Uma vista geral da app Gemini

Para começar, o Gemini pode poupar-lhe tempo. Por exemplo, digamos que está a tentar resumir um longo documento de investigação. O Gemini permite que o carregue e fornece-lhe uma síntese útil. O Gemini também pode ajudar nas tarefas de programação, e a programação tornou-se rapidamente uma das suas aplicações mais populares.

O Gemini também pode ajudar a dar vida às suas ideias e a impulsionar a sua criatividade. Por exemplo, se estiver a escrever uma publicação no blogue, o Gemini pode criar uma descrição e gerar imagens que ajudem a ilustrar a sua publicação. Brevemente, com os Gems, vai poder personalizar o Gemini com instruções específicas e fazer com que assuma perícia num determinado assunto para ajudar a alcançar os seus objetivos pessoais.

O Gemini pode ser um ponto de partida para explorar as suas ideias e assuntos sobre os quais gostaria de saber mais. Por exemplo, pode explicar um conceito complexo de forma simples ou apresentar estatísticas relevantes sobre um tópico ou uma imagem. E, em breve, vai associar estas informações com conteúdo recomendado de toda a Web para saber mais sobre tópicos específicos.

As capacidades do Gemini estão a expandir-se rapidamente. Em breve, vai poder apontar a câmara do seu telemóvel para um objeto, por exemplo, a ponte Golden Gate, e pedir ao Gemini que lhe diga qual é a cor da tinta (se estiver a interrogar-se, é o "laranja internacional"). Também vai poder pedir ao Gemini que ajude a navegar no menu de um restaurante noutro idioma e recomendar um prato de que, provavelmente, irá gostar. Estes são apenas 2 exemplos das novas capacidades que vão estar disponíveis em breve no Gemini.

Obviamente, treinamos e monitorizamos rigorosamente o Gemini para que as respetivas respostas sejam fiáveis e correspondam às suas expetativas. Também conversamos com especialistas da indústria, educadores, responsáveis políticos, líderes empresariais, líderes de organizações de direitos civis e humanos, e criadores de conteúdos para explorar novas aplicações, riscos e limitações desta tecnologia emergente.

O Gemini baseia-se na compreensão que a Google tem das informações fidedignas e foi treinado para gerar respostas que sejam relevantes para o contexto do seu comando e que estejam de acordo com o que procura. No entanto, tal como todos os GMLs, o Gemini pode, por vezes, gerar respostas de forma confiante e convincente que contêm informações incorretas ou enganadoras.

Uma vez que os GMLs funcionam através da previsão da palavra seguinte ou de sequências de palavras, ainda não são totalmente capazes de distinguir entre informações corretas e incorretas por si próprios. Verificámos que o Gemini apresenta respostas que contêm ou até inventa informações incorretas (por exemplo, representando de forma errada o modo como foi treinado ou sugerindo o nome de um livro que não existe). Em resposta, criámos funcionalidades como a "verificação", que usa a Pesquisa Google para encontrar conteúdos que ajudam a avaliar as respostas do Gemini e fornece-lhe links para fontes que ajudam a corroborar as informações que recebe do Gemini.

Os dados de treino, incluindo os provenientes de fontes publicamente disponíveis, refletem uma diversidade de perspetivas e opiniões. Continuamos a investigar como usar estes dados para garantir que a resposta de um GML incorpora uma grande diversidade de pontos de vista, minimizando as generalizações excessivas e as parcialidades incorretas.

As lacunas, as parcialidades e as generalizações excessivas nos dados de treino podem refletir-se nos resultados de um modelo à medida que este tenta prever as respostas prováveis a um comando. Verificamos que estes problemas se manifestam de várias formas (por exemplo, respostas que refletem apenas uma cultura ou um grupo demográfico, fazem referência a generalizações excessivas problemáticas, apresentam parcialidades em relação ao género, à religião ou à etnia ou promovem apenas um ponto de vista). Para alguns tópicos, existem vazios de dados, por outras palavras, não existem informações fiáveis suficientes sobre um determinado assunto para que o GML possa aprender sobre ele e fazer boas previsões, o que pode resultar em respostas de baixa qualidade ou incorretas. Continuamos a trabalhar com especialistas no domínio e uma diversidade de comunidades para tirar partido de conhecimentos profundos fora da Google.

