🎧 Está no ar o novo episódio do podcast IANovadores, totalmente gerado com o auxílio de ferramentas de IA.

Neste episódio, analisamos como um modelo de linguagem grande (LLM) avançado — da série o1 da OpenAI — está moldando o futuro da medicina, com base no estudo “Superhuman performance of a large language model on the reasoning tasks of a physician”.

Discutimos como esse LLM demonstrou desempenho superior ao de médicos especialistas em cinco tarefas clínicas específicas:

• Geração de diagnóstico diferencial

• Raciocínio diagnóstico

• Triagem com dados limitados

• Raciocínio probabilístico

• Manejo clínico

Um dos experimentos avaliou o modelo em atendimentos reais na sala de emergência de um centro médico acadêmico em Boston. O LLM foi comparado com segundas opiniões de especialistas humanos e obteve melhores resultados, principalmente em cenários com informações clínicas limitadas.

O estudo sugere que modelos desse tipo já alcançaram desempenho elevado em tarefas de raciocínio médico geral. Os autores destacam a necessidade de ensaios prospectivos e de investimentos em infraestrutura computacional e design de interação clínico-IA para integrar essas ferramentas aos fluxos de trabalho de atendimento.

📌 Obs.: A Inteligência Artificial pode gerar imprecisões. Recomendamos sempre consultar a fonte original.
Acesse o estudo completo:
https://arxiv.org/abs/2412.10849

🎧 Episódio 5 do podcast IANovadores no ar!
Totalmente gerado com o apoio de ferramentas de Inteligência Artificial.

Neste episódio, analisamos como a IA Generativa está moldando o futuro dos empregos, a partir do relatório "Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs", publicado pelo Fórum Econômico Mundial em parceria com a PwC.

Discutimos:

• Como essa tecnologia pode ampliar empregos e aumentar a produtividade

• Os impactos na transformação da força de trabalho

• Cenários futuros e insights de organizações pioneiras

📌 Obs.: A Inteligência Artificial pode gerar imprecisões. Por isso, recomendamos sempre consultar a fonte original.
Acesse o relatório completo aqui:

Neste episódio, exploramos o impacto do PL 2.338/2023 na regulação de IA no Brasil, analisando como ele busca equilibrar a proteção de direitos fundamentais e a promoção da inovação tecnológica.

Com base na análise crítica presente na pesquisa "Aplicações e limitações de inteligência artificial generativa no direito", de Rafael Bittencourt (UnB), e no texto do Projeto de Lei nº 2.338/2023, aprovado no Senado Federal em dezembro de 2024, discutimos temas como supervisão humana, responsabilidade civil e governança de IA generativa e de propósito geral. Também examinamos avanços, desafios e lacunas do projeto, abordando obrigações de transparência, o papel dos órgãos reguladores e a importância dos sandboxes regulatórios.

Além disso, refletimos sobre as implicações para o ecossistema de IA no Brasil, destacando como a distinção entre “aplicadores” e “usuários finais” pode impactar agentes diversos, desde grandes corporações até desenvolvedores independentes.

Obs.: Este episódio foi gerado com auxílio de IA. Consulte as fontes originais para mais informações:

Neste episódio, exploramos o impacto da IA Generativa nos serviços profissionais, com base no relatório "2024 Generative AI in Professional Services: Perceptions, Usage & Impact on the Future of Work", do Thomson Reuters Institute.

Será discutido como a IA Generativa está sendo usada para aumentar a eficiência e automatizar tarefas repetitivas, enquanto analisamos as preocupações com precisão, segurança de dados e os impactos no emprego e nos modelos de negócios.

Além disso, o relatório da Thomson Reuters Institute também aborda sobre como corporações e empresas de tecnologia estão liderando essa revolução e sobre as mudanças necessárias na força de trabalho para se adaptar a esse novo cenário.

Obs.: Para mais informações, consulte o relatório completo "2024 Generative AI in Professional Services: Perceptions, Usage & Impact on the Future of Work".

Neste segundo episódio, exploramos como o artigo "Attention is All You Need" revolucionou a Inteligência Artificial e, em especial, a IA Generativa. Publicado em 2017 por Vaswani et al., o artigo introduziu a arquitetura Transformer, que se tornou a base para modelos avançados como ChatGPT, Gemini e muitos outros.

Discutimos como os Transformers substituíram abordagens anteriores, como as RNNs e LSTMs, ao introduzir o mecanismo de autoatenção, que permite processar palavras em um contexto global de forma simultânea e eficiente. Essa inovação não apenas acelerou o treinamento de modelos, mas também possibilitou a criação de grandes modelos de linguagem capazes de entender e gerar conteúdo com alta precisão e fluidez.

Junte-se a nós para compreender como o "Attention is All You Need" moldou o presente e está definindo o futuro da IA Generativa, transformando a forma como interagimos com a tecnologia e criamos conhecimento.

Obs.: Este episódio é gerado com o auxílio de IAs Generativas. As informações aqui compartilhadas devem ser verificadas na fonte original, o artigo "Attention is all your need"

Neste episódio inaugural, exploramos a pesquisa desenvolvida por Rafael Bittencourt, intitulada "Aplicações e Limitações de Inteligência Artificial Generativa no Direito". O estudo analisa como ferramentas de IA, como o ChatGPT, estão sendo aplicadas no campo jurídico.

Discutimos as potencialidades, desafios técnicos, éticos e legais dessas tecnologias, como a automatização de tarefas repetitivas, a sumarização de documentos jurídicos e a redação de peças processuais, além dos riscos associados, como vieses algorítmicos e questões de privacidade.

O episódio também apresenta iniciativas inovadoras no TCU, como o ChatTCU e o INACIA, e reflete sobre o impacto dessas ferramentas no trabalho jurídico e na democratização do acesso à justiça.

Junte-se a nós para entender como a IA Generativa está transformando o Direito e como podemos utilizá-la de forma pragmática e responsável.

Obs.: Este episódio foi gerado com auxilio da ferramenta de IA NotebookLM. As informações aqui compartilhadas devem ser verificadas em fontes originais devido à possibilidade de imprecisões inerentes à tecnologia.