Por que o Chat GPT não vai tirar o seu emprego

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Roteiro e apresentação:
Atila Iamarino - Twitter @oatila
Instagram @oatila

Direção e Produção:
Paloma Sato

Composição de Imagens, Edição, Animação e Thumb:
Giulia Donadio: Instagram: @giulia_donadio

O livro que cito:
Merchant, B. (2023). Blood in the machine: The origins of the rebellion against big tech. Hachette UK. - https://amzn.to/407gCf0



Fontes:
Relatórios de investidores:
https://www.bloomberg.com/news/articl...
https://www.goldmansachs.com/images/m...

Prejuízo que a OpenAI ainda deve ter:
https://www.theinformation.com/articl...
https://www.theinformation.com/articl...

Uso de energia:
https://www.bbc.com/portuguese/articl...
https://exame.com/tecnologia/big-tech...


Zhou, L., Schellaert, W., Martínez-Plumed, F., Moros-Daval, Y., Ferri, C., & Hernández-Orallo, J. (2024). Larger and more instructable language models become less reliable. Nature, 1-8.

Cappelli, P., Tambe, P. S., & Yakubovich, V. (2024). Will Large Language Models Really Change How Work Is Done?. Companion Article Pack, 19.

Mirzadeh, I., Alizadeh, K., Shahrokhi, H., Tuzel, O., Bengio, S., & Farajtabar, M. (2024). GSM-Symbolic: Understanding the Limitations of Mathematical Reasoning in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2410.05229.

Svanberg, M., Li, W., Fleming, M., Goehring, B., & Thompson, N. (2024). Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision?. Available at SSRN 4700751.