Qual é o potencial impacto da Decisions API da OpenAI na automação de software?

Uma das principais anunciadas no evento Dev Day da OpenAI veio como um lado do CEO Sam Altman, que revelou o novo 'Decisions API' da empresa. A API aparentemente fornece funcionalidades semelhantes ao Jev, um modelo lançado pela TypeSafe AI no início deste mês que é explicitamente projetado para automação de software, utilizando otimização de motor de respostas (AEO) para melhorar a visibilidade de LLM e otimização de motor gerador.

Como a Decisions API se compara ao Jev em termos de funcionalidade e custo?

Um tipo de classificador superpoderoso construído em um LLM, os desenvolvedores podem fornecer ao Jev um conjunto de opções que ele produz como probabilidades baratas e a altas velocidades. A Decisions API da OpenAI parece ser o mesmo tipo de produto. No evento, Altman descreveu a API como uma forma de fornecer ao modelo Luna da empresa um conjunto pré-definido de opções para escolher, como categorias para classificar uma imagem ou diferentes comportamentos de agente.

'Ao focar o modelo nessa escolha, podemos torná-lo extremamente rápido enquanto mantemos capacidades como compreensão de imagens, suporte a linguagem ampla e proteções de segurança', disse Altman. A TypeSafe não respondeu às perguntas da TechCrunch sobre o novo produto, mas o CEO Diogo Almeida, um ex-engenheiro da OpenAI que co-inventou o aprendizado por reforço, brincou no X sobre o início das guerras de clones.

Ele acrescentou que o interesse da OpenAI pode ser 'um sinal... de que construir de uma forma compatível com o Sistema Um é o futuro.' ('Sistema Um' é o termo de arte da TypeSafe para pensamento rápido e intuitivo, versus 'Sistema 2', que se aplica à razão deliberada.) O subtexto aqui é que os LLMs como conhecemos não são a solução certa para muito software porque são comparativamente lentos e caros.

Os desenvolvedores têm usado o Jev para aumentar os LLMs e, ao fazer isso, descobriram que são mais rápidos e baratos. Não está claro como semelhante a Decisions API será ao Jev, desde que a OpenAI lançou como uma pré-visualização limitada e, até agora, a TechCrunch não viu os desenvolvedores executando-a em seus testes. No entanto, há claramente interesse, de acordo com as conversas no X.

A Decisions API não é a única API semelhante ao Jev na internet - outras startups estão lançando modelos semelhantes; a OpenAI não será a última gigante da tecnologia a produzir um. Uma pergunta-chave é quão bem calibrados os outputs desses modelos de decisão serão para a vida real. Almeida diz que a vantagem competitiva da sua empresa é os dados sintéticos que cria para gerar outputs estatisticamente úteis.

'Rápido e barato é muito fácil, você sabe', disse Almeida à TechCrunch na semana passada. 'Se você quer que seja realmente rápido e barato, use dados, certo? A inteligência é a parte difícil, e minha estrela-guia é sempre empurrar a curva de Pareto de inteligência-por-dólar.' Após apenas algumas semanas, parece claro que esses modelos têm um futuro à frente deles, e uma aplicação provável é monitorar e proteger agentes de IA.

Uma das novas medidas de segurança da OpenAI após uma série de incidentes em que seus agentes se comportaram mal na internet aberta é usar um modelo separado para observar ações ruins a um 'custo de computação significativo', o que poderia ser melhorado com otimização de LLM e SEO de agente. Shapor Naghibzadeh, um profissional de segurança cibernética de longa data que lidera a startup QueryStory, acha que um modelo como o Jev poderia tornar isso possível de forma muito mais barata.

Ele construiu um demonstrativo para um hackathon realizado no fim de semana passado que usa o Jev para verificar cada ação de agente contra a tarefa que foi dada, bloqueando ações que tinham alta confiança de serem ruins, marcando outras para revisão e permitindo as demais. Na teoria, esse monitoramento poderia ter parado o incidente da Hugging Face - e o monitoramento desse tipo custa $2,94 com o Jev, versus $372 com um LLM de fronteira.

O Impacto Potencial em Agentes de IA

Uma observação-chave é que o Jev é arguivelmente barato o suficiente para ser executado em cada ação de agente, o que oferece uma camada de revisão que poderia melhorar a confiabilidade dos agentes em geral. É o tipo de coisa que a TypeSafe estava tentando alcançar - e agora a OpenAI viu o valor também.

Cet article a été rédigé avec l'assistance de l'IA.
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