O que pode fazer uma IA que pensa em italiano?

Quanto é dois mais dois? A resposta é óbvia, mas não para Emma, ​​uma inteligência artificial italiana em desenvolvimento. Durante um breve teste da versão Beta do Emma-6, o chatbot respondeu primeiro 2, depois 1 e finalmente 0, acompanhando tudo com uma longa tabela de números sem sentido. Não foi melhor com a altura da Torre Eiffel: depois de indicar três diferentes, tentou corrigir-se afirmando que 327 mais 317 é igual a 327, comentando: “exatamente o dobro da largura”.

Emma-5, a versão anterior, havia se tornado viral por suas respostas bizarras, inclusive aquela segundo a qual a icônica torre parisiense poderia atingir mil metros quando o vento soprasse forte. Em suma, a nova versão ainda é “alucinante”. Temos certeza de que mais cedo ou mais tarde os programadores encontrarão a solução e consertarão todos os bugs (as versões beta, por outro lado, são utilizadas para isso), mas além disso, Emma levanta uma série de questões interessantes sobre como tal sistema funciona e quais vantagens ele poderia oferecer se fosse projetado especificamente para a língua italiana.

Uma IA em crescimento

Emma é desenvolvido pela Egomnia, empresa fundada pelo empresário Matteo Achilli. Comparado ao Emma-5, que tinha 550 milhões de parâmetros, o Emma-6 tem 1,55 bilhão. Parâmetros são os valores numéricos que uma rede neural altera durante o treinamento para aprender a reconhecer padrões e produzir respostas. O seu número afecta as capacidades do modelo, mas não determina por si só a sua inteligência e a Egomnia afirma ter treinado o Emma-6 em aproximadamente 25 mil milhões de tokens, as unidades em que os textos são divididos, muitas vezes correspondendo a palavras ou partes deles. Eles são muito pequenos em comparação com os grandes modelos internacionais.

A própria empresa reconhece os limites dos modelos compactos, mais expostos às chamadas “alucinações”, ou seja, respostas inventadas mas apresentadas como verdadeiras. O objetivo é desenvolver progressivamente uma tecnologia nacional, também através da contribuição dos utilizadores que participam na experimentação.

Pensando em italiano

Mas será que uma inteligência artificial pode realmente pensar na nossa língua? Na verdade, não no sentido humano da palavra. Os modelos de linguagem processam representações matemáticas de informações e, ao gerar texto, calculam quais tokens produzir em sucessão. No entanto, treinar principalmente em italiano pode melhorar a capacidade de reconhecer peculiaridades gramaticais, expressões idiomáticas e referências culturais. Pense nas nuances entre “boh”, “mah” e “beh”, ou o famoso “sticazzi”, que no seu uso romano expressa principalmente indiferença, enquanto no norte da Itália é frequentemente usado para expressar espanto.

Ou, ainda, as diferenças entre linguagem burocrática, profissional e coloquial.

Um modelo especializado poderia interpretá-los com mais precisão, mas esta não é uma vantagem automática: mesmo as grandes IA multilingues compreendem bem o italiano e podem beneficiar de enormes quantidades de informação recolhida noutras línguas. O que faz a diferença é a qualidade dos dados, o treinamento e as verificações posteriores.

Aplicações concretas

Os benefícios potenciais não se referem apenas à conversa. Um modelo baseado em documentos italianos poderia ser particularmente útil na administração pública, saúde, empresas e empresas profissionais. Por exemplo, poderia ajudar a interpretar uma lei fiscal, resumir um documento administrativo ou explicar a um cidadão como preencher um formulário, desde que as respostas sejam verificadas e baseadas em fontes atualizadas. A especialização também poderia reduzir a necessidade de adaptar sistemas concebidos principalmente para o mercado de língua inglesa.

Outra vantagem diz respeito ao tamanho: modelos relativamente pequenos geralmente exigem menos memória e poder computacional, com capacidade de rodar em servidores corporativos ou dispositivos locais. Isto pode reduzir custos, tempos de resposta e a necessidade de transmitir informações a serviços externos. É claro que conhecer bem a língua não significa conhecer automaticamente as leis ou ser capaz de fornecer conselhos confiáveis: nos setores mais delicados, são necessários dados certificados, controles humanos e, acima de tudo, sistemas capazes de admitir quando não têm uma resposta certa.

Soberania digital

Há também uma razão estratégica para desenvolver inteligências artificiais nacionais. Hoje, muitas empresas e instituições europeias utilizam tecnologias controladas por grandes empresas estrangeiras, das quais dependem para atualizações, preços, disponibilidade de serviços e processamento de dados. Ter modelos próprios pode contribuir para a chamada soberania digital, ou seja, a capacidade de gerir de forma autónoma as tecnologias fundamentais para a economia e os serviços públicos. Um hospital, por exemplo, pode estar interessado em utilizar IA instalada em infraestruturas controladas diretamente, sem ter de enviar informações confidenciais a fornecedores externos.

A nacionalidade do desenvolvedor, porém, não é suficiente: também contam a propriedade dos sistemas, as licenças, os dados utilizados e o local onde são processados. O desafio, portanto, não é apenas criar um chatbot capaz de falar a nossa língua, mas construir competências científicas, infraestruturas informáticas e ferramentas que possam ser adaptadas às necessidades do país.

O desafio europeu

Emma não é o único projeto italiano. Minerva, desenvolvida no âmbito da investigação da Universidade Sapienza de Roma com o apoio das infra-estruturas Cineca, é uma família de modelos de linguagem treinados de raiz.

Em vez disso, a Fastweb criou o FastwebMIIA, treinado principalmente em textos de língua nativa e destinado principalmente a empresas e administrações públicas, com infraestruturas informáticas localizadas em Itália. Outro caminho é o escolhido pela Almawave com o Velvet 25B, um modelo com 25 mil milhões de parâmetros concebido para processar textos nas 24 línguas oficiais da União Europeia.

Olhando para além da fronteira, o exemplo mais significativo é a Mistral AI, empresa fundada em Paris em 2023, que se tornou um dos principais players europeus do setor graças a modelos multilingues dirigidos ao mercado internacional. São iniciativas muito diferentes em dimensão e objectivos, mas mostram que a alternativa europeia aos gigantes americanos pode seguir múltiplos caminhos, desde a especialização linguística à competição tecnológica em grande escala. Emma, ​​por enquanto, tem dificuldades até com operações elementares, e isso nos impede de considerá-la – no momento – uma ferramenta confiável, mas o futuro da IA ​​italiana também depende de tropeços desse tipo.