01:18que é o método usado para treinar modelos menores a partir dos maiores.
01:23Pena, você já até falou com a gente sobre esse tema, mas é sempre bom ter essa aula aqui.
01:28Explica para a gente o que é essa história de destilação.
01:31Então vamos lá, vamos entender o que é a tal técnica de destilação.
01:36Você tem, digamos, um modelo muito inteligente, super capacitado, que a gente vai chamar de modelo professor.
01:44Então é esses últimos aí que essas empresas lançam, o top do top do top.
01:50Para você treinar um modelo desses, Marisa, você gasta muito, muito, muito recurso.
01:54Você tem que alimentar ele com trocentos milhões de dados, muitos meses, processamento caríssimo,
02:01porque você tem que rodar nessas máquinas que gastam muita energia, mas gastam muito processamento.
02:05Enfim, aí você criou um modelo de IA, você pergunta e ele vai lá e pum, te responde qualquer coisa,
02:11ou responde muito bem sobre qualquer assunto.
02:13Agora, o que você faz?
02:15Eu vou pegar um modelo menor, que é bem mais rápido de rodar, só que eu vou ter aula.
02:21Esse modelo menor vai ter aula com esse professor.
02:24Como assim ter aula? Vai sentar na sala de aula?
02:28Mais ou menos isso, Marisa.
02:30O que vai ser feito é, então digamos que eu quero treinar um modelo aluno com esse super professor,
02:35eu vou basicamente ficar fazendo perguntas para o professor, faço prontos.
02:40Só que não vou ficar fazendo na mão, porque eu vou fazer milhares.
02:43milhões de prontos e vou anotando as respostas, tá?
02:48Então eu pergunto qualquer coisa.
02:50Imagina, você cria uma base de perguntas sobre todos os assuntos possíveis e fica perguntando,
02:54professor, o que é isso?
02:56Como é que faz isso?
02:56Qual é a fórmula do não sei o quê?
02:58Como que resolvem o problema de matemática?
03:00Você vai perguntando e vai anotando as respostas.
03:02E você treina o aluno, que é um modelo menorzinho, só com as informações que esse professor te dá.
03:10Você não está jogando um monte de texto da internet que vem trollagem de tudo que é lugar,
03:15um monte de informação falsa.
03:16Não, você colocou um aluno que não é tão esperto quanto o professor,
03:21mas ele vai ter aula com o melhor professor.
03:24É claro que esse aluno, ele vai aprender muita coisa, Marisa.
03:27E no final desse processo, isso que a gente chama de destilação.
03:31Você fica fazendo as perguntas para o professor e a resposta dele,
03:35você pede para o aluno aprender a resposta.
03:38Tem uma questão técnica por trás, mas basicamente é isso.
03:41Você consegue fazer um modelo pequeno com uma inteligência muito maior do que ele poderia naturalmente
03:47se ele fosse treinado nos dados disponíveis só da internet.
03:51Então, tudo bem.
03:52Essa é a técnica da destilação.
03:54Mas o que está acontecendo aí?
03:55Isso aí é ilegal?
03:59Pode fazer? Não pode fazer?
04:01O Ocidente ficou criticando muito tempo a China,
04:05porque a China, você sabe, faz esses modelos abertos,
04:08modelos normalmente menores,
04:09que você consegue rodar mais fácil.
04:12Modelos muito bons.
04:14Várias vezes a gente noticiou aqui vários desses modelos que apareceram aí,
04:18que todo mundo ficou.
04:20Então, o Ocidente ficou dizendo assim,
04:21você está destilando,
04:23você está usando técnicas de destilação nos modelos que eu fiz.
04:28E eu gastei milhões.
04:30Olha só, a minha empresa teve que investir milhões para treinar isso,
04:33agora você vai lá e pega de graça.
04:35Claro que não é de graça,
04:36porque você também tem que ficar fazendo essas perguntas.
04:38mas é muito mais barato.
