é pessoal parece que a openi tá planejando aumentar aqueles 200 ali e fazer uns planos de 20. 000 que que vocês acham sobre isso e a Google tá querendo modificar a forma de fazer busca temos novidades em relação a isso a Amazon também tá com o seu novo modelinho ali já engatilhado preparado para lançar que vai começar a competir com a Open ai e com a antropic temos novidades sobre os ganhadores do premio turing vamos entender tudo isso que tá acontecendo vem com comigo é isso aí vamos lá pessoal Sempre agradecendo a todo mundo que deixou seu like a todo mundo que se inscreveu um agradecimento especial a todos os membros do canal que patrocinam esse canal aqui de Inteligência Artificial Então olha só já temos uma primeira novidade aqui para começar a Open Ai aqui ó liberou o GPT 4. 5 para as contas Plus hoje então se você não tinha conseguido utilizar se você não utilizou através do playground como eu mostrei naquele vídeo aqui uma forma Alternativa de utilizar alguns modelos a agora tá liberado pras contas Plus para quem é assinante do plano de ó acessa lá e Confere se já apareceu para você se não apareceu com certeza nos próximos dias vai aparecer comenta aqui se já apareceu já diz o que que você tá achando próxima notícia algoritmos da década de 1980 impulsionam os avanços atuais da ia e rendem o Premio touring para pesquisadores é gente O Prêmio touring é aquele prêmio todo mundo da inteligência artificial tem vontade de um dia ganhar e essa galera era dessa vez aqui mandou ver com aprendizado por reforço vamos dar uma entendida aqui ó o Andrew bartle e o Richard sutton ganharam o prêmio AM turen de 2024 pelo desenvolvimento de tecnologias chave que impulsionam a inteligência artificial moderna incluindo avanços recentes em grandes modelos de raciocínio bem interessante né porque um algoritmo bem velho e tá fazendo efeito justamente agora numa época de tecnologia super avançada mas esses resgates do passado Sempre fazem a diferença a Association for computing machinery selecionou bto e suton por seu trabalho inovador em aprendizado por reforço a tecnologia que mais tarde permitiu conquistas como o alfha go e Os Atuais modelos de raciocínio amplo lrms muito doido né gente o Alf go deixou um legado gigantesco ali na parte de Deep reinforcement que foi a hora que misturaram Deep learning com aprendizado por reforço que era o momento em que ele conseguia olhar pro Tabuleiro do jogo e a partir daquelas peças que ele tava vendo conseguir tomar uma decisão do que que ele vai fazer na próxima jogada isso é muito doido o prêmio frequentemente chamado de prêmio nobi das ciências da computação vem como um prêmio de 1 milhão de dólares e reconhece seus algoritmos e conceitos da década de 80 que permitem que as máquinas aprendam independentemente por meio de sinais de Recompensa é gente isso aqui é uma coisa demais essa ideia do aprendizado por reforço é basicamente assim você tem um agente o agente aplica uma ação no ambiente e o ambiente retorna como que ele tá agora depois que aquela ação foi feita e ele manda ou não manda uma recompensa essa lógica super simples essa lógica super essencial fundamental do aprendizado por reforço dá para complicar bastante a matemática e dá para fritar os neurônios de qualquer cientista da computação e fazer alguma coisa absurdamente mais complexa do que isso mas o fundamento é esse dos princípios da Psicologia aos avanços de ia os pesquisadores pegaram um conceito simples da Psicologia sistemas aprendendo a partir de feedback sobre suas ações e os transformaram em uma estrutura matemática agora usada em todas as aplicações de Inteligência Artificial isso é muito doido e uma das coisas interessantes que diferencia redes neurais de aprendizado por reforço é que as redes neurais T Um fundamento matemático muito mais claro do que aprendizado por reforço o que que eu quero dizer com isso Tecnicamente ali o neurônio artificial e as técnicas de redes neurais quando você começa a explicar para uma pessoa mesmo as tecnologias mais recentes você faz uma referência Clara ali aos primórdios mas no aprendizado por reforço ela é um pouco mais artística Ela depende um pouco da sensibilidade matemática de quem tá fazendo Você pode utilizar várias técnicas completamente diferentes desde métodos essencialmente estatísticos probabilísticos ali bem matemático daquela estatística de quem estuda estatística mesmo como você pode fazer aquelas inferências muito mais inspiradas em redes neurais e colocar rede neural para fazer política rede Neal para fazer uma série de coisas que deixa ela bem mais difícil de fazer e e bem mais divertida então em geral a galera que trabalha com aprendizado por reforço tem um conhecimento de matemática bem avançado principalmente de modelagem de sistemas seu livro didático de 1998 reinforcement learning a introduction se tornou uma Pedra Angular no campo citado mais de 75.
