O algoritmo do DeepSeek, modelo de inteligência artificial desenvolvido na China, pode cumprir várias tarefas diferentes. Elas vão desde escrever relatórios de trabalho até o planejamento de roteiros de viagens de férias.
No entanto, jovens chineses têm procurado a IA com um outro objetivo: receber apoio emocional. O uso da ferramenta para “terapia” até pode ter algumas vantagens, mas não substitui consultas com especialistas.
Ferramenta pode “escutar” quem se sente sozinho
O DeepSeek é capaz de identificar os hábitos de consumo a partir das informações usadas para o seu treinamento, o que possibilita que a ferramenta mantenha conversas como os usuários. Além disso, o chatbot permite que seu “processo de pensamento” seja visualizado.
Em um ambiente de estagnação econômica, alto desemprego e incertezas causadas pelo pós-pandemia e pelo controle do regime de Pequim, muitos jovens do país acabam se sentido frustrados. Dessa forma, a IA aparece como uma opção para ouvi-los.
Ao mesmo tempo, há uma escassez significativa de serviços profissionais de apoio psicológico na China, e os que estão disponíveis costumam ser bastante caros. Por isso, não surpreende que a ferramenta tenha se tornado a melhor alternativa para muitas pessoas.
Especialistas, no entanto, alertam que a tecnologia não é capaz de fornecer um atendimento adequado a quem precisa de acompanhamento psicológico, especialmente em casos mais graves, como depressão. As informações são da BBC.
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DeepSeek é considerada uma ameaça para outras gigantes do setor
- A IA do DeepSeek foi projetada para lidar com tarefas complexas de raciocínio e tem apresentado resultados que vêm surpreendendo o mercado.
- O grande diferencial é o baixo custo da tecnologia, o que pode ameaçar a posição dominante dos principais players.
- Para se ter uma ideia, o modelo chinês foi treinado ao custo de aproximadamente US$ 6 milhões, enquanto ferramentas como o Llama 3.1, da Meta, custaram mais de US$ 60 milhões para serem desenvolvidos.
- A empresa chinesa adota estratégias como o chamado aprendizado por reforço, que permite que os modelos aprendam por tentativa e erro.
- Além disso, ativa apenas uma fração dos parâmetros do modelo para tarefas específicas, economizando recursos computacionais.
- E melhora a capacidade dos modelos de processar dados e identificar padrões complexos.
- A startup ainda adota um modelo parcialmente aberto, permitindo que pesquisadores acessem seus algoritmos.
- Isso democratiza o acesso à IA avançada e promove maior colaboração na comunidade global de pesquisa.
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