Inteligência Artificial 'alucinando'? Saiba como identificar os sinais

A Inteligência Artificial vem ganhando cada vez mais espaço entre os usuários da internet e vem sendo utilizada em diferentes áreas e tarefas, das mais simples as mais complexas. Mas você sabia que é possível que a Inteligência Artificial ‘alucine’?

Isso não é mais um fenômeno exclusivamente humano. Considerando que a IA vem repetindo — quase com perfeição — as características humanas como fala, reconhecimento facial, tomada de decisões e outras, algumas partes negativas também estão sendo herdadas, como a parte da alucinação, o que pode levar a resultados imprecisos e até mesmo perigosos.

• Veja mais: Inteligência Artificial: 7 tecnologias parecidas com o ChatGPT

É importante entender o que se quer dizer com "alucinação" no contexto da IA. Alucinação refere-se à capacidade da IA de gerar resultados que não correspondem à realidade ou ao contexto em que foram treinados. Em outras palavras, a IA pode gerar resultados que parecem corretos, mas na verdade são completamente incorretos ou até mesmo absurdos.

Quais os erros mais comuns nas IA?

Existem várias razões pelas quais a IA pode alucinar. Em muitos casos, isso acontece porque a IA foi treinada com um conjunto limitado de dados ou em um ambiente limitado. Por exemplo, se uma IA for treinada para identificar animais, mas apenas com imagens de gatos e cachorros, ela pode ter dificuldade em identificar outros animais, como pássaros ou peixes. Também pode acontecer da IA identificar algo como um animal quando não há nenhum animal presente na imagem.

A Inteligência Artificial cresce em popularidade e utilidade em uma ampla variedade de setores. 

Os erros mais comuns 

Aprendizagem com dados incompletos ou tendenciosos

Se os dados utilizados para treinar um modelo de IA forem incompletos ou tendenciosos, o modelo pode começar a produzir resultados que não estão relacionados com a realidade, mas sim com os padrões dos dados de treinamento.

Má seleção de recursos ou algoritmos

Se um algoritmo for mal-adaptado para o problema em questão, ele pode começar a produzir resultados que não fazem sentido, e isso também é uma forma de alucinação da IA.

Falta de transparência e interpretabilidade

Alguns modelos de IA complexos podem ser difíceis de entender e interpretar. Isso pode fazer com que os resultados não sejam os esperados ou que ocorram alucinações de IA, já que os usuários podem não ter uma compreensão clara de como o modelo está produzindo os resultados.

Identificando os sinais

Reconhecer quando a IA está ‘alucinando’ pode parecer desafiador, já que alguns resultados podem até mesmo parecer plausíveis para as situações e assim passarem despercebidos. Mas existem algumas etapas que podem ajudar a identificar a ocorrência de alucinações de IA, confira:

• Verifique se os dados de entrada usados pelo modelo de IA são precisos e relevantes;
• Verifique se as premissas subjacentes ao modelo de IA estão corretas;
• Verifique se as saídas do modelo de IA correspondem com a realidade;
• Realize testes rigorosos para avaliar a precisão e a confiabilidade do modelo de IA, incluindo testes de validação, cruzada, testes de sensibilidade e de robustez;
• Verifique se o modelo de IA pode explicar suas saídas de maneira clara e compreensível.

Em geral, reconhecer alucinações de IA exige uma abordagem sistemática e uma compreensão clara dos dados, algoritmos e premissas subjacentes ao modelo.

O que fazer quando a IA começa a alucinar

Uma das opções é refinar o treinamento da IA, para que ela tenha acesso a um conjunto mais amplo e diverso de dados.

A alucinação não é mais um fenômeno exclusivamente humano, a medida que as IAs crescem e evoluem. 

Ajustar os parâmetros da IA também pode funcionar, já que isso pode ajudar a reduzir a probabilidade de alucinação. Por exemplo, a IA pode ser treinada com um conjunto de dados menor ou pode ser treinada com mais iterações para que seja capaz de generalizar melhor.

Outra abordagem é usar a validação cruzada, que envolve a divisão do conjunto de dados em diferentes partes para treinamento e teste. Isso ajuda a garantir que a IA esteja treinando em um conjunto de dados diversificado portanto, menos propenso a alucinações.

• Leia também: ChatGPT é seguro? Veja os riscos da ferramenta

O correto é monitorar o modelo de IA de perto para detectar quaisquer sinais de alucinação. Isso pode incluir verificar regularmente os resultados que a IA está gerando, e fazer verificações manuais para garantir que eles sejam precisos e confiáveis.

É importante lembrar que a IA é uma tecnologia em constante evolução, e a alucinação pode ser uma parte natural desse processo. No entanto, com cuidado e supervisão adequados, a IA pode ser uma ferramenta incrivelmente poderosa e útil em uma ampla variedade de setores.