Gerativas

Gerativas é um termo usado, especialmente no contexto tecnológico, para descrever métodos e sistemas capazes de gerar conteúdo novo a partir de dados existentes. No campo da inteligência artificial, o termo é empregado para designar modelos que aprendem a distribuição de um conjunto de dados e, a partir disso, criam amostras inéditas.

Modelos gerativos são usados para produzir imagens, textos, música e outros tipos de dados. Exemplos conhecidos incluem redes generativas adversariais, redes neurais variacionais, modelos de difusão e modelos autoregressivos. Esses modelos são treinados para aproximar a distribuição estatística do conjunto de treinamento e, em seguida, gerar novas amostras que compartilham características semelhantes.

Desafios e avaliações: a qualidade das amostras, diversidade, e a validade semântica podem variar; métricas como FID (Fréchet Inception Distance) ajudam na avaliação de imagens, enquanto perplexidade pode ser usada em linguagem. Há também questões éticas e legais, como uso indevido (deepfakes, plágio), privacidade e direitos autorais, o que incentiva práticas de governança, rastreabilidade e transparência sobre dados de treinamento.

Aplicações: criação de conteúdo, design generativo, simulação de dados para treinamento, medicina e ciência, entre outros. A área continua a evoluir rapidamente, com avanços em eficiência, controle de saída e alinhamento com objetivos humanos.