Dos dados à ilusão: Como as alucinações de IA realmente acontecem

O que é uma alucinação? Em termos de IA, pelo menos

Então, a situação é a seguinte. O senhor pergunta algo ao seu chatbot. Ele lhe dá uma resposta que parece inteligente, usa todas as palavras certas e até faz uma ou duas citações. Então, o senhor procura a resposta e ela é completamente fictícia.

Bem-vindo ao maravilhoso mundo das alucinações da IA.

Isso não é um bug. Não é culpa do senhor. E não, a IA não está "tentando mentir" Ela está apenas... fazendo o que foi projetada para fazer: juntar palavras que, estatisticamente, parecem pertencer umas às outras. É isso.

Não é "pensar" Está brincando de "mad libs".

Esses modelos de linguagem - ChatGPT, Claude, Gemini, todos eles - não entendem os fatos. Eles não sabem nada. Eles leram bilhões de palavras e agora estão jogando esse jogo interminável de autocompletar. Isso é realmente tudo o que eles fazem.

Então, o que acontece quando há uma lacuna no que eles "viram" durante o treinamento? Eles adivinham. Às vezes, de forma descontrolada. Mas sempre com confiança.

Veja como a bagunça realmente acontece nos bastidores

Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) são treinados em quantidades impressionantes de texto - pense em livros, sites, comentários no Reddit, periódicos acadêmicos, tudo misturado em um liquidificador. O modelo não "lembra" essas informações da mesma forma que nós. Em vez disso, ele aprende padrões: quais palavras tendem a seguir outras palavras, quais conceitos aparecem juntos com frequência, quais estruturas de frases parecem "corretas" e assim por diante.

Quando o senhor digita um prompt, o modelo começa a prever, um token (parte de uma palavra) por vez. Ele não planeja um parágrafo nem verifica se o que está sendo dito é factual. Ele está tentando reunir uma resposta estatisticamente provável... sem percepção, sem verificação, sem consciência.

Agora, se os dados de treinamento não cobriram sua pergunta adequadamente - ou cobriram, mas o modelo não se "lembra" bem dela - as coisas ficam complicadas. Ele pode começar a inferir a resposta com base em coisas que soam de forma semelhante. Pense nisso como o autocompletar com esteroides, apenas inventando conexões.

Exemplo? Se o senhor perguntar sobre um processo judicial que pareça familiar, o modelo poderá misturar detalhes de casos semelhantes que ele viu durante o treinamento. De repente, o senhor recebe uma sentença Frankenstein de um juiz que não existe sobre uma lei que nunca foi aprovada.

O problema? Ele não sabe que está errado. Ele não foi criado para saber. Foi criado para adivinhar.

Algumas maneiras comuns de isso sair dos trilhos:

• Não há dados suficientes sobre o tópico → A IA preenche os espaços em branco com bobagens.
• O senhor faz uma pergunta vaga ou complicada → ela inventa uma resposta que soa limpa para parecer útil.
• Ela quer parecer inteligente → então imita a maneira como as pessoas inteligentes escrevem, mesmo que esteja inventando tudo.
• O senhor já viu um milhão de citações → por isso, formata as falsas com perfeição.

Isso não é hipotético - as pessoas já se queimaram

O senhor provavelmente já viu isso em ação. Mas se não viu, veja como é:

• Estudos acadêmicos falsos: Parecem reais. Tem autores, um título, um periódico. Não existe.
• Processos judiciais imaginários: Advogados reais apresentaram esses casos em processos. Os juízes não ficaram entusiasmados.
• Conselhos médicos inventados: O bot pode dizer ao senhor que a couve interage com o ibuprofeno. Isso não acontece. (Provavelmente.)

E sim, as pessoas acreditam nessas coisas. Porque parece certo. Essa é a armadilha.

Ela pode até mesmo iluminar o senhor com gás

E aqui está o verdadeiro problema: se o senhor contestar? Perguntar a ela: "O senhor tem certeza?" A IA pode dobrar a dose. Reformular a mentira. Suavize-a. Citar outra fonte falsa. A IA não está sendo maliciosa, ela literalmente não sabe o que é melhor. Ela pensa: "Ah, o senhor quer uma versão que soe melhor dessa última alucinação? Não diga mais nada"

Bem-vindo ao desfile de luzes a gás, agora com citações.

O que está sendo feito em relação a isso (além de reclamações)

Para ser justo, os desenvolvedores estão tentando corrigir o problema. Ninguém quer que sua ferramenta seja conhecida por dizer mentiras com confiança. Veja o que está em jogo:

1. Treinamento de humanos no loop (RLHF)
Basicamente: pessoas reais dão feedback sobre as respostas da IA, pontuando-as como se fossem críticas ruins do Yelp. Ajuda, mais ou menos.

2. Deixar a IA "procurar coisas" (RAG)
Em vez de depender apenas da memória, alguns modelos agora extraem dados ao vivo da Wikipedia ou de bases de conhecimento. É como dar ao estagiário acesso à Internet em vez de deixá-lo adivinhar.

3. Complementos de verificação de fatos
Algumas plataformas incorporam verificadores de fatos ou se recusam a responder se a IA não tiver certeza. Isso é novo e ainda é um pouco imprevisível.

4. Prompts mais inteligentes = menos BS
Se o senhor fizer uma pergunta clara e específica, é menos provável que a IA faça teatro de improvisação. Exemplo: "Dê-me cinco fontes revisadas por pares sobre os benefícios da fruta do dragão" é melhor do que "A fruta do dragão é saudável?"

5. Filtros de confiança
Algumas IAs agora dirão "Não tenho certeza sobre isso" em vez de inventar algo. O que, sinceramente, é um alívio.

Por que isso não é apenas uma peculiaridade engraçada

Isso é importante. Uma alucinação em uma conversa casual não importa. Mas no tribunal? Em uma redação de jornal? Em um hospital? É uma bagunça.

Imagine um estudante sendo flagrado por plágio porque a IA inventou uma fonte. Ou um paciente recebendo maus conselhos. Ou uma decisão comercial tomada com base em um dado estatístico que o bot extraiu do nada.

Esses modelos estão sendo incorporados aos mecanismos de pesquisa e às ferramentas de negócios. O risco já está aqui.

Palavra final

A IA é incrível. Ela pode ajudá-lo a fazer brainstorming, resumir, reescrever, traduzir... o que quiser. Mas nunca se esqueça de que ela não sabe o que está dizendo. Ele só quer parecer convincente.

Se o senhor não confiaria em um estranho de fala mansa em um bar que "leu algo uma vez", também não confie cegamente no seu chatbot.

Use-o. Mas verifique todos os fatos. Sempre.

Porque quando o chatbot estiver errado, ele não hesitará. O senhor simplesmente verá um Emoji rindo e continuará falando.