Instituições de 12 países, numa iniciativa chilena impulsionada pela inteligência artificial, estão a trabalhar em conjunto para desenvolver o LatamGPT, o primeiro modelo linguístico em grande escala treinado com dados representativos da América Latina e das Caraíbas.
Este é um projeto colaborativo, gratuito e de código aberto, liderado pelo Centro Nacional de Inteligência Artificial (CENIA) e apoiado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovação e Conhecimento do Chile, que procura gerar as suas próprias capacidades em inteligência artificial com um enfoque regional.
Através de uma rede de universidades, centros de investigação, organismos públicos e especialistas de toda a região, o LatamGPT está a ser construído coletivamente para responder a um desafio comum: reduzir a dependência tecnológica de modelos desenvolvidos principalmente no hemisfério norte, em contextos alheios à realidade latino-americana, e avançar para uma IA contextualizada ao serviço das pessoas.
"É um esforço coletivo e aberto, que é um reflexo do que esperamos que este modelo linguístico seja. Quando falamos de IA, ela tem de projetar o mundo que somos, a sua diversidade. E, no caso da América Latina, não só falar espanhol ou português, mas compreender as nossas idiossincrasias, contribuir a partir da nossa cultura e da nossa visão do mundo", disse o ministro da Ciência do Chile, Aisén Etcheverry.
O LatamGPT é treinado com dados da própria região, recolhidos por instituições locais. Isto permite uma representação mais precisa das particularidades culturais e sociais da América Latina e das Caraíbas.
"Um dos problemas que temos na América Latina e nas Caraíbas é que os LLM (Large Language Model) que utilizamos são bastante limitados no conhecimento que têm da região. É importante que aqui possamos desenvolver capacidades para ter alguma independência e tomar decisões sobre o impacto desta tecnologia na sociedade. Até agora, não dispomos de um modelo linguístico regional", explicou Alvaro Soto, diretor do CENIA.
Uma das prioridades do projeto é promover a preservação das línguas nativas, incorporando dados em línguas indígenas e dialectos locais. Por exemplo, já existem projectos-piloto com as línguas Rapa Nui e Mapudungún.
Espera-se que o modelo tenha aplicações concretas em áreas-chave como a educação, a saúde, os serviços públicos ou o desenvolvimento económico, com versões adaptadas às diferentes necessidades e capacidades técnicas.
O modelo é treinado numa infraestrutura de supercomputação em centros como a Universidade de Tarapacá, no Chile.
