A Problemática das Alucinações e Desinformação nos Sistemas de IA

Definição de alucinação no contexto da IA

O termo "alucinação" no contexto da inteligência artificial tem um significado específico, que difere do seu uso em psicologia ou medicina. Na área da IA, e especialmente nos grandes modelos de linguagem, este termo designa um fenómeno específico que representa um desafio significativo para a confiabilidade destes sistemas.

O que são alucinações de IA

Podemos definir as alucinações de IA como:

• Geração de informações que parecem factuais e autoritativas, mas são imprecisas, enganosas ou completamente inventadas
• Produção de conteúdo que não é suportado pelos dados de treino do modelo ou que não corresponde à realidade
• Criação de falsa autoconfiança ao apresentar informações que o modelo na verdade "não conhece"
• Confabulação de detalhes, fontes, citações ou informações específicas sem base factual

Diferença entre alucinações e erros

É importante distinguir entre alucinações e erros ou imprecisões comuns:

• Erros comuns - imprecisões não intencionais ou informações incorretas que podem surgir de imprecisões nos dados de treino ou imperfeições do modelo
• Alucinações - geração de conteúdo que o modelo apresenta como factual, embora não tenha suporte nos dados; frequentemente envolve a criação de detalhes, fontes ou contexto inexistentes

Alucinações vs. geração criativa

Também é importante distinguir as alucinações da geração criativa legítima:

• Geração criativa - criação intencional de conteúdo fictício em contextos onde é apropriado e esperado (escrever histórias, gerar hipóteses, brainstorming)
• Alucinações - apresentação de conteúdo inventado como informações factuais em contextos onde se espera precisão factual e confiabilidade

Contexto do problema das alucinações

As alucinações representam um desafio fundamental para os sistemas de IA por várias razões:

• Minam a credibilidade e a confiabilidade dos sistemas de IA em aplicações críticas
• Podem levar à disseminação de desinformação quando os outputs da IA são aceites acriticamente
• São difíceis de prever e podem ocorrer mesmo em modelos altamente desenvolvidos
• Frequentemente são apresentadas com o mesmo grau de "certeza" que informações factualmente corretas, o que dificulta a sua deteção
• Representam um desafio técnico complexo que não tem solução simples nas arquiteturas atuais de IA

Compreender a natureza e as manifestações das alucinações é o primeiro passo para utilizar eficazmente os chats de IA com consciência das suas limitações e para desenvolver estratégias para minimizar os riscos associados a este fenómeno. Para um contexto mais amplo sobre as limitações dos chats de IA atuais, recomendamos também a visão geral abrangente das limitações dos chatbots de IA.

Causas das alucinações em modelos de IA

O fenómeno das alucinações em sistemas de IA tem raízes profundas na própria arquitetura e princípios de funcionamento dos modelos de linguagem modernos. Compreender estas causas é crucial para o desenvolvimento de estratégias eficazes para a sua minimização.

Causas arquitetónicas

• Natureza generativa dos modelos - a função básica dos modelos de linguagem é prever a continuação provável do texto, não verificar a correção factual
• Ausência de base de conhecimento explícita - ao contrário dos sistemas especialistas tradicionais, os modelos de linguagem não possuem uma base de dados estruturada de factos
• "Conhecimento" codificado nos parâmetros - as informações são implicitamente codificadas em milhares de milhões de parâmetros, sem uma estrutura clara e mecanismo de verificação
• Otimização para fluidez - os modelos são treinados primariamente para fluidez e coerência, não para precisão factual

Aspetos do treino

A forma como os modelos são treinados contribui diretamente para a tendência de alucinar:

• Dados de treino de baixa qualidade - modelos treinados com dados que contêm imprecisões irão reproduzir essas imprecisões
• Lacunas na cobertura - representação desigual de diferentes tópicos e domínios nos dados de treino
• Fenómenos e factos raros - os modelos tendem a "esquecer" ou reproduzir imprecisamente informações que ocorrem raramente
• Informações contraditórias - quando existem informações contraditórias nos dados de treino, o modelo pode gerar respostas inconsistentes

Problema da incerteza epistémica

Um problema fundamental é a incapacidade dos modelos de representar adequadamente a sua própria incerteza:

• Falta de capacidades metacognitivas - os modelos não conseguem de forma confiável "saber o que não sabem"
• Calibração da confiança - tendência de apresentar todas as respostas com um grau semelhante de certeza, independentemente do nível real de conhecimento
• Ausência de mecanismo de verificação - incapacidade de verificar os seus próprios outputs contra uma fonte confiável de verdade

