Como a tecnologia GPT-3 pode fazer a diferença na criação de Chatbots?

No final de novembro de 2022, a OpenAI lançou uma nova versão do seu modelo de linguagem grande (LLM, na sigla em inglês), o ChatGPT, baseado na tecnologia GPT-3.5. Em linhas gerais, esse novo LLM é um grande chatbot que tem uma capacidade impressionante de interagir com a pessoa usuária fornecendo respostas conversacionais que se aproximam muito da forma como, nós humanos, nos comunicamos. 

Em um pouco mais de detalhes técnicos sobre o crescimento e as capacidades de modelos de linguagem, um artigo da Universidade de Stanford explica o seguinte (em tradução livre): 

“O GPT-3 tem 175 bilhões de parâmetros e foi treinado em 570 gigabytes de texto. Para efeito de comparação, seu predecessor, o GPT-2, era 100 vezes menor, com 1,5 bilhão de parâmetros. Esse aumento na escala muda drasticamente o comportamento do modelo — o GPT-3 é capaz de executar tarefas para as quais não foi explicitamente treinado, como traduzir frases do inglês para o francês, com poucos ou nenhum exemplo de treinamento. Este comportamento foi ausente principalmente no GPT-2.”

Nesses quase dois meses de lançamento do ChatGPT, foi possível observar na nossa comunidade, e em muitas outras áreas também, uma euforia tanto nas conversas com os colegas no trabalho, no LinkedIn e em alguns artigos espalhados pela internet. E a Arara School está aqui para te explicar como essa nova tecnologia pode contribuir e impactar positivamente a sua rotina de trabalho! Mas já te adianto que a sua relação com o Processamento de Linguagem Natural (NLP) pode ficar muito mais fácil, os seus bloqueios criativos podem ser mais raros e existe ainda a possibilidade de você conseguir uma ajudinha ao criar a sua persona!

Então, como nós podemos usá-la? Como nós conseguimos fazer com que os nossos Chatbots entreguem uma experiência melhor, dizendo a coisa certa, na hora certa, por que nós conseguimos nos dedicar a esse design? Bom, aqui vai uma listinha!

     1. Design do caminho feliz

Se nós pedirmos à ChatGPT para simular uma conversa, baseada num fluxo que estamos trabalhando, ela pode nos entregar alguns caminhos! Para esse e os exemplos a seguir, vamos imaginar um fluxo de uma floricultura!


       a. Com este exemplo, nós podemos começar a pensar para o nosso público, esse caminho faz sentido? Bom, para esse case a floricultura não oferece o serviço de arranjo personalizado e a quarta pergunta está escrita de uma maneira insensível – tratando funeral como uma ocasião especial ao lado de aniversário. E se...


       b. Agora sim, muito melhor! Aqui vai só um alerta, que se replica para os próximos exemplos também: como você pode e irá observar, o fluxo está tratando “o usuário”, no masculino, para uma experiência inclusiva é ideal pensar sempre com gênero neutro (sem o uso do x, como fez o ChatGPT quando instruído) algo como “Olá! Boas-vindas à nossa floricultura! Como posso te ajudar hoje?”;

Como nós temos um exemplo do caminho feliz, que tal começarmos a pensar as mensagens, mas, para isso, precisamos de uma persona!

     2. Desenvolvimento de persona

Simular uma conversa entre duas pessoas sobre um assunto específico pode ser uma das ferramentas para pensarmos na persona do nosso Chatbot. Para o exemplo da floricultura, e se duas pessoas com personalidades distintas estivessem tendo uma conversa sobre flores?

       
       a. Tendo essa conversa como exemplo, nós podemos analisar se a nossa persona do Chatbot terá uma comunicação mais baseada no sensorial do que uma flor pode trazer, como a Pessoa 1 que gosta das rosas por serem elegantes e românticas. Ou se as mensagens terão um tom mais explicativo, baseado na história e significado de cada uma das flores, assim como a Pessoa 2.

