Alucinações de IA: o que são e por que são importantes

Na revolução da IA, é difícil acreditar que estamos testemunhando algo realmente inovador. E não é sobre política — é sobre matemática. O problema está nas alucinações da IA.

Imagine um mundo onde uma calculadora ocasionalmente diz 2+2=5. Ou onde o software de contabilidade inventa transações que nunca aconteceram. Parece absurdo, certo? No entanto, este é o tipo de mundo em que estamos entrando com a revolução da IA ​​de hoje.

Desde o início da era digital, uma coisa era certa — computadores podiam travar, impressoras podiam se comportar mal e usuários podiam ficar loucos com telas azuis da morte. Mas, apesar de tudo, eles eram confiáveis ​​para fazer uma coisa perfeitamente: executar cálculos. Essa base de confiança, construída ao longo de décadas, agora está sendo constantemente corroída pelo que os especialistas estão chamando de alucinações de IA.

A história dos computadores não começou com as mídias sociais ou videogames, mas com a necessidade de realizar cálculos complexos. O primeiro computador eletrônico de uso geral, o ENIAC, ocupava uma sala medindo 7 por 13 metros e abrigava quase 18,000 válvulas de vácuo junto com milhares de relés. Esta máquina enorme foi desenvolvida para calcular tabelas de tiro de artilharia e auxiliar no trabalho com a bomba de hidrogênio. Ela podia realizar 5,000 adições, 350 multiplicações ou 40 divisões por segundo — mais rápido do que qualquer coisa imaginável na época.

Mais de 75 anos se passaram desde então, e os computadores passaram por uma transformação dramática. De gigantes do tamanho de uma sala, eles evoluíram para dispositivos pequenos o suficiente para caber em nossos bolsos. No entanto, apesar de todas as revoluções tecnológicas, seu propósito principal permaneceu o mesmo — os computadores são, acima de tudo, máquinas construídas para calcular.

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Excel – matemática em que você pode confiar

Um bom exemplo desta continuidade é Microsoft Excel — um programa que, em sua essência, ainda é uma calculadora visual avançada. Ao longo das décadas, o Excel se tornou a espinha dorsal da economia global, usado por todos, desde pequenas empresas até corporações multinacionais, desde orçamentos domésticos até os complexos modelos financeiros de Wall Street. Embora tenha seus críticos e limitações, uma coisa permaneceu consistente: seus cálculos são confiáveis.

Claro, erros também podem ocorrer no Excel. Um exemplo comum é a mensagem #VALUE!, que aparece quando tentamos executar operações matemáticas em texto em vez de números. Mas — e essa é a principal diferença — tais erros sempre têm causas claras e identificáveis ​​e correções diretas. Mais importante, o Excel nunca adivinha ou inventa resultados. A fórmula =SUM(A1:A10) sempre retornará a mesma saída para a mesma entrada, esteja você executando-a pela primeira vez ou pela milésima vez.

Essa natureza determinística do software tradicional reforçou nossa confiança nos computadores por décadas. Podemos ter reclamado sobre interfaces de usuário, desempenho ou compatibilidade, mas nunca questionamos a precisão matemática dos resultados.

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Alucinações de IA – quando a matemática começa a fantasiar

E isso nos leva à questão central da revolução da inteligência artificial de hoje. Modelos modernos de IA — particularmente modelos de linguagem grande (LLMs) — diferem fundamentalmente do software tradicional. Em vez de executar operações específicas e determinísticas, eles são projetados para reconhecer padrões em conjuntos de dados massivos e gerar respostas plausíveis com base nesses padrões.

Essa mudança fundamental na arquitetura leva ao que os especialistas chamam de alucinações de IA — instâncias em que os modelos de IA geram informações que parecem reais, mas são completamente incorretas ou desconectadas da realidade. É importante ressaltar que essas alucinações não são erros aleatórios; elas são um resultado da própria natureza desses sistemas — a interação complexa entre dados de treinamento, construção do modelo e a maneira como o modelo interpreta as consultas.

O aspecto mais preocupante é que as alucinações de IA frequentemente aparecem com o mesmo nível de confiança que informações factuais. Um modelo pode afirmar com confiança que Kiev é a capital da Ucrânia (o que é verdade) e que sediou as Olimpíadas de Verão de 1995 (o que é inteiramente fabricado). Para o usuário, especialmente um não especialista, pode ser extremamente difícil distinguir fato de alucinação.

