Entenda o que é alucinação em IA, por que ChatGPT e outros LLMs inventam informações e como identificar e reduzir erros no uso corporativo.
Em resumo:
Veja mais informações a seguir!
Alucinação em IA é quando um modelo de inteligência artificial generativa produz uma informação incorreta, mas apresenta a resposta de maneira fluente e aparentemente confiável.
O modelo não mente, porque não tem intenção. Ele gera uma sequência de palavras estatisticamente coerente com o contexto, mesmo quando o conteúdo não corresponde aos fatos.
Esse comportamento também é conhecido como AI hallucination ou simplesmente hallucination e está entre os principais riscos do uso de modelos de linguagem de grande escala, os chamados LLMs (Large Language Models).
Para quem utiliza inteligência artificial em ambientes profissionais, como direito, medicina, finanças, engenharia e gestão, entender o que é alucinação em IA é importante para estabelecer processos de verificação antes de utilizar uma resposta gerada por um modelo.
Para entender as alucinações em IA, é preciso compreender, de forma simplificada, como funcionam os LLMs.
Modelos como ChatGPT, Claude e Gemini não funcionam como bancos de dados nos quais cada resposta é recuperada de uma fonte específica e previamente validada. Eles aprendem padrões estatísticos a partir de grandes volumes de dados e utilizam esses padrões para gerar novas sequências de texto.
Quando você faz uma pergunta, o modelo calcula quais tokens, ou unidades de texto, são mais prováveis de aparecer na sequência considerando o contexto disponível.
Isso significa que fluência não é sinônimo de precisão factual.
Um modelo pode, por exemplo, produzir:
O problema é agravado porque a resposta pode ser apresentada com o mesmo tom assertivo utilizado quando o modelo produz uma informação correta.
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Não.
A expressão “alucinação” é uma forma de descrever o comportamento observado no resultado produzido pelo modelo. Ela não significa que a inteligência artificial tenha consciência de que está fornecendo uma informação falsa.
Um LLM não possui intenção de enganar o usuário.
O modelo pode simplesmente gerar uma resposta que apresenta alta coerência linguística, mas baixa precisão factual. Por isso, uma das principais regras para o uso profissional de IA é separar qualidade da redação de confiabilidade da informação.
Uma resposta bem escrita ainda precisa ser verificada.
O risco de alucinação varia de acordo com o modelo, o domínio, a tarefa e as informações disponíveis para o sistema.
Algumas atividades exigem atenção especial porque dependem de informações muito específicas ou verificáveis.
Modelos de IA podem gerar autores, títulos, periódicos, datas e editoras que parecem plausíveis, mas não existem.
Por isso, referências bibliográficas devem ser conferidas diretamente nas bases acadêmicas ou nas páginas das publicações.
Leis, artigos, processos, decisões judiciais e jurisprudência exigem verificação em fontes oficiais.
Uma resposta que apresenta o número de uma lei ou de um processo não deve ser considerada correta apenas porque o formato parece legítimo.
Taxas, percentuais, valores, quantidades e outros dados numéricos devem ser conferidos na fonte original.
Um número incorreto pode alterar completamente a interpretação de uma análise.
Datas, nomes, locais e acontecimentos envolvendo personagens secundários podem ser especialmente suscetíveis a erros.
Quanto mais específica for a informação solicitada, maior deve ser a preocupação com a verificação.
Outro ponto de atenção são acontecimentos posteriores aos dados utilizados no treinamento ou que dependem de informações atualizadas.
Nesses casos, o usuário deve verificar se o modelo possui acesso a fontes recentes e, quando necessário, consultar diretamente fontes primárias.
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Isso não significa que determinadas tarefas sejam livres de erros. O risco tende a ser menor quando o modelo trabalha diretamente sobre um conteúdo fornecido pelo usuário.
Alguns exemplos são:
A diferença está na origem da informação.
Quando o modelo trabalha sobre um conteúdo fornecido e delimitado pelo usuário, há menos necessidade de depender de informações recuperadas de seu treinamento. Ainda assim, a saída deve ser revisada quando houver impacto relevante.
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Não existe uma técnica capaz de eliminar completamente as alucinações dos modelos atuais. O objetivo, principalmente em ambientes corporativos, é reduzir a probabilidade de erro e impedir que uma resposta não verificada seja utilizada como fato.
Algumas práticas ajudam nesse processo.
Quanto mais relevante for a informação fornecida ao modelo, menor será a necessidade de depender de conhecimento geral para executar a tarefa.
Em vez de perguntar apenas:
“Qual é a regra para este caso?”
é possível fornecer o documento, a política interna ou os dados que devem orientar a resposta e pedir que o modelo utilize exclusivamente esse material.
Quando a tarefa exige precisão factual, solicite que as afirmações sejam acompanhadas das respectivas fontes.
