Do ponto de vista de quem trabalha com pesquisa, eu falo muito sobre esse problema. Os objetos que antes substituíam funções humanas normalmente substituíam funções específicas; raramente substituíam a própria cognição. As funções cognitivas se desenvolvem funcionalmente no processo de passar por carga, e isso acaba nos privando dessas oportunidades por conta própria. Alguém pode dizer que isso permite focar em outras coisas, mas, se a própria função cognitiva não puder crescer, talvez nem chegue a existir a oportunidade de fazer outras coisas. Claro, isso também pode ser um fenômeno típico de um período de transição, mas, vendo as pessoas mais juniores que entrevistei recentemente e colegas mais novos da universidade, sinto que o problema é maior do que parece. É verdade que tudo depende de como se usa a ferramenta, mas, num cenário em que as pessoas nem conseguem controlar um simples smartphone, a ponto de proliferarem os "smombies" que andam olhando para a tela na rua, não dá para esperar que a maioria vá conseguir usar isso de forma controlada.
E tem mais uma coisa interessante.
No momento em que você lê um texto desses e concorda sem pensar, tipo “isso mesmo, usar IA deixa a pessoa burra”,
a dívida cognitiva de que ele fala já está, de fato, acontecendo nessa pessoa.
Ferramentas são sempre neutras.
Se o pensamento vira dívida ou ativo, isso é decidido pela atitude de quem usa.
Isso é o nível de olhar para um martelo e dizer que ele “faz casas mal construídas”.
O problema não é a ferramenta, mas como ela é usada.
Por exemplo:
Se você usa uma calculadora, pode acabar fazendo menos contas de cabeça,
mas, em compensação, consegue fazer matemática mais complexa.
Se você usa GPS, sua capacidade de memorizar caminhos pode diminuir,
mas você consegue planejar estratégias espaciais mais amplas.
Com o ChatGPT, é a mesma coisa.
Se formos reescrever a expressão "digitar sintaxe à mão não é mais trabalho deles" a partir do momento em que o uso de cartões perfurados desapareceu, ela viraria "perfurar cartões à mão não é mais trabalho deles".
E a frase anterior continuaria válida tanto naquela época quanto agora.
"Isso não significa, porém, que os SWEs ficarão sem trabalho,"
Ultimamente, as big techs cresceram aumentando o número de parâmetros, mas será que essa direção está mudando?
Pessoalmente, eu já achava que continuar crescendo só aumentando os parâmetros não tinha muito futuro.
É como se estivessem abrindo mão do futuro imediato para crescer. Acho que isso parecia ainda mais forte especialmente quando o MoE estava no auge.
O Gemma 3 27b do Google já era considerado bastante grande, mas agora parece que, em LLMs, esse nível de parâmetros até soa pequeno.
O avanço tecnológico é importante, mas também acho que precisa surgir algo que leve em conta a etapa real de servir isso em produção, e esta parece ser uma boa tentativa.
(O motivo de eu ser cético em relação ao aumento de parâmetros é que eu sei que o desempenho melhora, mas o custo para servir isso também fica maior.)
Ultimamente, eu também tenho usado bastante modelos baseados em Qwen localmente.
No começo, achei que fosse só por ser um modelo da Alibaba, mas é impressionante como continuam melhorando e expandindo.
Do ponto de vista de quem trabalha com pesquisa, eu falo muito sobre esse problema. Os objetos que antes substituíam funções humanas normalmente substituíam funções específicas; raramente substituíam a própria cognição. As funções cognitivas se desenvolvem funcionalmente no processo de passar por carga, e isso acaba nos privando dessas oportunidades por conta própria. Alguém pode dizer que isso permite focar em outras coisas, mas, se a própria função cognitiva não puder crescer, talvez nem chegue a existir a oportunidade de fazer outras coisas. Claro, isso também pode ser um fenômeno típico de um período de transição, mas, vendo as pessoas mais juniores que entrevistei recentemente e colegas mais novos da universidade, sinto que o problema é maior do que parece. É verdade que tudo depende de como se usa a ferramenta, mas, num cenário em que as pessoas nem conseguem controlar um simples smartphone, a ponto de proliferarem os "smombies" que andam olhando para a tela na rua, não dá para esperar que a maioria vá conseguir usar isso de forma controlada.
