Livros – Os livros impressos passaram a ocupar um papel inesperado no avanço da inteligência artificial. Em busca de dados mais confiáveis para treinar grandes modelos de linguagem (LLMs), empresas do setor têm recorrido à aquisição em larga escala de obras físicas, especialmente aquelas publicadas antes da popularização das IAs generativas. A estratégia, porém, também levanta questionamentos sobre o destino desses exemplares após o processo de digitalização.
Um dos principais intermediários desse mercado é a ISBNdb, plataforma que afirma reunir a maior base de livros do mundo. O serviço funciona como um grande repositório de informações bibliográficas, abastecido por pequenos e grandes fornecedores, permitindo que empresas adquiram grandes quantidades de livros para alimentar sistemas de inteligência artificial.
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Segundo a ISBNdb, os livros físicos oferecem uma vantagem importante em relação a conteúdos mais recentes disponíveis na internet. Como foram produzidos antes da explosão das ferramentas de IA generativa, essas obras apresentam informações consideradas “mais limpas”, livres do chamado AI Slop, expressão utilizada para descrever conteúdos superficiais criados total ou parcialmente por inteligências artificiais. A utilização desse material tende a elevar a qualidade dos dados empregados no treinamento dos modelos.
Livros antigos se tornam prioridade
De acordo com o site 404 Media, responsável por revelar o caso, as empresas de inteligência artificial priorizam livros publicados antes de 2022, período anterior ao destaque alcançado por modelos como ChatGPT e Claude. A escolha busca evitar que as IAs sejam treinadas com conteúdos produzidos ou influenciados por outras inteligências artificiais.
Apesar da crescente procura por livros físicos, os LLMs continuam utilizando como principais fontes de informação plataformas como Reddit e Wikipedia. As duas oferecem grandes volumes de conteúdo produzido de forma independente pelos usuários, contribuindo para que os modelos desenvolvam respostas mais naturais e baseadas em interações humanas.
A busca por um conjunto de dados mais qualificado acompanha um movimento mais amplo de combate ao AI Slop. Nesta semana, o LinkedIn começou a disponibilizar um botão para denunciar esse tipo de conteúdo. Além do impacto nas redes sociais, o fenômeno também preocupa empresas, que enfrentam o chamado Workslop, caracterizado pela produção de materiais de baixa qualidade com apoio de ferramentas de inteligência artificial.
Outro desafio está na obtenção de livros suficientes para abastecer esse mercado. A ISBNdb informa que reúne informações de livrarias, pequenos comerciantes e vendedores individuais, sendo capaz de coordenar compras de até 1 milhão de exemplares.
Mercado desperta cautela entre vendedores
O crescimento da demanda por livros impressos ocorre justamente em um período marcado pela digitalização dos conteúdos, cenário que tem chamado a atenção de vendedores e marketplaces. Para muitos, o volume de compras não parece compatível com a demanda tradicional do mercado editorial.
Alguns comerciantes também relatam falta de transparência nas negociações, já que não recebem informações sobre quem adquire os grandes lotes nem qual será a finalidade das obras. A ISBNdb afirma que esses acordos são confidenciais. Por outro lado, vendedores destacam um benefício imediato: a venda de exemplares que permaneciam há muito tempo parados nas prateleiras, conforme relatou um entrevistado ao site 404 Media.
Outra preocupação envolve o possível descarte dos livros após a digitalização. Um processo judicial contra a Anthropic, nos Estados Unidos, sugere que o método utilizado para escanear as obras, exige o corte das páginas, tornando o procedimento mais rápido, mas inviabilizando a preservação dos exemplares. Em casos de livros raros ou de baixa circulação, existe o receio de que materiais de grande valor histórico acabem sendo destruídos para servir apenas como fonte de treinamento para sistemas de inteligência artificial.
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(Com informações de Tecnoblog)
(Foto: Reprodução/Magnific/zahidmarketinghub)
