Queremos promover a inovação ética na era da IA generativa

Nossa abordagem à IA generativa é fundamentada no profundo respeito à criatividade humana. Uma IA projetada para apoiar, não substituir, e baseada no compromisso com a inovação responsável, colocando os criadores em primeiro lugar.

Criar com propósito na era da IA generativa


Na Chaos, acreditamos que a IA não veio para substituir a criatividade humana, mas para aprimorá-la. Nossas ferramentas de IA são desenvolvidas para auxiliar arquitetos, engenheiros, empreiteiros e artistas visuais, oferecendo recursos que potencializam a imaginação e a eficiência e, ao mesmo tempo, protegem a autoria e a originalidade. 

Com a IA generativa transformando-se em equipamento de design e visualização, reforçamos nosso compromisso: impulsionar a inovação sem fazer concessões, respeitando criadores, protegendo a propriedade intelectual e proporcionando transparência ética e jurídica em cada etapa.

A abordagem da Chaos à IA responsável

Projetamos nossa IA como plataformas de cocriação, colocando profissionais no controle enquanto aproveitam todo o potencial da IA. Ela é feita para potencializar a criatividade, não suprimi-la. 


Veja aqui como garantimos que nossa abordagem permaneça ponderada, responsável e centrada nos criadores:


Nós usamos conjuntos de dados disponíveis publicamente.

O Veras and Chaos AI Enhancer usa o Stable Diffusion, que foi treinado com pares de imagens e legendas tirados do LAION-5B, um conjunto de dados disponíveis publicamente derivado de dados de Common Crawl coletados da Web. Para outros modelos, só usamos conjuntos de dados que tenham código aberto e sejam adequados ao uso comercial ou sejam licenciados corretamente para o nosso uso.

Você controla o que é compartilhado.

Para o Veras e o Glyph, os dados anônimos de renderização e de uso só são coletados se você optar por compartilhá-los. Você pode desativar a opção durante a instalação ou globalmente para o Veras e o Glyph via nosso guia de configuração de TI. Para o AI Enhancer, as imagens anonimizadas de entrada e saída são armazenadas somente para fins de garantia de qualidade e diagnóstico.

Você detém a propriedade do que gera.

Desde que seja permitido por seus contratos e que você siga as regras para quaisquer modelos ou ativos de terceiros que use.

A Chaos não reivindica a propriedade dos seus resultados.

Você é coautor, não só uma testemunha.

Nossas ferramentas de IA incentivam a autoria humana. Elas simplificam o seu processo criativo usando seus dados de entrada, permitindo que você escolha a seed, os prompts, os controles e os resultados, preservando a contribuição humana necessária para a defesa dos direitos autorais sob a legislação dos EUA.

Como testamos e protegemos a IA no Chaos.

Na Chaos, a essência do desenvolvimento da IA é a IA responsável.


Cada funcionalidade de IA que desenvolvemos reflete nosso compromisso com a justiça, a segurança e a responsabilidade, sem comprometer o avanço da inovação. Esses princípios não têm papel secundário, mas sim moldam nossa filosofia de produto do começo ao fim.


Ética nos dados de treinamento.

Coletamos os dados de treinamento com cuidado, usando conjuntos de dados selecionados, feitos para atender às necessidades únicas da visualização arquitetônica. Em vez de coletar dados da Web pública indiscriminadamente, usamos conteúdo devidamente licenciado e relevante para o contexto que reflete padrões profissionais e diversas abordagens de design. Nossa meta é inspirar a criatividade sem comprometer a integridade.


Qualidade através da testagem contínua.

Antes do lançamento, toda funcionalidade de IA passa por testes rigorosos, tanto de sistemas automatizados quanto da revisão manual humana. E esse processo não acaba após o lançamento. Continuamos avaliando o desempenho no mundo real para garantir que os resultados permaneçam confiáveis, complexos e alinhados às expectativas dos usuários.


Supervisão ética por padrão.

Cada recurso de IA que criamos passa por um processo de revisão estruturado, conciliando a avaliação técnica com perspectivas humanas diversas. Isso nos ajuda a identificar de forma proativa riscos como parcialidade e declarações falsas, bem como a moldar ferramentas que atendam a um amplo espectro de usuários com integridade, ética e zelo. 


O feedback como força norteadora.

Sua opinião tem um papel central no nosso aprimoramento. Os fóruns da comunidade, os programas alfa e beta, contatos diretos com clientes e mesas-redondas nos ajudam a continuar em sintonia com suas experiências. Esse diálogo contínuo garante que nossa IA evolua de acordo com as suas necessidades e preserve a relação com a realidade.

Perguntas frequentes

A IA e seus dados no Chaos.


Com a integração cada vez maior da IA aos fluxos de trabalho de design e visualização, entendemos como se tornou essencial a transparência em relação à propriedade intelectual e à segurança de dados. Elaboramos estas perguntas frequentes para explicar com clareza como os seus dados são gerenciados e quais direitos você retém ao trabalhar com ferramentas com tecnologia de IA do Chaos.


Consideram-se nossas três principais ferramentas de IA:

  • Veras – Renderização de IA
  • AI Enhancer – Pós-processamento de IA
  • Glyph – Documentação automática orientada por IA


Para cada ferramenta, você encontrará um detalhamento de duas áreas críticas: a propriedade intelectual por trás dos dados de treinamento e as medidas adotadas para proteger os seus dados durante o uso. Nosso objetivo é proporcionar confiança e clareza enquanto você descobre como a IA pode contribuir com seu processo criativo. Caso tenha outras dúvidas, entre em contato conosco. Estamos à disposição para ajudar!

Veras — Quem detém a propriedade das imagens resultantes?
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Veras — Qual é o modelo de IA subjacente?
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Veras — Isso significa que os dados de treinamento ou resultados são propriedade de terceiros?
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Veras — Como os dados do meu projeto são tratados?
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AI Enhancer — Quem detém a propriedade das imagens aprimoradas?
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AI Enhancer — Qual modelo de IA é usado?
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AI Enhancer — Como são tratados os dados de imagem?
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Glyph — Quem detém a propriedade dos documentos gerados?
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Glyph — Qual modelo alimenta o Copilot?
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Glyph — Como são protegidos os dados do seu modelo?
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Veras e Glyph — A Chaos usa meus prompts ou imagens no Veras ou no Glyph para o aprendizado de máquina?
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