13 textos criados com a ajuda do ChatGTP e o que penso sobre I.As generativas

1

Lembro que comecei a minha relação com o ChatGTP a partir de um momento de lazer: sim, considero navegar pela ForYou do TikTok o equivalente neste século a zepear por um pacote de TV por assinatura recém-adquirido. Vale mais o passar do que o ficar. Ocorre que, de fato, as primeiras opiniões sobre o ambiente de inteligência artificial que mais rápido fez sucesso entre o grande público começou realmente a mais ficar do que passar em minha atenção, tamanha era a quantidade de conteúdo que começou a ser produzida sobre o tema.

E, vorazes que são, os algoritmos da rede de entretenimento das dancinhas começaram a cuspir sem parar mais e mais conteúdos sobre o tema.

Notei logo de saída que existia uma curva de aprendizado aceleradíssima acontecendo ali. Se não indivíduo a indivíduo, mas no ZeitGeist. E o espírito do tempo me dizia que nas últimas semanas de 2022, falou-se muito sobre “o que é este ChatGTP”, buscando a definição técnica, a do senso-comum e outras não tão confiáveis. Em seguida, já estávamos listando alternativas, comparando I.As generativas de diversas gerações, nos surpreendendo com as suas variantes para ilustração, composição musical e edição de vídeos.

Claro, pouquíssimo tempo depois, arriscaria dizer mais uma semana ou duas, os primeiros “especialistas que sabem tanto que podem te vender um curso”, começaram a prometer experiências de aprendizado on-line capazes de fazer de seus felizes compradores experts na criação de comandos que resultariam em artigos científicos completos. Ou o plano de negócio de sua nova startup. Sério, vocês se merecem.

Calma que tem mais: se você tivesse adquirido um curso desses (sim, provavelmente feito com a ajuda das mesmas ferramentas que tenha explicar), arrisco a dizer que não teria tido tempo de conclui-lo antes de chegar na fase que acredito estarmos agora.

No início de fevereiro de 2023, estamos soltando alertas sobre o risco que esta tecnologia representa, lançando podcasts que as compare ou invalidando seu uso para além de determinadas abordagens. Eu, como estava tentando descasar, fui fazer o que mais me dá prazer neste mundo: estudar e colocar em prática algum modelo mental. Neste caso, o que achava que havia entendido até então do potencial da ferramenta.

Os resultados deste teste empírico e despretensioso me levaram ao título deste rápido artigo. Depois de 13 peças de conteúdo criadas, consegui entender – dentro de minha realidade e limitação da metodologia proposta – , possíveis usos, armadilhas e dicas para trabalhar COM e não PARA a mais famosa I.A. Generativa de todos os tempos da última semana.

É o que vou apresentar a partir de agora.

As primeiras coisas primeiro: o que é o ChatGTP?

Em termos gerais, ChatGPT é uma ferramenta de linguagem artificial desenvolvida pela OpenAI, que tem entre outros fundadores titio Elon Musk. Tecnicamente, pode ser entendida como uma rede neural treinada com milhões de exemplos de texto, permitindo que ela gere respostas e crie conteúdo com base em um prompt ou pergunta.

Perguntei para o próprio quais as tecnologias envolvidas em sua criação. Pedi que fizesse isso em um formato de lista. Ele me respondeu o seguinte:

  1. Aprendizado profundo: O ChatGPT utiliza uma rede neural profunda (DNN) para processar e gerar texto;
  2. Transformer: É uma arquitetura de modelo de linguagem desenvolvida pela OpenAI que é altamente eficiente e adaptável;
  3. Linguística computacional: O ChatGPT usa técnicas de linguística computacional para compreender o contexto e a semântica do texto;
  4. Padrões de linguagem: O modelo é treinado em padrões de linguagem comuns e tem a capacidade de aprender novos padrões ao longo do tempo;
  5. Modelos pré-treinados: O ChatGPT é baseado em modelos pré-treinados, como o GPT-3, para maximizar a eficiência e a precisão do modelo;
  6. OpenAI’s DaVinci: O DaVinci é uma plataforma de linguagem AI que suporta o ChatGPT e outras ferramentas de inteligência artificial;
  7. Bibliotecas de aprendizado de máquina: O ChatGPT usa bibliotecas de aprendizado de máquina, como PyTorch e TensorFlow, para treinar e implementar o modelo.