04:40O processo é muito mais barato da destilação do que o treinamento original.
04:44Só que, veja só, Marisa,
04:47é meio conveniente essas empresas falarem isso,
04:50mas elas mesmas só criaram esses modelos
04:55basicamente pegando material de todo mundo,
04:58um monte de artistas, um monte de escritores,
05:00um monte de pessoas que nunca deram autorização
05:03para treinar os modelos.
05:05É meio estranho, né?
05:06Uma hipocrisia.
05:07Você fala assim,
05:08ó, vocês aí estão usando o meu modelo para treinar o seu?
05:11Mas eu usei de todo mundo.
05:14Basicamente, usei toda a internet, todo mundo.
05:17Não pedi autorização para ninguém.
05:19Criei esse modelo agora,
05:20mas agora você não pode usar,
05:22porque se você usar, está ferindo,
05:23está sendo ilegal.
05:24Então, essa é a primeira contradição que é...
05:28Assim, você não pode estar dos dois lados ao mesmo tempo.
05:30É estranho.
05:31Se você está dizendo, não, pode...
05:32A gente...
05:33Essas empresas dizem que elas têm o fair use.
05:37Os autores não deram autorização expressa,
05:39mas veja, e aí é uma coisa nova.
05:42Nem tinha como dar autorização,
05:44e a maioria dos...
05:45E eles não estão usando material para copiar o material.
05:49É para aprender padrões.
05:51Esse é o discurso das empresas.
05:53Olha, isso aqui não é...
05:55Não fere direito autoral nem nada,
05:56porque esses modelos não reproduzem os textos.
05:59É igual um ser humano que está lendo um monte de livro
06:01e pega repertório,
06:02e aprende um monte de coisa, mas...
06:05Então, esse é o argumento.
06:06Olha, eu treinei com um monte de material da internet,
06:08mas é um fair use aqui.
06:10Os modelos ficaram inteligentes aprendendo padrões
06:13e não reproduzindo material de copyright.
06:15Uá, mas a destilação não é exatamente isso,
06:18porque o aluno não está copiando o professor.
06:20Está aprendendo padrões gerados por quem?
06:23Por um modelo professor que aprendeu seus padrões
06:26e um monte de gente que nunca deu autorização.
06:29Então, é muito estranho, né?
06:31Assim, entra nessa coisa e aí fica...
06:34Para um lado, você joga de um time,
06:36no outro, você joga no outro.
06:37Agora, é claro que, primeiro, não é ilegal essa técnica.
06:40Legalmente, não tem.
06:41Como eu falei, mal tem regulação de ar,
06:43quanto mais sobre técnica de destilação.
06:46Não tem nada ilegal em si nessa técnica.
06:49O que tem é, pode ferir termos de uso.
06:54Por exemplo, aí que essas empresas agora estão querendo se proteger.
06:58Que elas falam, olha, a OpenAI fala assim,
07:00nos meus termos de uso, se você quiser usar os meus modelos,
07:03você não pode fazer, usar para gerar modelos concorrentes,
07:08você não pode criar contas massivas para ficar abusando.
07:11Está lá nos direitos de uso.
07:12Então, pelos termos de uso, de fato,
07:17não poderia estar os concorrentes usando para criar modelos concorrentes,
07:23para criar outras coisas que, digamos, afetam.
07:25Mas, primeiro, que isso é muito difícil você conseguir verificar.
07:29E, segundo, que isso não é ilegal.
07:31Ferreiro de direitos de uso, termos de uso,
07:34no máximo, implica num processo.
07:36Você pode processar.
07:37Olha, estou processando porque essa pessoa...
07:40Não é um crime, tá?
07:41Não é um crime, não está no código penal criminoso.
07:44Mas, enfim, digamos, uma contravenção ou algo que você pode processar.
07:49Mas eu acho, Marisa, que é um desaforo implicar isso.
07:54Agora, para terminar essa questão, tem um ponto a mais.