000 vezes então se você tá aí pensando como que eu começo a estudar Isso já pode começar a lendo esse livro Apesar de que pela data e pelo que tá acontecendo hoje você vai estudar muito mais os fundamentos você vai estudar muito mais os princípios fundamentais de como que as coisas funcionam nesse livro e as aplicações de hoje provavelmente vão se inspirar nesses fundamentos mas devem tá num nível bem mais profundo e bem mais avançado quando combinamos com aprendizado profundo seus métodos levaram a grandes avanços O Alf go derrotando o campeão mundial lici dool o treinamento do chat GPT por meio de feedback humano e os novos lrms como o O3 da Open ai e o runda de psic é justamente isso né gente essa parte aqui dessa combinação de Deep learning com aprendizado por reforço que foi a mágica foi o momento em que redes norais de aprendizados por reforço se encontraram e viraram esse casalzinho perfeito aqui que tá dando frutos até hoje a tecnologia agora impulsiona tudo desde robótica avançada até melhorias em rede design de chips e publicidade online e isso é muito doido né Eu sempre falo desses três pilares a inteligência artificial hoje ela é basicamente matemática e ciência quando o assunto é hardware software programação todas as essas coisas que são fundamentais paraa Inteligência Artificial rodar por cima logo depois vem um nível que é inspirado na Biologia que são as redes neurais e depois da biologia vem um conceito de aprendizado por reforço que vem da Psicologia isso faz um casamento entre exatas biológicas e humanas perfeito e por isso que a inteligência artificial hoje tá abalando tanto e deixando tanta gente perdida sem entender o que faz porque essa interdisciplinariedade deixa tudo muito mais confuso e muito mais divertido com base na visão de turing o v vice presidente Senior do Google o Jeff Dean vê no trabalho deles como uma forma de cumprir os objetivos originais de Alan turing em uma palestra de 1947 aant Turin declarou o que queremos é uma máquina que possa aprender com a experiência que é exatamente isso que o aprendizado por reforço faz o agente faz uma ação no ambiente e o ambiente se transforma e através dessa transformação tem ou não uma recompensa o aprendizado por reforço como Pioneiro de bto e sutton responde diretamente ao desafio de turing perfeito a parceria começou em 1978 na universidade de massachusets onde Barto foi mentor de suton durante seus estudos de doutorado a pesquisa deles ganhou vários elogios e gerou bilhões de investimentos de a hoje Barto é professor emérito da yumas unst enquanto suton trabalha na universidade Alberta e na King Technologies suton também é conhecido por escrever o influente ensaio de beiter lesson muito interessante né gente essa galera aí Não Para barton e suton se juntam a um grupo de elite de inovadores em em Ciência da Computação incluindo Os Pioneiros no aprendizado profundo de Joshua benel do Jeffrey hinton e do Ian lekun que receberam o prêmio em 2019 nomeado em homenagem ao matemático britan Alan turing o prêmio reconhece contribuições transformadoras para a ciência da computação desde 1966 bom gente se você nunca ouviu falar sobre o Joshua benjo sobre o Jeffrey hinton e o Willan lekun você tem que acompanhar mais o canal aqui porque a gente tá sempre falando deles a verdade é que Joshua benjo deu uma sumida a gente não tem mais falado muito mas o Jeffrey hinton é um cara que entrou numa polêmica lá em relação à segurança e o Ian lekun tá até hoje lá na meta fazendo a parte de desenvolvimento de robótica Ele é uma pessoa super influente comenta aqui o que você pensa em relação à pesquisa se você tem interesse em conhecer mais sobre aprendizado por reforço que de repente eu faço um vídeo falando sobre isso próxima notícia a Amazon planeja um novo modelo de raciocínio para competir com a Open ai e a antropic bom essa notícia da Amazon ela já vem sendo falada Já faz um certo tempo aparentemente ela não tá com tanta vontade de chegar lá mas ela tá fazendo a Amazon está entrando na corrida por capacidade de raciocínio de ya com um novo modelo esperado para junho sobre a marca nova Esse é o nome da Inteligência Artificial delas chama nova Então olha que interessante é para junho hein Estamos agora no mês três logo logo a gente chega no mês seis ali a empresa pretende alcançar concorrentes como a Open ai antropic e a Startup chinesa de psic por meio de uma combinação de preços competitivos e fortes desempenhos de benmar bem interessante né porque agora que a Di psic lançou como que ela fez o que que ela fez ficou fácil de muita gente conseguir fazer um modelo no mínimo do nível da de psic que já tá num nível excelente de inteligência e o mais interessante se vier da Amazon a Amazon ela tem muitos servidores então basicamente ela vai colocar a própria Inteligência Artificial dela dentro do Servidor dela então seria a melhor jogada do mundo de acordo com o business insider a abordagem da Amazon espelho que entr demonstrou recentemente com o cloud 3. 