A startup brasileira de US$ 18,5 mi que quer ensinar 'bom gosto' à inteligência artificial

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A startup brasileira Taste Labs captou US$ 18,5 milhões em venture capital para desenvolver uma nova camada da inteligência artificial: ensinar máquinas a tomar decisões subjetivas, como avaliar estética, design e criatividade. A empresa aposta que o próximo avanço da IA não dependerá apenas de modelos maiores, mas de dados especializados produzidos por especialistas humanos capazes de diferenciar resultados genéricos de criações de maior qualidade.

Travessões, cores exageradas, mãos que se mexem de forma esquisita — na era da inteligência artificial (IA), as pessoas passaram a procurar cada vez mais sinais em imagens, vídeos e textos de que algo não foi feito por humanos. O chamado "AI Slop" (conteúdos de baixa qualidade e gerados em massa) tomou conta da internet — mas uma startup brasileira com US$ 18,5 milhões em venture capital quer lutar contra essa maré.

"Queremos matar o AI slop", diz Marcelo Afonseca, membro-fundador da Taste Labs, em entrevista à EXAME. "Ele é, realmente, essa convergência para a média, de tudo parecer igual, e a IA introduz algumas coisas que ficam óbvias que foram geradas por IA", afirma.

A tese da Taste Labs é que o próximo gargalo da inteligência artificial não está apenas em modelos maiores ou em mais poder computacional, mas na capacidade de ensinar máquinas a tomar decisões em áreas nas quais não existe uma resposta objetiva.

Segundo Afonseca, os modelos atuais avançaram em tarefas verificáveis, como matemática e programação, porque esses campos permitem medir com clareza se uma resposta está correta.

"Eles foram criados consumindo dados sobre software e, pela natureza desses modelos, é normal que eles performem melhor nesses domínios", afirma. "Mas, quando a gente olha para o subjetivo, eles não têm uma resposta certa."

O desafio de ensinar gosto para uma máquina

O problema aparece em áreas como design, em que a qualidade de um resultado depende de uma combinação de fatores que não pode ser reduzida a uma única resposta.

Um site pode funcionar tecnicamente e ainda assim parecer genérico. Uma apresentação pode estar completa e, mesmo assim, não transmitir uma identidade visual.

Para a Taste Labs, esse é o ponto em que os modelos atuais ainda convergem para padrões semelhantes. A empresa trabalha para transformar critérios humanos de avaliação em dados que possam ser usados no treinamento e na evolução dos sistemas de inteligência artificial.

"É um processo humanamente curado de pessoas que entendem esse domínio e podem trazer isso para algo que a IA pode aprender", diz Afonseca.

Para isso, a companhia criou uma rede de designers, chamados de tastemakers, que avaliam resultados produzidos por modelos de IA e ajudam a traduzir conceitos subjetivos, como estética, composição e coerência visual, em informações que podem ser incorporadas aos sistemas.

A lógica segue um movimento já conhecido no desenvolvimento de inteligência artificial: usar especialistas humanos para avaliar respostas e indicar quais resultados são melhores. A diferença é que, nesse caso, o objetivo não é apenas corrigir informações, mas ensinar critérios de qualidade.

Os laboratórios de IA buscam dados para sair da média

O mercado de inteligência artificial passou por uma primeira corrida para construir modelos capazes de gerar textos, imagens e códigos. Agora, a disputa avança para uma nova etapa: melhorar a qualidade das respostas produzidas por esses sistemas.

É nesse espaço que a Taste Labs tenta se posicionar. A empresa afirma trabalhar com laboratórios de inteligência artificial em avaliações, benchmarks e dados de pós-treinamento. Segundo Afonseca, a startup construiu relacionamento com os principais laboratórios do setor, sem divulgar quais são.

"Tínhamos dados em massa, em uma escala absurda, e depois a gente passou para a fase do ChatGPT. Precisamos ganhar a confiança desses pesquisadores. Construímos nosso relacionamento com os laboratórios e trazemos a nossa opinião e nosso conhecimento específico", afirma.

O trabalho envolve comparar modelos em diferentes formatos, como sites, apresentações e aplicativos, usando avaliações de designers para medir a qualidade dos resultados.