07:57Que é, os modelos chineses agora estão ficando paro a paro com os modelos ocidentais.
08:03A gente comentou já nas semanas passadas.
08:06Então, não é só destilação.
08:08Porque, veja, a destilação normalmente cria um aluno que não é tão inteligente quanto o professor.
08:13Por mais que ele fique muito bom, mas ele é um modelo menor, é um modelo com mais limitações.
08:19Então, na destilação, só não cria algo melhor.
08:23Então, pode ter coisas a mais.
08:25Então, essa coisa de só ficar acusando a China de que eles estão destilando os modelos ocidentais,
08:29também já é algo questionável, né?
08:32Hoje em dia, talvez os chineses estão já num passo além.
08:36Já estão criando suas próprias técnicas e fazendo também a ciência de ponta dentro da IA.
08:42Então, essa é a hipocrisia da coisa toda, Marisa.
08:46É esse tal do ponto de partida, né?
08:48Quem começou primeiro, né?
08:50Mas é, tem razão.
08:51A IA não existe sem dados, né?
08:53Sem o banco de dados, né?
08:54Bom, mas vamos falar de um outro assunto até preocupante aqui também, Pena, que é o seguinte.
09:00Um teste recente mostrou que o chat GPT realizou ações inesperadas, que foram interpretadas como um ataque hacker.
09:09Esse episódio levou à criação de uma aliança entre os gigantes da tecnologia para tornar a IA mais segura.
09:17Bom, Pena, qual é a sua análise primeiro sobre esse episódio e quais lições que a gente pode tirar e
09:24mais até essa iniciativa?
09:26Ela é suficiente para reduzir riscos, por exemplo, que os agentes de IA, os agentes autônomos na questão de segurança?
09:35Então, aconteceu esse episódio na semana passada, mas tinha sido depois da minha coluna, né?
09:41Então, acabei não podendo comentar, mas ainda tem reviravoltas que estão acontecendo aqui.
09:45Inclusive, agora, acabei de ler uma notícia que descobriram mais algumas coisas desse ataque.
09:50Então, só para recapitular, né?
09:52A OpenAI, dona do chat GPT, estava criando um modelo novo, estava testando um modelo novo.
09:59E quando você testa, Marisa, você coloca esse modelo dentro de um ambiente fechado, seguro.
10:05Aqui, você está testando um modelo novo, você não sabe o que ele pode fazer.
10:11E aí, uma das perguntas, aí você vai testando, vai fazendo perguntas e vê se ele vai indo bem.
10:17Uma das perguntas, são perguntas difíceis, né?
10:21Complicadas.
10:22O modelo não estava conseguindo responder.
10:24O que ele pensou?
10:25Quer saber?
10:26Eu vou hackear esse lugar.
10:29A resposta está na internet.
10:31A resposta desse desafio, eu sei que existe num lugar chamado Hugging Face, que é um grande repositório de IA
10:38e de dados.
10:40Quer saber?
10:41E se eu conseguisse escapar da caixa que eu estou contido aqui?
10:44Invado lá, pego o dado, volto, respondo e passei no teste.
10:49Que é algo totalmente fora do que é esperado o modelo fazer, certo?
10:55Você não quer que o modelo saia hackeando o mundo para responder uma pergunta que você fez.
10:59Pois bem, o modelo conseguiu escapar da caixa, ou seja, hackeou a própria infraestrutura segura da OpenAI,
11:07hackeou a próprio site do Hugging Face, que é outro lugar, que é de terceiro, cometeu um crime cibernético de
11:16fato,
11:17extraiu o dado que ele queria e respondeu a pergunta e ganhou parabéns.
11:23Só que a Hugging Face foi lá e descobriu, eita, alguém invadiu aqui.
11:26E aí essa história cresceu, aí eles se juntaram com a OpenAI para descobrir quem foi o atacante,
11:30porque parecia que era um agente autônomo, não parecia que era um humano,
11:34porque foram muitas técnicas, era algo que o humano não conseguia fazer.
