Exposição Fake da Fantástica Fábrica de Chocolate traumatiza crianças, famílias e colaboradores

Um evento que prometia levar os fãs ao mundo mágico da Fantástica Fábrica de Chocolate acabou se transformando em um verdadeiro pesadelo para as crianças e suas famílias na Escócia.

O que era para ser uma aventura imersiva inspirada no universo de Willy Wonka se tornou uma decepção total, deixando os participantes assustados e frustrados.

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Promessas Vazias e Desapontamento

As famílias foram recebidas por imagens e decorações descuidadas e pouco atraentes, que destoavam completamente da atmosfera mágica esperada.

Os funcionários e cenários pareciam negligenciados, transformando o que deveria ser um lugar dos sonhos em um verdadeiro pesadelo. Um pai indignado descreveu a experiência como uma “desgraça absoluta”, especialmente considerando o alto preço dos ingressos, que custavam 35 libras.

IA e Falta de Preparo

Para piorar, o evento contou com o uso de inteligência artificial na criação dos cenários, o que os deixou ainda mais distantes das expectativas das crianças.

A decoração, longe de ser encantadora, parecia artificial e sem vida, não condizendo com as promessas feitas aos participantes. Os organizadores, House of Illuminati, emitiram um pedido público de desculpas pelo transtorno causado às famílias.

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O Desabafo do Ator Willy Wonka

Paul Connell, o ator contratado para interpretar Willy Wonka, quebrou o silêncio sobre a caótica organização do evento.

Ele revelou que recebeu o papel de última hora e se deparou com um roteiro absurdo, repleto de diálogos sem sentido gerados por IA. A experiência no evento foi ainda pior do que o esperado, com um ambiente desorganizado e carente da magia prometida.

Desculpas e Reembolsos

Diante das críticas e reclamações, a House of Illuminati emitiu um pedido de desculpas e anunciou que irá reembolsar integralmente todos os clientes que adquiriram ingressos para o evento.

O incidente serve como um lembrete sobre a importância da transparência e do cuidado ao promover experiências imersivas para o público.

Conclusão Amarga

O evento da Fantástica Fábrica de Chocolate, que deveria ser uma celebração da imaginação e da fantasia, acabou se tornando um exemplo de desorganização e decepção.

Apesar do sucesso do filme Wonka nas bilheterias, essa ativação frustrada serve como um lembrete de que a qualidade e a integridade são fundamentais ao criar experiências para os fãs.

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Quem nunca foi vítima de uma fofoca? Infelizmente, essa é uma prática muito comum em nosso cotidiano, e muitas vezes ela pode nos prejudicar. Por isso, é importante estar atento aos sinais de um fofoqueiro e aprender a se proteger.

Neste artigo, vamos mostrar 9 sinais inconfundíveis para bloquear os fofoqueiros de sua vida.

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Fuja da fofoca!

A fofoca pode ter consequências negativas em nossas vidas, desde problemas pessoais até profissionais. Por isso, é importante aprender a se proteger. Aqui estão algumas dicas para ajudá-lo a fugir da fofoca:

1. Não participe: se você não quer que outras pessoas falem mal de você, não fale mal dos outros. Simples assim.
2. Seja um exemplo: se você é uma pessoa discreta e respeitosa, as pessoas terão menos motivos para falar mal de você.
3. Mantenha a calma: se você ouvir alguém falando mal de você ou de outra pessoa, tente manter a calma. Não deixe que a fofoca afete sua vida.
4. Seja direto: se alguém estiver falando mal de você, não tenha medo de confrontá-lo. Diga o que você pensa e tente resolver a situação.
5. Não compartilhe informações pessoais: evite falar sobre sua vida pessoal com pessoas que você não conhece bem. Isso só aumenta as chances de fofocas.
6. Não acredite em tudo que ouve: antes de acreditar em uma fofoca, verifique a fonte da informação e tente obter mais detalhes sobre o assunto.
7. Respeite a privacidade dos outros: se alguém compartilhar informações pessoais com você, respeite a privacidade dessa pessoa e não compartilhe essa informação com outras pessoas.
8. Não se envolva em fofocas: se alguém tentar envolvê-lo em uma fofoca, recuse-se a participar da conversa.
9. Seja seletivo com suas amizades: escolha amigos que são discretos e respeitosos, e evite aqueles que gostam de fofocar.

