A startup brasileira Taste Labs captou US$ 18,5 milhões em venture capital com o objetivo de desenvolver uma nova abordagem para a inteligência artificial: ensinar máquinas a tomar decisões subjetivas, como avaliar estética, design e criatividade. A empresa acredita que o próximo avanço da IA não dependerá apenas de modelos maiores, mas de dados especializados produzidos por especialistas humanos capazes de distinguir criações genéricas daquelas de maior qualidade.
O problema do “AI Slop” e a busca por qualidade
Na era da inteligência artificial, usuários passaram a procurar sinais em imagens, vídeos e textos que indiquem se um conteúdo foi gerado por máquinas. O fenômeno conhecido como “AI Slop” — produções de baixa qualidade e geradas em massa — se espalhou pela internet. A Taste Labs, com seu financiamento de US$ 18,5 milhões, pretende combater essa tendência ao melhorar a capacidade da IA de produzir resultados que sejam reconhecidamente bons.
“Queremos matar o AI slop”, afirma Marcelo Afonseca, membro-fundador da Taste Labs. “Ele representa a convergência para a média, onde tudo parece igual, e a IA introduz elementos que deixam óbvio que foram gerados por máquinas.”
Ensinar gosto a uma máquina: o papel dos tastemakers
O principal gargalo da IA atual, segundo a empresa, não está apenas no aumento do poder computacional ou no tamanho dos modelos, mas na dificuldade de avaliar qualidade em áreas sem resposta objetiva. Em campos como design, uma solução tecnicamente funcional pode ainda parecer genérica, enquanto uma apresentação bem elaborada pode transmitir identidade visual e propósito.
Para superar essa limitação, a Taste Labs criou uma rede de designers, chamados de tastemakers, que avaliam outputs de modelos de IA e transformam critérios humanos — como estética, composição e coerência visual — em dados estruturados. Esses dados são usados para treinar e refinar os sistemas de IA, ensinando-os a reconhecer e reproduzir padrões de qualidade.
Parcerias com laboratórios e a importância dos dados especializados
A startup colabora com laboratórios de IA para realizar avaliações, benchmarks e ajustes de pós-treinamento. Afonseca explica que, após a fase inicial de modelos generativos como o ChatGPT, a confiança dos pesquisadores se tornou essencial. “Construímos relacionamentos com os laboratórios, levando nossa opinião e conhecimento específico”, diz.
O trabalho envolve comparar modelos em diferentes formatos — sites, apresentações e aplicativos — utilizando as avaliações dos designers para medir a qualidade. Nessas comparações, a diferença entre o desempenho atual e o nível esperado por profissionais fica evidente.
Visão futura: dados como camada estratégica da IA
A evolução da IA, na visão de Afonca, deve aumentar o valor de dados especializados. A competição não estará apenas na construção de modelos maiores, mas na capacidade de fornecer informações que melhorem o desempenho em tarefas específicas. Ele compara a tecnologia a uma cadeia formada por camadas: desenvolvedores de modelos, fornecedores de infraestrutura e empresas capazes de criar dados proprietários.
“A camada de dados se tornará cada vez mais importante, e quem souber desenvolvê-la e aproveitá-la bem será mais relevante”, afirma.
O humano como avaliador e orientador da máquina
Apesar do avanço dos modelos generativos, a Taste Labs acredita que especialistas humanos continuarão essenciais em áreas sem uma resposta única. “Sempre vamos precisar dos humanos para ajudar, principalmente nas coisas subjetivas. Existem muitos designs criados por IA, e a grande maioria é ruim. Quem consegue distinguir o bom do ruim é cada vez mais importante”, diz Afonseca.
O papel dos profissionais criativos pode migrar de criador para avaliador e orientador de sistemas. A startup planeja expandir sua abordagem para música, cinema e escrita criativa, onde a avaliação de qualidade também depende de critérios subjetivos.
Perguntas frequentes
- O que é a Taste Labs? Uma startup brasileira de IA que captou US$ 18,5 milhões e trabalha com dados especializados para melhorar o julgamento subjetivo de modelos de IA em design, estética, música, cinema e escrita criativa.
- O que significa AI Slop? Conteúdos de baixa qualidade produzidos em massa por IA, que seguem padrões repetitivos e genéricos.
- Qual problema a Taste Labs tenta resolver? A dificuldade da IA atual de avaliar qualidade em tarefas sem resposta objetiva, como design e criação artística.
- Por que a IA tem dificuldade com tarefas subjetivas? Os modelos evoluíram em áreas com critérios claros, como matemática, enquanto em domínios criativos não existe uma resposta única.
- Como a Taste Labs ensina a IA a ter “bom gosto”? Utilizando tastemakers humanos que avaliam outputs e transformam critérios subjetivos em dados para treinamento.
- Qual será o próximo desafio da IA? Melhorar a capacidade de tomar decisões subjetivas, com foco em dados especializados além de modelos maiores.
- Os humanos serão substituídos pela IA em áreas criativas? A empresa defende que os profissionais continuarão importantes como avaliadores e orientadores dos sistemas.
- Em quais áreas a Taste Labs pretende expandir sua tecnologia? Música, cinema e escrita criativa, além do design.