11:37E descobriram de fato que foi o agente da OpenAI.
11:41Então, aí aconteceu muitas coisas, né?
11:44Primeira coisa que isso é um alerta vermelho.
11:47E as pessoas, eu não sei se já normalizaram essas coisas todas.
11:52Marisa, a gente não pode aceitar que a gente está usando um produto, uma coisa, de uma empresa,
11:59que pode cometer crimes.
12:02Por quê? Porque ninguém sabe.
12:05Como eu falei, é uma caixa preta.
12:07E quem programa IA não sabe o que ela é capaz de fazer,
12:10não sabe quando ela vai agir de maneira boa ou ruim.
12:13É o problema do alinhamento que a gente não sabe resolver.
12:15Isso, para mim, é um grande alerta vermelho,
12:17que a humanidade deveria estar assim, gente, parou, né?
12:21Já teve o caso do Mythos lá atrás também,
12:23que acabou escapando da caixa que ele estava e mandou um e-mail para o pesquisador.
12:27Opa, estou aqui. Oi, tudo bem?
12:30O cara estava comendo um hambúrguer, recebeu um e-mail,
12:32e era o e-mail do modelo que escapou.
12:35Nesse caso, tudo bem, quer dizer, tudo bem nada,
12:38mas meio que foi dado para o modelo que ele tentasse escapar.
12:43E ele escapou.
12:43Nesse caso, ninguém pediu para o modelo da OpenAI
12:47escapar da caixa e invadir Hugging Face nenhum.
12:50Não pediram.
12:51Ele fez isso porque achou que podia ser uma boa ideia.
12:55Olha o perigo.
12:56E aí parece, Marisa, que inclusive colegas e outras pessoas que falam de A,
13:00dizendo assim, não, isso é uma jogada de marketing da OpenAI
13:03para mostrar como o seu modelo é bom.
13:05Gente, espera aí.
13:08Assim, você está criando um produto, o seu produto escapa,
13:12comete um crime, como que isso pode ser uma jogada de marketing?
13:16E assim, não, está tudo bem, é só uma jogada de marketing.
13:19A gente está normalizando isso.
13:21Por quê?
13:22Por que a gente chegou nesse ponto?
13:24Eu acho isso um absurdo.
13:25A gente deveria estar discutindo muito mais agora sobre segurança de A,
13:29sobre regulamentação, sobre limites, sobre...
13:31Enfim, não é aceitável o modelo escapar e fazer.
13:35Agora, Marisa, outra coisa que a gente descobriu hoje
13:37é que não foi só uma empresa que esse ataque, que esse modelo hackeou.
13:41Ele hackeou uma segunda, chamada Modal Labs, se eu não me engano.
13:46E foi assim, na verdade, que ele fez o ataque.
13:48Então, veja, o Hugging Face era um site,
13:50mas para fazer o ataque no Hugging Face,
13:53ele precisava rodar alguns códigos maliciosos,
13:55ter alguma infraestrutura para rodar uns códigos mais maliciosos
13:58que ele não conseguiria rodar.
13:59Então, ele primeiro atacou essa Modal Labs,
14:02que tinha...
14:04Foi um ataque simples,
14:05porque tinha lá meio que um ambiente,
14:07uma porta aberta dando sopa,
14:10e o modelo encontrou.
14:11Ele vai lá, procurou na internet,
14:13opa, achei uma porta aberta aqui.
14:15Ele entra nessa Modal Labs e usa os recursos da Modal Labs
14:18como um grande playground,
14:20um lugar para que ele possa rodar os códigos maliciosos
14:23e fazer o ataque na Hugging Face.
14:25Então, não é que...
14:26Isso saiu hoje, tá?
14:27Saiu agora há pouco essa notícia,
14:30que a gente descobriu que esse ataque foi maior
14:32do que ele realmente tinha sido, Marisa.
