IAs podem ser categorizadas como IAs públicas, privadas ou pessoais. Treinar e projetar um sistema de IA baseado nessas categorias pode ajudar a resolver problemas de limitações regulatórias, privacidade de dados e segurança.

Essa categorização também ajuda as pessoas a entender o propósito da IA, quem a opera, como ela lida com seus dados e quais restrições podem ser impostas para proteger interesses públicos, pessoais e organizacionais.

Para entender a diferença entre IA pública, privada e pessoal, vamos compará-las com base em sua finalidade, desempenho, tratamento de dados e privacidade.

O que é IA pública?

IA pública refere-se a IAs treinadas em dados de usuários e várias plataformas de código aberto, como Wikimedia e ResNet. Esses tipos de IA são algumas das formas de IA mais populares e amplamente acessíveis que as pessoas usam diariamente no trabalho, na escola e em projetos pessoais.

Finalidade

Uma IA pública é um serviço, programa ou algoritmo de IA que é abertamente acessível a qualquer pessoa na Internet. As IAs públicas são normalmente aplicações de uso geral que atendem à população global, fornecendo soluções eficazes de IA para problemas e tarefas que normalmente exigiriam muitas horas de trabalho para serem realizadas. Algumas das IA públicas mais populares com as quais você deve estar familiarizado incluem mecanismos de pesquisa, algoritmos de mídia social, tradutores de idiomas e mecanismos modernos de conversão de texto em fala.

Acessibilidade

Como afirmado anteriormente, IAs públicas são abertamente acessíveis a qualquer pessoa na Internet. A maioria das IAs públicas já estão integradas em motores de busca, plataformas de redes sociais e extensões, que não requerem qualquer inscrição ou pagamento especial para serem utilizadas. Muitos modelos públicos de IA, como Llama, ResNet e BERT, também estão disponíveis gratuitamente online para qualquer pessoa usar e ajustar para criar seus próprios modelos.

Desempenho

Os sistemas públicos de IA são feitos para lidar com um grande número de usuários simultaneamente. Devido ao número de usuários (às vezes na faixa de milhões), as IAs públicas são configuradas para funcionar apenas o suficiente para suportar o maior número possível de usuários. Certas regulamentações também são impostas à IA pública para salvaguardar os interesses do Estado e do seu povo. A regulamentação típica incluiria negar aos utilizadores certos tipos de informação e restringir a IA nas suas ações e capacidades.

Tratamento de dados e privacidade

Uma das maiores preocupações sobre IAs públicas é a maneira como lidam com dados e privacidade. Esses sistemas coletam grandes quantidades de dados de usuários para melhorar e operar seus algoritmos e serviços de IA. Isto, no entanto, pode ser bastante preocupante, uma vez que os dados podem ser utilizados indevidamente pelas organizações que possuem e operam o serviço. As leis e regulamentos relativos à proteção dos dados e da privacidade dos utilizadores são limitados devido à natureza do funcionamento da IA ​​pública.

O que é IA privada?

A razão pela qual as empresas exigem uma IA privada é que IAs públicas como ChatGPT introduzem problemas de privacidade e segurança para as organizações. Uma IA privada refere-se a modelos de IA treinados e ajustados para atender às necessidades de uma organização sem comprometer a segurança dos segredos comerciais e outras propriedades intelectuais. Muitas IAs privadas são ajustadas a partir de LLMs disponíveis publicamente, usando dados privados para adaptar o modelo de IA às necessidades específicas da organização.

Objetivo

O objetivo de uma IA privada é ter um sistema de IA construído especificamente para uma organização. É usado para resolver problemas internos de negócios e aumentar a eficiência e a produtividade geral da empresa. As IA privadas são frequentemente utilizadas numa variedade de sistemas internos, tais como gestão de relações com clientes (CRM), otimização da cadeia de abastecimento e deteção de fraudes.

