A entrada mais recente na briga de síntese de conteúdo vem do Google, que está trazendo uma impressionante variedade de novos recursos para o mercado por meio de atualizações para o Google Cloud e seu pacote de produtividade Google Workspace (o Workspace, anteriormente conhecido como G Suite, consiste em Gmail, Google Calendar, Google Drive, Google Docs e Google Meet) com auxílio de IA.
Depois de permitir que a Microsoft tomasse grande parte da atenção nas últimas semanas com sua parceria OpenAI ChatGPT – a ponto de começarem a aparecer artigos questionando as ambições do Google para IA generativa – fica claro que a empresa há muito é considerada uma líder em IA. não tem descansado sobre os louros.
A estreia de hoje oferece um conjunto abrangente de aplicativos, serviços e novas abordagens interessantes que deixam claro que o Google não tem intenção de ceder o mercado generativo de IA a ninguém.
A empresa revelou vários novos recursos para o Google Cloud, um novo Generative AI App Builder para desenvolvedores profissionais, recursos futuros para todos os aplicativos de produtividade no Google Workspace, o Maker Suite para “desenvolvedores cidadãos” menos experientes, um novo modelo de linguagem grande PaLM (LLM ) e a capacidade de integrar aplicativos e LLMs de terceiros em sua coleção de ofertas.
Francamente, é uma quantidade enorme de informações para absorver em uma única configuração, mas prova, se nada mais, que muitas pessoas no Google estão trabalhando nisso há muito tempo.
Nem todos os recursos estarão disponíveis imediatamente. O Google apresentou uma visão de algumas coisas que tem agora e compartilhou para onde está indo no futuro, mas no mercado incrivelmente dinâmico que é a IA generativa, a empresa claramente se sentiu compelida a fazer uma declaração.
Alguns dos aspectos mais interessantes da visão do Google para IA generativa estão relacionados à abertura e à capacidade de colaborar com outras empresas. Por exemplo, o Google falou sobre a ideia de um “zoológico” modelo de fundação onde diferentes LLMs poderiam ser conectados a diferentes aplicativos.
Assim, por exemplo, embora você certamente possa usar o texto PaLM (Pathways Language Model) recém-atualizado do Google ou os modelos de bate-papo PaLM em aplicativos corporativos por meio de chamadas de API, você também pode usar outros LLMs de terceiros ou até mesmo de código aberto em seu lugar.
O grau de flexibilidade era impressionante com diferentes LLMs, embora eu também não pudesse deixar de pensar que os departamentos corporativos de TI poderiam rapidamente começar a ficar sobrecarregados com a variedade de opções disponíveis. Dadas as demandas inevitáveis de teste e conformidade, pode haver algum valor em limitar o número de opções que as organizações podem usar (pelo menos inicialmente).
O Google fez questão de enfatizar que as organizações podem integrar seus próprios dados nos LLMs do Google para torná-los personalizados para as necessidades exclusivas de uma organização. Por exemplo, as empresas podem ingerir parte de seu próprio conteúdo original, imagens, estilos, etc., em um LLM existente, e esse modelo personalizado pode ser usado como o principal mecanismo de geração de IA para os aplicativos de síntese de conteúdo de uma organização. Essas personalizações podem ser particularmente atraentes para muitas organizações.
Também houve muitos anúncios sobre parcerias que o Google tem com uma variedade de fornecedores diferentes, desde startups de IA pouco conhecidas como AI21Labs e Osmo até desenvolvedores em rápido crescimento, como o criador de ferramentas de geração de código Replit ou desenvolvedores LLM Anthropic e Cohere. Do lado das imagens generativas, eles destacaram o trabalho com Midjourney, que permite não apenas a criação inicial de imagens por meio de descrições de texto, mas também edições e refinamentos baseados em texto.
O Google também fez questão de enfatizar a personalização dentro dos modelos existentes. A empresa mostrou como os indivíduos podem ajustar diferentes configurações de parâmetros do modelo como parte de sua consulta inicial para definir o nível de precisão, criatividade e muito mais que eles podem esperar da saída.
