O que são alucinações de IA e por que são um problema
As alucinações de IA são um fenômeno que ocorre quando modelos de linguagem geram informações incorretas, enganosas ou completamente inventadas. Esse problema se torna cada vez mais relevante conforme a inteligência artificial avança e é aplicada em diversos setores.
Definição de alucinações de IA
Alucinações de IA podem ser definidas como outputs gerados por modelos de linguagem que não condizem com a realidade ou com as informações fornecidas durante o treinamento. Essas “invenções” podem variar desde detalhes sutis até narrativas completamente falsas.
Importância de entender alucinações
Compreender e mitigar as alucinações de IA é crucial para garantir a confiabilidade e a segurança no uso de sistemas de inteligência artificial. Sem o devido cuidado, essas alucinações podem levar à disseminação de desinformação e prejudicar a credibilidade da IA como ferramenta.
Exemplos de alucinações
Exemplo de alucinação do Google Bard sobre o Telescópio Espacial James Webb
Um caso recente de alucinação de IA ocorreu no então lançamento do Google Bard (que mais tarde passou a ser chamado de Gemini), que afirmou erroneamente que o Telescópio Espacial James Webb tirou a primeira foto de um exoplaneta. Essa informação incorreta gerou confusão e questionamentos sobre a confiabilidade do sistema.
Exemplo de alucinação do Meta Galactica ao citar artigo falso
Outro exemplo notório foi o Meta Galactica, que citou um artigo científico inexistente para embasar uma informação gerada. Esse tipo de alucinação pode ser especialmente problemático, pois usa referências falsas para parecer mais confiável.
Outros exemplos notórios de alucinações
Além desses casos, diversos outros exemplos de alucinações de IA têm surgido, desde chatbots que inventam fatos históricos até sistemas de geração de imagem que criam rostos de pessoas que não existem. Esses exemplos ressaltam a necessidade de atenção constante à questão.
Tipos de alucinações
Contradição de sentenças
Um tipo comum de alucinação de IA é a contradição de sentenças, em que o modelo de linguagem gera informações inconsistentes dentro do mesmo texto. Essas contradições podem confundir o leitor e minar a credibilidade do conteúdo.
Contradição de prompt
Outro tipo é a contradição de prompt, que ocorre quando o output gerado pelo modelo de IA não condiz com as instruções ou o contexto fornecido pelo usuário. Nesse caso, o sistema parece “ignorar” ou “esquecer” as informações dadas.
Contradição factual
A contradição factual é um dos tipos mais preocupantes de alucinação de IA, pois envolve a geração de informações que vão contra fatos estabelecidos. Esse tipo de alucinação pode contribuir para a disseminação de fake news e desinformação.
Alucinações irrelevantes ou aleatórias
Por fim, existem as alucinações irrelevantes ou aleatórias, em que o modelo de linguagem gera informações que não têm relação com o tópico em discussão ou parecem surgir do nada. Embora menos graves que as contradições factuais, essas alucinações ainda podem confundir e frustrar os usuários.
Causas das alucinações
Problemas na qualidade dos dados de treinamento
Uma das principais causas das alucinações de IA está relacionada à qualidade dos dados de treinamento utilizados para desenvolver os modelos. Se esses dados contiverem informações incorretas, enviesadas ou insuficientes, o sistema pode acabar gerando outputs problemáticos.
Métodos de geração e treinamento dos modelos
Além da qualidade dos dados, os próprios métodos utilizados para gerar e treinar os modelos de linguagem podem contribuir para o surgimento de alucinações. Algumas abordagens podem privilegiar a fluência e a coerência em detrimento da precisão factual.
Contexto de entrada ambíguo ou contraditório
Quando o contexto de entrada fornecido ao modelo de IA é ambíguo, contraditório ou incompleto, aumenta a chance de ocorrerem alucinações. Sem informações claras e suficientes, o sistema pode “preencher as lacunas” com dados inventados.