Fatores interacionais e ambientais

A forma como os modelos são usados também pode contribuir para a ocorrência de alucinações:

• Perguntas no limite do conhecimento - perguntas relativas a factos obscuros ou tópicos na margem dos dados de treino
• Prompting confuso ou contraditório - instruções ambíguas ou enganosas
• Expectativa de especificidade - pressão para fornecer respostas detalhadas em situações onde o modelo não tem informação suficiente
• Pressão social implícita - os modelos são otimizados para fornecer respostas "úteis", o que pode levar a priorizar a geração de uma resposta em vez de admitir desconhecimento

Desafios técnicos na resolução

Resolver o problema das alucinações é um desafio técnico complexo:

• Dificuldade em distinguir entre generalizações válidas e alucinações
• Trade-off entre criatividade/utilidade e precisão factual estrita
• Custo computacional de conectar modelos generativos com bases de conhecimento extensas
• Natureza dinâmica da "correção factual" em alguns domínios

Compreender estas causas multicamadas das alucinações ajuda tanto os desenvolvedores a projetar sistemas mais robustos, quanto os utilizadores a criar estratégias eficazes para trabalhar com estes sistemas, cientes das suas limitações inerentes.

Padrões típicos de alucinações e desinformação

As alucinações de IA manifestam-se em vários padrões característicos que é útil saber reconhecer. Estes padrões podem variar dependendo do contexto, tópico e tipo de interação, mas certos motivos recorrentes são observáveis em diferentes modelos e situações.

Confabulação de autoridades e fontes

Um dos tipos mais comuns de alucinações é a criação de fontes inexistentes ou a citação de autoridades reais em contextos que não correspondem à realidade:

• Publicações académicas fictícias - geração de estudos fictícios com títulos, autores e revistas que soam realistas
• Livros e artigos inexistentes - referência a publicações que na realidade não existem
• Citações falsas de personalidades reais - atribuição de declarações a personalidades conhecidas que nunca as fizeram
• Estatísticas e inquéritos inventados - apresentação de números e percentagens que soam precisos sem base real

Confabulações históricas e factuais

Em perguntas focadas em informações factuais, podem ocorrer estes padrões:

• Imprecisões históricas - datação incorreta de eventos, confusão de figuras históricas ou adição de detalhes fictícios a eventos reais
• Imprecisões geográficas - localização incorreta de cidades, países ou características geográficas
• Confabulações tecnológicas - criação de descrições detalhadas, mas imprecisas, do funcionamento de tecnologias ou princípios científicos
• Ficções biográficas - invenção ou distorção de detalhes biográficos sobre figuras públicas

Extrapolações temporais e previsões

Devido à limitação temporal do conhecimento do modelo, estes tipos de alucinações ocorrem frequentemente:

• Eventos pós-data de corte - informações falsas sobre eventos que ocorreram após a data de término do treino do modelo
• Continuidade do desenvolvimento - suposição da continuação de tendências ou eventos de uma forma que não corresponde à realidade
• Previsões tecnológicas - descrição do estado atual das tecnologias que assume um desenvolvimento linear
• Apresentação de eventos futuros como passados - descrição de eventos planeados como se já tivessem ocorrido

Alucinações técnicas e terminológicas

Em contextos especializados, estes padrões ocorrem frequentemente:

• Terminologia pseudo-especializada - criação de termos que soam especializados, mas são sem sentido ou inexistentes
• Relações incorretas entre conceitos - ligação incorreta de termos técnicos relacionados, mas distintos
• Ficções algorítmicas e processuais - descrições detalhadas, mas incorretas, de procedimentos ou algoritmos
• Categorização falsa - criação de taxonomias ou sistemas de classificação fictícios

Padrões contextuais e interacionais

A forma como as alucinações se manifestam durante uma conversa também tem padrões característicos:

• Escalada de autoconfiança - a cada pergunta sobre o mesmo tópico, o modelo pode mostrar uma confiança crescente (e injustificada)
• Efeito de ancoragem - tendência de construir sobre alucinações anteriores e desenvolvê-las em construções fictícias mais complexas
• Confabulação adaptativa - adaptação das alucinações às expectativas ou preferências do utilizador
• Falha na confrontação - respostas inconsistentes quando o modelo é confrontado com as suas próprias alucinações

Reconhecer estes padrões é um passo crucial para desenvolver estratégias eficazes para minimizar os riscos associados às alucinações de IA e para o uso responsável de chats de IA em contextos onde a precisão factual é importante.

