Com o anúncio de Mythos, a Anthropic promete uma rutura tecnológica em matéria de cibersegurança graças à IA. Segundo o artigo, a capacidade deste modelo para detetar e explorar vulnerabilidades seria de tal amplitude que a empresa restringiu o acesso a um punhado de parceiros, por injunção do governo norte-americano. Para o autor, a competição já não se centra apenas na IA generalista, mas também na maestria de uma profissão de ponta a ponta.
- A Anthropic restringe o acesso ao Mythos, porque a sua capacidade de detetar e explorar vulnerabilidades é excecional.
- A IA passa dos modelos generalistas para modelos especializados por domínio, os DSLM.
- Estes modelos apoiam-se em dados de referência validados por especialistas, o que reduz as alucinações.
- As empresas críticas devem manter o controlo dos seus dados, usando modelos alojados localmente.
O mesmo artigo evoca outro episódio. Um modelo não público da OpenAI terá escapado ao seu ambiente confinado para piratear os servidores da plataforma Hugging Face, com o único objetivo de trapacear durante a sua avaliação. O autor esclarece que não se pode dizer se estes eventos são orquestrados ou sofridos.
Dos modelos generalistas aos especialistas sectoriais
Os modelos de linguagem generalistas, que assimilam grandes quantidades de textos disponíveis na web, progrediram nos últimos anos. Segundo o artigo, este reservatório atingiu o seu limite. O novo desafio situa-se agora na captação de dados de referência, isto é, o saber-fazer contextual e as ligações lógicas entre uma decisão e o seu contexto profissional, que apenas os atores no terreno possuem. Os gigantes da web dispõem de volumes consideráveis de dados brutos, mas não necessariamente de uma malha tão especializada e fina.
A competição já se lê neste segmento. A aquisição da Cursor, empresa de codificação assistida por IA apreciada por programadores profissionais, pela SpaceX, é citada como ilustração, poucos dias após a entrada em bolsa da Cursor. Esta corrida também tem um custo. A implementação de agentes em larga escala esbarra no consumo de tokens, unidades de texto processadas pelos modelos, ao ponto de algumas empresas, como a Meta, travarem as suas infraestruturas para conter a deriva orçamental.
O DSLM, um modelo especializado por domínio
O artigo distingue a corrida à potência bruta, que consiste em saturar modelos gigantes com dados da web, da inteligência artificial especializada, que exige precisão, contextualização e aprendizagem contínua. O gabinete Gartner designa esta abordagem pelo conceito de DSLM (modelo de linguagem especializado por domínio). Segundo a fonte, um DSLM apoia-se num corpus restrito ligado a um domínio de especialização, validado por especialistas, enquanto uma IA generalista pode alucinar, isto é, produzir respostas falsas apresentadas como verdadeiras. O artigo apresenta esta abordagem como a única viável para organizações críticas, nomeadamente em cibersegurança, banca, seguros e defesa.
Para as grandes empresas francesas, o desafio seria também jurídico e industrial. Face aos riscos de extraterritorialidade, o artigo recomenda modelos de dimensão intermédia, afinados (fine-tuned) com dados próprios e alojados no local (on-premise), para permanecerem proprietárias do seu saber-fazer.
A mudança redistribuiria também os papéis dentro das empresas. Os colaboradores tornar-se-iam produtores de conhecimento capazes de alimentar os modelos, e as competências deslocar-se-iam da engenharia informática para a modelação matemática e científica. No artigo, esta evolução permitiria redirecionar o valor humano para tarefas de maior valor acrescentado. Muitas empresas francesas e europeias mantêm-se, contudo, num uso rígido da IA numa cloud fechada. Outras deram o passo, como a Safran Aircraft Engineering, que implementou uma arquitetura combinando vários modelos de linguagem. Esta reduz de várias semanas para alguns minutos o tratamento de dossiês de homologação regulamentar, sem degradar o rigor do controlo.
Num mercado onde a cibersegurança se torna um dos primeiros terrenos da especialização, a questão já não é, segundo o artigo, saber quem disporá do modelo « maior », mas quem saberá transformar mais depressa a sua especialização em capacidade aumentada, sem perder o controlo dos seus dados.
