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O emprego eficiente do Chat GPT
“Develop an image that represents the interconnection between different sources of information and narratives expressed in different languages, highlighting the understanding of philosophical ideas and historical, geographic, political, economic, social, environmental and cultural processes and events.” Watercolor –ar 745:423 4| Imagem: IF/IA/Midjourney (jun 2023)
Colegas, boa tarde.
Neste post, sintetizo informações sobre o funcionamento do Chat GPT e as formas indicadas pelos especialistas em Inteligência artificial para fazermos bom uso desta ferramenta.
Bem-vindos e bom trabalho!
1. O funcionamento do Chat GPT
Como indica a palavra Chat, o nosso GPT é uma ferramenta de conversação (de bate-papo). Ele responde aos comandos dos humanos, fornecendo respostas textuais, traduzindo escritos e lendo imagens. Tudo isso ele faz dentro de uma atmosfera mágica para qualquer iniciante, já que responde aos nossos comandos como um ser humano que demonstra familiaridade em vários domínios, inclusive os da História.
O mistério é revelado no próprio nome. GPT são as iniciais de “Generative Pre-trained Transformer” (transformador gerador pré-treinado).
1.1 O Tê
O “Transformer” é a tecnologia que possibilita mapear contextos de ocorrência de pedaços de textos por meio do exame das dependências e da importância relativa (auto-atenção) entre uma palavra e os demais termos de uma frase, como também entre frases, possibilitando a previsão da próxima palavra ou frase (El Amri, 2023, p.8-9).
O exemplo que se segue demonstra apenas algumas das tarefas do “Transformer”, mas oferece aos leigos (nós) uma ideia de como a tecnologia opera para aprender e oferecer uma resposta preditiva. Considere a seguinte proposição: “Em Educação e atualidade brasileira, podemos perceber que uma das possibilidades de prescrição curricular para o ensino de História, segundo Paulo Freire, é a inclusão saberes locais/regionais como conteúdo substantivo, o desenvolvimento de habilidades metacognitivas, o engajamento, o aprendizado ativo, o cultivo da solidariedade social e da autonomia.” (Freitas; Oliveira, 2021).
Ao se deparar com a declaração acima, capturada em uma página de artigo científico, a tecnologia segmenta as palavras (uma/das/possibilidades/de/prescrição/curricular/para/o/ensino/de/História/segundo/Paulo/Freire/…), numera, codifica cada palavra, tipifica a relação que cada uma mantém com as demais e hierarquiza algumas dessas palavras merecedoras de maior ou de menor atenção.
Assim, com base na comunicação científica dos seus inventores (Vaswani, 2017) e nas exemplificações do próprio Chat GTP, é possível inferir que entre as relações mais relevantes da referida declaração estão: “educação”, “Atualidade brasileira”, “Paulo Freire” e “História”. Seguindo a mesma operação, são palavras menos relevantes da referida declaração os termos: “e”, “de”, “a” e “é”.
Em termos de combinações de palavras, o algoritmo do Chat GPT consideraria mais relevantes as seguintes relações: “Educação/e/atualidade/brasileira”, “ensino/de/História”, “saberes/locais/regionais/como/conteúdo/substantivo” e “desenvolvimento/de/habilidades/metacognitivas”. Como menos relevantes, estariam: “é a inclusão”, “o desenvolvimento de” e “o engajamento, o aprendizado”.
Quando, por fim, perguntássemos ao GPT “Como ensinar história obedecendo premissas sobre aprendizagem cunhadas por Paulo Freire?”, ele provavelmente daria uma resposta fundada em algumas das combinações mais relevantes listadas acima (sempre a depender do contexto): “incluir os saberes locais/regionais como conteúdo substantivo” e “promover o desenvolvimento de habilidades metacognitivas” e “promover o cultivo da solidariedade social e da autonomia.”[i]
1.2. O Gê
Passemos à segunda letra inicial. O “G” de “Generative” significa a capacidade de o Chat gerar uma nova frase a partir de “continuações plausíveis” sempre que solicitado. Para facilitar o entendimento da mágica e do desdobramento da sigla, tentem escrever qualquer texto no Gmail, no Google ou no Watts app. Logo vocês perceberão trabalho similar de recuperar padrões semânticos e sintáticos de escrita, de previsão e de complemento de sequências de texto executados pela IA. (Giansiracusa, 2021, p.24).
