Apple

Na próxima segunda-feira (9), a Apple revelará seus novos iPhones, liderada por Tim Cook, e apresentará sua visão sobre a inteligência artificial generativa. Enquanto o mercado de smartphones segue a tendência liderada pelo Google com o Pixel 8, que introduziu recursos do tipo em 2023, a Apple tem a oportunidade de adotar uma abordagem diferente.

A IA generativa, que permite criar conteúdos novos do zero e editar imagens e textos, já é comum nos dispositivos Android e seus parceiros. Espera-se que a Apple ofereça uma versão própria dessa tecnologia, potencialmente batizada de Apple Intelligence, seguindo o padrão de branding diferenciado da empresa. No entanto, a introdução levanta preocupações sobre seu impacto e segurança, principalmente em um cenário onde essas ferramentas podem ser usadas de forma maliciosa.

Diferente da IA generativa, outras formas de inteligência artificial, como o aprendizado de máquina, já são amplamente utilizadas pela Apple em recursos do iOS, mantendo dados e processamento no dispositivo, garantindo privacidade e segurança. Ferramentas como FaceID, sugestão de texto no teclado e reconhecimento de imagens são exemplos de uso responsável que não levantam as mesmas questões éticas.

A Apple tem uma oportunidade única de repensar o uso da IA generativa, considerando os possíveis riscos antes de adotá-la amplamente. Tim Cook e sua equipe poderiam decidir limitar a utilização dessa tecnologia em seus dispositivos, colocando em primeiro lugar a segurança e a privacidade dos usuários, além de promover um debate mais amplo sobre as implicações éticas e sociais.

Esse posicionamento poderia estabelecer a Apple como uma líder ética na indústria, utilizando a ferramenta de forma assistiva e com funções bem definidas, em vez de seguir a tendência de adotar motores de previsão generativa que são comuns em outros lugares do Vale do Silício. Ao fazer isso, a Apple pode escolher uma abordagem mais cautelosa, garantindo que os potenciais perigos da IA generativa sejam completamente compreendidos antes de sua implementação em larga escala.