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A extensão do problema da alucinação

Embora seja difícil estabelecer estatísticas exatas sobre a frequência de alucinações de IA, especialistas concordam que esse é um problema generalizado que afeta todos os grandes modelos de linguagem. Os sistemas mais propensos a alucinações são aqueles que não têm mecanismos eficazes de verificação de informações, dependem de dados desatualizados e não conseguem interpretar adequadamente o contexto das consultas.

As causas das alucinações são complexas e multifacetadas. Entre os principais fatores, os especialistas apontam:

• Imperfeições nos dados de treinamento: se os dados usados ​​para treinar o modelo contiverem erros, imprecisões ou informações contraditórias, o modelo poderá replicar esses problemas ou gerar conteúdo novo e falso.

• Overfitting do modelo: ocorre quando o algoritmo se adapta muito ao conjunto de dados de treinamento, perdendo sua capacidade de generalizar e identificar corretamente novos padrões.
• Suposições incorretas no design do modelo: se os desenvolvedores de IA basearem seu design em suposições incorretas, o modelo poderá gerar alucinações consistentemente.

Exemplos específicos de sistemas de IA, particularmente propensos a alucinações, incluem soluções chinesas como Qwen e DeepSeek. Apesar de seus avanços tecnológicos, esses modelos ainda enfrentam esse problema. Eles frequentemente geram informações que parecem plausíveis, mas na verdade são falsas ou não alinhadas com a realidade, especialmente em contextos onde os dados podem ser incompletos ou contraditórios.

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O problema da confiança – 98% ainda não é suficiente

E aqui chegamos à questão fundamental da confiança. Em software tradicional, erros eram exceções, não a regra. No caso da inteligência artificial, alucinações são uma parte inerente da operação do sistema. Mesmo que um modelo gere informações precisas 98% do tempo, os 2% restantes são um problema sério.

Imagine usar uma calculadora que dá o resultado correto 98% das vezes, mas em 2% dos casos, ela fornece a resposta errada. Confiaríamos em tal dispositivo para tarefas como calcular impostos, desenvolver medicamentos ou projetar uma ponte? A resposta é clara.

A questão das alucinações de IA é particularmente crítica em campos que exigem precisão completa e correção factual, como medicina, direito, finanças e engenharia. Nessas áreas, até mesmo a menor chance de erro pode levar a consequências desastrosas.

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Excel vs. inteligência artificial: cálculo vs. confabulação

No Excel, quando um erro como #VALUE! aparece, o programa indica claramente que algo deu errado. Ele não tenta adivinhar o resultado ou esconder o problema. Além disso, há recomendações específicas sobre como resolver tais erros — por exemplo, garantir que todos os valores em uma fórmula matemática sejam números, não texto.

Por outro lado, no caso de sistemas de IA, quando o modelo não sabe a resposta, ele frequentemente gera uma resposta convincente, mas falsa, em vez de reconhecer sua falta de conhecimento. A pior parte é que o usuário pode nem perceber que a informação fornecida é uma alucinação.

De acordo com as SalesforceNo relatório da 's sobre o estado dos dados e análises, 9 em cada 10 (quase 87%) analistas e líderes de TI concordam que o progresso na inteligência artificial deu ao gerenciamento de dados uma prioridade maior. No entanto, o mesmo relatório destaca a incerteza dos entrevistados sobre a precisão dos dados e as preocupações com relação à segurança dos dados no contexto da IA.

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O custo de verificação é uma desvantagem oculta da IA

Os defensores da inteligência artificial argumentam que a questão das alucinações pode ser abordada por meio da verificação de informações. De fato, a verificação de fatos e a validação dos resultados dos sistemas de IA estão se tornando práticas essenciais em todas as organizações que utilizam essas tecnologias. O problema, no entanto, é que a necessidade de verificação reduz significativamente o valor desses sistemas.

Imagine esta situação – pedimos a um assistente de IA para escrever um relatório sobre o mercado de veículos elétricos. O sistema gera um documento de 20 páginas repleto de estatísticas, tendências e previsões. O documento parece profissional e contém argumentos convincentes. O problema é que não sabemos quais partes da informação são precisas e quais foram resultado de alucinações de IA. Para determinar isso, precisaríamos verificar cada estatística, cada declaração, cada fato. Isso significa, na verdade, que estamos fazendo o trabalho que o sistema de IA deveria fazer por nós.