Da mesma forma, quando questionamos ao GTP: “O que significa ensinar História?”, o Chat utiliza o mapeamento produzido pelas ações da tecnologia “Transformer” (como descrito acima) e apresenta a mais provável sequência de texto. Segue uma possibilidade de resposta:
Ensinar história envolve muito mais do que a transmissão de datas, eventos e nomes de personagens importantes. […] ensinar história é sobre ajudar os alunos a entender o passado, a questionar e analisar essa informação, e a aplicar esse entendimento para melhor compreender o presente e o futuro. É um processo que desenvolve habilidades críticas de pensamento, amplia a perspectiva e promove a empatia e a compreensão.
Para ampliar a sua convicção sobre o modo de gerar a resposta, pergunte ao Chat quais as duas palavras mais prováveis de seguirem a frase: “Ensinar História é”. Muito provavelmente, ele responderá que os termos podem ser “importante” ou “complexo”.
Se vocês incorporarem as duas respostas (“importante” ou “complexo”) e replicarem a questão, ele responderá e justificará a resposta:
Utilizando a estrutura da linguagem e os padrões comuns de discurso, podemos fazer algumas previsões sobre as palavras que poderiam seguir as frases dadas. Para “ensinar história é importante”, uma sequência plausível poderia ser “porque” ou “para”. Isto é, “ensinar história é importante porque…” ou “ensinar história é importante para…”. Ambas as palavras estabelecem uma conexão causal ou de propósito, levando a uma razão ou propósito para a importância do ensino da história. Para “ensinar história é complexo”, palavras que poderiam seguir incluiriam “devido” ou “porque”, permitindo a explicação da complexidade. Assim, “ensinar história é complexo devido a…” ou “ensinar história é complexo porque…”.
Se, por fim, perguntarem sobre as cinco palavras mais prováveis de seguirem às frases “Ensinar História é complexo devido a” e “Ensinar História é importante para”, ele responderá:
Para “ensinar história é complexo devido a”: “multiplicidade”, “diversidade”, “interpretação”, “contexto” e “perspectivas”. Para “ensinar história é importante para”: “compreender”, “contextualizar”, “aprender”, “cultivar” e “desenvolver”.
1.3. O Pê
A última letra da sigla, o “P”, expressa a qualidade e a proveniência dessa resposta plausível. Quando o Chat responde que “Ensinar história envolve muito mais do que a transmissão de datas, eventos e nomes de personagens importantes. […] ensinar história é sobre ajudar os alunos a entender o passado, a questionar e analisar essa informação, e a aplicar esse entendimento para melhor compreender o presente e o futuro. É um processo que desenvolve habilidades críticas de pensamento, amplia a perspectiva e promove a empatia e a compreensão”, ele emprega padrões inferidos durante o exame de milhões de textos, entre os quais estão livros, capítulos, artigos, teses e dissertações que exploram método histórico. Esse treinamento captura estruturas sintáticas e semânticas plausíveis.
2. Aprendendo a fazer prompts para diferentes tarefas do trabalho pedagógico
No Instagram e no Youtube, encontramos dezenas de reclames sobre construção de comandos para tirar o melhor proveito do Chat GPT. Há cursos, oficinas e e-books com 100, 500 e até 1000 prompts à venda. Vocês são livres para triar e usar este material. Como introdução ao tema, entretanto, sugerimos a leitura de manuais ou livros teses que tratam da matéria, antes de se aventurarem a investir algum capital.