Mas, um dos conceitos mais interessantes é o uso do “token”. Em linguística computacional, um “token” é a unidade básica de processamento de linguagem natural. No contexto do ChatGPT, um token é uma palavra ou fragmento de uma frase que é usado como input para a rede neural de linguagem.

O ChatGPT utiliza uma técnica de processamento de linguagem conhecida como “language modeling”, na qual o modelo é treinado para prever o próximo token a partir de uma série de tokens anteriores. Quando o usuário fornece um prompt ao ChatGPT, ele é transformado em uma série de tokens e usado como entrada para o modelo, que então gera uma resposta.

Ou seja, ele avalia em tempo recorde combinações mais prováveis. Ponto. É uma máquina de análise combinatória. Não sabe que pensa, não sabe o que é conhecimento e nem entende o que é isso.

Minha primeira reflexão é que de isso só é possível porque somos muito repetitivos. Mas a gente não está pronto para essa conversa.

Vamos ao teste.

Metodologia para testes de textos criados pelo ChatGTP

Para testar a capacidade de se integrar a projetos de conteúdo já consolidados, utilizei três ambientes para a produção de conteúdo com a ajuda do ChatGTP: este site aqui, páginas de serviço de minha produtora e um dos blogs mais antigos do Brasil, no ar desde 2004. Sim, já fui blogueirinho primeira geração e já falei sobre o tema quando as palestrinhas sobre mercado digital começaram. Outra vida, outra vida.

Para tentar garantir alguma validade da amostra, parti de algumas premissas:

  • A ferramenta não produziria conteúdos completos. Até porque a minha hipótese é abordá-lo como ferramenta e não como consciência criativa, lembram?
  • Todos os prompts foram também criados em português, porque sim;
  • Segui a mesma ordem de comandos para a produção de uma massa de texto inicial. Com isso, queria entender se a profundidade das respostas variaria com base no contexto e não da forma;
  • Pedi ao ChatGTP que criasse estruturas para determinada abordagem de texto. Exemplo: “crie uma estrutura em bullet points para uma página de venda do serviço X, considerando como público coordenadores e gerentes de grandes marcas”;
  • Em um primeiro filtro, eliminava os pontos muito óbvios e solicitava então, aprofundamento de cada ponto que julgava interessante. Cada ponto, virava um novo prompt. Vale lembrar que em uma mesma seção o ChaGTP é capaz de aprender incrementalmente com as solicitações anteriores;
  • Aqui, o meu robozinho ficava em descanso, porque entrava em cena outra tecnologia que não falha, não precisa de bateria e é ecologicamente corretíssima. Essa aqui:
Pois é, um bloquinho de papel. Esse eu comprei na Livraria da Travessa do BarraShopping (RJ) e curti por que parece o ícone real do Bloco de Notas do Mac. 🙂 Aliás, foi tão caro quanto um MAC. Por que me sugas, Travessa?

Este protocolo de criação para prompts de ChatGTP garantiu resultados interessantes. Uns mais, outros menos. É o seu resumo que vamos ver a partir de agora.


As primeiras tentativas, ainda truncadas e robóticas para utilizar o ChatGTP

No blog Carreirasolo.org, que segue no ar há 19 anos com seus mais de 2000 artigos e suas 3.500 pageviews mensais sem que eu coloque a mão há uns dois anos, tentei um mix de notícias, notinhas, artigos opinativos e landing-pages. Aqui, a utilização do protocolo estava bem no começo (e arrisco dizer que o modelo de linguagem estava há duas versões do que está hoje), de forma que temos uma coleção de alguns lugares-comuns.

