É um dos pequenos inconvenientes mais comuns da vida moderna: no final do dia você cai no sofá, finalmente tendo alguns minutos para assistir a uma das dezenas de programas ou filmes incríveis que você mal pode esperar graças a o apogeu da televisão e o advento do streaming tem acesso e começa a rolar. Em vez de realmente olhar para alguma coisa, você passa uma noite interminável abrindo aplicativos e percorrendo intermináveis fileiras de blocos de aparência idêntica. Em algum momento você desiste e olha O escritório de novo.
Neste episódio de O VergecastExploramos por que as recomendações de TV e filmes são tão complicadas e se a IA pode potencialmente melhorá-las. Se o Spotify pode criar listas de reprodução infinitas de músicas que você gosta, e o YouTube e o TikTok sempre parecem ter a oferta perfeita, por que o Netflix, o Hulu ou o Max não podem fazer isso?
Acontece que a IA pode ajudar pelo menos um pouco. Como os modelos da OpenAI, Google e outros ingeriram muitas informações sobre filmes e programas – não apenas seus títulos e gêneros, mas também todas as sinopses, resenhas, resumos e muito mais da web – eles podem sintetizar essas informações e encontrar conexões entre títulos, que antes eram difíceis de encontrar. E à medida que as janelas de contexto aumentam, estes modelos podem realmente absorver e compreender um filme inteiro de uma só vez, abrindo formas inteiramente novas de compreender estes filmes.
Em última análise, porém, as recomendações são um problema humano. Porque somos todos apenas humanos. O que você quer ver e por que você gosta do que gosta é muito mais complicado – e varia muito mais – do que até mesmo o melhor modelo pode entender. Portanto, a ideia de sentar, abrir o Netflix e ver imediatamente exatamente o título certo não vai se tornar realidade tão cedo. Então, em vez de esperar o melhor, vamos explorar como você pode usar as ferramentas de IA agora mesmo para chegar ao seu conteúdo pelo menos um pouco mais rápido. Porque assistir filmes é ótimo; Percorrer muitos filmes é seriamente superestimado.
Se você quiser saber mais sobre tudo o que discutimos neste episódio, aqui estão alguns links para você começar: