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Nova IA do Facebook resolverá problemas com mais velocidade

Discussões internas revelaram preocupações de que os algoritmos de moderação para os idiomas falados no Paquistão e na Etiópia eram insuficientes para proteger os usuários. (REUTERS/Dado Ruvic/Illustration) (REUTERS)
  • Novo sistema de inteligência artificial do Facebook quer aumentar o combate contra fake news

  • Sistema começará a atuar em postagens que pedem para as pessoas não se vacinarem

  • Few-Shot Learner é uma nova geração de inteligência artificial e acelera o processo

Os documentos vazados do Facebook demonstraram como a rede social luta para moderar conteúdo perigoso em lugares distantes do Vale do Silício. Discussões internas revelaram preocupações de que os algoritmos de moderação para os idiomas falados no Paquistão e na Etiópia eram insuficientes e que a empresa não tinha dados de treinamento adequados para ajustar os sistemas para diferentes dialetos do árabe.

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Meta Platforms, dona do Facebook, agora diz que implantou um novo sistema de moderação de inteligência artificial para algumas tarefas que pode ser adaptado a novos trabalhos de fiscalização mais rapidamente do que seus antecessores porque requer muito menos dados de treinamento. A empresa diz que o sistema, denominado Few-Shot Learner, funciona em mais de 100 idiomas e pode operar em imagens e em texto.

O Facebook diz que o Few-Shot Learner torna possível automatizar a aplicação de uma nova regra de moderação em cerca de seis semanas, ante cerca de seis meses. A empresa diz que o sistema está ajudando a fazer cumprir uma regra introduzida em setembro que proíbe as postagens que provavelmente desencorajam as pessoas a receber as vacinas da Covid-19 - mesmo que as postagens não mintam categoricamente. O Facebook também diz que o Few-Shot Learner, implantado pela primeira vez no início deste ano, contribuiu para o declínio registrado na prevalência mundial de discurso de ódio de meados de 2020 a outubro deste ano, mas não divulgou detalhes sobre o desempenho do novo sistema.

O novo sistema não resolverá todos os desafios de conteúdo do Facebook, mas é um exemplo de quão profundamente a empresa depende da IA ​​para enfrentá-los. O Facebook cresceu para se espalhar pelo mundo, alegando que uniria as pessoas - mas sua rede também incubou ódio, assédio e, de acordo com as Nações Unidas, contribuiu para o genocídio contra os muçulmanos Rohingya em Mianmar. A empresa há muito diz que a IA é a única maneira prática de monitorar sua vasta rede, mas, apesar dos avanços recentes, a tecnologia está muito longe de ser capaz de compreender as nuances da comunicação humana. O Facebook disse recentemente que possui sistemas automatizados para encontrar conteúdo de discurso de ódio e terrorismo em mais de 50 idiomas - mas o serviço é usado em mais de 100 idiomas.

Few-Shot Learner é uma nova geração de inteligência artificial

Few-Shot Learner é um exemplo de uma nova geração de sistemas de IA muito maiores e mais complexos, ganhando rapidamente popularidade entre empresas de tecnologia e pesquisadores de IA, mas também levantando preocupações sobre efeitos colaterais indesejados, como preconceito.

Modelos como o Few-Shot Learner podem trabalhar com menos dados de exemplo cuidadosamente rotulados por humanos porque sua escala permite que eles captem alguns fundamentos de um problema por meio do “pré-treinamento” em grandes volumes de dados brutos e não rotulados. Uma quantidade relativamente pequena de dados rotulados pode então ser usada para ajustar o sistema para uma tarefa específica.

O Google melhorou seu mecanismo de busca usando um sistema batizado de BERT depois de descobrir que o pré-treinamento em bilhões de palavras da web e livros deu ao sistema mais poder de processar texto. Dois dos principais pesquisadores de IA da empresa foram posteriormente expulsos da empresa após uma disputa sobre um artigo que pedia cautela com esses sistemas. OpenAI, uma empresa de IA apoiada pela Microsoft, mostrou seu próprio grande modelo de linguagem, GPT-3, pode gerar texto fluido e código de programação.

O Few-Shot Learner é pré-treinado em uma mangueira de incêndio de bilhões de postagens e imagens do Facebook em mais de 100 idiomas. O sistema os usa para construir um senso interno dos padrões estatísticos do conteúdo do Facebook. Ele é ajustado para moderação de conteúdo por treinamento adicional com postagens ou imagens rotuladas em projetos de moderação anteriores e descrições simplificadas das políticas que essas postagens violaram.

Os sistemas de moderação mais convencionais podem precisar de centenas de milhares ou milhões de postagens de exemplo antes de serem implantados, diz ela. O Few-Shot Learner pode ser colocado para trabalhar usando apenas dezenas - as “poucas tentativas” em seu nome - combinadas com descrições simplificadas ou “prompts” da nova política à qual se relacionam.