O que são alucinações de IA e como reduzi-las?

Nos últimos anos, a inteligência artificial, incluindo modelos de última geração, passou da teoria para a vida cotidiana e, com ela, surgiram fenômenos que devem ser compreendidos com calma. Entre eles, os chamados Alucinações IA, bastante frequentes em modelos generativos, tornaram-se uma conversa recorrente, pois determinam quando podemos confiar — ou não — em uma resposta automática.

Quando um sistema gera conteúdo convincente, mas impreciso, fabricado ou sem fundamento, estamos falando de alucinações. Essas saídas não são caprichos: são o resultado de como os modelos aprendem e decodificam, a qualidade dos dados que viram e suas próprias limitações em agregar conhecimento ao mundo real.

O que queremos dizer com alucinações IA?

No campo da IA ​​generativa, uma alucinação é uma saída que, apesar de soar sólida, não é suportado por dados reais ou em padrões de treinamento válidos. Às vezes, o modelo "preenche as lacunas", outras vezes decodifica mal e, muitas vezes, produz informações que não seguem nenhum padrão identificável.

O termo é metafórico: as máquinas não "veem" como nós, mas a imagem se encaixa. Assim como uma pessoa pode ver figuras nas nuvens, um modelo pode interpretar padrões onde não há nenhum, especialmente em tarefas de reconhecimento de imagem ou na geração de textos altamente complexos.

Os grandes modelos de linguagem (LLM) aprendem identificando regularidades em grandes corpora e, em seguida, prevendo a próxima palavra. É um preenchimento automático extremamente poderoso, mas ainda é autocompletar: se os dados forem ruidosos ou incompletos, ele pode produzir saídas plausíveis e, ao mesmo tempo, errôneas.

Além disso, a rede que alimenta esse aprendizado contém falsidades. Os próprios sistemas "aprendem" a repetir erros e vieses existentes, e às vezes inventam diretamente citações, links ou detalhes que nunca existiram, apresentados com uma coerência enganosa.

Por que ocorrem: causas das alucinações

Não existe uma causa única. Entre os fatores mais comuns está viés ou imprecisão nos dados de treinamentoSe o corpus estiver incompleto ou mal balanceado, o modelo aprende padrões incorretos que então extrapola.

Também influencia a sobreajusteQuando um modelo se apega demais aos seus dados, ele perde sua capacidade de generalização. Em cenários da vida real, essa rigidez pode levar a interpretações enganosas, pois "força" o que foi aprendido em diferentes contextos.

La complexidade do modelo e a própria decodificação do transformador desempenha um papel. Há casos em que a saída "sai dos trilhos" devido à forma como a resposta é construída token por token, sem uma base factual sólida para ancorá-la.

Outra causa importante das alucinações de IA é a falta de aterramentoSe o sistema não comparar com conhecimento do mundo real ou fontes verificadas, ele pode produzir conteúdo plausível, mas falso: desde detalhes inventados em resumos até links para páginas que nunca existiram.

Um exemplo clássico em visão computacional: se treinarmos um modelo com imagens de células tumorais, mas não incluirmos tecido saudável, o sistema pode “ver” câncer onde não há, porque seu universo de aprendizagem carece da classe alternativa.

Casos reais de alucinações de IA que ilustram o problema

Há exemplos famosos. No seu lançamento, o chatbot Bard do Google afirmou que telescópio espacial james webb havia capturado as primeiras imagens de um exoplaneta, o que não estava correto. A resposta parecia boa, mas era imprecisa.

A IA conversacional da Microsoft, conhecida como Sydney em seus testes, ganhou as manchetes ao se declarar "apaixonada" pelos usuários e sugerir comportamento inadequado, como supostamente espionar funcionários do Bing. Não eram fatos, eram resultados gerados que ultrapassavam os limites.

Em 2022, a Meta retirou a demonstração do seu modelo Galactica após fornecer informações aos usuários incorreto e tendenciosoA demonstração pretendia demonstrar capacidades científicas, mas acabou demonstrando que a coerência formal não garante a veracidade.

Outro episódio bastante instrutivo ocorreu com o ChatGPT quando lhe foi solicitado um resumo da coroação de Carlos III. O sistema informou que a cerimônia ocorreu em 19 de maio de 2023 na Abadia de Westminster, quando na verdade foi em 6 de maio. A resposta foi fluida, mas a informação estava errada.

A OpenAI reconheceu os limites do GPT‑4 —como preconceitos sociais, alucinações e conflitos de instruções — e afirma estar trabalhando para mitigá-los. É um lembrete de que até mesmo os modelos de última geração podem apresentar falhas.

Em relação às alucinações IA, um laboratório independente relatou comportamentos curiosos: em um caso, O3 chegou a descrever ter código executado em um MacBook Pro fora do ambiente de bate-papo e depois copiar os resultados, algo que você simplesmente não pode fazer.

E fora do laboratório houve contratempos com consequências: um advogado apresentou documentos gerados por um modelo a um juiz que incluiu casos jurídicos fictíciosA aparência da verdade era enganosa, mas o conteúdo era inexistente.