2.1. The art of asking Chat GPT for high-quality answrs
Um material acessível e didático é o The art of asking Chat GPT for high-quality answers: a complete guide to prompt enginnering thecniques. O livro foi escrito por Ibrahim John, em 2013, que se lançou à tarefa de comunicar “diferentes técnicas de engenharia de prompt” para uso correto e eficiente do Chat GPT. Trata-se de manual didático suscinto, destinado a distintos públicos, entre leigos em Inteligência artificial e desenvolvedores de TI, interessados em um auxílio especializado, potencialmente, oferecido pelo Chat GPT.
The art of asking Chat GPT for high-quality answers é estruturado em 24 capítulos, além dos textos de introdução e da conclusão, distribuídos em 72 páginas. Pelas dimensões, você pode perceber a intenção de facilitar ao máximo a aquisição de três habilidades que concentram a maior parte dos 22 textos: definir, construir e usar prompts. Na conclusão da obra, o autor esboça uma divisão entre prompts básicos e prompts avançados. Preferi, contudo, dividir o texto em quatro partes e espero que vocês percebam a razão.
Na primeira parte, que inclui a introdução e os três primeiros capítulos, ele justifica sinteticamente o lançamento do título e define engenharia de prompt como “o processo de criação de comandos, perguntas ou instruções”, ou seja, um conjunto de fórmulas de entrada que controlam a saída do Chat GPT e “geram textos adaptados a necessidades específicas de seus usuários”. Este segmento se encerra com o anúncio da estrutura e de exemplos de um prompt: tarefa dirigida à ferramenta, instruções que qualificam o desempenho da ferramenta e perspectiva humana dentro da qual a ferramenta deve se comportar.
A segunda parte da obra, que vai do quarto ao décimo primeiro capítulo, apresenta uma tipologia básica de prompts: 1. prompt padrão ou o enunciado de um comando nucleado por um verbo/habilidade (“Gere um resumo de…”; “Gere uma avaliação sobre…”); 2. prompt de zero, um ou mais disparos (“Gere um texto sobre…”; “Gere um texto a partir desse exemplo…”; “Gere um texto a partir desses exemplos…”); 3. prompt de reflexão (“Vamos pensar sobre…”; “Vamos tratar de…”; “Vamos refletir acerca de…”); 4. prompt de autoconsciência (“Resuma o seguinte artigo de forma consistente com as informações fornecidas…”; “Complete o seguinte argumento de forma consistente com o contexto fornecido…”; “Certifique-se de que o texto a seguir seja autoconsistente…”); 5. prompt de palavra-chave (“Gere um texto a partir da seguinte palavra-chave:…”; “Gere um resumo do artigo…, relacionado à palavra-chave …, em um tom …”; “Gere um texto a partir da palavra-chave …., com qualidade …., sob a perspectiva de…”); e 6. prompt de conhecimento (“Gere conhecimento novo e preciso sobre …”; “Integre as seguintes informações com um conhecimento existente sobre…”; “Gere novos e originais conhecimentos sobre o comportamento de… a partir deste conjunto de dados…”).
A terceira parte da obra, reúne os textos do capítulo 11 ao 17, orientando o usuário do Chat GPT a elaborar questões de múltipla escolha, criar histórias (“Gere uma história com base nesses personagens… e sob o seguinte tema”), dar respostas (“Responda à seguinte questão…”), fornecer definição, recuperar informações a partir de determinado texto, criar diálogos, partindo de determinado contexto, criar contra argumentos previamente, e dificultar a classificação de um texto.
A última parte explora os prompts de agrupamento, aprendizagem por reforço, aprendizado de currículo, análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas, classificação de texto. Descritos entre os capítulos 18 e 24, eles possibilitam atividades de típicas do processamento de dados, a exemplo de “Classifique textos nos seguintes artigos… em diferentes categorias, como …, com base em seu conteúdo”; “Reconheça entidade nomeada no seguinte documento…, identificando e classificando pessoas, organizações, tempo e lugares”; “Analise sentimentos de … nos seguintes textos…, classificando-os como positivos, negativos ou neutros”; “Use aprendizado curricular para gerar texto consistente com o seguinte estilo, na seguinte ordem…”; e “Use aprendizado por reforço para gerar texto consistente com o estilo…”.
