O que é alucinação de IA?

A alucinação digital tem o potencial de espalhar desinformação, além de causar impactos em várias áreas, desde a pesquisa científica até decisões financeiras e jurídicas​. O artigo a seguir explora o seu conceito, bem como, os principais tipos, os impactos e como evitar.

O que é alucinação digital de IA?

A alucinação digital de IA é o fenômeno onde sistemas de inteligência artificial, sobretudo os baseados em modelos de linguagem generativa, produzem dados que parecem corretos, mas que estão errados ou foram inventados.

Essas falhas podem ocorrer devido a erros no processo de geração de texto da IA, onde a previsão de palavras se baseia em padrões aprendidos, porém não reais.

Como surge a alucinação digital de IA?

A alucinação digital surge quando modelos de IA geram dados incorretos e fabricados, de modo que pareçam certos e plausíveis. Isso ocorre, aliás, devido a revisão de palavras em sequência, assim como contextos ambíguos ou incompletos.

Previsão de palavra sequencial

Os modelos de linguagem, como o GPT-4, preveem a próxima palavra em uma sequência com base em dados anteriores. Isso pode levar, então, a gerações que parecem coerentes mas são incorretas, pois a IA não entende, de fato, o contexto ou a veracidade​.

Dados de treinamento imperfeitos

A IA é treinada em grandes volumes de dados disponíveis na web, que podem conter dados falsos ou inconsistentes e, assim, geram as alucinações digitais. Isso faz com que não só o sistema aprenda, como também reproduza esses erros durante a geração de texto​.

Falta de compreensão semântica

Embora as IAs sejam avançadas em processamento de linguagem natural, elas não podem entender o real significado das palavras ou frases. Elas identificam padrões estatísticos em dados de treinamento, desse modo, podem resultar em respostas erradas no GPT.

Modelos complexos e algoritmos

Alguns algoritmos e modelos de IA têm mais chances de ter alucinação digital por conta dos seus cálculos mais complexos, bem como, a necessidade de balancear a precisão e a criatividade na geração de texto​.

Contextos ambíguos ou incompletos

A IA pode gerar respostas erradas quando o contexto é ambíguo ou raso. A falta de dados claros, de fato, pode levar a IA a “adivinhar” ou preencher as lacunas com respostas irreais​.

Quais são os tipos de alucinação digital de IA?

Os tipos de alucinação digital de IA são as contradições de sentença, de prompt e factual. Há também as irrelevantes e aleatórias, por exemplo, durante uma conversa sobre culinária, o sistema pode começar a falar sobre outro tema sem qualquer relação com o tópico atual.

Contradição de sentença

Ocorre quando a IA gera uma frase que contradiz uma anterior, sendo assim, pode confundir os usuários e reduzir a confiança nas suas respostas. O erro no GPT é um exemplo.

Contradição de prompt

Essa alucinação ocorre quando a resposta da IA não tem nada a ver com a pergunta ou com o comando inicial que o usuário forneceu. Isso acontece, aliás, quando a IA tenta ler e responder questões mais difíceis ou ambíguas.

Contradição factual

Envolve a IA mostrando dados fictícios ou incorretos como se fossem reais. Isso pode levar à desinformação se não for identificado e corrigido.

Quais são os impactos da alucinação digital de IA?

Os impactos da alucinação digital de IA vão desde a propagação de deepfakes e danos à reputação até os problemas éticos. Além disso, causa uma perda de confiança no conteúdo gerado.

Desinformação

Quando os sistemas de IA geram respostas erradas, certos usuários podem achar esses dados reais, como resultado, leva a desinformação geral. Os setores que isso pode afetar são:

• opinião popular;
• decisões políticas;
• saúde pública.

Danos à reputação

Um modelo de IA que inventa uma história sobre uma pessoa pode manchar a sua reputação. Isso é muito comum e pode gerar dados falsos que se espalham de forma rápida pela internet e redes sociais​.

Problemas éticos

Se a IA gera as respostas com base em dados de treinamento que contêm viés, isso pode resultar em saídas que ajudam a reforçar os preconceitos e estereótipos.

Perda de confiança

Se os usuários notam que não podem confiar nas respostas da IA, eles param de usar o sistema. Dessa forma, reduz os acessos e limita o potencial de inovação em áreas aonde a IA poderia ser de grande valia​.

Como evitar a alucinação digital em IA?

Para evitar a alucinação digital de IA, é crucial integrar mecanismos para analisar fatos, como, por exemplo, cross-checking e feedback humano.

As melhorias nos algoritmos, os filtros semânticos e as regras pré-definidas, também podem ser úteis, uma vez que promovem um uso mais seguro e confiável da IA.