Entendendo as alucinações nas Inteligências Artificiais: O que são e como evitar

As inteligências artificiais (IAs) evoluíram a ponto de se tornarem ferramentas poderosas para inúmeras tarefas. Contudo, essas ferramentas não são infalíveis. Um dos problemas mais discutidos atualmente é a questão das “alucinações” das IAs. Quando ouvimos sobre isso, podemos pensar que as máquinas “enxergam” ou “inventam” coisas. Mas o que realmente são essas alucinações e como elas impactam nossas interações com modelos de linguagem, como os Large Language Models (LLMs)? Vamos explorar esse tema em detalhes.

O que são alucinações nas IAs?

O termo “alucinação” em inteligência artificial refere-se à geração de informações incorretas ou completamente inventadas por esses modelos. Quando questionados sobre algo que não sabem ou não têm informações suficientes, muitos LLMs, como o ChatGPT, podem “alucinar”. Em vez de responder “não sei” ou “não tenho informações suficientes”, eles apresentam uma resposta que parece convincente, mas que é totalmente falsa.

Por exemplo, se perguntarmos a um LLM sobre detalhes específicos de uma pessoa menos conhecida, ele pode inventar informações. Isso não ocorre por malícia; é um reflexo do modo como esses modelos operam, baseados em probabilidades estatísticas. Eles buscam dar a resposta mais provável, baseada nos dados que receberam, mesmo que isso signifique criar fatos inexistentes.

Por que as IAs alucinam?

A estrutura desses modelos é projetada para responder a quase qualquer pergunta com confiança. Quando a IA encontra uma lacuna de informações, ela tenta preencher esse vazio com base em padrões que identificou em seus dados de treinamento. Se, por exemplo, ela sabe que uma pessoa é da área de tecnologia e que nasceu no Rio de Janeiro, pode “chutar” que essa pessoa estudou em uma universidade renomada da cidade, como a UFRJ. Essa tentativa de completar a resposta é feita para dar uma impressão de conhecimento, mas pode levar a sérios enganos.

Exemplo de alucinação em ação

Um caso interessante foi de uma pessoa que perguntou ao ChatGPT sobre seu próprio histórico. O modelo respondeu com informações detalhadas, porém incorretas, incluindo o nome de universidades e cursos que a pessoa nunca frequentou. Essa resposta pode ter sido gerada com base na “probabilidade” que a IA encontrou, analisando padrões comuns a profissionais da área. Esse tipo de “alucinação” é particularmente arriscado, pois a IA cria dados que parecem verdadeiros, mas são completamente inventados.

Como reduzir as alucinações

Verifique as informações

Nunca tome as respostas de uma IA como verdade absoluta, especialmente em temas complexos ou específicos. Ao receber uma resposta, pesquise outras fontes para garantir a veracidade dos dados. Utilize motores de busca confiáveis para confirmar as informações, pois é essencial que o conteúdo seja validado antes de ser usado.

Diferencie tipos de pedidos

Os LLMs tendem a alucinar mais quando precisam gerar conteúdos que exigem inferência ou raciocínio baseado em dados incompletos. Por outro lado, ao resumir textos já existentes, a probabilidade de alucinação é muito menor. Se o pedido envolve criação de conteúdo original, seja ainda mais crítico com o resultado gerado pela IA.

Seja específico ao fazer perguntas

Evite fazer perguntas amplas ou excessivamente detalhadas sobre assuntos pouco documentados. Ao invés disso, faça perguntas claras e diretas. Se precisar de informações sobre uma pessoa ou um evento, busque dados que já são conhecidos e documentados, reduzindo a possibilidade de alucinações.

Por que as alucinações são problemáticas?

As alucinações podem facilmente disseminar informações erradas. Num ambiente onde notícias e dados são compartilhados em alta velocidade, um erro gerado por uma IA pode se espalhar e ser tomado como verdadeiro antes de ser corrigido. Isso torna fundamental que, ao utilizar IAs para tarefas que exigem precisão, os usuários fiquem atentos às limitações dessas ferramentas.

Reflexão final: Use a IA com cautela

As inteligências artificiais são ferramentas poderosas, mas têm limitações importantes. As alucinações são um exemplo de como essas tecnologias, apesar de avançadas, ainda podem produzir erros. Ao utilizar IAs, lembre-se de sempre verificar as informações e não aceitar respostas de forma automática. Esses modelos estão em constante evolução e, no futuro, a capacidade de uma IA reconhecer quando não sabe algo pode melhorar. Até lá, cabe a nós, usuários, o papel de validar e revisar cuidadosamente cada informação.

Na próxima aula, discutiremos um fenômeno intrigante: por que, às vezes, as IAs conseguem responder perguntas complexas com precisão, mas falham em operações matemáticas básicas. Continue acompanhando essa série para entender melhor as nuances e limitações das inteligências artificiais.