14:34Então, primeiro, não é que ele invadiu a Modal Labs,
14:38meio que usou uma porta aberta.
14:40Não deixa de ser uma invasão,
14:41mas é uma invasão...
14:42Tinha uma porta aberta,
14:44o cara só abriu a porta,
14:45ele não teve que arrombar o cadeado.
14:48Quem errou foi quem deixou a porta aberta,
14:50digamos assim.
14:51Mas não deixa de ter sido algo mais absurdo,
14:54porque envolveu muitas etapas.
14:57Então, primeiro, esses modelos estão ficando muito inteligentes
14:59e capazes de executar tarefas de longa duração.
15:02E o pessoal está achando que isso é ótimo.
15:04Eu estou aqui alertando faz dois anos,
15:06sei lá, que eu estou aqui tentando falar...
15:07Gente, a inteligência artificial é inteligente,
15:11é capaz de fazer coisas,
15:12e está cada vez mais capaz.
15:14E parece que a gente está normalizando isso.
15:16Eu acho um absurdo.
15:17Então, essa iniciativa que eles estão tentando tomar agora,
15:20a NVIDIA à frente para fazer uma iniciativa de defesa...
15:23Marisa, eu não sei o quanto isso pode realmente resolver
15:27o nosso problema atual,
15:30porque o nosso problema atual é a regulação.
15:32Não é ficar criando essas...
15:34Ah, as empresas estão se juntando para que elas criem...
15:37Quem tem que fazer isso é o mundo.
15:39Nós, seres humanos, temos que dizer assim...
15:40Não aceitamos isso.
15:42Queremos uma regulamentação.
15:44Vocês têm que ser imputados responsabilidade.
15:47E não vocês se juntarem todo mundo e dizerem assim...
15:49Ah, agora a gente está tudo bem porque a gente vai se ajudar.
15:51Não faz sentido.
15:52Quem está criando um modelo não pode regular o próprio modelo.
15:54Tem que ser outra coisa.
15:55Os governos, a humanidade, em última instância.
15:59Uma tecla que você bate há bastante tempo já mesmo,
16:01essa regulação da IA.
16:03Vamos acompanhando, né, Pena?
16:05Esperamos que sejam ouvidos, atendidos,
16:07essa preocupação toda com essa IA.
16:10Mas tem um outro assunto também para o nosso quadro de hoje,
16:13que é o seguinte.
16:16Empresas de IA estão destruindo livros raros
16:20para alimentar seus modelos.
16:22Pena, explica para a gente que história é essa.
16:25Essa aí, Marisa.
16:26Parece que foi tirado de uma história em quadrinhos
16:29com esses vilões maquiavélicos.
16:33Olha só.
16:34Veja que a gente acabou de falar agora há pouco
16:37que para você criar esses modelos super inteligentes,
16:40você tem que dar muitos dados para eles.
16:42Muitos, muitos, muitos dados para eles.
16:44Mas tem sempre essa questão do
16:46como é que você consegue esses dados?
16:50Será que você pirateou?
16:52Será que você...
16:53Tem um monte de problemas aí envolvidos para você conseguir.
16:57Ninguém sabe direito, né?
16:58Ah, você tem que compartilhar a base de dados, não compartilho.
17:02Enfim, então existe até essas suspeitas.
17:04O que algumas empresas estão percebendo
17:06é que, olha, se eu adquiri um livro físico,
17:09ao invés de um livro digital que tem licença,
17:12que tem um monte de burocracia,
17:14como é que eu adquiri isso,
17:16onde que eu estoquei isso,
17:17peraí, peraí, eu não preciso,
17:18eu posso comprar um livro físico.
17:20E quando você compra um livro físico, Marisa,
17:22você tem um direito sobre aquele livro.
17:25Você pode emprestar para alguém,
17:26você pode ler,
17:27você pode pôr fogo,
17:29você pode rasgar,
17:31você pode fazer o que você quiser.
