Apresentamos a lousa

Queremos apresentar a lousa, uma nova interface para trabalhar com o ChatGPT em projetos de escrita e programação. É muito mais do que um simples chat. A lousa fica aberta em uma janela separada, permitindo que você e o ChatGPT colaborem em um projeto. A versão beta inicial simboliza uma nova maneira de trabalhar em conjunto — não apenas por meio de conversas, mas criando e refinando ideias lado a lado.   

A lousa foi criada com o GPT‑4o e, enquanto estiver em fase beta, pode ser selecionada manualmente no seletor de modelos. A partir de hoje, vamos lançar a lousa para usuários do ChatGPT Plus e do ChatGPT Team em todo o mundo. Os usuários dos planos Enterprise e Edu terão acesso na próxima semana. Também temos planos de disponibilizar a lousa para todos os usuários do ChatGPT Free quando ela sair da versão beta.

As pessoas utilizam o ChatGPT diariamente para obter ajuda com redação e programação. Embora a interface do chat seja fácil de usar e funcione bem em muitas tarefas, ela tem algumas limitações — principalmente se você deseja trabalhar em projetos que exigem edição e revisões. A lousa oferece uma nova interface para esse tipo de trabalho.

Com ela, o ChatGPT pode entender melhor o contexto do que você está tentando realizar. Você pode, por exemplo, destacar algumas seções específicas para indicar exatamente em quais áreas você quer que o ChatGPT se concentre. A lousa, por sua vez, age como um editor de texto ou revisor de código e pode fornecer feedback e sugestões em linha, tendo em mente o contexto inteiro do projeto.

Vale lembrar que você controla o projeto na lousa. Ou seja, você pode editar diretamente o texto ou o código. Há um menu de atalhos que você pode usar na hora de pedir ao ChatGPT para ajustar o comprimento da escrita, depurar o código ou então realizar outras ações úteis. Além disso, você também pode restaurar versões anteriores do trabalho usando o botão Voltar na lousa.

A lousa abre automaticamente quando o ChatGPT detectar um cenário em que ela pode ser útil. Existe também a opção de incluir “usar a lousa” no prompt, pois isso vai abrir a ferramenta e você vai poder usá-la em um projeto existente.

Os atalhos de redação incluem:

• Sugerir edições: o ChatGPT oferece sugestões e feedback em linha.
• Ajustar o tamanho: edita o comprimento do documento para torná-lo mais curto ou mais longo.
• Alterar nível de leitura: ajusta o nível de leitura, do jardim de infância à pós-graduação.
• Adicionar os últimos ajustes: verifica a gramática, clareza e consistência.
• Adicionar emojis: adiciona emojis relevantes para dar ênfase e cor.

A programação é um processo iterativo, e pode ser difícil acompanhar todas as revisões do código apenas no chat. Com a lousa, fica mais fácil acompanhar e avaliar as alterações feitas pelo ChatGPT. De nossa parte, pretendemos continuar melhorando a transparência nesse tipo de edição.

Os atalhos de programação incluem:

• Revisar código: o ChatGPT fornece sugestões em linha para melhorar seu código.
• Adicionar logs: insere instruções de impressão para ajudar a depurar e compreender o código.
• Adicionar comentários: adiciona comentários ao código para facilitar a compreensão.
• Corrigir bugs: detecta e reescreve códigos problemáticos para resolver erros.
• Portar para uma linguagem: traduz o código para JavaScript, TypeScript, Python, Java, C++ ou PHP.

Treinamos o GPT‑4o para que ele possa colaborar como um parceiro criativo. O modelo sabe quando abrir uma lousa, fazer edições direcionadas e reescrever algum trecho por completo. Ele também compreende o contexto mais amplo para fornecer feedback e sugestões precisas.

Para apoiar essas iniciativas, nossa equipe de investigação desenvolveu os seguintes comportamentos essenciais:

• Acionar a lousa para escrever e programar 
• Gerar diversos tipos de conteúdo
• Fazer edições direcionadas
• Reescrever documentos
• Fornecer críticas em linha

Medimos o progresso com mais de 20 avaliações internas automatizadas. Utilizamos novas técnicas de geração de dados sintéticos, como a destilação de resultados do OpenAI o1‑preview, para pós-treinar o modelo em seus comportamentos principais. Essa abordagem nos permitiu abordar, com rapidez, a qualidade da redação e as novas interações dos usuários — tudo sem depender de dados gerados por humanos.

Um desafio importante foi definir o momento em que a lousa deveria ser acionada. Ensinamos o modelo a abrir uma lousa para prompts como “Escreva uma postagem no blog sobre a história dos grãos de café”, evitando acionar excessivamente tarefas gerais de perguntas e respostas, como “Ajude-me a preparar uma receita nova para o jantar”. Para tarefas de escrita, priorizamos a melhoria dos “gatilhos corretos” (em detrimento dos “não gatilhos corretos”) e alcançamos 83% de sucesso em comparação com uma linha de base zero-shot GPT‑4o, que seguiu instruções de prompts.

Vale ressaltar que a qualidade dessas linhas de base é altamente sensível ao prompt específico utilizado. Com prompts diferentes, a linha de base ainda pode apresentar um desempenho ruim, mas de maneira diferente — por exemplo, sendo igualmente imprecisa nas tarefas de programação e redação, o que resulta em uma distribuição diferente de erros e formas alternativas de desempenho abaixo do ideal. Para a codificação, criamos de maneira intencional um viés no modelo contra o acionamento. O objetivo era evitar perturbar nossos usuários avançados. Continuaremos aprimorando isso com base no feedback dos usuários.

Um segundo desafio envolveu ajustar o comportamento de edição do modelo assim que a lousa fosse acionada — especificamente, decidir quando fazer uma edição direcionada em vez de reescrever o conteúdo inteiro. Treinamos o modelo para realizar edições direcionadas quando os usuários selecionam explicitamente o texto por meio da interface, dando preferência à reescrita nos demais casos. Esse comportamento continua a evoluir à medida que aperfeiçoamos o modelo.

Por fim, treinar o modelo para gerar comentários de alta qualidade exigiu uma iteração cuidadosa. Ao contrário dos dois primeiros casos, que são facilmente adaptáveis à avaliação automatizada com revisões manuais minuciosas, medir a qualidade de forma automatizada é particularmente desafiador. Portanto, utilizamos avaliações humanas para avaliar a qualidade e a precisão dos comentários. Nosso modelo de lousa integrado supera o GPT‑4o zero-shot com instruções de prompts em 30% de precisão e 16% de qualidade, mostrando que o treinamento sintético melhora significativamente a qualidade da resposta e o comportamento em comparação com o prompt zero-shot que recebeu instruções detalhadas.

Tornar a IA mais útil e acessível significa repensar a forma como interagimos com ela. A lousa é uma nova abordagem para essa questão, e representa a primeira grande atualização da interface visual do ChatGPT desde que lançamos o serviço, há dois anos.

Ela está em fase beta inicial e planejamos melhorar rapidamente seus recursos.