7 sonet um sistema híbrido que pode fornecer respostas rápidas e lidar com tarefas complexas de raciocínio bem interessante né porque a abordagem da antropic não foi fazer dois modelos treinados ela fez um modelo só e um outro só que é basicamente engenharia de prompt em cima do primeiro as outras empresas como a Open ai ficaram inventando história de fazer aprendizado por reforço em cima daquele modelo para tentar melhorar ele mas aparentemente isso não é necessário essa estratégia faz sentido dada a parceria substancial da Amazon com a antropic que inclui investimentos de cerca de 8 bilhões de dólares americanos Então essa parceria de Amazon com antropic ela continua né gente a Amazon tá colocando dinheiro na antropic justamente porque a antropic usa a infraestrutura dela para rodar os modelos de Inteligência Artificial os modelos de raciocínio representam a Vanguarda do desenvolvimento da ia hoje embora mais lentos do que os modelos de linguagem convencionais eles podem lidar com problemas mais difíceis explorando múltiplos caminhos de solução e tornando seus processos de pensamento transparentes para os usuários então é esse o ponto gente para mim do meu uso tem que ter no mínimo raciocínio pra gente começar a brincadeira menos do que isso basicamente o modelo só limpão ali cru sem mais nada não adianta para muita coisa a menos que você faça um agente ali manualmente e olha as vantagens aqui ó preços mais baixos com desempenho competitivo a Amazon planeja superar concorrentes como a Open ai antropic e Google em preço a empresa declarou recentemente que seus modelos nov atuais já são pelo menos 75% mais baratos do que os modelos de terceiros disponíveis por meio da plataforma de desenvolvimento badrock ai da Amazon e esse é um ponto interessante né Se ela desenvolve e ela mesma fornece o modelo ela encurta um caminho ali e consegue enxugar alguns custos que ela já embute no próprio preço da nuvem o desempenho também é uma prioridade com a Amazon esperando que seu novo modelo de raciocínio fique entre os cinco primeiros em benchmarks externos para desenvolvimento de software e matem Então tá todo mundo querendo dar uma garfadas embora isso coloque a Amazon entre os líderes sugere que a empresa ainda está se recuperando em vez de definir novos padrões no campo é isso aqui não sei se Vocês entenderam né É mais ou menos o seguinte ela não tá nem muito planejando ali ultrapassar a galera ela tá querendo no mínimo ficar ali entre os cinco primeiros já tá top já tá excelente isso talvez não seja um plano muito bom uma vez que quando ela chegar entre os cinco essa galera vai dar mais um passo então sabe-se lá o que que vai acontecer mas se o se o preço for mais baixo de repente a galera migra aws cria uma equipe dedicada de da agentic Enquanto isso a divisão de nuvem da Amazon aws está formando um novo grupo agente que ai de acordo com o e-mail interno obtido pela haters esses sistemas de a São projetados para concluir tarefas proativamente sem solicitações explícitas do usuário semelhante aos recursos que a Amazon anunciou na semana passada para a versão mais recente de sua assistente de voz Alexa e nós já falamos sobre Alexa Plus aqui hein a verdade é a segin seguinte se a Amazon conseguir criar esse modelo nova ela tiver os servidores que fornecem a própria tecnologia dela e juntando isso com Alexa Plus ela muito provavelmente vai se tornar um WhatsApp e um Instagram da ia porque é como se ela já tivesse toda a tecnologia os clientes e ela tivesse preparadíssima para entrar nesse mercado de conversação avançada e inteligência avançada principalmente porque o Alexa Plus é o principal produto que vai usar os agentes o CEO da aws mat garman vê agente Ki como uma potencial oportunidade de negócios de Bilhões de Dólares acreditando que os agentes de a impulsionarão a próxima onda de inovação o novo grupo será liderado por swamy anteriormente vice-presidente de a e dados que se reportará diretamente a garman e eles comentam aqui ó aws continua sendo um componente crítico da estratégia de a da Amazon O que torna esse foco lógico em novembro a Amazon fez mais investimentos para reduzir sua dependência de placas de vídeo da NVidia então assim ó Tem uma galera tentando sair ali da Barra