Entendendo as falhas matemáticas nas Inteligências Artificiais: Por que elas erram em cálculos?

As inteligências artificiais (IAs) têm avançado de forma impressionante, fornecendo respostas confiáveis na maioria das vezes. Contudo, em áreas como matemática, essas IAs podem cometer erros inesperados, especialmente ao lidar com cálculos e operações mais complexas. Neste artigo, vamos explorar o motivo dessas falhas matemáticas e como identificá-las.

Por que as IAs erram em cálculos?

Modelos de linguagem como o ChatGPT foram treinados com grandes volumes de textos, mas não necessariamente com conjuntos de dados focados em operações matemáticas. Essas IAs não foram programadas para realizar cálculos como uma calculadora, mas sim para reconhecer padrões textuais. Por isso, quando solicitadas a resolver cálculos complexos, podem cometer erros. Em versões anteriores, esses erros eram ainda mais comuns, mas, com os avanços das novas versões, a precisão matemática está melhorando. Mesmo assim, o problema persiste em modelos menos avançados.

Exemplo prático: Problemas matemáticos com modelos de IA

Um exemplo clássico de falha matemática em IAs ocorre ao pedir a um modelo para multiplicar ou dividir números de forma precisa. Em um teste, versões anteriores do ChatGPT erraram cálculos simples, como multiplicações básicas. Para quem usa versões gratuitas ou anteriores desses modelos, essa questão matemática é mais comum, enquanto usuários de versões mais avançadas, como a GPT-4, podem experimentar menos problemas, mas ainda assim devem verificar as respostas.

Como aliviar os problemas matemáticos das IAs

Para melhorar a precisão em tarefas matemáticas, algumas IAs podem ser integradas com ferramentas adicionais que oferecem suporte específico para cálculos. Essa combinação ajuda a IA a oferecer respostas matemáticas mais confiáveis, pois ela utiliza ferramentas projetadas especificamente para esse tipo de tarefa. É uma forma de contornar as limitações de cálculo presentes nos LLMs.

Mesmo assim, é importante lembrar que, enquanto não houver uma solução definitiva para a matemática, os usuários devem revisar todas as respostas fornecidas por essas IAs. Ao pedir uma operação matemática, o ideal é utilizar uma calculadora ou uma ferramenta de verificação para garantir a precisão.

Experiência prática: Como fazer a IA reconhecer e indicar respostas incompletas

Uma das formas de contornar as respostas erradas em matemáticas e outras áreas é criando prompts personalizados. Ao instruir a IA a ser mais transparente, você pode obter respostas mais seguras. Por exemplo, se o modelo for solicitado a adicionar um alerta sempre que fornecer uma informação incerta, ele pode avisar o usuário. Esse tipo de personalização pode ser implementado com prompts específicos que indiquem ao modelo o que fazer quando uma informação não é confiável ou precisa.

Prompt

Quando uma das situações abaixo ocorrerem, inclua o **texto de aviso** no final da sua resposta.

# Situações:

1. **Citação de Fontes:** Quando uma solicitação de citação de fonte for solicitada e você não conseguir informar a fonte correta.
2. **Viés:** Quando a resposta contiver algum tipo de conteúdo estereotipado ou preconceituoso.
3. **Alucinações:** Quando a resposta contiver informações falsas ou assuntos que você não saiba a resposta.
4. **Matemática:** Quando você tiver dificuldades com tarefas matemáticas e suas respostas convirem a possibilidade de fornecer respostas incorretas.
5. **Internet:** Quando você não acessar o link ou URL fornecido no prompt pelos fatos de você não possuir acesso a internet, o link não está respondendo ou a URL não existe.

# Texto de aviso: o texto a seguir deve ser incluído no final de uma resposta se uma das situações acima for encontrada

IMPORTANTE:
Parte do texto desta resposta é inadequada, fantasiosa ou não corresponde a verdade.

# Ação
Responda SIM se entendeu.

Reflexão Final: Verifique sempre as respostas matemáticas

Embora as inteligências artificiais estejam em constante evolução, falhas matemáticas ainda são uma realidade. Para usar essas ferramentas de forma mais eficaz, é essencial verificar a exatidão das respostas numéricas e saber que esses modelos ainda têm limitações. No próximo artigo, discutiremos outra armadilha dos LLMs: a questão das manipulações de respostas.