O texto que mais soou natural foi essa pseudo-análise dos riscos de se ter Elon Musk a frente do Twitter. Sim, sou dado a essas ironias. Aqui, eu usei o ChatGTP para completar alguns raciocínios com informações e dados, funcionando mais ou menos com um copy-desk das redações de outros tempos.

Pensando formatos didáticos com a ajuda do ChatGTP

Em minha segunda bateria de experimentos, a minha grande provocação era tentar contestar a tal máxima de “um estudante criou um trabalho final de MBA e foi aprovado”, que saiu na imprensa quase especializada nas semanas que antecederam a publicação deste artigo aqui.

E, sim, dá para afirmar que é click-bait puro este tipo de afirmação. Após muitas e muitas tentativas (lembrem-se, não utilizei de forma direta, mas como auxiliar na produção dos conteúdos), o máximo que deu para conseguir foram guias de leitura introdutórios sobre Michel Focault e outro sobre o conceito de Antropoceno em Bruno Latour; com apresentação de ideias no nível do almanaque e indicações de livros básicos de cada tema. Em tempo: ele só referencia a Amazon americana. :/

No último artigo, um compilado de definições do que viria ser a WEB3, outro ponto chama atenção: ficou claro, mais uma vez, que o modelo se baseia em bases de conhecimento americanas apenas o que inviabiliza a localização do conteúdo.

Aliás, em qualquer um dos momentos em que solicitei determinada abordagem envolvendo a realidade brasileira, o ChatGTP me ajudou de forma menos estruturada do que imaginei. Inclusive, em alguns casos, mandando um belo de um “caô”, saindo pela tangente com frases do tipo: “tenho certeza que o Brasil, país multicultural que é, tem muitas contribuições para tal segmento”.

Enfim: um estudante médio (para não dizer medíocre) em qualquer programa de pós-gradução em comunicação do país, tendo leituras básicas sobre os três temas produziria conhecimento de forma muito melhor. Vou voltar no tema produção de conhecimento mais a frente.

Páginas comerciais: uma ajuda real para acelerar processos de criação

Uma das utilizações mais assertivas, considerando a metodologia deste teste, foi na hora de criar ou estender o conteúdo de algumas páginas comerciais para os serviços da contemconteudo.com.

Utilizei mais detidamente na página dedicada ao serviço de criação e gestão de HUBs de Conteúdo, no qual ajudo marcas a manter uma produção consistente de diversas peças de conteúdo ao longo do ano.

O ChatGTP foi uma ferramenta ágil para enumerar vantagens e abordagens comerciais para este tipo de entrega, resultando em uma página de conteúdo interessante, focado em conversão (que foi meu pedido no prompt) e com atenção especial ao SEO focado na palavra-chave foco “Hub de Conteúdo”.

Como estratégia adicional, utilizei a ferramenta para me dar uma estrutura básica, complementada “à mão” depois, para três artigos alusivos ao tema. Assim, consegui gerar links internos que melhoram a performance nas buscas.

Aqui neste caso, muito pelo prompt já ter algum viés (crie um artigo de blog com forte apelo de SEO, foi minha proposta), o resultado inicial ficou com cara de post de blog de fábricas de conteúdo que você encontra aos montes por aí. Por isso quero dizer breve introdução de dois parágrafos, bullets com algumas vantagens e uma conclusão inócua. Dei um talento aqui e ali, inclusive incrementando algumas abordagens de SEO que poderiam ser melhores do que ele me retornou.

O que conclui após testar o ChatGTP em 13 conteúdos

Em um grande resumo: imagine que você tem uma ferramenta que é um pouco mais do que um corretor ortográfico. Que é como algumas centenas de corretores do seu WhatsApp, trabalhando em paralelo e que tentam imaginar as palavras que você pode digitar depois e assim economizam o seu tempo.

