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Sora e a Indústria de Entretenimento: Ameaça ou Aliado?

Rafael Duarte por Rafael Duarte
fevereiro 23, 2024
em Notícias
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A convergência entre inteligência artificial e entretenimento está redefinindo os limites da criatividade e da produção visual. No epicentro dessa transformação está o Sora, uma inovação da OpenAI que promete revolucionar a maneira como os vídeos são criados e consumidos.

 

Sora

Enquanto a indústria do entretenimento contempla esse avanço tecnológico, surgem questões cruciais sobre o papel futuro dos profissionais envolvidos na produção cinematográfica, publicitária e audiovisual como um todo.

O Sora representa uma ponte entre a imaginação e a realidade virtual, capacitando os criadores a dar vida a mundos inteiros com base em simples comandos de texto. Sua capacidade de gerar vídeos de até um minuto, repletos de cenas complexas e movimentos detalhados, desafia os limites do que era considerado possível na produção audiovisual.

No entanto, essa promessa de eficiência e conveniência levanta questões sobre o impacto do Sora na indústria do entretenimento tradicional.

Por que os profissionais estão preocupados?

Uma das preocupações centrais é a possível substituição de profissionais humanos pelo Sora. A tecnologia oferece a capacidade de criar vídeos sem a necessidade de atores, dublês ou figurantes, desafiando assim o papel desses profissionais no processo de produção.

No entanto, é importante reconhecer que o Sora não pode replicar completamente a expressão emocional e a profundidade de interpretação trazidas pelos seres humanos.

 

O Vale da Estranheza

Um aspecto importante na criação de conteúdo digital é a exploração do “vale da estranheza” (Originalmente, Uncanny Valley), um conceito que descreve a sensação de desconforto ou perturbação experimentada quando um objeto ou personagem se assemelha muito à realidade, mas não o suficiente para ser percebido como genuinamente humano. 

Com tecnologias como o Sora, que são capazes de gerar vídeos realistas a partir de simples comandos de texto, o vale da estranheza pode se manifestar quando os espectadores percebem pequenas inconsistências ou imperfeições nas representações digitais, o que pode resultar em uma sensação de inquietação ou desconexão emocional.

 

Mas afinal, ameaça ou aliado?

A criatividade humana e a conexão emocional continuam sendo elementos insubstituíveis na produção de conteúdo visual cativante.

O Sora não deve ser visto como uma ameaça direta aos profissionais do entretenimento, mas sim como uma ferramenta complementar. Embora possa reduzir a necessidade de filmagens físicas em algumas cenas, a colaboração entre inteligência artificial e seres humanos pode resultar em produções ainda mais envolventes e diversificadas.

Os profissionais do entretenimento podem aproveitar as capacidades do Sora para explorar novas ideias, experimentar com conceitos e criar conteúdo visual de maneiras inovadoras.

 

Além da Tecnologia

A substituição completa dos profissionais humanos pelo Sora também levanta questões éticas e sociais. A indústria do entretenimento deve considerar os impactos potenciais sobre o emprego e a valorização do trabalho humano. Além disso, é fundamental que a tecnologia seja utilizada de forma responsável, protegendo contra o uso indevido, como a criação de deepfakes e conteúdo inapropriado.

Fica claro que o Sora representa um avanço emocionante na criação de conteúdo visual, mas seu impacto na indústria do entretenimento dependerá de como essa tecnologia será adotada e integrada no processo criativo. 

A colaboração entre inteligência artificial e seres humanos oferece oportunidades para a inovação e a criação de experiências ainda mais cativantes para o público. À medida que avançamos para o futuro, é essencial encontrar um equilíbrio entre o potencial do Sora e a importância contínua da criatividade humana na produção de conteúdo visual inspirador.



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  • VISÃO COMPUTACIONAL está no centro de um dos avanços mais impressionantes da exploração espacial recente: o pouso autônomo da missão Chang’e-5 na Lua. 🚀🌑

Durante a descida, câmeras de alta resolução e sensores a laser capturavam continuamente o relevo lunar, enquanto algoritmos embarcados processavam as imagens em tempo real para identificar crateras e obstáculos que poderiam comprometer a missão.

