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Título: A Revolução dos Agentes de IA no Serviço Público: Potencial e Desafios do ChatGPT como Alternativa
Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem se consolidado como uma ferramenta inovadora em diversos setores, incluindo o serviço público. O ChatGPT, um agente de IA avançado, surge como uma alternativa notável, capaz de realizar uma ampla gama de tarefas. Porém, é importante refletir sobre como sua implementação pode impactar a eficiência e a qualidade dos serviços oferecidos à sociedade.
A adoção de soluções como o ChatGPT pode otimizar processos administrativos, melhorar a comunicação com o cidadão e oferecer suporte em tomadas de decisão, permitindo que servidores públicos aproveitem melhor seu tempo e recursos. Imagine um cenário onde tarefas repetitivas e burocráticas são automatizadas, liberando profissionais para focar em iniciativas estratégicas que realmente fazem a diferença na vida das pessoas.
Contudo, a utilização de agentes de IA não vem sem desafios. Questões como a segurança de dados, a transparência nos processos e o papel do servidor público na supervisão dessas tecnologias devem ser cuidadosamente consideradas. Afinal, a presença da tecnologia não deve substituir a empatia e a responsabilidade que caracterizam o serviço público.
Portanto, ao pensar na implementação do ChatGPT e de outras ferramentas de IA, é fundamental contemplar um equilíbrio entre inovação e a função social do setor público. Como podemos, enquanto servidores, integrar estas tecnologias de maneira a maximizar os benefícios à sociedade, sem desumanizar a interação com o público? Essa é a grande questão que devemos discutir e explorar em nossos ambientes de trabalho.
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Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
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any open source free ones that are like agent zero or work with ollama?
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Great video as usual. This proves that deep agent's models' dataset contain a lot more code reference, which is good. But I wish you'd do more context based tests, such as fixing a bug in a 4000 line attached python file and in-context img2img generation. Like how well the models are able to transfer characters or objects over to a different scene. Because generating an app or something based on 1 single prompt is an easy task for many models. But hallucination and consistency tests is where we truly get to see the model's potential.
Agent is the new model I guess,
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