A grande questão para mim foi entender por qual motivo eu estava ganhando tempo. Me ocorre neste primeiro teste mais extenso que fiz que o ChatGTP é uma ferramenta útil quando você salva o tempo para aplicá-lo em atividades criativas ao redor da criação de conteúdo. Ou seja, quando você repensa a estrutura, o viés, sua abordagem e pode, depois de uma massa inicial de conteúdo, dar o seu tom e estilo para as peças de conteúdo que precisa produzir.

Mas será que o ChatGTP quer produzir conhecimento? Acredite ou não fiz essa pergunta final, enquanto preparava este artigo aqui.

Tá, é irônico, pois a minha pergunta tem um viés, que vai fazê-lo olhar para as combinações de “tokens” mais comuns dentro desse viés. Sei disso. Mas, ele me responde o seguinte:

No final das contas, é sobre não comprar qualquer discurso mais emocionado

Não sei se a chegada dos 50 anos me deixou um pouco menos empolgado com novidades nessa lida de escrevinhador. Ou se é cansaço do tempo e de resultados não tão grandiloquentes quanto imaginava. O fato é que essas e outras novas formas que prometem revolução, soam cada vez mais inócuas para mim. (E opacas, mas isso é outra discussão sobre Capitalismo de Vigilância que prometo voltar aqui qualquer dia).

Ao final desta pequena jornada, o que fica é que entender esta e outras ferramentas como mais do que simplesmente isso é terceirizar aquilo que a criação de conteúdo tem de mais valiosa: um processo contínuo de modelagem de sua identidade enquanto criador, sua forma de estar no mundo e sua habilidade de filtrar o espírito do seu tempo e testemunhar a seu favor. Ou contra.

Sem medo de me repetir: é você no comando de uma X-Wing, pedindo ao seu R2D2 que acerte a rota para o canal central da Estrela da Morte. Mas não o dedo no disparo do laser final. Isso precisa ser contigo, JEDI. Captaram?


Biscoitinhos finais: ficha técnica e conteúdos extras

Todo processo gera uma coleção de referências, muitas vezes mais interessantes do que o seu resultado final. No caso deste artigo nem foram tantos assim. Mas, aí vai. Primeiro, uma lista com todos os 13 conteúdos gerados para você analisar e comentar logo abaixo com a sua opinião.

Aqui no projeto mauroamaral.com

No blog Carreirasolo.org

Nas páginas de serviço e no blog da Contém Conteúdo

Text-to-image: formas generativas de criar arte.

Para ilustrar este artigo, brinquei com o Dall E-2, que é a versão do mesmo sistema de aprendizado, só que para geração de imagens. Essa aqui é uma outra conversa totalmente diferente. Sou apenas capaz de brincar, não opinar no momento.

Por falar em opiniões, pode ser a hora de conversarmos sobre o que acharam de todo essa jornada. O que acham? Os campos de comentários logo abaixo, o grupo no Telegram ou nosso servidor no Discord estarão abertos!

Sobre o autor

Mauro Amaral

Meu principal foco de atuação é a criação de projetos de conteúdo interessantes, divertidos e leves para marcas, organizações e produtos.

Em função desta opção, transito bem entre jornalismo, publicidade e entretenimento, pesquisando continuamente e filtrando ativamente as tendências do momento para aplicá-las no dia a dia dos meus clientes.

Construo, mantenho e estimulo equipes criativas há 10 anos; com especial predileção por identificar novos talentos e trabalhar potenciais multidisciplinares.

1 comentário

Leave a Reply

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.

por Mauro Amaral

Mauro Amaral

Meu principal foco de atuação é a criação de projetos de conteúdo interessantes, divertidos e leves para marcas, organizações e produtos. Em função desta opção, transito bem entre jornalismo, publicidade e entretenimento, pesquisando continuamente e filtrando ativamente as tendências do momento...

Ouvir no Spotify

Ouvir no iPhone

Ouvir no Google Podcasts

Ouvir no PocketCasts

Nós

/* ]]> */