Este é o paradoxo fundamental da atual revolução da IA ​​– sistemas que deveriam nos poupar tempo frequentemente exigem trabalho adicional para verificar seus resultados. No caso de usar software tradicional, como o Excel, podemos simplesmente confiar nos resultados dos cálculos e focar na interpretação dos dados.

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O mundo matematicamente imperfeito da IA

A falta de confiança em sistemas de IA não é uma questão de tecnofobia ou resistência à mudança. É uma resposta racional a uma mudança fundamental no relacionamento entre humanos e computadores. Por décadas, construímos relacionamentos com base na confiabilidade determinística de máquinas de computação. Agora, estamos entrando em uma era de modelos probabilísticos que, por natureza, não podem garantir o mesmo nível de confiabilidade.

Talvez a maneira mais precisa de descrever isso seja por meio da analogia da comunicação humana. O software tradicional é como uma enciclopédia – pode ser incompleto ou conter informações desatualizadas, mas o que está incluído pode ser considerado comprovado. A IA, por outro lado, se assemelha a uma conversa com uma pessoa que possui conhecimento impressionante, mas imperfeito – às vezes, eles cometem erros, ocasionalmente ficam confusos e, às vezes, distorcem os fatos.

Essa analogia, no contexto de computadores, significa uma regressão fundamental em termos de confiabilidade. Sempre esperamos mais precisão de máquinas do que de humanos. Agora, paradoxalmente, nos vemos precisando verificar resultados gerados por IA com o mesmo cuidado que aplicaríamos a informações de um indivíduo desconhecido.

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Em busca de confiabilidade matemática

Isso significa que devemos abandonar completamente a inteligência artificial? Absolutamente não. Os sistemas de IA têm um potencial enorme em vários campos – desde a geração de conteúdo criativo até a análise de vastos conjuntos de dados. O problema está no fato de que precisamos aprender uma nova abordagem para trabalhar com esses sistemas, uma que reconheça suas limitações fundamentais.

Atualmente, pesquisas intensivas estão em andamento para reduzir alucinações de IA. Soluções propostas incluem melhorar a qualidade dos dados de treinamento (quanto melhores os dados, menor a probabilidade de alucinações), desenvolver métodos de treinamento mais transparentes (modelos que são compreensíveis e explicáveis ​​têm menos probabilidade de gerar informações falsas) e avançar mecanismos de verificação de fatos (sistemas que verificam automaticamente o conteúdo gerado em relação a fontes confiáveis).

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Nova ética da realidade digital

A revolução atual na inteligência artificial requer não apenas novas ferramentas e metodologias, mas também uma nova estrutura de ética digital. Precisamos repensar o que significa confiança entre humanos e máquinas, os limites de responsabilidade por erros induzidos por IA e como nos proteger de desinformação em um mundo onde a linha entre fato e ficção está se tornando cada vez mais tênue.

De acordo com uma Salesforce relatório explorando a confiança de dados na era da IA, riscos de segurança e uma falta de harmonização de dados prejudicam sua confiabilidade. Portanto, empresas que usam dados baseados em IA para tomada de decisões críticas consideram as ameaças à segurança de dados como sua maior preocupação.

Isso é especialmente importante no contexto da chamada inteligência artificial generativa, que traz o risco adicional de vazamento de dados da empresa em grandes modelos de linguagem públicos.

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Em vez de mil palavras…

Não desconfio da atual revolução da IA ​​porque não vejo seu potencial, mas porque entendo suas limitações fundamentais. Por décadas, construímos nossa civilização digital com base em cálculos confiáveis ​​— começando pelas primeiras calculadoras mecânicas, passando pelo monumental ENIAC, até as onipresentes planilhas. Essa certeza matemática tem sido a pedra angular do progresso em inúmeros campos da vida.

A onda atual de inteligência artificial nos conduz a um mundo probabilístico, onde 98% de certeza é a nova norma. Embora isso possa ser suficiente para muitas aplicações, padrões muito mais altos são necessários em áreas críticas, como saúde, finanças e segurança.

O verdadeiro desafio, então, está em aproveitar o potencial da inteligência artificial sem perder a certeza matemática que tem sido a base da nossa confiança na tecnologia por décadas. Embora os computadores agora possam conversar, criar imagens e escrever poesia, sua função mais crucial continua sendo o cálculo perfeito — a mesma função que eles desempenhavam quando antes enchiam salas inteiras e eram operados por equipes de cientistas em jalecos. Porque em um mundo onde distinguir fato de ficção se torna cada vez mais difícil, a certeza matemática é mais valiosa do que nunca.

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