As alucinações da IA generativa acontecem quando os modelos de IA produzem respostas incorretas ou sem sentido, mas que parecem convincentes. Isto acontece devido às limitações dos modelos e à forma como são treinados. Vamos explorar as causas, exemplos e estratégias para mitigar este problema.

Causas das alucinações

• Dados de treino limitados ou enviesados:
  Os modelos de IA são treinados com grandes volumes de dados. Se esses dados contêm erros ou vieses, a IA pode reproduzir essas falhas nas respostas;

• Capacidade de generalização:
  A IA tenta generalizar com base nos dados que aprendeu, mas essa tentativa pode resultar em respostas inventadas ou imprecisas, especialmente em contextos novos;

• Falta de compreensão contextual:
  A IA pode interpretar a linguagem natural de forma literal, sem captar nuances, o que leva a respostas que parecem coerentes mas são factualmente erradas.

Exemplos práticos de alucinações

• Factos inventados:
  Pergunta: “Quem descobriu a vacina contra o cancro?”
  Resposta (errada): “A vacina contra o cancro foi descoberta por James Smith em 2023.”

  • A IA criou um facto que não existe, inventando um nome e uma data.

• Respostas fora de contexto:
  Pergunta: “Qual é o impacto das alterações climáticas na saúde mental?”
  Resposta (errada): “As alterações climáticas afetam principalmente a biodiversidade, causando extinção de espécies.”

  • A resposta não corresponde ao contexto da pergunta, misturando conceitos diferentes.

• Invenção de referências:
  A IA pode citar autores ou estudos inexistentes para dar credibilidade a uma resposta. Por exemplo, afirmar que um estudo realizado por “John Doe” em 2019 provou algo controverso.

Como mitigar as alucinações da IA

• Verificação de factos:
  Sempre que possível, cruza as informações geradas pela IA com fontes confiáveis antes de as utilizar ou partilhar;

• Atualização contínua de dados:
  Mantém os modelos de IA atualizados com fontes verificadas e dados recentes para reduzir a propagação de informações desatualizadas ou erradas;

• Feedback humano:
  Recolhe feedback dos utilizadores para identificar respostas incorretas e ajustar os modelos de IA conforme necessário.

Dicas para criar prompts que evitam alucinações

• Sê específico: Evita prompts vagos, que podem levar a respostas genéricas ou inventadas;

• Inclui fontes: Pede explicitamente que a resposta inclua referências verificáveis;

• Verifica sempre: Não assumes que a resposta está correta apenas porque parece convincente.

Conclusão

As alucinações da IA generativa representam um desafio para garantir a fiabilidade dos sistemas de IA. Compreender as causas e aplicar estratégias para mitigar este problema é essencial para melhorar a precisão das respostas e evitar a disseminação de informações erradas.