Quem inicia a leitura do livro pelo final, pode ter a impressão de que os capítulos foram organizados em certa progressão: das habilidades simples para as habilidades mais complexas. Isso não corresponde à verdade. Alguns prompts são repetidos sem anúncio ou justificativa prévia: o “completar lacunas” está no capítulo 11 e no capítulo 13, por exemplo, “resumir textos” está no 8 e no 15, “gerar textos” está nos capítulos 6, 8 14 e 24. Em resumo, não há uma taxonomia das habilidades mentais a guiar a sua construção.
O tom aleatório, contudo, nos deixa livres para fazermos as mais criativas e pragmáticas combinações, como contar histórias e inserir diálogos nessas histórias, fazer refletir e criar classificações hierarquizadas (prompts distintos e situados em capítulos distantes uns dos outros).
A obra também nos estimula a adaptar os prompts aos mais distintos domínios da ciência ou da produção, nas mais variadas demandas. Quem trabalha densamente com retórica, como os operadores do Direito e a Filosofia, pode explorar os prompts que promovem defesas antecipadas, fortalecendo argumentos com prévias sobre o que o adversário poderia afirmar e até mobilizar sintaxe e semântica de uma forma que o adversário não possa classificar facilmente o seu texto.
Por ora, é importante reter que o livro define prompt e o exemplifica como um enunciado de entrada que possibilita ao Chat GPT fazer algo, com certa qualidade e sob perspectiva de determinado profissional.
Com o livro também aprendemos que o prompt é estruturado em uma habilidade chave, combinável e hierarquizável de modo a descarregar mentalmente qualquer profissional das ciências humanas e sociais em tarefas sofisticadas do tipo: “Pense sobre…”, “Gere conhecimento a partir de…”, “Integre conhecimento…”, “Certifique-se da consistência deste texto…” e “Preveja as estratégias do ataque adversário”.
2.2. 10 ways to use Chat GPT in High school e and College
Outro livro lançado recentemente, e que pode nos inspirar a construir projetos de avaliação é o 10 ways to use Chat GPT in High school e and College. Produzido pela Glove Academia, o livro tem o objetivo de ensinar alunos do curso secundário e dos primeiros anos na Universidade a empregarem o Chat GPT em tarefas escolares com maior eficiência.
O livro é assinado por um coletivo de autores (Glove Academia) interessados em difundir a leitura de modo barato e competente. A escrita deste volume ficou a cargo de Caleb Ginting, formado pela University of Nebrasca – Lincoln, em Biological Systems Enginnerring. O livro possui 10 capítulos, além da introdução e dos anexos com exemplos de uso.
Na introdução, a obra define GPT como “chatbot de inteligência artificial”, treinado para gerar textos ao modo dos humanos, a partir de algoritmos de “aprendizagem supervisionada” e “aprendizagem por reforço” (à semelhança do comportamentalismo naturalista). Em seguida, define prompt a partir da sua função (questionamento claro e sistemático vs. questionamento intuitivo) e da sua estrutura (1. declarações sobre o que você quer fazer; 2. com qual qualidade; 3. destinado a quem e por qual razão; 4. sob quais etapas; sob quais domínios do conhecimento).
Na sequência, lista dez probabilidades de uso do Chat GPT em situação didática (na high school e no College): escrever (1) e interpretar (3), criar itens de prova (3), criar atividades lúdicas e interativas, como jogos (5), criar atividades em grupo (6), criar atividades personalizadas (7) ampliar habilidades de comunicação (8) e uso de recursos profissionais de comunicação (9), sintetizar o aprendizado de modos escrito e gráfico (10).
