[DIÁRIOS DA IA] Modelos de Conceito em grande escala: novos horizontes na tomada de decisões estratégicas

Desde a introdução dos Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMs), a IA tem moldado campos como comunicação, marketing e pesquisa científica. Prepare-se agora para o LCM, que projeta avanços ainda mais radicais. / Foto: Growtika (Unsplash)

[10.01.2025]

Por Eduardo Barbosa, CEO da Brognoli Imóveis e um dos responsáveis pelo Conselho Mudando o Jogo (CMJ) em SC e RS. Escreve sobre inteligência artificial no ambiente corporativo na série “Diários de IA”. 

Desde a introdução dos Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMs), a inteligência artificial tem moldado campos como a comunicação, o marketing e a pesquisa científica. No entanto, a arquitetura atual desses modelos ainda se baseia predominantemente na previsão de palavras (tokens) individuais, uma abordagem que carece de abstrações mais profundas, comuns ao raciocínio humano. 

O estudo do Large Concept Model (LCM), conduzido pela equipe da FAIR na Meta, propõe um avanço radical: operar em um nível semântico superior, onde “conceitos” encapsulam ideias e ações completas, sendo independentes de idioma ou modalidade​.

Este artigo explora como o LCM, ainda em fase experimental, pode transformar a forma como empresas e indivíduos abordam a tomada de decisão estratégica. Além de revisitar as origens e fundamentos do estudo, discutiremos os potenciais impactos dessa tecnologia para a economia, inovação e comportamento humano.

A ORIGEM DO LCM: INSPIRANDO-SE NA COGNIÇÃO HUMANA

A premissa central do LCM nasce da observação de que humanos operam intuitivamente em múltiplos níveis de abstração. Psicólogos como Daniel Kahneman já identificaram a existência de sistemas de pensamento (1 e 2) que trabalham de forma complementar, mas não totalmente integrada​​. O LCM tenta simular algo semelhante ao “Sistema 3”, um conceito que sintetiza o pensamento lógico e intuitivo em representações conceituais profundas.

O estudo utiliza o SONAR, um espaço de embeddings (representações do mundo real) semânticos que suporta mais de 200 línguas e modos de comunicação, permitindo que os “conceitos” sejam usados como elementos fundamentais na modelagem de ideias e ações. Essa abordagem é um desdobramento significativo da IA tradicional e reflete um esforço colaborativo para superar as limitações das redes neurais convencionais​.

AVANÇOS EM FASE DE TESTE: O POTENCIAL AINDA EM CONSTRUÇÃO

Embora os resultados preliminares sejam promissores, o LCM ainda está em desenvolvimento e enfrenta desafios substanciais. Alguns dos principais pontos de análise incluem:

• Generalização Multimodal: Diferente de LLMs convencionais, o LCM precisa conectar texto, fala e até imagens em um único espaço semântico. Essa capacidade pode amplificar sua aplicabilidade em áreas como saúde, direito e planejamento urbano.
• Eficiência Computacional: A operação em conceitos demanda recursos significativos de treinamento, o que pode limitar sua escalabilidade para aplicações mais amplas, especialmente em setores com restrições financeiras ou tecnológicas.
• Zero-Shot Learning: A habilidade de gerar resultados em línguas ou tarefas inéditas é notável, mas a eficácia prática em contextos reais ainda precisa de validação rigorosa​​.

POSSÍVEIS IMPACTOS: UM NOVO PARADIGMA NA ECONOMIA E COMPORTAMENTO

Se implementado com sucesso, o LCM pode redefinir os fundamentos de como humanos e máquinas interagem e decidem em cenários de alta complexidade:

• Na Economia:
  • A construção de modelos econômicos mais realistas, que considerem variáveis comportamentais e psicológicas, pode ser facilitada por representações conceituais.
  • Investidores, por exemplo, poderiam prever mercados de forma mais precisa, eliminando vieses heurísticos frequentemente descritos pela Teoria da Perspectiva de Kahneman e Tversky​​.
• Na Inovação Empresarial:
  • Startups e grandes empresas poderiam usar o LCM para identificar lacunas de mercado e prever tendências culturais, auxiliando no design de produtos que alinhem-se melhor às necessidades humanas​.
• Na Educação e Comportamento:
  • Treinamentos baseados em conceitos ajudariam a integrar aprendizado técnico e comportamental, criando ambientes mais inclusivos e adaptativos em empresas e instituições de ensino​​.

DESAFIOS ÉTICOS E ESTRATÉGICOS

Como toda inovação disruptiva, o LCM apresenta preocupações éticas significativas. A manipulação de conceitos pode amplificar vieses latentes, se os dados de treinamento não forem cuidadosamente selecionados. Além disso, o uso indevido dessas representações em contextos persuasivos, como publicidade e política, pode gerar implicações éticas profundas​​.

O Large Concept Model não é apenas um avanço técnico, mas uma visão para o futuro da inteligência artificial. Ele desafia a percepção tradicional de processamento linguístico e nos convida a repensar como as decisões são tomadas. 

Para empresários e inovadores, ele representa uma ferramenta poderosa, mas também um convite para a responsabilidade: como equilibrar o poder dessa tecnologia com suas implicações éticas?

O LCM irá moldar uma nova era na tomada de decisões. A pergunta que resta é: estaremos prontos para navegar neste futuro com sabedoria e propósito?

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:

• FAIR at Meta. Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space. Meta Research, 2024. Disponível em: https://github.com/facebookresearch/large_concept_model​.
• Kahneman, D. Rápido e Devagar: Duas Formas de Pensar. Rio de Janeiro: Objetiva, 2012​​.
• Berger, B., & Pessali, H. A Teoria da Perspectiva e as Mudanças de Preferência no Mainstream: Um Prospecto Lakatoseano. Revista de Economia Política, vol. 30, nº 2, 2010, pp. 340-356​​.
• Amarante, G. C. B., & Pereira, A. S. Tomada de Decisão e Comportamento do Investidor: Uma Análise de Influência de Perfil, Heurísticas e Vieses. Revista Científica Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento, 2021​​.
• Avila, F., & Bianchi, A. (Orgs.). Guia de Economia Comportamental e Experimental. São Paulo: EconomiaComportamental.org, 2015​.