Como Evitar Alucinações em Modelos de Linguagem

 

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Como Evitar Alucinações em Modelos de Linguagem

📌 Objetivo da Aula

Capacitar o aluno a entender, identificar e mitigar alucinações (informações inventadas ou imprecisas) ao usar modelos de linguagem como o ChatGPT.

📍 O que são Alucinações

Alucinações são respostas geradas pelo modelo que parecem confiáveis, mas contêm dados falsos, inventados ou imprecisos.

🚨 Exemplos de Alucinação

Tipo Exemplo de Alucinações
Estatística falsa 90% dos brasileiros usam IA todos os fias
Autor inventado “Segundo o professor João da USP…” (não existe)
Link falso “Veja mais em www.estatisticasbr.com.br” (não existe)”

🧩 Por que isso acontece?

Modelos como o ChatGPT:

  • São treinados com grandes volumes de texto, mas não têm acesso em tempo real à internet (a não ser quando explicitamente habilitado).
  • Não sabem o que é verdadeiro ou falso — apenas predizem o que parece plausível com base no treinamento.

✅ Como Mitigar Alucinações

🔹 Prompt Ideal:

Responda apenas com informações verificáveis.

Se não tiver certeza absoluta, diga claramente que não sabe.

Não invente dados, estatísticas, links ou nomes de autores.

Seja preciso e cauteloso com afirmações factuais.

Priorize a precisão em vez de preencher a resposta com suposições.

🔹 Técnicas Complementares:

  • Valide todas as estatísticas e nomes com fontes externas confiáveis.
  • Para informações técnicas, use sempre bases de dados específicas (Google Scholar, IBGE, etc).
  • Adicione um aviso no final do texto gerado: “Esta informação foi gerada por IA. Valide fontes antes de usar.”

⚠️ Limitação Importante

Mesmo com bons prompts, nenhum modelo atual (nem o GPT-4 Turbo) é 100% confiável com dados factuais.

Nunca automatize decisões críticas sem validação humana.


🎯 Exercício Prático

Tarefa:

Copie o prompt abaixo e peça ao ChatGPT que te diga quantos brasileiros têm acesso à internet.

Prompt:

“Responda apenas com informações verificáveis. Se não souber, diga que não sabe. Quantos brasileiros têm acesso à internet?”

🔍 Depois, valide o número em uma fonte confiável como o IBGE ou TIC Domicílios.

📝 Conclusão

Evitar alucinações é papel do usuário tanto quanto do modelo.

Com bons prompts e validação ativa, é possível usar IA com segurança e qualidade.

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