Isso não elimina a possibilidade de uma fonte inventada. Por isso, a referência apresentada pelo modelo também precisa ser conferida.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma abordagem que conecta um modelo de linguagem a uma base de documentos.
Em vez de depender exclusivamente do conhecimento adquirido durante o treinamento, o sistema recupera informações relevantes de uma fonte previamente definida e utiliza esse conteúdo para gerar a resposta.
Uma arquitetura RAG pode, por exemplo, conectar um chatbot corporativo a:
A principal vantagem é criar um caminho mais verificável entre a informação utilizada e a resposta produzida.
Também é possível instruir o modelo a diferenciar informações fornecidas, inferências e pontos sobre os quais não possui evidências suficientes.
Isso ajuda a evitar que toda resposta seja apresentada com o mesmo nível de certeza.
Em aplicações que envolvem decisões jurídicas, financeiras, médicas, regulatórias ou outras situações de alto impacto, a revisão humana deve fazer parte do processo.
A IA pode auxiliar na análise, organização e produção de conteúdo, mas o resultado precisa passar pelos controles definidos pela organização.
A temperatura é um parâmetro utilizado em determinados sistemas de geração de texto para controlar a variabilidade das respostas.
Em aplicações nas quais consistência e previsibilidade são prioritárias, uma temperatura mais baixa pode reduzir a variabilidade da geração.
Isso, porém, não significa que temperatura baixa elimine alucinações.
Um modelo pode produzir uma resposta incorreta de maneira bastante consistente. Portanto, esse parâmetro deve ser tratado como parte da configuração do sistema, e não como mecanismo de verificação factual.
Não existe um sinal visual único que permita identificar uma alucinação.
Uma resposta pode estar bem escrita, organizada e apresentar linguagem técnica, mas ainda assim conter informações falsas.
Alguns sinais indicam que a resposta merece verificação adicional:
A regra mais segura é simples: quanto maior o impacto de um possível erro, maior deve ser o nível de verificação.
Algumas informações devem ser tratadas como provisórias até serem verificadas em uma fonte confiável.
Isso vale especialmente para:
A melhor prática é utilizar a IA para pensar, estruturar, comparar e redigir, enquanto fontes primárias são utilizadas para confirmar os fatos.
O ganho de produtividade proporcionado pela inteligência artificial não depende de aceitar automaticamente tudo o que um modelo produz.
Em muitos fluxos de trabalho, o modelo funciona melhor como um assistente de análise e produção, enquanto o profissional continua responsável pela validação das informações relevantes.
Essa distinção é especialmente importante em ambientes corporativos.
Em vez de perguntar apenas se uma resposta de IA está “certa”, a organização pode definir uma política de uso baseada no risco:
Quais informações podem ser utilizadas diretamente? Quais precisam de conferência? Quais exigem revisão humana obrigatória?
A partir dessas respostas, é possível criar um protocolo de uso de IA integrado ao fluxo de trabalho.
Para organizações que utilizam inteligência artificial de forma recorrente, a verificação não deve depender apenas da atenção individual de cada funcionário.
O processo pode incluir:
Esse modelo transforma a verificação factual em parte do processo, em vez de tratá-la como uma etapa opcional.
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Não basta pedir ao próprio modelo para confirmar se a resposta está correta.
Um segundo comando como “tem certeza?” pode fazer com que o sistema gere outra resposta, mas não constitui uma verificação independente.
O procedimento mais seguro é consultar uma fonte externa e confiável.
Em informações jurídicas, por exemplo, a fonte pode ser um órgão oficial ou o texto da legislação. Em pesquisas acadêmicas, a publicação original. Em dados financeiros, a documentação oficial da instituição responsável.
A inteligência artificial pode ajudar a localizar, organizar e interpretar essas informações, mas a confirmação deve ocorrer na fonte adequada.
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A alucinação em IA não é um problema que possa ser resolvido apenas escolhendo outro modelo ou escrevendo um prompt melhor.
Modelos de linguagem continuam capazes de produzir informações incorretas com aparência de certeza.
Por isso, uma regra prática ajuda a orientar o uso:
Use a IA para acelerar o trabalho. Use fontes confiáveis para verificar os fatos.
Quanto maior for o impacto de um possível erro, mais rigoroso deve ser o processo de validação.
Para profissionais e empresas, o objetivo não é eliminar toda possibilidade de erro, mas criar um fluxo no qual uma informação incorreta tenha menos chances de chegar ao resultado final sem ser identificada.
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Mario H. Trentim é membro do Board of Directors do PMI, Reitor da Allevo Tech / Qeevo Group, doutorando do ITA e autor de 13 livros sobre gestão e execução estratégica.
Atua como conselheiro e conector estratégico em organizações em transformação.
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