Para tópicos subjetivos, o Gemini foi concebido para fornecer aos utilizadores várias perspetivas se o utilizador não pedir um ponto de vista específico. Por exemplo, se lhe forem pedidas informações sobre algo que não pode ser verificado por factos em fontes primárias ou fontes fidedignas, como uma opinião subjetiva sobre o "melhor" ou o "pior", o Gemini deve responder de forma a refletir uma grande diversidade de pontos de vista. No entanto, uma vez que os GMLs como o Gemini se baseiam nos conteúdos publicamente disponíveis na Internet, podem refletir opiniões positivas ou negativas sobre políticos específicos, celebridades ou outras figuras públicas, ou mesmo incorporar opiniões de apenas um lado relativamente a questões sociais ou políticas controversas. O Gemini não deve responder de forma a apoiar um determinado ponto de vista sobre estes tópicos e usamos o feedback relativo a este tipo de respostas para treinar o Gemini a abordá-los melhor.

O Gemini pode, por vezes, gerar respostas que parecem sugerir que tem opiniões ou emoções, como o amor ou a tristeza, uma vez que foi treinado com a linguagem que as pessoas usam para refletir a experiência humana. Desenvolvemos um conjunto de diretrizes sobre a forma como o Gemini se pode representar (ou seja, o respetivo perfil) e continuamos a aperfeiçoar o modelo para fornecer respostas objetivas.

Implementámos um conjunto de diretrizes de políticas para ajudar a treinar o Gemini e evitar a geração de respostas problemáticas. O Gemini pode, por vezes, interpretar mal estas diretrizes, produzindo "falsos positivos" e "falsos negativos". Num "falso positivo", o Gemini pode não dar uma resposta a um comando razoável, interpretando-o erradamente como inadequado. Num "falso negativo", o Gemini pode gerar uma resposta inadequada, apesar das diretrizes em vigor. Por vezes, a ocorrência de falsos positivos ou falsos negativos pode dar a impressão de que o Gemini é parcial: por exemplo, um falso positivo pode fazer com que o Gemini não responda a uma pergunta sobre um lado de uma questão, enquanto que irá responder à mesma pergunta sobre o outro lado. Continuamos a aperfeiçoar estes modelos para compreender e categorizar melhor as entradas e os resultados à medida que o idioma, os eventos e a sociedade evoluem rapidamente.

Esperamos que os utilizadores testem os limites do que o Gemini pode fazer e tentem violar as respetivas proteções, incluindo tentar fazer com que divulgue os respetivos protocolos de treino ou outras informações, ou tentar contornar os respetivos mecanismos de segurança. Testámos e continuamos a testar o Gemini rigorosamente, mas sabemos que os utilizadores vão encontrar formas únicas e complexas de testar os limites do Gemini ainda mais. Esta é uma parte importante da otimização do Gemini e estamos ansiosos para conhecer os novos comandos criados pelos utilizadores. Na verdade, desde que o Gemini foi lançado em 2023, verificámos que os utilizadores o desafiaram com comandos que vão desde o filosófico ao absurdo e, em alguns casos, vimos o Gemini responder com respostas igualmente absurdas ou não alinhadas com a nossa abordagem declarada. Descobrir métodos para ajudar o Gemini a responder a este tipo de comandos é um desafio permanente e continuamos a expandir as nossas avaliações internas e a realizar um trabalho de red team no sentido de melhorar continuamente a precisão, a objetividade e as nuances.