9 sinais para bloquear os fofoqueiros!

Agora que você sabe como fugir da fofoca, vamos mostrar nove sinais para bloquear os fofoqueiros de sua vida:

1. Falam mal das pessoas pelas costas: um dos sinais mais óbvios de um fofoqueiro é quando a pessoa fala mal dos outros pelas costas.
2. Gostam de intrigas: os fofoqueiros adoram criar intrigas e conflitos entre as pessoas.
3. São curiosos demais: os fofoqueiros são muito curiosos e adoram saber tudo o que está acontecendo na vida dos outros.
4. São oportunistas: os fofoqueiros aproveitam qualquer oportunidade para falar mal dos outros.
5. Não conseguem guardar segredos: se alguém tem o hábito de contar para todo mundo os segredos que você compartilha com ela, provavelmente essa pessoa é um fofoqueiro.
6. Adoram ser o centro das atenções: os fofoqueiros adoram contar histórias e fofocas para chamar a atenção das pessoas.
7. São falsos: os fofoqueiros costumam ser falsos e manipuladores, e muitas vezes usam a fofoca para conseguir o que querem.
8. Espalham boatos: os fofoqueiros adoram espalhar boatos e rumores, mesmo que não tenham certeza se são verdadeiros.
9. São críticos demais: os fofoqueiros costumam ser muito críticos em relação aos outros, e adoram encontrar defeitos nas pessoas.

Agora que você conhece esses sinais, é mais fácil identificar um fofoqueiro e se proteger dele. Lembre-se de que a fofoca pode prejudicar a vida de todos, então é importante sempre ter cuidado com o que você fala e com quem você compartilha informações pessoais.

Fugir da fofoca pode não ser fácil, mas é possível com essas dicas. Seja um exemplo de respeito e discrição, e escolha amigos que compartilhem os mesmos valores. Não se envolva em fofocas e ajude a criar um ambiente mais saudável e respeitoso. E lembre-se sempre: a fofoca nunca leva a lugar algum.

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Ao promover notícias falsas, as empresas de mídia social estão prejudicando-se porque a prática pode levar a um envolvimento muito mais fraco do usuário ao longo do tempo, de acordo com as descobertas de Ozan Candogan, da Chicago Booth, e Kimon Drakopoulos, da Universidade do Sul da Califórnia.

Muitos sites de mídia social lutam para maximizar o envolvimento do usuário, ao mesmo tempo em que minimizam a quantidade de desinformação compartilhada e reenviada.

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Como equilibrar o envolvimento do usuário e as notícias falsas?

Candogan e Drakopoulos usaram modelos para testar estratégias de equilíbrio entre esses objetivos conflitantes. Seus resultados sugerem que espalhar informações erradas representa um risco de negócio para as plataformas de mídia social, já que os usuários podem começar a acreditar que não podem confiar nas informações que veem.

Nos modelos dos pesquisadores, os cliques caíram mais do que a metade quando as plataformas tinham uma política de “não intervenção”. No entanto, as plataformas que agem com o objetivo principal de minimizar a desinformação podem considerar benéfico direcionar os dois tipos de usuários para longe de conteúdos imprecisos.

Quais são as limitações do estudo?

Uma limitação da pesquisa é a suposição dos modelos de que as pessoas que usam as redes sociais e os algoritmos que as executam sabem se as publicações são verdadeiras, falsas ou algum lugar entre os dois.

“Essa suposição é uma aproximação à realidade, onde uma plataforma potencialmente tem uma estimativa de erro mais precisa do que os agentes”, escrevem Candogan e Drakopoulos.

Os pesquisadores sugerem que estudos adicionais possam analisar os compromissos entre promover a verdade e promover o envolvimento em um cenário distópico, onde nem as redes nem os usuários sabem quais notícias são falsas e quais são reais.

As notícias falsas afetam o engajamento dos usuários?

É fundamental que as plataformas de mídia social ajudem os usuários a identificar notícias falsas, pois ignorar esse problema pode levar a um envolvimento significativamente mais fraco do usuário.

O envolvimento dos usuários é uma importante fonte de receita para empresas como o Facebook e o Twitter, que faturam a maior parte de seus lucros com publicidade.

No entanto, algoritmos de gerenciamento de conteúdo projetados para maximizar o envolvimento do usuário podem promover involuntariamente conteúdo de qualidade duvidosa, incluindo notícias falsas.