Métodos de deteção de alucinações e imprecisões

Reconhecer alucinações e imprecisões nas respostas dos chats de IA é uma habilidade crucial para o seu uso eficaz e seguro. Existem várias estratégias e métodos que podem ajudar os utilizadores a identificar informações potencialmente imprecisas ou inventadas.

Sinais de potenciais alucinações

Ao comunicar com chats de IA, é útil prestar atenção a certos sinais de alerta:

• Especificidade desproporcional - respostas extremamente detalhadas a perguntas gerais, especialmente sobre tópicos obscuros
• Simetria e perfeição excessivas - resultados excessivamente "arrumados" e simétricos, especialmente em domínios complexos
• Combinações incomuns de nomes ou termos - conexões que soam semelhantes a entidades conhecidas, mas são ligeiramente diferentes
• Autoconfiança excessiva - ausência de quaisquer expressões de incerteza ou nuance em áreas que são inerentemente complexas ou controversas
• Citações demasiado perfeitas - citações que parecem formalmente corretas, mas contêm detalhes excessivamente precisos

Técnicas ativas de verificação

Os utilizadores podem testar ativamente a confiabilidade das informações fornecidas usando estas técnicas:

• Perguntas sobre fontes - pedir ao chat de IA citações ou referências mais específicas para as informações fornecidas
• Reformulação da pergunta - fazer a mesma pergunta de uma forma diferente e comparar as respostas para consistência
• Perguntas de controlo - perguntas sobre detalhes relacionados que devem ser consistentes com a resposta original
• Decomposição de afirmações - dividir afirmações complexas em partes mais simples e verificá-las individualmente
• "Steelmanning" - pedir à IA os argumentos mais fortes contra a informação ou interpretação que acabou de fornecer

Procedimentos de verificação externa

Para informações críticas, é frequentemente necessário usar fontes externas de verificação:

• Verificação cruzada com fontes confiáveis - verificação de afirmações chave em enciclopédias, bases de dados académicas ou fontes oficiais
• Pesquisa de citações - verificação da existência e conteúdo dos estudos ou publicações mencionados
• Consulta com especialistas - obter a perspetiva de especialistas humanos na área relevante
• Uso de motores de busca especializados - uso de motores de busca académicos (Google Scholar, PubMed) para verificar afirmações especializadas
• Fontes de verificação de factos (fact-checking) - consulta a websites especializados na verificação de informações

Estratégias específicas do domínio

Em diferentes áreas temáticas, é útil focar-se em aspetos específicos:

• Informações científicas e técnicas - verificação da consistência com os princípios fundamentais da área, verificação de cálculos matemáticos
• Dados históricos - comparação com fontes históricas estabelecidas, verificação da cronologia e conexões
• Informações legais - verificação da atualidade e relevância jurisdicional, verificação de citações de leis e precedentes
• Informações médicas - verificação da conformidade com o conhecimento médico atual e recomendações oficiais
• Eventos atuais - cautela redobrada com informações datadas após a data de corte do conhecimento do modelo

Ferramentas automatizadas para deteção

A investigação também se foca no desenvolvimento de ferramentas automatizadas para a deteção de alucinações:

• Sistemas que comparam os outputs da IA com bases de conhecimento verificadas
• Ferramentas para análise da consistência interna das respostas
• Modelos especializados na deteção de padrões típicos de alucinações de IA
• Sistemas híbridos que combinam deteção automática com verificação humana

A combinação destas abordagens pode aumentar significativamente a capacidade dos utilizadores de identificar potenciais alucinações e imprecisões nas respostas dos chats de IA, o que é um pré-requisito chave para o seu uso responsável e eficaz em contextos onde a precisão factual é importante.

Estratégias práticas para minimizar riscos

Cientes da tendência inerente dos chats de IA para alucinações e imprecisões, existe uma série de estratégias práticas que os utilizadores podem implementar para minimizar os riscos associados. Estas abordagens permitem maximizar a utilidade dos chats de IA enquanto reduzem a probabilidade de aceitação acrítica de informações imprecisas.

