A tecnologia brasileira “Deep Reflection”, desenvolvida pela Vortice.ai, permite criar versões digitais de uma pessoa — os chamados “reflexos digitais”. Estas Inteligências Artificiais são treinadas com base no conteúdo produzido por um único indivíduo, como criadores, professores ou artistas, reproduzindo os seus padrões de pensamento e opinião.

A abordagem difere do caminho seguido pelas big tech, que investem maciçamente na produção de Large Language Models (LLM), como o ChatGPT ou o Gemini, modelos de dados generativos para propósito geral. 

Em entrevista ao Canaltech, Giovanni Laporta, co-fundador e pesquisador da Vortice.ai, indica que o Deep Reflection segue um caminho inverso ao concentrar-se em Small Language Models (SLM), treinando pequenos modelos que possuem um conhecimento específico para uma determinada situação. “Ao invés de eu treinar um grande modelo que conhece de tudo no mundo, vou treinar pequenos modelos, e cada pequeno modelo tem um conhecimento específico,” afirmou.

O pesquisador reforça que a motivação para o desenvolvimento da tecnologia reside na capacidade de lidar com conteúdo muito específico, cujo objectivo é simular a consciência de uma pessoa, capturando o que ela pensa, fala e as suas opiniões, e imitar uma consciência digital individualizada.

Detalha ainda que a diferença crucial está na resposta personalizada. “As pessoas, hoje em dia, não querem uma resposta genérica. Querem a resposta de um determinado indivíduo, de acordo com a sua maneira de pensar,” explica.

O Deep Reflection pode ser aplicado a qualquer ramo, sendo, actualmente, utilizado directamente por criadores de conteúdo, permitindo ao público interagir com o reflexo digital utilizando as mesmas palavras e jargões do original. 

No contexto educacional, por exemplo, o aluno que interage com a IA de um professor específico “vai ter a sensação de estar a ter uma aula com aquele professor”, pois a Inteligência Artificial aprende com texto, áudio, vídeo e imagem, replicando o ritmo e a forma de falar.

O processo de treino é considerado rápido, uma vez que a massa de dados de um criador de conteúdo é pequena em comparação com os gigas necessários para uma LLM.

Ao tratar dos riscos, o pesquisador abordou o desafio do uso indevido, como deepfakes e a perda de rastreabilidade de direitos autorais. Laporta observa que o rápido avanço da IA generativa levanta questões complexas sobre a validade de áudios e vídeos como prova judicial, um desafio que exige que a sociedade se adapte.

Fonte: Canaltech