Se for baseado em trigger, eu aprendi que isso gera carga no banco de dados...? Recomendar trigger então...
Não é que a habilidade de design esteja melhorando, e sim a de ilustração.
Como ferramentas de IA também costumam usar o bun, que faz o empacotamento de SFX, dá mesmo a sensação de que o deno está ficando para trás.
E tem mais uma coisa interessante.
No momento em que você lê um texto desses e concorda sem pensar, tipo “isso mesmo, usar IA deixa a pessoa burra”,
a dívida cognitiva de que ele fala já está, de fato, acontecendo nessa pessoa.
Ferramentas são sempre neutras.
Se o pensamento vira dívida ou ativo, isso é decidido pela atitude de quem usa.
Isso é o nível de olhar para um martelo e dizer que ele “faz casas mal construídas”.
O problema não é a ferramenta, mas como ela é usada.
Por exemplo:
Se você usa uma calculadora, pode acabar fazendo menos contas de cabeça,
mas, em compensação, consegue fazer matemática mais complexa.
Se você usa GPS, sua capacidade de memorizar caminhos pode diminuir,
mas você consegue planejar estratégias espaciais mais amplas.
Com o ChatGPT, é a mesma coisa.
Se formos reescrever a expressão "digitar sintaxe à mão não é mais trabalho deles" a partir do momento em que o uso de cartões perfurados desapareceu, ela viraria "perfurar cartões à mão não é mais trabalho deles".
E a frase anterior continuaria válida tanto naquela época quanto agora.
"Isso não significa, porém, que os SWEs ficarão sem trabalho,"
sim, sim, nessa época eu vou tirar as mãos do teclado
Vou reconhecer isso quando demitir toda a equipe do Deno e ficar sozinho.
Obrigado. Continuem nos prestigiando com muito entusiasmo :)
Obrigado pela ótima opinião!
Obrigado. Vou repassar direitinho ao maker :)
Foi postado há alguns dias, e os comentários no Hacker News sobre isso são interessantes.
Ultimamente, as big techs cresceram aumentando o número de parâmetros, mas será que essa direção está mudando?
Pessoalmente, eu já achava que continuar crescendo só aumentando os parâmetros não tinha muito futuro.
É como se estivessem abrindo mão do futuro imediato para crescer. Acho que isso parecia ainda mais forte especialmente quando o MoE estava no auge.
O Gemma 3 27b do Google já era considerado bastante grande, mas agora parece que, em LLMs, esse nível de parâmetros até soa pequeno.
O avanço tecnológico é importante, mas também acho que precisa surgir algo que leve em conta a etapa real de servir isso em produção, e esta parece ser uma boa tentativa.
(O motivo de eu ser cético em relação ao aumento de parâmetros é que eu sei que o desempenho melhora, mas o custo para servir isso também fica maior.)
Como era de se esperar, isso foi consequência de uma tentativa realmente irresponsável após a divulgação do backup completo do Spotify.
Força, Second B!
Prazer em conhecê-los. Obrigado por lerem com interesse!
Se surgirem dúvidas enquanto forem adotando, deixem uma mensagem a qualquer momento!!
Ultimamente, eu também tenho usado bastante modelos baseados em Qwen localmente.
No começo, achei que fosse só por ser um modelo da Alibaba, mas é impressionante como continuam melhorando e expandindo.
Oh... parece bom mesmo
Se desse para abrir pelo Compartilhar no app móvel do YouTube, daria para aproveitar muito melhor
No fim das contas, regulação sempre tem custo. Bom, de qualquer forma, é uma conta que os consumidores acabam pagando.