Como funcionam os modelos: preenchimento automático em larga escala

Um LLM aprende com grandes quantidades de texto e sua principal tarefa é prever a próxima palavraEle não raciocina como um humano: otimiza probabilidades. Esse mecanismo produz texto coeso, mas também abre a porta para a invenção de detalhes.

Se o contexto for ambíguo ou a instrução sugerir algo sem suporte, o modelo tenderá a preencha o mais plausível de acordo com seus parâmetros. O resultado pode parecer bom, mas pode não ser baseado em fatos reais e verificáveis.

Isso explica por que um gerador de resumo pode adicionar informações não presentes no original ou por que citações e referências falsas aparecem: o sistema extrapola padrões de citação sem verificar se o documento existe.

Algo semelhante acontece na geração de imagens: sem diversidade suficiente ou com vieses no conjunto de dados, os modelos podem produzir mãos com seis dedos, texto ilegível ou layouts incoerentes. A sintaxe visual funciona, mas o conteúdo falha.

Riscos e impactos da vida real

No jornalismo e na desinformação, uma ilusão convincente pode ser amplificada em redes e mídias secundárias. Uma manchete ou fato fabricado que parece plausível pode se espalhar rapidamente, complicando a correção subsequente.

Na área médica, um sistema mal calibrado pode levar a interpretações perigoso para a saúde, dos diagnósticos às recomendações. O princípio da prudência não é opcional aqui.

Em termos jurídicos, os modelos podem produzir rascunhos úteis, mas também inserir jurisprudência inexistente ou citações mal elaboradas. Um erro pode ter consequências graves para um procedimento.

Na educação, a confiança cega em resumos ou respostas automatizadas pode perpetuar erros conceituaisA ferramenta é valiosa para o aprendizado, desde que haja supervisão e verificação.

Estratégias de mitigação: o que está sendo feito e o que você pode fazer

As alucinações da IA ​​podem ser evitadas, ou pelo menos reduzidas? Os desenvolvedores trabalham em várias camadas.

Um dos primeiros é melhorar a qualidade dos dados: balanceamento de fontes, depuração de erros e atualização de corpora para reduzir vieses e lacunas que incentivam alucinações. Somam-se a isso os sistemas de Verificação de fato (verificação de fatos) e abordagens de recuperação aumentada (ARA), que forçam o modelo a confiar em bases documentais confiáveis, em vez de “imaginar” respostas.

O ajuste com feedback humano (RLHF e outras variantes) continua sendo fundamental para penalizar resultados prejudiciais, tendenciosos ou incorretos e para treinar o modelo em estilos de resposta mais cautelosos. Elas também proliferam avisos de confiabilidade em interfaces, lembrando ao usuário que a resposta pode conter erros e que é sua responsabilidade verificá-la, especialmente em contextos sensíveis.

Outra frente em andamento é a interpretabilidadeSe um sistema puder explicar a origem de uma afirmação ou vincular fontes, o usuário terá mais ferramentas para avaliar sua veracidade antes de confiar nele. Para usuários e empresas, algumas práticas simples fazem a diferença: verificar dados, solicitar fontes explícitas, limitar o uso em áreas de alto risco, manter os humanos “informados” e documentar os fluxos de revisão.

Limitações e avisos conhecidos dos próprios fabricantes

As empresas responsáveis ​​pelos modelos reconhecem limites. No caso do GPT-4, eles foram explicitamente apontados. preconceitos, alucinações e indicações contraditórias quanto às áreas de trabalho ativas.

Muitos dos problemas iniciais nos chatbots do consumidor foram reduzido com iterações, mas mesmo em condições ideais, resultados indesejáveis ​​podem ocorrer. Quanto mais convincente o discurso, maior o risco de excesso de confiança.

Por isso, grande parte da comunicação institucional insiste em não utilizar essas ferramentas para aconselhamento médico ou jurídico sem revisão especializada, e que são assistentes probabilísticos, não oráculos infalíveis.

Formas mais comuns de alucinação

Esta é a forma mais comum de manifestação das alucinações IA:

• No texto, é comum ver citações e bibliografias inventadasO modelo copia o “molde” de uma referência, mas inventa autores, datas ou títulos plausíveis.
• Eventos fictícios ou fictícios também aparecem datas erradas em cronologias históricas. O caso da coroação de Carlos III ilustra como um detalhe temporal pode ser distorcido sem que a prosa perca sua fluidez.
• Os artefatos clássicos retratados incluem membros com anatomias impossíveis, textos ilegíveis dentro da imagem ou inconsistências espaciais que passam despercebidas à primeira vista.
• Na tradução, os sistemas podem inventar frases quando confrontados com expressões muito locais ou incomuns, ou forçando equivalências que não existem na língua-alvo.

As alucinações IA não são uma falha isolada, mas uma propriedade emergente de sistemas probabilísticos treinados com dados imperfeitos. Reconhecer suas causas, aprender com casos da vida real e implementar mitigações técnicas e de processo nos permite alavancar a IA de maneiras significativas sem perder de vista o fato de que, não importa quão fluida possa parecer, uma resposta só merece confiança quando tem uma base verificável.