da Saia da NVidia e a amazon É uma delas a hora que o pessoal conseguir sair da Barra da Saia da NVidia Aí sim a briga vai começar a ficar divertida comenta aqui o que você tá pensando em relação a isso Você acha que a Amazon é um grande concorrente que de repente ela pode virar o jogo e passar todo mundo você já tem uma Alexa aí e já tá tentando colocar o Alexa Plus ali esperando ela ser liberada aqui no Brasil isso aí vai ser bem interessante próxima notícia o novo modo dia a do Google para pesquisa pode transformar a web em um deserto mundial e aqui tem uma foto aqui de um deserto digital né olha que interessante o modo experimental de a do Google leva a pesquisa para um ecossistema fechado espelhando a pesquisa chat GPT e perplex do Open ai ao mesmo tempo que pode desferir um golpe fatal na web aberta Olha gente esse aqui é um negócio bem interessante eu não sei se vocês perceberam hoje quando a gente faz alguma pesquisa utilizando Inteligência Artificial ela procura um monte de sites um monte de páginas e ela manda uma resposta pra gente e isso significa que se ela buscou 16 500 páginas não importa o tanto de páginas que ela buscou significa que você deixou de visitar aquelas 16 ou 500 páginas que a inteligência artificial pesquisou para você eventualmente Você vai clicar em uma ou outra ali para dar uma olhadinha dar uma conferida Mas na minha experiência a maior parte do tempo você não clica Você só no máximo olha ali os links para ver se tá tudo certinho só que você nessa hora não vai ver propaganda você não vai ver nada daquilo e a gente sabe que esses sites vivem de propaganda a gente sabe que se não clicar lá nos anúncios esses sites não tem da onde tirar dinheiro e aí vai virar aquele problema né se tem o site mas o site não recebe mais dinheiro então o site vai a falência se vai a falência não tem como a inteligência artificial sobreviver porque agora você não tem mais dados já não tem mais da onde tirar informação já não tem mais as notícias ai ai ai o sistema construído em uma versão modificada do Gemini 2. 0 que foi especialmente adaptada para esse tipo de pesquisa processa diversas pesquisas relacionadas em paralelo para lidar com perguntas complexas e com várias partes então de acordo com o gerente de produtos da Google O Rob Stan a tecnologia combina recursos de Agentes deini 2.
com o sistema de informação do Google como knowledge graph dados em tempo real e informações de compras sobre bilhetes de produtos para criar respostas compreensíveis Então é isso né basicamente ali eles estão matando a busca tradicional e fazendo tudo via agentes o acesso requer uma assinatura do Google One ai Premium com testes iniciais limitados a usuários convidados por meio do ambiente Labs do Google Então hoje quem quiser utilizar isso daqui tem que ter essas duas coisas uma assinatura Premium e também ter sido convidado e aqui ó o que tá acontecendo é o seguinte ó você vai clicar aqui ó no ai mode né você tava ali na busca Você vai clicar no ai mode entrando no ai mode você vai poder fazer algumas pesquisas aqui ó quando que é o melhor horário da semana para fazer um agendamento aqui ó no Public Garden de Boston que é um lugar aberto né E aí ó começa aquela pesquisa toda né organizando lá buscando as fontes na na na na daí ele comenta como é que vai est o tempo e aqui ele encontra a data encontra aqui a temperatura com a previsão bem certinha para ele conseguir fazer isso e ele é um fotógrafo né Ele já fala até assim ó o por do sol vai acontecer aqui às 4:56 inclusive né a pessoa pode até se organizar ali justamente por que ela tá pensando em fazer explica inclusive aqui ó se vai ter muita gente quando que tem menos pessoas para que o cara consiga fazer ali o ensaio fotográfico dele de boas explica aqui inclusive ó talvez Você precisa de alguma permissão para fazer fotografia aqui num ambiente público como esse Boston Public Garden aqui e aí o que que você achou faz sentido será que não vai ter mais que ficar entrando em site fazendo essas pesquisas Vocês entenderam que não precisou acessar a site nenhum e você conseguiu todas as informações que você queria sem assistir nenhum anúncio junto com o modo ai o Google está atualizando suas Ai overviews que já atendem a mais de 1 bilhão de usuários de acordo com o Google com seus modelos de emini 2. 