Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) tem ocupado as manchetes e os debates tecnológicos, muitas vezes por suas capacidades surpreendentes de processar e gerar informações. No entanto, junto com seus feitos notáveis, surgem também questões críticas sobre suas limitações, como as chamadas alucinações das IAs. Mas o que realmente significa uma IA alucinar? Será que ela mente propositalmente? E, mais importante, por que isso acontece?

Na aula de hoje do Curso Gratuito de Inteligência Artificial, vamos nos aprofundar em um dos temas mais instigantes abordados na nossa aula recente sobre IA, além de explorar como isso afeta o uso diário de ferramentas de IA e a produção de conteúdo.

O que são alucinações em IAs?

No contexto de modelos de linguagem, alucinações são respostas geradas que soam confiantes, mas que não correspondem à realidade. Isso acontece quando os modelos de IA, como os LLMs (Large Language Models), são questionados sobre um tema para o qual não possuem informações suficientes ou confiáveis em sua base de dados. Em vez de admitir a falta de conhecimento, eles tendem a criar uma resposta plausível, mas incorreta.

Essa característica foi amplamente discutida pelo professor Gustavo Guanabara e pelo especialista Ramiro Lobo em nossa aula recente. Eles explicaram que, mesmo que a IA não tenha a intenção consciente de enganar, suas respostas podem ser interpretadas como mentiras, já que o modelo não tem a capacidade de informar que está apenas “chutando” uma resposta baseada em estatísticas.

Como e por que as alucinações ocorrem?

Os modelos de IA funcionam com base em probabilidades. Eles analisam vastas quantidades de dados e produzem respostas que estatisticamente parecem corretas. No entanto, isso pode levar a situações em que a IA insere dados falsos em sua resposta, como exemplificado por Guanabara, que contou sobre uma ocasião em que um chatbot afirmou, incorretamente, que ele havia estudado na UFRJ.

Essa “mentira” não é intencional. A IA pode associar o fato de que Guanabara é um profissional de tecnologia do Rio de Janeiro a uma universidade de prestígio da região, como a UFRJ. Mesmo parecendo um raciocínio lógico, é incorreto.

A importância da verificação de dados

Guanabara e Ramiro enfatizaram a importância de validar todas as informações fornecidas por IAs, especialmente ao criar conteúdos que serão publicados. Como o próprio Guanabara disse: “Nunca aceite como verdade absoluta aquilo que a IA te dá como resposta”. Use fontes adicionais como Google, Bing e outros recursos confiáveis para garantir que as informações estejam corretas.

Um ponto interessante levantado por Ramiro é que as IAs tendem a alucinar mais quando produzem conteúdos novos sobre temas com pouca informação disponível. Já quando se trata de um resumo de algo existente, a chance de alucinação é menor, pois a IA trabalha com uma base de dados sólida.

Como evitar problemas com alucinações de IA?

Para quem utiliza IA em seu dia a dia, especialmente na criação de conteúdos, seguem algumas dicas valiosas:

• Valide as informações: Sempre que uma IA fornecer uma resposta, pesquise em outras fontes para verificar a veracidade.
• Use IA de forma complementar: Utilize essas ferramentas para facilitar o trabalho, mas mantenha um papel ativo na curadoria e validação das informações.
• Conheça as limitações: Entender que as IAs funcionam com base em estatísticas ajuda a ter uma visão mais crítica sobre as respostas que elas geram.

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Conclusão

As alucinações de IA são um desafio importante que precisa ser reconhecido e gerenciado. Usar a IA com consciência e responsabilidade é fundamental para aproveitar suas capacidades de forma eficaz e segura. No próximo vídeo da série sobre armadilhas dos LLMs, vamos discutir como as IAs, apesar de muitas vezes serem vistas como extremamente inteligentes, ainda podem cometer erros em cálculos matemáticos básicos. Fique de olho!

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Até a próxima aula!

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