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24 setembro 2025

IA, remédios e o gargalo regulatório


Com o uso de IA, haverá um aumento considerável no desenvolvimento de medicamentos. O potencial entrave está na regulação. Para que um medicamento chegue ao mercado, é necessário que ele seja aprovado pelos órgãos reguladores. No entanto, há um gargalo. Países que não forem ágeis o suficiente nesse processo provavelmente sofrerão prejuízo, pois a população terá atraso no acesso aos benefícios do avanço tecnológico.

Resolver isso exige mais agilidade e menos burocracia, o que aumenta o risco de aprovar medicamentos com efeitos colaterais indesejáveis ou sem eficácia para os pacientes.

Este é um exemplo de por que os reguladores - leia-se no blog a Fundação IFRS -  devem agir com agilidade para evitar prejuízos maiores para a sociedade.

Baseado aqui

Custo do DeepSeek


O poderoso modelo R1 da DeepSeek passou por revisão por pares — um dos primeiros grandes LLMs a passar por esse processo. Agora temos respostas para várias questões que ficaram em aberto desde que o modelo encantou o mundo da IA em janeiro: ele custou apenas US$ 294.000 para treinar (além do valor de US$ 6 milhões do modelo subjacente) e não aprendeu copiando exemplos de raciocínio gerados por modelos da OpenAI (embora tenha sido treinado na web, o que significa que pode ter absorvido conteúdos já disponíveis online gerados por IA).

A fonte é a Nature . Existia uma desconfiança que o custo da DeepSeek era bem menor que o ChatGPT, mas que parte da redução era decorrente do fato de que o modelo usado a OpenAI. A boa notícia é que o desenvolvimento da IA pode ser bem menor do que acreditava antes. 

Rir é o melhor remédio

 


23 setembro 2025

Espectro de palavra


Sobre a postagem anterior. Os pronunciamentos contábeis são repletos de termos cuja interpretação pode variar de acordo com a experiência e o entendimento de cada leitor. Nesse sentido, o conceito de espectro de palavras pode ser bastante útil. Palavras que parecem objetivas, como aquelas ligadas a níveis de probabilidade ou frequência, carregam nuances que não são iguais para todos.

Por exemplo, ao ler que um evento é “provável”, alguns podem interpretar como 60% de chance, outros como 80%. A expressão “raro” pode sugerir algo quase inexistente para uns, mas apenas incomum para outros. Essas diferenças de percepção afetam diretamente a forma como cada profissional aplica o pronunciamento na prática, especialmente quando se trata de reconhecer, mensurar ou divulgar informações financeiras.

Anteriormente já postamos sobre essa percepção aqui. Vale a pena a leitura.

Espectro de palavra


Um espectro de palavras destaca diferentes aspectos de um conceito de um extremo a outro. Ao organizar palavras em um espectro, podemos perceber suas diferenças sutis e nuances.

Por exemplo, um espectro de palavras para felicidade pode ir de “Miserável” em um extremo a “Extasiado” no outro, passando por “Melancólico”, “Satisfeito” e “Feliz” ao longo do caminho.

Ou um espectro de cansaço poderia ser: Dormindo – Sonolento – Atordoado – Acordado – Alerta – Energizado.

Não é uma ciência exata, e há bastante margem para que diferentes pessoas coloquem certas palavras em posições distintas. Observando muitos espectros, percebo que alguns escritores se destacam por escolher palavras específicas e talvez mais instigantes, como “saboroso” ou “de dar água na boca”, em vez do mais comum “delicioso”. Roald Dahl, por exemplo, frequentemente fazia seus personagens “engolirem gulosamente” em vez de simplesmente “comerem com fome”.

Fiquei curioso sobre espectros de palavras quando percebi que meu entendimento do espectro de aprovação era diferente do de muitos amigos americanos. No inglês britânico, “quite” muitas vezes significa “um pouco menos que”, mas nos EUA descobri que é mais usado para significar “muito” ou “bastante”.

Assim, meu espectro britânico de aprovação seria:

OK – Quite good – Good – Excellent

Enquanto o espectro de aprovação de muitos amigos nos EUA poderia ser:

OK – Good – Quite good – Excellent

Isso me deixou confuso várias vezes até eu entender a diferença.