Portanto, é crucial que as empresas de mídia social encontrem um equilíbrio entre o engajamento do usuário e a minimização de notícias falsas, a fim de proteger sua reputação e sustentar suas receitas de publicidade.

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Antes de tudo, isso não é um clickbait. Se você assim como eu curte tecnologia, vai achar no mínimo interessante saber que uma Inteligência Artificial tem realizado feitos impressionantes, de certa forma até assustadores no meu ponto de vista.

A microsoft realizou recentemente a edição 2020 do Microsoft Build, um evento voltado para programadores. Kevin Scott, CTO da Microsoft, foi quem liderou a apresentação. Durante o evento online, foi mostrado um novo modelo de Machine Learning por redes neurais. Sucessor do GPT-2, o projeto GPT-3, desenvolvido pela organização sem fins lucrativos OpenAI, é um sistema de geração de textos baseado em IA, que tem incríveis 180 bilhões de parâmetros. Para efeitos de comparação, seu antecessor, o GPT-2 tinha apenas 1 bilhão de parâmetros

O que é Machine Learning?

Antes, aqui vai uma breve explicação sobre o que é Machine Learning. Basicamente, é um sistema computacional onde uma máquina é alimentada com um grande número de dados sobre um tópico específico, por exemplo: fotos de rostos de pessoas. À medida que os dados vão sendo adicionados, a máquina pode ir utilizando esses dados para executar tarefas, tais como reconhecer um rosto humano. Se pararmos para analisar, dá pra dizer que nós também aprendemos assim, afinal, de tanto ver rostos humanos, nós somos ótimos em fazer isso.

A partir disso então, existem até aqui alguns tipos de machine learning. Entre eles, o Supervised learning, onde é um humano quem valida manualmente os dados e “ensina” o computador o que é um rosto humano ou não. E o Self Supervised Learning, onde quem audita os dados é a própria máquina. E esse último é um jeito muito mais rápido de desenvolver uma rede neural, que é onde um sistema computacional lida com dados simulando neurônios, procurando correlações entre diferentes dados, daí que vem o aprendizado constante.

O que tem de tão novo no GPT-3?

De uma maneira simples, é a quantidade de parâmetros que ele conseguiu desenvolver. Segundo a OpenAI, o novo modelo foi treinado até agora com quase 1 trilhão de palavras coletadas em artigos na internet, gerando assim um total de 175 bilhões de parâmetros. Seu antecessor, o GPT-2, lançado em 2019 tinha 1,5 bilhão de parâmetros, e era considerado por muitos especialistas “algo perigoso para ser disponibilizado ao público”.

Do mesmo modo, se compararmos com outros modelos de geração de texto, vemos uma gritante deformação no gráfico que mostra a quantidade de parâmetros das redes.

Destacado está o Turing NLG, um modelo que foi considerado perigosíssimo, com 17 bilhões de parâmetros. O GPT-3 tem 10 vezes mais parâmetros. E está em crescimento exponencial.

Em um teste realizado com um grupo de 80 pessoas, seus textos foram capazes de enganar os leitores, fazendo-os pensar que foram escritos por um humano, em 50% dos casos.

Inteligência Artificial pode escrever poemas e até programar sozinha

Com essa imensa quantidade de parâmetros, o modelo pode facilmente ser confundido com um texto de uma pessoa. Seu antecessor precisou de 5000 inputs de parâmetros para desenvolver 5 textos para comerciais que foram utilizados no superbowl. Enquanto o GPT-3, com apenas alguns parágrafos, foi capaz de simular o estilo de escrita do poeta modernista norte-americano Wallace Stevens.

Mas, além de escrever textos, e responder perguntas, o modelo de Machine Learning GPT-3 está aprendendo a fazer algo que para nós pode parecer mais complexo: programar.

Em algumas demonstrações, os desenvolvedores mostraram situações em que era proposto ao modelo que escrevesse códigos simples e complexos em Python e Html. O sistema não só foi capaz de atender aos pedidos, como nunca tinha sido “ensinado” sobre essas linguagens de programação. Tudo o que foi fornecido foram pequenos códigos escritos na hora pelos desenvolvedores que faziam a apresentação.

Como programação não é meu forte, separei aqui dois vídeos que explicam melhor como foram feitas essas demonstrações. Caso você queira entender mais do que se trata essa inteligência artificial, assista aos vídeos abaixo:

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