Formulação ponderada de perguntas

A forma como as perguntas são formuladas pode influenciar significativamente a qualidade e a confiabilidade das respostas:

• Especificidade e clareza - formulação de perguntas precisas e inequívocas que minimizam o espaço para interpretação
• Pedido explícito do nível de certeza - pedir ao modelo para expressar o grau de certeza ou confiabilidade das informações fornecidas
• Limitação da complexidade - dividir perguntas complexas em perguntas parciais e mais simples
• Exigência de fontes - pedido explícito para fornecer fontes ou explicar como o modelo chegou à resposta dada
• Instruções para cautela - instruções explícitas para preferir admitir desconhecimento em vez de especulações infundadas

Avaliação crítica das respostas

Desenvolver uma abordagem crítica às informações fornecidas pelos chats de IA:

• Abordagem cética a detalhes excessivamente específicos - especialmente em respostas a perguntas gerais
• Distinção entre factos e interpretações - identificação de partes da resposta que representam interpretação subjetiva ou opinião
• Consciência do viés de confirmação (confirmation bias) - cautela em relação à tendência de aceitar acriticamente informações que confirmam as nossas suposições
• Contextualização das informações - avaliação das respostas no contexto mais amplo do conhecimento e expertise existentes

Abordagem multi-fonte

Utilizar chats de IA como parte de uma estratégia de informação mais ampla:

• Triangulação de informações - verificação de informações importantes a partir de múltiplas fontes independentes
• Combinação de IA e fontes tradicionais - utilizar chats de IA como complemento a fontes de informação estabelecidas
• Consulta a especialistas - verificação de informações críticas com especialistas humanos na área relevante
• Uso de múltiplos sistemas de IA - comparação das respostas de diferentes chats de IA às mesmas perguntas

Uso apropriado ao contexto

Adaptar o uso de chats de IA de acordo com o contexto e a importância da precisão factual:

• Hierarquia de criticidade - graduar o nível de verificação de acordo com a importância da informação e os potenciais impactos das imprecisões
• Limitação do uso em contextos críticos - evitar depender exclusivamente de chats de IA para tomar decisões com consequências significativas
• Preferência por tarefas criativas vs. factuais - otimizar o uso de chats de IA para tarefas onde os seus pontos fortes são mais pronunciados
• Documentação e transparência - marcação clara das informações provenientes da IA ao partilhá-las ou publicá-las

Educação e desenvolvimento de competências

Investimento no desenvolvimento de habilidades para trabalhar eficazmente com chats de IA:

• Literacia informacional - desenvolvimento de habilidades gerais de avaliação crítica da informação
• Literacia técnica - compreensão básica dos princípios de funcionamento da IA e das suas limitações
• Expertise de domínio - aprofundamento do próprio conhecimento nas áreas relevantes como base para avaliação crítica
• Consciência dos vieses cognitivos - conhecimento e compensação das tendências psicológicas que podem influenciar a interpretação dos outputs da IA

A implementação destas estratégias cria uma abordagem equilibrada que permite beneficiar das vantagens dos chats de IA enquanto minimiza os riscos associados às suas limitações inerentes. O princípio chave continua a ser o uso informado e crítico da IA como uma ferramenta que complementa, mas não substitui, o julgamento e a expertise humana.

Quer saber mais sobre o tema? Leia o artigo sobre a mitigação de alucinações de IA usando RAG por Wan Zhang e Jing Zhang.

Como a Explicaire aborda a problemática das alucinações de IA

Na Explicaire, abordamos a problemática das alucinações de IA de forma sistemática e prática. A ferramenta chave são prompts precisamente definidos, que foram testados repetidamente em diferentes contextos e domínios. Revelou-se eficaz, por exemplo, exigir explicitamente ao modelo que trabalhe com fontes específicas, admita incerteza em caso de respostas ambíguas, e use formatos de saída estruturados, que evitam o „desenvolvimento livre“ de alucinações. Os prompts frequentemente contêm também meta-instruções, como „responda apenas com base nos dados fornecidos“ ou „se não tiver certeza, explique porquê“.

Outro método chave é a visualização da tomada de decisão dos modelos de linguagem (LLM) – ou seja, revelar que informações o modelo utilizou, em que se focou e que lógica levou a uma conclusão específica. Isso permite-nos não só detetar rapidamente alucinações, mas também compreender melhor o comportamento do modelo.

Por último, mas não menos importante, usamos o princípio do grounding, ou seja, basear-se em fontes verificáveis e confiáveis. Os outputs da IA estão assim sempre ancorados na realidade, o que é crucial especialmente em áreas onde há alta responsabilidade informacional – como saúde, direito ou finanças.