Para outras variações de interpretação, como onde posicionar “awesome”, existe uma excelente tabela como guia para estudantes norte-americanos interpretarem o feedback de professores formados no Reino Unido (e vice-versa).

Em alguns contextos, realmente importa o que alguém quer dizer com uma palavra descritiva. No campo da inteligência, as chamadas “palavras de probabilidade estimativa” se relacionam a probabilidades específicas associadas a certos termos. Por exemplo, se um ataque é “altamente provável”, qual é a probabilidade exata? Se algo é “quase certamente um aeródromo”, quão certa é essa avaliação? Fica claro que a escolha e interpretação desses termos pode ser muito significativa. Para uma visão fascinante sobre isso, veja o relatório anteriormente classificado do analista da CIA Sherman Kent, Words of Estimative Probability (pdf). Outras pesquisas estudaram diferenças individuais na percepção de probabilidade — e criaram gráficos divertidos mostrando os resultados.

A probabilidade estimativa também é crucial na medicina. Quando números exatos não são compartilhados, com que frequência ocorre um efeito colateral descrito como “raro”? Guias específicos foram criados listando probabilidades associadas a termos como “provável”, “frequente”, “ocasional” e “raro”.

Um leitor também me mostrou um anúncio clássico de chocolate, Fry’s five boys, em que o rosto de um garoto passa por: desespero, pacificação, expectativa, aclamação e, finalmente, a realização “é Fry’s”.

Mais espectros de palavras, incluindo os aqui ilustrados:

  • Tamanho: minúsculo – pequeno – médio – grande – enorme – gigantesco

  • Frequência: nunca – raramente – ocasionalmente – às vezes – frequentemente – sempre

  • Volume da fala: sussurro – murmúrio – fala – grito – berro – gritaria

  • Inteligência: estúpido – limitado – mediano – inteligente – brilhante – gênio

  • Sabor: repugnante – sem gosto – saboroso – delicioso

  • Cheiro: fétido – malcheiroso – perfumado – agradável

    Fonte: aqui 

Modelos com efeitos fixos

 O resumo

Os efeitos fixos (FE) tornaram-se uma ferramenta onipresente e poderosa para eliminar variações indesejadas em estudos observacionais de contabilidade. Essas variações são abundantes na pesquisa contábil porque frequentemente utilizamos dados ricos para testar hipóteses precisas derivadas de teorias abstratas. Ao eliminar tais variações, os FE reduzem preocupações de que variáveis omitidas enviesem nossas estimativas ou enfraqueçam o poder dos testes. No entanto, os FE não são isentos de custos, e seu uso deve ser cuidadosamente justificado por considerações teóricas e institucionais. Além disso, eles transformam amostras e variáveis de maneiras que não são imediatamente evidentes e, ao fazê-lo, afetam a forma como devemos interpretar os resultados das regressões. Este guia introdutório explica a mecânica dos FE e fornece orientações práticas para seu uso consciente, relato transparente e interpretação cuidadosa dos modelos.

 

Euforia do mercado com a IA

 Os mercados se movem em ciclos de inovação e especulação, e o atual surto de inteligência artificial não é exceção.


O boom da IA de hoje exibe quase todas as características que definiram bolhas passadas — avaliações em disparada, fluxos concentrados de capital, euforia dos investidores e narrativas da mídia que reforçam expectativas de crescimento imparável. Por várias medidas, os paralelos vão além da semelhança: o fervor especulativo em torno da IA rivaliza e, em muitos aspectos, supera a Bolha dos Mares do Sul, a mania ferroviária da década de 1840, o boom dos anos 1920, a era das pontocom e a febre das hipotecas subprime.

No centro da tempestade está uma mistura explosiva de verdadeira promessa tecnológica, liquidez abundante e psicologia humana. Investidores enxergam o potencial de transformação mundial, o crédito permanece acessível o suficiente para alimentar a tomada de riscos, e o medo de ficar de fora leva o comportamento a extremos.

O resultado é um ambiente em que tanto startups quanto empresas consolidadas são avaliadas como se execução impecável, hipercrecimento constante e adoção imediata em massa fossem inevitáveis.

Tais pressupostos são insustentáveis.

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