Quais são os tipos de “IA Generativa”?
Atualmente, quando uma empresa diz que está “implementando IA Generativa”, muitas vezes significa que estão usando um Grande Modelo de Linguagem (LLM) ou um agente de texto para responder perguntas. Isso não está errado — mas é uma simplificação.
É como dizer que a engenharia mecânica se resume a fabricar patinetes elétricos. Patinetes fazem parte da área, mas não são o campo inteiro. Para entender o verdadeiro potencial da área, precisamos explorar os diferentes tipos de IA Generativa.
A IA Generativa é um campo amplo da ciência de dados focado em aprender os padrões matemáticos de um conjunto de dados para, então, gerar novas amostras originais. O formato de saída (texto, imagem, áudio, tabelas) é apenas um detalhe prático.
Para evitar generalizações, veja os principais tipos de IA Generativa e as engrenagens por trás de cada um deles:
1. Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
- O que fazem: Aprendem a prever o próximo elemento em uma sequência. Eles calculam probabilidades: dado o que já foi escrito, qual é a próxima palavra lógica?
- Onde brilham: Como a linguagem e os códigos de programação podem ser modelados sequencialmente, eles dominam textos, traduções e assistentes virtuais (como ChatGPT e Claude).
- O detalhe técnico: LLMs são péssimos pintores. Quando você pede uma imagem a um chatbot e ele a cria, o LLM atuou apenas como o “cérebro” que entendeu seu pedido e repassou o comando para um modelo diferente (geralmente de Difusão) fazer o trabalho visual.
2. Modelos de Difusão (Diffusion Models)
- O que fazem: Aprendem a destruir dados adicionando “ruído” (como estática de TV) até não sobrar nada, e depois treinam o processo reverso: transformar ruído puro em algo estruturado e perfeito.
- Onde brilham: São a tecnologia dominante na geração de imagens de alta resolução (como Midjourney). Mas vão muito além: arquiteturas inspiradas em difusão ajudam a prever interações moleculares complexas na biologia (como no AlphaFold 3), geram vídeos e criam áudios de altíssima qualidade a partir do zero.
3. Redes Adversárias Generativas (GANs)
- O que fazem: Dois modelos competem entre si. O “gerador” tenta criar dados falsos, enquanto o “discriminador” atua como detetive para identificar o que é real e o que é falso, até que as falsificações fiquem perfeitas.
- Onde brilham: Ficaram famosas pelos deepfakes, mas seu grande valor corporativo está na criação de dados tabulares sintéticos (como simular bases de dados médicos ou financeiros preservando a privacidade dos clientes reais). Embora hoje dividam espaço com a Difusão, continuam sendo ferramentas poderosas para simular padrões complexos.
4. Autoencoders Variacionais (VAEs)
- O que fazem: Comprimem dados gigantescos em uma representação matemática minúscula (o “espaço latente”) e depois aprendem a reconstruí-los.
- Onde brilham: São mestres em criar variações suaves e interpolações.
- O pulo do gato (Latent Diffusion): Hoje, o grande truque dos VAEs é trabalhar em equipe com a Difusão. Para economizar poder computacional, o VAE “compacta” uma imagem como se fosse um arquivo ZIP, o modelo de Difusão faz a sua mágica de geração dentro desse arquivo leve, e depois o VAE “descompacta” a imagem final em altíssima resolução. É assim que o famoso Stable Diffusion funciona.
5. Modelos Probabilísticos Clássicos (DBNs)
- O que fazem: Modelos como as Deep Belief Networks (DBNs) tentavam mapear as regras ocultas dos dados usando matemática probabilística pura.
- Onde brilham: Historicamente. Eles ajudaram a provar, lá atrás, que redes neurais profundas podiam funcionar. Hoje, raramente são usados para gerar conteúdo novo, mas merecem respeito por serem os pioneiros que abriram caminho para a IA moderna.
Conclusão
IA Generativa não é sinônimo de chatbot. Os LLMs são ferramentas incrivelmente poderosas, mas são apenas uma fatia de um ecossistema estatístico rico e diversificado.
Reduzir a área apenas a textos é perder de vista a capacidade de revolucionar a biologia, o design, a privacidade de dados e a engenharia. Conhecer e dominar os diferentes tipos de IA Generativa deixou de ser um preciosismo técnico: é uma questão estratégica fundamental para empresas que querem aplicar a inteligência artificial de forma consciente e eficaz.