Graças a esta combinação de prompts ponderados, transparência e ênfase nas fontes, alcançamos alta confiabilidade e minimizamos o risco de alucinações em operação real.

Outras dicas comprovadas da prática:

• Pré-definição de papéis: “Você é um analista que trabalha apenas com os dados fornecidos.”
• Especificação do formato de saída: “Retorne a resposta em pontos com referência a números específicos.”
• Combinação de prompt + referência: “Use apenas os dados da tabela abaixo. Não use nenhum conhecimento externo.”

Contexto ético e social da desinformação por IA

A problemática das alucinações e desinformação em sistemas de IA transcende o nível técnico e tem implicações éticas, sociais e societais significativas. Estes aspetos são cruciais para o desenvolvimento, implementação e regulação responsáveis das tecnologias de IA.

Impactos sociais da desinformação por IA

As alucinações de IA podem ter consequências sociais de longo alcance:

• Amplificação da desinformação existente - os sistemas de IA podem involuntariamente amplificar e legitimar informações falsas
• Minar a confiança no ecossistema informacional - dificuldade crescente em distinguir entre informações legítimas e falsas
• Sobrecarga informacional - aumento das exigências na verificação de informações e pensamento crítico
• Potencial para campanhas de desinformação direcionadas - possibilidade de abuso da IA para criar conteúdo de desinformação persuasivo em grande escala
• Impactos diferenciais - risco de impacto desigual em diferentes grupos, especialmente aqueles com acesso limitado a recursos para verificação de informações

Responsabilidade ética de diferentes atores

A minimização dos riscos associados à desinformação por IA requer uma abordagem partilhada à responsabilidade:

• Desenvolvedores e organizações - responsabilidade pela comunicação transparente das limitações dos sistemas de IA, implementação de mecanismos de segurança e melhoria contínua
• Utilizadores - desenvolvimento do pensamento crítico, verificação de informações e partilha responsável de conteúdo gerado por IA
• Instituições educacionais - atualização de programas educacionais para o desenvolvimento da literacia digital e de IA
• Média e plataformas de informação - criação de padrões para rotulagem de conteúdo gerado por IA e verificação de factos
• Órgãos reguladores - desenvolvimento de quadros que apoiam a inovação enquanto protegem os interesses sociais

Transparência e consentimento informado

Os princípios éticos chave no contexto da desinformação por IA são:

• Transparência quanto à origem - rotulagem clara do conteúdo gerado por IA
• Comunicação aberta das limitações - apresentação honesta das limitações dos sistemas de IA, incluindo a tendência para alucinações
• Consentimento informado - garantir que os utilizadores compreendem os riscos potenciais associados ao uso de informações geradas por IA
• Acesso a mecanismos de verificação - fornecimento de ferramentas e recursos para verificar informações importantes

Abordagens regulatórias e padrões

As abordagens regulatórias em desenvolvimento para a desinformação por IA incluem:

• Requisitos de rotulagem - rotulagem obrigatória de conteúdo gerado por IA
• Padrões de precisão factual - desenvolvimento de métricas e requisitos para a confiabilidade factual dos sistemas de IA em contextos específicos
• Regulamentações específicas do setor - requisitos mais rigorosos em áreas como saúde, finanças ou educação
• Responsabilidade e quadros legais - clarificação da responsabilidade por danos causados pela desinformação por IA
• Coordenação internacional - abordagens globais à regulação dada a natureza transfronteiriça das tecnologias de IA

Visão do futuro

Uma abordagem sustentável a longo prazo para a problemática da desinformação por IA requer:

• Investigação e inovação - investimento contínuo em tecnologias para deteção e prevenção de alucinações
• Colaboração interdisciplinar - ligação entre disciplinas técnicas, sociais e humanas
• Governança adaptativa - abordagens regulatórias capazes de evoluir com o desenvolvimento tecnológico
• Diálogo social - discussões inclusivas sobre os valores e prioridades que devem ser refletidos no design e regulação da IA
• Abordagem preventiva - antecipação de riscos potenciais e sua abordagem antes da implementação generalizada das tecnologias

A dimensão ética e social da desinformação por IA requer uma abordagem holística que ultrapassa soluções puramente técnicas e inclui um ecossistema mais amplo de atores, normas e regulamentações. O objetivo é criar um ambiente no qual as tecnologias de IA contribuam para o enriquecimento informacional da sociedade, em vez de contribuírem para o caos informacional ou manipulação.