Cada um desses capítulos é estruturado em definição do título, descrição das funções do GPT no auxílio ao desenvolvimento de determinadas habilidades e, por fim, na replicação destas habilidades de modo tópico, acompanhadas de sugestões de prompts.
Ao final, o autor replica estas habilidades e prompts em uma grande lista que incorpora o assunto discutido nos dez capítulos. Estes quadros são seguidos por um rol exemplos de conversações que são, na verdade, a explicitação dos prompts em situações reais de aprendizagem.
Tomando os capítulos em conjunto, percebemos que o livro elenca aproximadamente três dezenas de habilidades (analisar, sintetizar, coordenar, registrar, comunicar etc), algumas das quais (poucas, aliás) se repetem entre as dez possibilidades de uso listadas acima.
Conclusão
O Chat GPT é uma ferramenta de Inteligência Artificial que funciona a partir de um algoritmo de previsão. Seu treinamento inclui a leitura, separação, codificação, hierarquização de palavras isoladas e combinadas, contidas em milhões de textos recuperados na web. Ele não é autor porque não há intencionalidade no seu trabalho – não propõe um problema e um meio de resolvê-lo (somos nós construtores de comando). Se pudéssemos falar em “criação”, diríamos que este processo é puramente aleatório. Ele também não é plagiador porque não recupera trecho integrais de um ou outro documento em particular. Enfim, o Chat GPT é (até onde sabemos) um reflexo da qualidade da produção textual humana e (até aqui) analógica.
Como vimos pelos exemplos fornecidos por Ibrahim John e Caleb Ginting, o uso do Chat GPT é mediado por um enunciado de entrada para que a ferramenta possa fazer algo, com certa qualidade e na perspectiva de determinado profissional. Esse comando ou prompt é estruturado em uma habilidade chave, combinável e hierarquizável de modo a descarregar mentalmente qualquer profissional das ciências humanas e sociais em tarefas sofisticadas do tipo: pense sobre, gere conhecimento, integre conhecimento, certifique-se da consistência e preveja as estratégias do ataque adversário.
Referências
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GIANSIRACUSA, Noah. Ow algorithms create and prevent fake news: exploring the impacts of social media, deepfakes, GPT-3, and more. Acton: Apress, 2021.
GINTING, Caleb. 10 ways to use Chat GPT in High school e and College. Sn: Gove Academia, 2023. 126p. Resenha de: FREITAS, Itamar. Mais prompts para o GPT na escola. Resenha Crítica. Aracaju/Crato, 09 jun. 2023. Disponível em <https://www.resenhacritica.com.br/todas-as-categorias/10-ways-to-use-chat-gpt-in-high-school-e-and-college-glove-academia/>.
JOHN, Ibrahim. The art of asking Chat GPT for high-quality answers: a complete guide to prompt enginnering thecniques. Sn: Nzunda Technologies Limited, 2023. 73p. Resenha de: FREITAS, Itamar. Aprendendo a comandar. Crítica Historiográfica. Aracaju/Crato, 07 jun. 2023.
LEE, Kai-Fu; QIUFAN, Chen. Dois pardais: Processamento de linguagem natural, treinamento autossupervisionado, GPT-3, AGI e consciência, educação com IA. In: Como a Inteligência Artificial vai mudar sua vida nas próximas décadas. Rio de Janeiro: Globo, 2022. p.82-134.
PAUL, Annie Murphy.Extending Biologial Intellignce: the imperative of thinking outside our brains in a world of artificial inteligence. In: ARAYA, Daniel; MARBER, Peter (Ed.). Augmented Education in the global age: Artificial Intelligence and the future of learning and work. New York: Routledge, 2023. p.158-176.
RUSSEL, Stuart. Inteligência artificial a nosso favor: como manter o controle sobre a tecnologia. São Paulo: Companhia das Letras, 2021.
VASWANI, Ashish et al. Attention is all you need. 31st Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS). Long Beach, 2017. Disponível em <https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf>. Consultado em 10 abr. 2023.