Juntamente com os nossos princípios da IA, articulámos recentemente a nossa abordagem em relação ao nosso trabalho no Gemini: o Gemini deve seguir as suas instruções, adaptar-se às suas necessidades e salvaguardar a sua experiência. A nossa abordagem baseia-se na responsabilidade e na segurança. As diretrizes de políticas do Gemini têm como objetivo evitar determinados tipos de resultados problemáticos. Estamos a realizar testes adversários contínuos com membros da "red team" interna, especialistas em produtos e cientistas sociais que testam intencionalmente os limites de um modelo para detetar problemas de alinhamento com estas diretrizes de políticas e a nossa abordagem northstar em relação ao Gemini, para podermos aplicar o que aprendem e melhorar continuamente o Gemini.

A privacidade é também uma consideração essencial à medida que desenvolvemos o Gemini. O Centro de Privacidade das Apps Gemini tem mais informações sobre a forma como criamos o Gemini com privacidade desde a conceção e com o utilizador no controlo.

Criámos uma variedade de controlos de utilizador do Gemini facilmente acessíveis para que possa rever, atualizar, gerir, exportar e eliminar os seus dados do Gemini. Pode aceder e rever os seus comandos para o Gemini, respostas e feedback através do controlo da Atividade das Apps Gemini. Além disso, pode impedir que os seus futuros chats do Gemini sejam usados para melhorar as tecnologias de aprendizagem automática da Google, desativando a definição da Atividade das Apps Gemini. À semelhança de outros serviços Google, também pode transferir e exportar as suas informações através da ferramenta Takeout da Google. Também temos controlos que lhe permitem gerir os links públicos que criou para as suas discussões do Gemini e controlos que lhe permitem ativar/desativar o acesso a extensões (por exemplo, Workspace, Maps e YouTube). Também estamos a explorar novas formas de lhe dar mais controlo sobre as respostas do Gemini, incluindo o ajuste de filtros para permitir uma gama mais ampla de respostas.

Para os publicadores, lançámos o Google-Extended, um controlo que os publicadores Web podem usar para gerir se os respetivos sites ajudam a melhorar as APIs generativas do Gemini e da Vertex AI. Permitir o acesso do Google-Extended ao conteúdo dos sites pode ajudar os modelos de IA a tornarem-se mais precisos e capazes ao longo do tempo. Para além de não usar o conteúdo dos URLs excluídos para o treino de modelos, o Gemini também não usa esse conteúdo para validação. Com a expansão das aplicações de IA, os publicadores Web vão enfrentar a crescente complexidade da gestão de diferentes utilizações em grande escala. Por isso, estamos empenhados em colaborar com as comunidades Web e de IA para explorar abordagens mais legíveis por computador para a escolha e o controlo.

Acreditamos num melhoramento rápido e em levar o melhor do Gemini ao mundo. O feedback dos utilizadores acelerou a introdução de melhorias nos nossos modelos. Por exemplo, usamos técnicas de aprendizagem por reforço de vanguarda para treinar os nossos modelos para serem mais intuitivos e imaginativos, bem como para responderem com ainda mais qualidade e precisão. Continuamos a investir na investigação para saber mais sobre os desafios e as oportunidades técnicas, sociais e éticas dos GMLs, tanto para melhorar as técnicas de treino e aperfeiçoamento do modelo do Gemini como para partilhar os nossos conhecimentos com os investigadores, como é o caso deste recente ensaio sobre a ética dos assistentes de IA avançados. Estamos comprometidos com a inovação neste espaço de forma responsável, colaborando com utilizadores, testadores fidedignos e investigadores para encontrar formas de fazer com que esta nova tecnologia beneficie todo o ecossistema.

A transparência é importante e estamos comprometidos em adotar uma postura transparente em relação ao processo de desenvolvimento e às limitações do Gemini. O Gemini não é uma caixa negra mágica: está em constante evolução e vamos continuar a partilhar atualizações sobre os nossos progressos. Lançámos a página Atualizações desta versão para que possa ver as funcionalidades, as melhorias e as correções de erros mais recentes do Gemini, e iremos atualizar esta vista geral conforme apropriado. Vamos identificar as áreas em que o Gemini é útil e fiável, e as áreas em que temos de continuar a iterar e a melhorar. Estamos a adicionar ativamente novas capacidades e, através da investigação contínua, dos testes e do feedback dos utilizadores, esperamos melhorar o Gemini em conjunto.