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                    [0] => A tecnologia exerce um papel fundamental na tomada de decisão humana. Com o intuito de minimizar os riscos e aumentar a assertividade das escolhas, pesquisadores do mundo inteiro se debruçaram sobre modelos matemáticos que elevassem o controle sobre este processo. Estes modelos foram a semente das redes neurais nos anos de 1940. A coleta e a geração automática de dados, originou o Big Data, definindo o que conhecemos como Machine Learning. Ou seja, a própria máquina aprende com os resultados, sem a necessidade da intervenção humana para aprimorar o modelo. A combinação da linguística com modelos estatísticos permite que os computadores não só compreendam o significado das palavras, mas assimilem sentimentos e intenções. Até as redes neurais, os algoritmos de inteligência artificial eram um conjunto de regras e códigos baseados na matemática e na estatística sendo, portanto, modelos universais. Porém, os modelos de linguagem são formados por parâmetros que definem o significado das palavras, em diferentes idiomas, e pela estrutura da linguagem. Ao se predispor a assimilar sentimentos e intenções, o uso da PLN ultrapassa a hermenêutica, sendo necessário uma exegese dos textos. A partir de uma revisão narrativa o objetivo deste artigo é mostrar como chegamos à tecnologia GPT (Generative Pre- trained Transformer) e seus desafios futuros. O segmento jurídico será utilizado como um exemplo sobre a influência do léxico e quais os fatores limitantes para o uso da IA Generativa, por outro lado será apresentado os benefícios da IA Preditiva.@pt
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