Acessibilidade

Ao contrário da IA ​​pública, a IA privada não está abertamente disponível ao público. Em geral, o acesso a uma IA privada é restrito apenas ao pessoal autorizado para garantir que os dados e processos sensíveis permaneçam protegidos. É importante notar que, embora as empresas utilizem IA privada para produtividade interna, também utilizam uma IA pessoal separada para os clientes acederem aos seus serviços.

Desempenho

A IA privada é treinada e otimizada para as necessidades específicas de uma organização. Isso permite que as empresas ajustem LLMs pré-treinados ou seu modelo para alcançar o desempenho ideal para uma determinada tarefa. Isto, por sua vez, reduz o poder de computação necessário para executar a IA com bom desempenho e, ao mesmo tempo, economiza custos. Como não é acessível ao público, a IA privada tem menos regulamentações e pode usar modelos ou algoritmos de IA irrestritos para aumentar a capacidade da sua IA.

Tratamento de dados e privacidade

O tratamento de dados e a privacidade são os principais motivos pelos quais as empresas exigem uma IA privada. Com uma IA privada, as organizações podem controlar e proteger os seus dados, minimizando o risco de violações de dados e acesso não autorizado. Os dados usados ​​para ajustar uma IA privada são selecionados por uma equipe de engenheiros contratados, cientistas de dados e desenvolvedores de software para projetar e treinar o modelo, o que garante que os dados disponíveis publicamente enviesem sua IA.

O que é IA pessoal?

IA pessoal refere-se a um algoritmo de IA feito para ajudar as pessoas em suas vidas diárias. Eles geralmente podem ser acessados ​​por meio de dispositivos pessoais, como smartphones, tablets, alto-falantes inteligentes e wearables. Alguns exemplos de IA pessoal incluem assistentes virtuais como Alexa, Bixby, Google Assistant e Siri.

Finalidade

IAs pessoais são projetadas para aprimorar a experiência do usuário de uma pessoa ao interagir com a tecnologia para usar um serviço específico. Os algoritmos pessoais de IA fornecem uma experiência personalizada ao usuário, adaptando-se às suas preferências, facilitando a utilização de um determinado serviço pelos clientes.

Desempenho

Embora não seja tão escalonável quanto a IA pública, a IA personalizada se destaca na compreensão e resposta às solicitações individuais dos usuários. A IA personalizada também pode ser cada vez mais lenta do que a IA pública, pois precisa considerar a relevância dos dados para o usuário antes de fornecer qualquer resultado. Dito isto, a IA pessoal é mais capaz do que a IA privada, pois fornece resultados melhores e mais relevantes para o usuário. É claro que o desempenho também dependerá de qual serviço pessoal de IA você prefere e de como a empresa que criou a IA o opera.

Tratamento de dados e privacidade

Privacidade e tratamento de dados são algumas das maiores preocupações em relação à IA pessoal. Devido à forma como a IA pessoal é utilizada em um serviço, as leis permitem que as empresas coletem dados pessoais dos usuários depois que os usuários concordam com os termos do serviço. Isso os torna responsáveis ​​por proteger a privacidade e a segurança dos dados do usuário. No entanto, devido à sensibilidade dos dados, qualquer violação de dados pode prejudicar potencialmente a privacidade e a segurança dos utilizadores.

Comparando IA pública, privada e pessoal

Categorizar a IA em IA pública, IA privada e IA pessoal nos permite aplicar IA na resolução de tarefas específicas, mantendo desempenho e acessibilidade ideais , segurança de dados e privacidade do usuário. Aqui está uma tabela para facilitar a comparação:

A importância de categorizar IA

Compreender a diferença entre IA pública, IA privada e IA pessoal são importantes porque essas categorias representam como usamos a IA em nossas vidas diárias. Também nos ajuda a criar certas leis e regulamentos para garantir a privacidade e a segurança de indivíduos e organizações. Sem estas distinções, tais regulamentações serão mais difíceis de impor, o que pode resultar na utilização indevida de dados dos utilizadores pelas empresas, na fuga de segredos comerciais ou mesmo na morte da democratização da IA.