Opacidade e complexidade dos modelos de linguagem
A própria complexidade e opacidade dos modelos de linguagem modernos dificulta a identificação e correção de alucinações. Como esses sistemas funcionam como “caixas-pretas”, nem sempre é possível entender por que uma informação incorreta foi gerada.
Problemas causados pelas alucinações de IA
Quebra de confiança do usuário
Um dos principais problemas causados pelas alucinações de IA é a quebra de confiança do usuário nos sistemas de inteligência artificial. Quando um usuário recebe informações incorretas ou enganosas, ele pode passar a duvidar da credibilidade da IA como um todo.
Antropomorfização indevida da IA
Outro problema é a tendência de antropomorfizar 1 a IA, atribuindo a ela características humanas como consciência e intencionalidade. Isso pode levar a uma interpretação equivocada das alucinações como “mentiras” ou “enganos” propositais, quando na verdade são fruto de problemas técnicos.
Propagação de desinformação e citações falsas
Talvez o problema mais grave seja a propagação de desinformação e citações falsas geradas pelas alucinações de IA. Se esses outputs enganosos forem tomados como verdade e compartilhados, podem contribuir para a disseminação de fake news e prejudicar o discurso público.
Potencial uso malicioso em ataques cibernéticos
Há também o risco de uso malicioso das alucinações de IA em ataques cibernéticos. Atores mal-intencionados podem explorar esses outputs enganosos para manipular pessoas, espalhar desinformação e causar danos reais.
Dificuldade de detectar e corrigir alucinações
Por fim, a dificuldade em detectar e corrigir alucinações de IA é um problema em si. Como os modelos de linguagem são complexos e opacos, identificar e eliminar informações incorretas pode ser uma tarefa árdua e consumir muitos recursos.
Prevenindo alucinações
Uso de prompts claros e específicos
Uma das formas de prevenir alucinações de IA é utilizar prompts claros e específicos ao interagir com modelos de linguagem. Fornecer contexto detalhado e instruções precisas ajuda a orientar o sistema e reduzir a chance de outputs enganosos.
Ajuste de parâmetros como temperatura e TopK
Outra estratégia é ajustar parâmetros como temperatura 2e TopK 3durante a geração de texto. Esses ajustes podem controlar a aleatoriedade e a diversidade dos outputs, potencialmente limitando a ocorrência de alucinações.
Prompting com múltiplos exemplos
Fornecer múltiplos exemplos do tipo de output desejado, uma técnica conhecida como prompting com exemplos, também pode ajudar a prevenir alucinações. Ao ver padrões consistentes, o modelo de IA tende a seguir essas estruturas e gerar informações mais precisas.
Pesquisas sobre supervisão de processo e comunicação entre modelos
Pesquisas recentes têm explorado abordagens como supervisão de processo, em que o modelo de linguagem é recompensado por seguir etapas corretas de raciocínio, e comunicação entre modelos, em que dois sistemas interagem para chegar a respostas mais precisas. Essas técnicas mostram potencial para mitigar alucinações.
Detectando alucinações
Verificação cuidadosa de fatos
A forma mais básica de detectar alucinações de IA é por meio da verificação cuidadosa de fatos. Checar as informações geradas pelo modelo de linguagem em fontes confiáveis pode ajudar a identificar inconsistências e erros.
Solicitação de autoavaliação do modelo
Outra abordagem é solicitar ao próprio modelo uma autoavaliação da precisão de suas respostas. Alguns sistemas de IA são capazes de estimar a probabilidade de suas informações estarem corretas ou destacar trechos potencialmente problemáticos, facilitando a verificação humana.
Familiaridade com as fontes de informação do modelo
Conhecer as fontes de informação utilizadas para treinar o modelo de linguagem também pode ser útil na detecção de alucinações. Se o usuário souber quais dados o sistema teve acesso e quais são seus limites, fica mais fácil identificar quando uma informação não faz sentido.