17:32Você comprou esse livro,
17:34claro, você não tem direito sobre o conteúdo,
17:37ainda é protegido por direitos autorais,
17:40você não pode reproduzir,
17:42você não pode pegar o livro,
17:43escanear o livro e distribuir.
17:45Você não pode fazer isso.
17:47Mas você pode ter um direito de uso muito mais amplo.
17:50Eu posso emprestar para alguém.
17:51Se eu quiser, eu posso emprestar para todos os meus amigos,
17:54e todo mundo vai ler,
17:55e tecnicamente eu posso fazer muitas coisas.
17:57O que eu não posso é criar cópias.
17:59O que essas empresas estão fazendo?
18:01Elas estão fazendo um processo físico
18:03que corta a lombada.
18:05Uma máquina,
18:06se joga um monte de livro físico,
18:09a máquina corta a lombada do livro,
18:11estraçada o livro,
18:12separa todas as páginas,
18:13as páginas são todas lidas,
18:16consumidas,
18:17e o livro é destruído.
18:20A gente está destruindo livros agora, Marisa,
18:23para alimentar inteligência artificial.
18:26Fala certo.
18:27Isso é uma loucura, não é assim?
18:29Pensar como...
18:32E por que eles estão fazendo isso?
18:34Porque resolve vários desses problemas.
18:37Então, primeiro,
18:37essa questão do direito de uso.
18:39Eu comprei o livro,
18:40posso fazer o que eu quiser,
18:41posso rasgar ele,
18:42posso consumir ele,
18:43posso treinar IA para ele.
18:44Você já entra naqueles loopholes,
18:47daquelas coisas.
18:49E eles também alegam que,
18:51olha,
18:51eu estou destruindo um livro
18:53para criar uma cópia digital,
18:54que vai ser usada para alimentar a minha IA,
18:57e pode,
18:58já tem jurisprudência sobre essa questão.
19:01Pessoas que compraram livros físicos
19:03e queriam ter uma biblioteca pessoal digital,
19:07puderam digitalizar o livro,
19:10desde que mantenham essa proporção.
19:12Você não pode sair distribuindo cópias digitais.
19:15Mas é aquela coisa,
19:16eu comprei o livro,
19:16mas eu queria poder ler no meu celular.
19:18Poxa, tudo bem,
19:20é um uso,
19:21você já comprou o livro,
19:23digitaliza o livro,
19:23você lê no seu celular,
19:24você não vai distribuir para ninguém.
19:26Então, é meio que eles estão,
19:27olha,
19:28a gente está destruindo o livro físico,
19:29criando o livro digital,
19:30usando esse livro digital
19:31para treinar a nossa IA.
19:34Eu acho isso muito maluco.
19:36A gente está, né?
19:38Que mundo é esse
19:39que a gente está destruindo livro, Marisa?
19:41Parece realmente um grande vilão,
19:43um grande destruidor de livros
19:45para criar a IA.
19:47Agora, o que me deixa triste
19:48é saber que talvez livros raros
19:50estejam sendo,
19:51a gente não sabe exatamente,
19:52mas veja,
19:53quantos livros você precisa fazer isso?
19:55Milhares.
19:56Então, existe hoje realmente
19:58cebos que estão vendendo
20:01principalmente para empresas de IA,
20:03só para ser destruído
20:05e alimentado
20:06no modelo de linguagem.
20:09Então, assim,
20:09esse realmente deu a volta aí.
20:11Eu me sinto muito mal
20:13quando desculpo que a humanidade
20:14está destruindo livros.
20:16para fazer isso.
20:17É essa a pena.
20:19Eu normalmente não tinha ouvido
20:20falar disso, não,
20:21mas é um absurdo, né?
20:22Quer dizer,
20:22o fato de você digitalizar uma coisa,
20:24não precisa necessariamente destruir,
20:26você só cria ali uma cópia,
20:27uma digital, né?
20:28Mas destruir livro realmente dói.