Infelizmente, no estilo clássico do Google, termos muito específicos de engenharia foram usados para alguns desses parâmetros, deixando claro se os usuários comuns realmente conseguirão entendê-los. No entanto, o conceito por trás disso é ótimo e, felizmente, a redação dos parâmetros pode ser editada.
É certo que outras ferramentas de IA generativas mostraram esses tipos de recursos, mas a interface do usuário e o modelo de experiência geral que o Google mostrou pareciam muito intuitivos.
Algumas das demonstrações de conteúdo mais interessantes que o Google ilustrou para o Workspace envolveram a capacidade de editar o conteúdo existente (digamos, de um tom de escrita mais formal para um mais casual) ou extrapolar de um prompt de entrada, relativamente limitado.
Reconhecidamente, outras ferramentas generativas de IA já mostraram esses tipos de recursos, mas a interface do usuário e o modelo de experiência geral que o Google mostrou pareciam muito intuitivos.
Entre os principais recursos de IA que chegam ao Workspace, o Google destaca:
- rascunhe, responda, resuma e priorize seu Gmail
- brainstorm, revise, escreva e reescreva no Documentos
- dê vida à sua visão criativa com imagens, áudio e vídeo gerados automaticamente no Apresentações
- vá de dados brutos a insights e análises por meio de preenchimento automático, geração de fórmulas e categorização contextual no Planilhas
- gere novos planos de fundo e capture anotações no Meet
- habilitar fluxos de trabalho para fazer as coisas no Chat
Além do software, o Google abordou o lado do hardware da infraestrutura do Google Cloud capaz de suportar todos esses esforços para Vertex AI e Workspace. A empresa observou quantas dessas cargas de trabalho são alimentadas por várias combinações de suas próprias TPUs, bem como pelas poderosas GPUs da Nvidia.
Embora grande parte do foco em aplicativos generativos de IA tenha sido apenas no software, há poucas dúvidas de que as inovações de hardware no espaço de semicondutores e servidores continuarão a ter um grande impacto nos desenvolvimentos de IA.
Voltando à analogia do sintetizador, os avanços em LLMs que as novas ofertas do Google destacam de várias maneiras refletem a diversidade de diferentes mecanismos de som e arquiteturas usados para projetá-los.
Assim como existem muitos tipos de sintetizadores, com as principais diferenças provenientes do material de origem bruto usado no mecanismo de som e do fluxo de sinal pelo qual eles procedem, também espero ver mais variedade nos LLMs fundamentais.
Provavelmente haverá uma diversidade de materiais de origem usados para vários modelos e diferentes arquiteturas através das quais eles serão processados. Da mesma forma, o grau de “programabilidade” provavelmente também variará um pouco, de um número modesto de opções predefinidas à flexibilidade completa (mas potencialmente esmagadora) da modularidade – assim como é encontrado no mundo dos sintetizadores.
Em termos de disponibilidade, muitos dos novos recursos do Google são inicialmente limitados a um conjunto de testadores confiáveis, e os preços (e até mesmo as opções de compra) para esses serviços ainda não foram anunciados.
Para usuários regulares, algumas das ferramentas de geração de conteúdo baseadas em texto no Docs e no Gmail provavelmente serão o primeiro gosto da IA generativa orientada pelo Google que muitos provavelmente experimentarão. E, como a Microsoft, futuras iterações e aprimoramentos virão, sem dúvida, em um ritmo muito rápido.
Não há dúvida de que entramos em uma nova era extremamente empolgante e competitiva na computação corporativa e no mundo da tecnologia em geral. As ferramentas generativas de IA geraram uma gama alucinante de possíveis novos aplicativos e aprimoramentos de produtividade que estamos apenas começando a entender.
Tal como acontece com muitas grandes tendências tecnológicas, o exagero é inevitável. No entanto, também está claro que o Google agora colocou uma aposta firme no terreno do mundo em rápida evolução de ferramentas e serviços de IA generativa. O que acontece a seguir não está claro, mas será incrivelmente emocionante de assistir.
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