Alucinação: veja os motivos por trás das respostas incorretas dos chatbots de IA

A grande empresa afirmou que, ao anunciar essa nova tecnologia, já havia esclarecido que ela não seria perfeita, mas que está comprometida em melhorar suas funcionalidades. Mas, afinal, o que é alucinação artificial?

Bruno Kawakami, especialista em segurança digital e IA, explicou que o fenômeno se refere a uma falha específica que ocorre em determinadas situações. “A IA pode direcionar suas respostas para informações desconexas, acreditando que essa é a melhor resposta possível, o que resulta na invenção de dados irreais.”

O que leva a IA a fornecer dados incorretos?

• Limitações de Treinamento: A IA é treinada com grandes volumes de texto, e sua forma de aprender a gerar respostas envolve reconhecer padrões nos dados, não compreender o mundo ou verificar a veracidade das informações. Assim, ela pode parecer confiante em suas respostas, mesmo que sejam completamente inventadas.
• Ausência de Compreensão Real: Modelos de IA como o ChatGPT não têm uma compreensão real dos fatos; eles são projetados para prever a próxima palavra com base em padrões aprendidos, não para verificar a veracidade ou realizar análises lógicas profundas.
• Falta de Verificação de Fatos: A IA não possui mecanismos internos para validar a precisão de suas respostas, não conferindo dados de fontes externas durante a geração de suas respostas. Portanto, mesmo que pareçam bem fundamentadas, podem estar erradas.
• Dados de Treinamento Contaminados: O modelo é treinado com dados provenientes de diversas fontes da internet, que podem conter informações imprecisas, tendenciosas ou especulativas, levando a IA a replicar esses erros em suas respostas.
• Interpretação de Perguntas Complexas: A IA pode interpretar de forma errada perguntas ambíguas, gerando respostas que não correspondem ao contexto ou ao significado desejado pelo usuário.

Os especialistas também afirmam que o acúmulo de informações registradas potencializa esse fenômeno. Kawakami menciona que “a IA pode aprender com dados errados, enviesar-se ou generalizar. Processar informações corretamente e categorizar dados errados e corretos é essencial para mitigarmos esse tipo de problema”.

Cuidados necessários para mitigar erros no uso da IA

Embora as dicas possam parecer clichês, é crucial estar sempre alerta para minimizar os erros associados ao uso da IA, incluindo:

• Verificação Independente: Sempre que possível, as respostas geradas pela IA devem ser confirmadas por uma fonte confiável, especialmente em contextos onde os erros podem ter consequências significativas, como na saúde, finanças ou decisões legais.
• Compreensão das Limitações: É importante reconhecer que a IA não compreende o mundo como os seres humanos e não possui mecanismos internos para verificar a veracidade. Suas respostas são baseadas em padrões linguísticos, e não em fatos confirmados.
• Manter a Contextualização: Oferecer um contexto claro e específico ao fazer perguntas à IA pode ajudar a reduzir o risco de respostas alucinatórias, embora não elimine completamente esse risco.

  Fonte: CNN Brasil