Esses algoritmos aplicavam técnicas de detecção de bordas e segmentação, aproximando crateras por elipses e cruzando a análise visual com dados de altímetros. Assim, a IA conseguia selecionar regiões planas e seguras para o pouso, ajustando a trajetória da nave de forma autônoma. 

Esse processo foi indispensável, já que a distância entre Terra e Lua gera atraso de comunicação que inviabiliza controle humano direto em tempo real.

Esse caso ilustra como IA embarcada está deixando de ser apenas uma ferramenta de análise pós-missão para se tornar parte crítica das operações espaciais autônomas em tempo real — um passo essencial para missões em Marte, asteroides e no lado oculto da Lua.

(PS: Vi o Sérgio Sacani, do @spacetoday , postando isso primeiro.)

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  • Por que o CHATGPT MENTE PARA VOCÊ? 🤔

Já percebeu que o ChatGPT às vezes responde com confiança... mas está errado? 

Isso acontece porque, assim como um aluno em prova, ele prefere chutar do que deixar em branco.
Essas respostas convincentes, mas erradas, são chamadas de alucinações.

E o que o pesquisadores da OpenAI sugerem, é que esse tipo de comportamento aparece porque os testes que treinam e avaliam o modelo premiam o chute e punem a incerteza.

Então, da próxima vez que ele ‘inventar’ algo, lembre-se: não é pessoal, ele apenas for treinado dessa maneira!
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  • ChatGPT: um "estagiário de LUXO" para aumentar sua produtividade na programação.

 #programacao #copiloto #produtividade #streamlit #dashboard #tecnologia #devlife
  • Da série “Foi a IA que me deu”, vamos relembrar minha viagem pra Tromsø, na Noruega, 500 km acima da linha do Círculo Polar Ártico. 🌍❄️

No vídeo de hoje, você vai aprender o que é um "fiorde"! 

Como você dormia sem saber o que era um fiorde?? 😅
  • Qual LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO é usada na TESLA?

A Tesla utiliza diferentes linguagens de programação em cada fase do ciclo de desenvolvimento. 

O treinamento das redes neurais convolucionais (CNN) é feito em Python, aproveitando bibliotecas científicas e a rapidez de prototipagem. Isso permite testar arquiteturas de CNN com agilidade no ambiente de pesquisa.

Já a implementação embarcada ocorre em C++, garantindo alta performance. Como os modelos de CNN precisam responder em tempo real, o C++ assegura baixa latência para tarefas como detectar pedestres e interpretar placas de trânsito.

Com isso, a Tesla combina Python para pesquisa e C++ para produção, equilibrando inovação e velocidade em sistemas críticos de visão computacional.

#python #machinelearning #inteligenciaartificial
  • Aproveitando o domingo… vamos relaxar um pouco e falar sobre cinema 🎬

Em
  • Já se perguntou como conseguimos distinguir intuitivamente um gato de um cachorro, mesmo com tantas semelhanças físicas? 

Para nós, essa identificação é quase automática.

Na filosofia aristotélica, a inteligência é um atributo da alma: o mundo real é captado pelos sentidos, transformado em imagens na imaginação (fantasmas), e organizado em conceitos que nos permitem compreender a realidade de forma imediata.

Já as máquinas não têm alma nem intuição. Para aprender essa mesma tarefa, precisam decompor o problema em camadas hierárquicas: 

Nas primeiras, redes neurais profundas extraem padrões simples (bordas, texturas); nas intermediárias, formas mais abstratas (orelhas, olhos, focinho); e apenas nas finais esses elementos são combinados em conceitos de alto nível como “gato” ou “cachorro”.

Enquanto nós chegamos ao entendimento de forma direta, a inteligência artificial depende de sucessivas representações para “fazer sentido” do mundo. 🤖

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Afinal, você consgue me dizer quais outras áreas oferecem tamanha versatilidade e crescimento? 

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