     3. Treinamento de intenções
Quando falamos de NLP, sempre precisamos de exemplos, de maneiras diferentes que a pessoa usuária pode se comunicar, para conseguirmos treinar o nosso Chatbot para entender o que está sendo comunicado. Pensando nisso, de quantas maneiras a pessoa usuária pode perguntar se a floricultura faz buquês? 



       a. Neste exemplo temos 10 maneiras, mas dependendo da sua estratégia de NLP, você pode simular quantas formas fizerem sentido para o seu Chatbot!

       b. Mas cuidado com os riscos de qualquer criação de intenção, já que muitas vezes uma expressão pode ser muito parecida com a outra e acabar sendo identificada pela intenção errada (os famosos casos de Falsos Positivos). Simplesmente perguntar ao ChatGPT “10 formas de perguntar a uma floricultara se fazem buquês”, não vai eliminar a necessidade de dados reais e uma Matriz de Confusão para balancear todas as intenções. 

     4. Geração de entidades
Quantas espécies de flores existem no mundo? Usar o ChatGPT para ajudar a criar essa lista torna nosso trabalho muito mais fácil!



       a. Mas lembre-se que estamos criando esse Chatbot para um público específico! Não vai ser muito útil para um Chatbot de uma floricultura brasileira ter como entidades 5 espécies de flores que existem na Europa, mas não estão presentes no Brasil.

     5. Variação de prompts
Tornar a conversa mais dinâmica levando em conta o seu público-alvo, muitas vezes, pode ser uma tarefa complicada – principalmente naqueles dias de bloqueio criativo, então aqui vai uma ideia de como fazer isso com o ChatGPT.



     6. E falando em bloqueio criativo...
É sempre bom ter em mente que o ChatGPT é uma tecnologia geradora de ideias! Então, fique mais que à vontade para experimentar algo novo, e então decidir se vale à pena ou não.



       a. E aí, você usaria esse haikai de despedida? 

Para encerrar, é importante destacar que o ChatGPT é uma ferramenta poderosa e versátil que pode ser usada em uma variedade de aplicações, desde a criação de conversas com chatbots até a geração de texto automatizado. Com o aumento da inteligência artificial e o avanço da tecnologia de processamento de linguagem natural, é esperado que o uso do ChatGPT e de modelos semelhantes continue a crescer e a melhorar. Com isso, espera-se que possa proporcionar ainda mais benefícios para as empresas e os indivíduos. (Sim, eu pedi pro ChatGPT encerrar o texto pra mim, como você sabia? Rs)

Aqui vai o encerramento escrito por uma pessoa: tanto o ChatGPT quanto outros LLMs, ainda não são capazes de lidar com problemas que nós, humanos, conseguimos – como escrever mensagens 100% personalizadas para o seu público-alvo, ou criar um texto inclusivo e acessível para nossas pessoas usuárias. Nenhuma ferramenta de Inteligência Artificial que temos disponível hoje é capaz de entender cada palavra, o que elas sabem fazer muito bem é combinar signos que formam uma frase convincente, como as sugestões que nossos celulares ou o Google fazem quando digitamos algo - e como qualquer tecnologia que faz isso, pode ser que o conteúdo esteja completamente errado. O próprio CEO da OpenAI, Sam Altman,  já informou em seu Twitter  que reconhece essas limitações do ChatGPT.

Ou seja, o nosso benefício vem de um relacionamento híbrido com as máquinas  - nós, humanos, nos aproveitamos como podemos e de forma confiável daquilo que os LLMs entregam e aplicamos isso no nosso trabalho, nos nossos estudos e também quando queremos só nos entreter. Essas tecnologias podem e devem permitir que designers e desenvolvedores consigam fazer um trabalho melhor, tornar algumas tarefas repetitivas menos maçantes e até mesmo dar aquela ajudinha em dias de pouca criatividade. 

Já conseguiu imaginar como o ChatGPT pode te ajudar?