Segundo o executivo, a diferença entre os sistemas atuais e o nível esperado por profissionais da área aparece rapidamente nesses testes.

"É muito claro para eles o quanto os modelos estão para trás", diz Afonseca.

A próxima disputa da inteligência artificial

Para Afonseca, a evolução da IA deve aumentar o valor de dados especializados. A disputa não estará apenas na construção de modelos maiores, mas também na capacidade de fornecer informações capazes de melhorar o desempenho desses sistemas em tarefas específicas.

"Melhoramos o modelo em uma ponta, mas eles ainda não têm bom gosto, e precisamos fazer com que isso aconteça", afirma.

O executivo compara a evolução da tecnologia a uma cadeia formada por diferentes camadas: os laboratórios que desenvolvem modelos, as empresas que fornecem infraestrutura de computação e as companhias capazes de criar dados proprietários para treinar sistemas.

"A IA é uma cadeia, mas a camada de dados vai se tornar cada vez mais importante, e quem souber desenvolver e aproveitar isso muito bem vai ser mais relevante", diz.

O humano como avaliador da máquina

Apesar do avanço dos modelos generativos, a Taste Labs aposta que especialistas humanos continuarão tendo papel central nas áreas em que não existe 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", afirma Afonseca.

Segundo o executivo, o papel dos profissionais criativos pode mudar com a evolução da tecnologia. Em vez de desaparecer, a participação humana pode se concentrar em avaliar, orientar e definir padrões para os sistemas.

"O humano vai ter um papel fundamental — talvez ele mude e vire mais um verificador do que um criador", diz.

A Taste Labs pretende expandir essa abordagem para outras áreas além do design, incluindo música, cinema e escrita criativa. Para a empresa, quanto mais a inteligência artificial se espalhar pela produção de conteúdo, maior será a disputa por aquilo que diferencia uma resposta apenas funcional de uma resposta considerada boa.

Perguntas frequentes

O que é a Taste Labs?

A Taste Labs é uma startup brasileira de inteligência artificial que trabalha com dados especializados para ajudar modelos de IA a melhorar em áreas subjetivas, como design, estética, música, cinema e escrita criativa. A empresa captou US$ 18,5 milhões em venture capital.

O que significa AI Slop?

AI Slop é um termo usado para descrever conteúdos de baixa qualidade produzidos em massa por inteligência artificial. A expressão se refere a materiais que seguem padrões repetitivos e pouco originais, como imagens, textos e vídeos considerados genéricos.

Qual problema a Taste Labs tenta resolver?

A startup trabalha para resolver uma limitação dos modelos atuais de inteligência artificial: a dificuldade de avaliar qualidade em tarefas que não possuem uma resposta objetiva, como escolher um bom design, uma composição visual ou uma criação artística.

Por que a inteligência artificial tem dificuldade com tarefas subjetivas?

Modelos de IA evoluíram principalmente em áreas com critérios claros de avaliação, como matemática e programação. Em áreas criativas, porém, não existe uma única resposta correta, e a qualidade depende de fatores como contexto, estética e intenção.

Como a Taste Labs ensina inteligência artificial a ter “bom gosto”?

A empresa utiliza uma rede de especialistas humanos, chamados de tastemakers, que avaliam resultados produzidos por modelos de IA. Essas avaliações transformam critérios subjetivos, como estética e coerência visual, em dados usados para aprimorar os sistemas.

Qual será o próximo desafio da inteligência artificial?

Segundo a Taste Labs, a próxima etapa da evolução da IA será melhorar a capacidade dos modelos de tomar decisões em áreas subjetivas. A disputa deve envolver não apenas modelos maiores, mas também dados especializados capazes de aumentar a qualidade das respostas.

Os humanos serão substituídos pela inteligência artificial em áreas criativas?

A Taste Labs defende que profissionais humanos continuarão importantes em áreas criativas, especialmente para avaliar resultados, orientar sistemas e definir padrões de qualidade. O papel desses profissionais pode mudar de criador para avaliador e direcionador de modelos.

Em quais áreas a Taste Labs pretende expandir sua tecnologia?

Além do design, a startup pretende aplicar sua abordagem em áreas como música, cinema e escrita criativa, segmentos em que a avaliação de qualidade depende de critérios subjetivos.