Computação Quântica IA Generativa e LLMs Drones Redes 6G Comunicações via Satélite Aplicativos de Mensagens Instantâneas Criptomoedas Dispositivos IoT Metaverso Redes 5G Incitamento nas Redes Sociais 38 Colaboração Homem-Máquina A colaboração homem-máquina tem o potencial de aumentar a experiência humana com capacidades de IA, como permitir a análise rápida de grandes volumes de dados e automatizar tarefas manuais que exigem o uso intensivo de dados. O objetivo não é substituir os humanos, mas sim aumentar as suas capacidades e permitir que os usuários tomem decisões de maior qualidade baseadas em dados. Os Large language models (LLMs) representam uma tecnologia essencial que pode permitir a colaboração homem-máquina. Os LLMs são modelos de IA que são treinados em grandes quantidades de textos para aprender padrões estatísticos, relacionamentos e estrutura de linguagem dentro dos dados, permitindo-lhes compreender e gerar linguagem humana. INFRAESTRUTURA BASEADA EM IA Incorporar a tecnologia de IA em soluções de software, como soluções de inteligência de rede, plataformas de inteligência de decisão e outras, pode ajudar investigadores e analistas a trabalharem de maneira mais rápida, lidarem com a enorme sobrecarga de informações de forma mais eficaz e tomarem decisões mais inteligentes. A tecnologia de IA tem muitas aplicações, incluindo a identificação de padrões e anomalias ocultas, pontuação de risco, análise de conteúdo multimídia e muito mais. Um 'copiloto' com tecnologia LLM integrado a sistemas de investigação pode receber prompts ou perguntas em linguagem natural do usuário, transformar essas informações em consultas, filtrar os dados resultantes e apresentá-los ao usuário. A capacidade de fazer perguntas em linguagem natural retira dos analistas e investigadores o peso de criar consultas complexas. Ao utilizar a tecnologia LLM, o sistema pode interpretar termos e conceitos que não estão explicitamente definidos, como reconhecer que 'noturno' refere-se ao período entre 20h e 6h. Ademais, pode captar informações contextuais das questões anteriores, permitindo uma compreensão mais detalhada do objetivo do usuário. Além disso, o assistente de IA pode sugerir perguntas e ações de acompanhamento após o prompt inicial, com base no comportamento histórico e nas ações dos usuários do sistema, informações essas que o analista ou investigador pode não ter pensado por conta própria. Impacto: IA Responsável Colaboração Homem-Máquina Análise de Vídeo Colaboração Homem-Máquina