Aplicações positivas das alucinações
Visualização e interpretação de dados
As alucinações de IA podem agilizar a visualização de dados, expondo novas conexões e oferecendo perspectivas alternativas sobre informações complexas. Isso pode ser particularmente valioso em campos como finanças, onde visualizar tendências intrincadas do mercado facilita uma tomada de decisão e análise de risco mais nuançadas.
Arte e design
As alucinações de IA oferecem uma nova abordagem para a criação artística, fornecendo a artistas e designers uma ferramenta para gerar imagens visualmente impressionantes e imaginativas. Artistas podem produzir imagens surreais e oníricas que podem gerar novas formas e estilos de arte.
Jogos e realidade virtual (VR)
As alucinações de IA também aprimoram experiências imersivas em jogos e VR. Empregar modelos de IA para alucinar e gerar ambientes virtuais pode ajudar desenvolvedores de jogos e designers de VR a imaginar novos mundos que elevam a experiência do usuário. Alucinações também podem adicionar um elemento de surpresa, imprevisibilidade e novidade às experiências de jogo.
Potencial criativo das alucinações
Embora as alucinações de IA sejam geralmente um resultado indesejado, elas também apresentam uma gama de casos de uso intrigantes que podem ajudar organizações a aproveitar seu potencial criativo de maneiras positivas. As capacidades alucinatórias da IA podem ser uma ferramenta valiosa para impulsionar a inovação e a criatividade em diversos campos.
Histórico das alucinações na IA
Surgimento do termo em 2000 e 2018
O termo “alucinação” começou a ser usado em relação à IA em 2000, em um contexto de visão computacional. Já em 2018, pesquisadores do Google DeepMind popularizaram a expressão “alucinações de IA” ao descrever problemas em modelos de linguagem.
Popularização com a ascensão do ChatGPT em 2022
Mas foi em 2022, com a ascensão do ChatGPT e de outros grandes modelos de linguagem, que a questão das alucinações de IA ganhou destaque. A facilidade de acesso a esses sistemas revelou a magnitude do problema para um público mais amplo.
Desafios futuros com o avanço dos modelos de linguagem
Conforme os modelos de linguagem continuam evoluindo, novos desafios relacionados às alucinações de IA devem surgir. Será necessário um esforço contínuo de pesquisa e desenvolvimento para lidar com esse problema e garantir a confiabilidade desses sistemas.
Perguntas Frequentes
O que diferencia uma alucinação de IA de um erro comum?
As alucinações de IA são erros específicos dos modelos de linguagem, em que informações incorretas ou inventadas são geradas de forma fluente e convincente. Diferentemente de erros comuns, essas alucinações podem ser difíceis de detectar e ter um impacto mais significativo.
Todas as alucinações de IA são facilmente identificáveis?
Não, muitas alucinações de IA podem ser sutis e difíceis de identificar, especialmente para usuários sem conhecimento técnico. Algumas podem parecer plausíveis e coerentes, o que torna a detecção um desafio.
Existe alguma solução definitiva para eliminar as alucinações de IA?
Até o momento, não existe uma solução definitiva para eliminar completamente as alucinações de IA. Embora técnicas de prevenção e detecção estejam sendo desenvolvidas, a complexidade e a opacidade dos modelos de linguagem tornam esse um problema em aberto.
Como as empresas de IA estão lidando com o problema das alucinações?
Muitas empresas de IA estão investindo em pesquisa e desenvolvimento para lidar com as alucinações. Abordagens como melhoria dos dados de treinamento, ajuste de parâmetros e desenvolvimento de técnicas de detecção estão sendo exploradas.
- Atribuição de características humanas a seres não humanos. ↩︎
- Temperaturas mais baixas são boas para solicitações que exigem uma resposta menos aberta ou criativa, enquanto temperaturas mais altas podem levar a resultados mais diversos ou criativos. ↩︎
- O top-k muda a forma como o modelo seleciona tokens para saída. ↩︎