0 mais recentes essas respostas de a mais curtas agora lidarão melhor com programação matemática avançada e consultas multimodais a empresa também está expandindo o acesso a adolescentes e removendo os requisitos de registro significa que a coisa veio para ficar então assim ó só esperem por novidades controle preventivo de danos a Google que já enfrentou o ridículo por erros de a em seu recurso de a overviews diz que o sistema retorna aos resultados de Pesquisas tradicionais quando há incerteza sobre a resposta o gerente do produto Rob Stein está fazendo um controle de danos inici observando que como acontece com qualquer outro produto de a em estágio Inicial nem sempre acertaremos Essa é aquela coisa né a famosa Alucinação continua vacalo todos os produtos que as pessoas tentam fazer todos os mecanismos de resposta de a demonstraram Tais erros mas ainda assim os usuários podem preferir obter respostas diretas em vez de pesquisar nas próprias Fontes porque é conveniente mesmo que não tenham certeza se estão corretas E isso acontece e acontece bastante porque às vezes ali a gente sabe que tem algum erro e se a informação é realmente crítica a gente clica nos links para dar uma conferida Mas se for uma informação ali que você não tá muito nem aí você deixa ali a Alucinação correr forte muitos provavelmente nem saberão que esses sistemas de a podem cometer erros também permanecem em questões sobre a responsabilização por informações geradas por EA Especialmente quando os erros afetam os indivíduos como visto com sua pesquisa CoPilot da Microsoft é gente qualquer besteirinha que acontece ali sempre pode dar um problemão isso para mim não é um grande problema mas para essas empresas é um problema gigantesco e olha aqui esse problema terra devastada do mundo inteiro sty tenta tranquilizar os proprietários de sites preocupados com a perda de tráfego afirmando que ajudar as pessoas a descobrir conteúdo da web continua sendo essencial para nossa abordagem e com o modo ai estamos facilitando a exploração e a ação das pessoas que ele tá dizendo assim né as pessoas vão continuar acessando a web só que quem vai acessar o seu site é o nosso agente mas olha só mas a realidade desmente essa garantia uma pesquisa recente da empresa de licenciamento de conteúdo tobit mostra que mecanismos de busca de a como a openi e perplexity reduzem o tráfego de referência para sites de notícias e blogs em 96% em comparação com a pesquisa tradicional do Google ou seja 96% das pessoas que usam perplexed estão acessando menos os sites e não estão entrando mais em lugar nenhum que que vocês acham quando vocês fazem uma busca ali por sites na Open ai ou alguma pesquisar na perplexity você realmente clica nos links ali para conferir alguma coisa ou melhor daqueles Montes de links você clica em todos ou você clica em só alguns essa que é a questão mesmo um declínio na faixa de porcentagem de dois dígitos pode impactar samente o ecossistema da web Enquanto isso a raspagens de sites de sistemas de a mais que dobrou nos últimos meses é gente entenda-se assim raspagem de dados é quando você entra no site ali lê o conteúdo dele joga pra tua Iá e é isso aí não vê propaganda não vê absolutamente nada os editores dependentes do tráfego do site enfrentam desafios específicos da pesquisa de a a Open já começou a dividir oponentes em potencial usando uma estratégia de dividir e conquistar atraindo grandes editores com acordos de licenciamento de conteúdo para alimentar seu mecanismo de resposta incorporado no chat GPT aqui a ideia básica é a seguinte quando a openi Cita alguma fonte ali externa ele paga um dinheirinho para aquela empresa ali que ele citou já que o cara não vai acessar o site dele a medida que A Iá cada vez mais media o acesso ao conteúdo da web essa abordagem pode concentrar ainda mais o controle sobre a mídia global e a divers idade de opinião nas mãos de algumas empresas de Tecnologia dos Estados Unidos que que vocês acham em relação a isso vocês acham que é possível todo mundo parar de acessar os sites justamente porque as inteligências artificiais que estão acessando Eu particularmente acho isso muito possível todas as vezes que eu tô ali tentando fazer alguma busca com ia ela que acessa os sites para mim eu acabo só clicando em um ou dois porém por outro lado para encontrar os conteúdos Desse Canal aqui eu faço uma varredura manual eu procuro as notícias na raça ali porque a inteligência artificial ela é meio perd ela se atrapalha com algumas datas tem algumas coisas que eu não gosto que ela faça e eu acho mais confiável fazer manualmente Mas até quando que eu vou fazer isso de repente daqui a se meses já mudei de opinião comenta aqui o que você tá pensando em relação a isso próxima notícia a Open ai planeja cobrar . mil por mês por agentes especializados em Inteligência Artificial essa aqui sim hein você já tava imaginando que isso poderia acontecer algum dia gente 0.
