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É um dos aborrecimentos de baixo risco mais comuns na vida moderna: você se joga no sofá no final do dia, finalmente com alguns minutos para assistir a uma das dezenas de programas ou filmes incríveis aos quais você tem acesso graças à era de pico da TV e ao advento do streaming, e começa a rolar. Em vez de realmente assistir a qualquer coisa, você passa uma noite interminável abrindo aplicativos, rolando sem rumo por fileiras infinitas de blocos com a mesma aparência. Você eventualmente desiste e assiste O escritório de novo.
Neste episódio de O Vergecastanalisamos por que as recomendações de TV e filmes são tão complicadas e se a IA pode torná-las melhores. Se o Spotify pode criar playlists infinitas de músicas que você vai gostar, e o YouTube e o TikTok sempre parecem ter a coisa perfeita pronta para uso, por que a Netflix, o Hulu ou o Max não parecem conseguir fazer isso direito?
A IA, ao que parece, pode ajudar pelo menos um pouco. Como modelos da OpenAI, Google e outros ingeriram tantas informações sobre filmes e programas — não apenas seus títulos e gêneros, mas todas as sinopses, resenhas, recapitulações e muito mais de toda a web — eles podem sintetizar essas informações e encontrar conexões entre títulos que antes eram difíceis de encontrar. E conforme as janelas de contexto ficam maiores, esses modelos podem realmente ingerir e entender um filme inteiro de uma vez, o que abre maneiras inteiramente novas de entendê-los.
No fim das contas, recomendações são um problema humano. Porque somos todos humanos. O que você quer assistir e por que você gosta do que gosta são muito mais complicados — e variam muito mais amplamente — do que até mesmo o melhor modelo pode entender. Como resultado, a ideia de sentar, abrir o Netflix e ter o título exato certo aparecendo imediatamente não vai se tornar realidade tão cedo. Então, em vez de esperar pelo melhor, investigamos as maneiras de usar ferramentas de IA agora mesmo para chegar ao seu conteúdo pelo menos um pouco mais rápido. Porque assistir a filmes é ótimo; rolar por muitos deles é seriamente superestimado.
Se você quiser saber mais sobre tudo o que discutimos neste episódio, aqui estão alguns links para você começar:
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