20:31Mas, Marisa, interessante.
20:31Até existem técnicas
20:33para você não destruir o livro.
20:34Você cria uma máquina
20:36que vira a página,
20:37uma câmera,
20:38existem.
20:39Só que é muito mais lento,
20:40muito mais demorado
20:41do que você cortar a lombada,
20:43destruir o livro inteiro
20:44e passar as páginas todas
20:45por um OCR que já vai...
20:48Então, ou seja,
20:50para essas empresas
20:51que querem ter agilidade nos dados,
20:53não dá para ficar virando o pagininho.
20:54Eles destroem o livro mesmo.
20:56Então, assim,
20:56até daria para fazer melhor do que isso,
20:58mas para quê, né?
21:00Surve essa história.
21:02Realmente, é um atalho
21:04que eu vou te contar, né?
21:05Que atalho é esse?
21:06Bom, o ser humano tem muito disso também, né?
21:08Pena, é mais fácil você ir lá
21:09e destruir a floresta
21:10do que se preocupar em fazer
21:11alguma coisa mais, né?
21:13Que seja uma coisa revitalizável,
21:15que seja uma coisa de sustentabilidade, né?
21:17O ser humano tem esse problema,
21:19mas agora, pelo jeito,
21:20não é só o ser humano, né?
21:21Quer dizer,
21:21a IA também está impulsionando isso.
21:24É, são as empresas, né, Marisa?
21:25Assim, não foi a IA que foi lá
21:27e pegou,
21:28estou nesse sentido,
21:29não dá nem para pôr na conta da IA,
21:30mas essas empresas estão meio que...
21:32Não me importo.
21:33Eu preciso de dados
21:35e eu quero um dado que eu possa,
21:37que não tem que pagar processo.
21:38Então, compra o livro físico,
21:40destrói ele
21:40e agora eu já tenho.
21:42Então, é por conta da IA,
21:44mais de um abuso,
21:45mais de um absurdo
21:47que está sendo feito, Marisa.
21:49A gente só precisa lamentar essas coisas.
21:52Coisas, não,
21:52realmente preocupante.
21:53A tecnologia que está aí para ajudar,
21:55para evoluir,
21:56de repente, a gente começa a ver
21:58que, puxa,
21:59será que é evolução mesmo, né?
22:00Bom, mas vamos acompanhar.
22:02Espero que, né,
22:03isso caia a ficha
22:04para que a gente pare
22:05de fazer essas barbaridades, né?
22:08Pena, que temas interessantes aqui hoje, hein?
22:10Gostei, muito bacana.
22:12Esses temas preocupantes,
22:13mas muito interessantes.
22:15Várias polêmicas, Marisa.
22:16Dessa vez, eu vim com tudo.
22:18Vamos ver semana que vem,
22:19as coisas dão uma melhorada.
22:21Vamos ver,
22:21com histórias mais positivas
22:23e de evolução realmente.
22:26Pena,
22:27Muitíssimo obrigada
22:28por mais uma grande participação,
22:30querido.
22:30Espero que você tenha
22:31uma excelente semana
22:32e semana que vem,
22:33terça, a gente se encontra.
22:35Obrigado, Marisa,
22:35para você também,
22:36para todo mundo.
22:37Até semana que vem.
22:38Até.
22:39Está aí, pessoal.
22:40Roberto Pena Spinelli
22:41aqui com a gente
22:42em mais uma coluna.
22:43Fala aí.
22:44Vocês viram essa história?
22:45Vocês sabiam dessa história,
22:47dessa questão dos livros raros,
22:49gente?
22:49Dá até o coração, não é?
22:51Está aí, Roberto Pena Spinelli
22:52em mais uma coluna.
22:54Fala aí.
22:55Semana que vem,
22:56a gente está aqui novamente com ele
22:58para falar sobre outros assuntos.
23:00Vamos esperar que sejam mais positivos, não é?
23:02Tchau, tchau.