000 se a gente multiplicar por C para retondar para baixo significa r$ 1. 000 por mês é uma grana violenta a Open pode estar planejando cobrar até 20. 000 dólares por mês por agentes especializados em a de acordo com o The information a publicação relata que a Open ai pretende lançar vários produtos de Agentes adaptados para diferentes aplicações incluindo a classificação de leads para venda e engenharia de software então Vocês entenderam É como se você tivesse contratando uma pessoa ou melhor contratando um agente com a qualidade de uma pessoa para fazer uma tarefa para você um deles um agente trabalhador do conhecimento de alta renda supostamente custará $2000 por mês e o outro um agente desenvolvedor de software custará $1.
000 por mês e isso é bem interessante né porque $1. 000 por mês ele tá substituindo um desenvolvedor que custaria $10. 000 por ano e $10.
000 por ano já não estamos mais falando de um Júnior estamos falando do desenvolvedor mediano ali que tá trabalhando já como se fosse um funcionário médio esse aqui é um preço bem caro hein o agente mais caro da Open ai com preço de 0. 000 por mês será destinado a dar suporte a pesquisas de nível de doutorado de acordo com o The information Então vamos dizer assim 0. 000 por mês tem mais a ver com aquela empresa farmacêutica que tá fazendo medicamentos aquele neurocientista que tá tentando alavancar uma pesquisa ou mesmo uma spacex que tá fazendo ali uma pesquisa Aé espacial que pode dar um retorno gigantesco porque 0.
000 por mês que é uma graninha ali que brasileiro nenhum tá ganhando hoje em dia né Essa conversão dos salários é uma das coisas mais absurdas porque o salário das profissões hoje eles se adequam à realidade Então vamos supor que um desenvolvedor lá nos Estados Unidos que ganhe $10. 000 por ano provavelmente aqui no Brasil ele recebe alguma coisa em torno de R 120. 000 por ano para fazer a mesma função porém essa adaptação de Salários misturada com essa adaptação de realidade faz com que o preço do programador no Brasil seja um preço normal e o preço do programador nos Estados Unidos seja um preço normal mas uma vez que esse preço é tabelado no dólar significa que pros países que tem uma moeda desvalorizada o custo vai ficar absurdo e que para americano vai ficar um preço acessível e isso de certa forma significa que o mundo inteiro vai preferir morar nos Estados Unidos e receber em dólar para contratar iar em dólar e os outros países que T moeda fraca vão simplesmente ficar ali sofrendo tendo que trabalhar com seres humanos quando Na verdade uma inteligência artificial já poderia estar trabalhando por elas isso aí é tão polêmico mas tão polêmico que não dá nem para explicar Afinal o certo vai ser continuar contratando seres humanos que eventualmente um dia podem se tornar inferiores na qualidade de trabalho e essa desigualdade que vai começar a surgir entre pessoas que conseguem comprar em dólar e pessoas que não conseguem comprar comenta aqui o que você tá pensando em relação a isso vai dar ruim ou não vai não está claro Quando essas ferramentas de agente podem ser lançadas ou quais clientes estarão qualificados para comprá-la mas o d information observa que o softbank o investidor da Open ai se comprometeu a gastar 3 bilhões em produtos de Agentes da openi somente neste ano Isso significa que já tem uma vendinha casada ali hein softbank já tá contratando assim que eles lançarem a openi precisa do dinheiro a empresa perdeu aproximadamente 5 bilhões no ano passado após pagar custos relacionados à execução de seus serviços e outras despesas Então o negócio é verdade nós estamos passando por um momento de transição a gente não sabe exatamente quando que vai começar e se vai começar uma onda de substituição de trabalho humano por Inteligência Artificial já tendo resultados de qualidade a ponto de dizer que já não precisa de um ser humano e que uma pessoa vai se comprometer a pagar 0.