Como reduzir erros em respostas de Inteligência Artificial

Alucinações em Large Language Models ou LLMs são erros nas respostas dessas Inteligências Artificiais, apresentando informações falsas como se fossem verdadeiras. Elas acontecem por limitações nos dados ou falhas no treinamento. Application owners precisam entender esses problemas para desenvolver apps de IA confiáveis, ajustando configurações, combinando fontes e usando técnicas para reduzir resultados incorretos.

Por que as alucinações surgem nos LLMs

As chamadas alucinações acontecem quando modelos geram textos com fatos imprecisos, nomes incorretos ou inventam termos que parecem autênticos, confundindo quem lê. Isso geralmente surge porque os dados usados no treinamento podem conter ruídos ou desatualizações, levando a IA a preencher lacunas com conteúdo imaginado.

Além disso, os próprios mecanismos de geração de texto favorecem coerência gramatical acima da precisão factual. Com isso, a IA prioriza criar frases que “soam” naturais, mesmo que o conteúdo não seja verdadeiro. Outro motivo é a limitação da memória contextual do modelo, que dificulta a manutenção da fidelidade às informações originais.

Por vezes, as solicitações dos usuários são vagas ou complexas demais, o que também pode induzir respostas ilusórias. Quanto menos claro o comando, maior a chance da IA tentar “adivinhar” algo plausível, mas falso, para não parecer que “não sabe”.

Mesmo com avanços constantes, ainda não há método infalível para impedir erros. O fato da IA aprender padrões, e não fatos verificáveis, reforça a tendência a criar respostas que ainda precisam de checagem.

Como as empresas podem minimizar esses erros

Uma das estratégias é limitar o número de palavras retornadas para que a IA prefira respostas objetivas, reduzindo o risco de inventar detalhes. Outra forma é ajustar limites de temperatura nos modelos, controlando a aleatoriedade das respostas e tornando-as mais conservadoras e seguras.

Outra técnica que ajuda bastante é o RAG, que significa Retrieval Augmented Generation. Ela combina IA com ferramentas específicas para buscar dados externos confiáveis antes de responder, elevando a precisão. Assim, o modelo consulta bases mais sólidas durante a geração textual.

Aplicar filtros para revisão manual das respostas antes de enviá-las aos usuários é outra alternativa. Esse método é eficaz em sistemas críticos, como suporte médico ou jurídico, onde informações erradas podem causar problemas sérios.

Empresas também costumam treinar versões personalizadas da IA, usando dados específicos de seus segmentos, o que reduz alucinações associadas a contextos genéricos ou desconhecidos do setor.

Recursos para Application owners em busca de mais confiabilidade

Para Application owners, entender os motivos das alucinações ajuda a implementar várias camadas de segurança. Combinar ajustes técnicos, melhoria dos conjuntos de dados e o uso de validação em tempo real tende a diminuir erros consideravelmente.

Também é importante monitorar o comportamento do sistema durante o uso constante, coletando feedback dos usuários para identificar padrões problemáticos. Isso permite ajustes contínuos que mantêm a IA alinhada com os objetivos do app.

Outro ponto é investir em equipes multidisciplinares que revisem e acompanhem o uso da IA em diversas situações. Essas equipes devem ser treinadas para reconhecer erros sutis nas respostas e corrigi-los rapidamente.

Atualizar constantemente o banco de dados e o algoritmo mantém o sistema alinhado às mudanças do mundo real. Dados recentes ajudam a reduzir o descompasso entre as respostas da IA e a realidade dos usuários.

Perspectivas para redução das alucinações em LLMs

Modelos de linguagem continuam evoluindo para melhorar a precisão, mas o risco das alucinações ainda persiste. O desenvolvimento de IA está alinhado a regras éticas e técnicas para mitigar esse problema, embora uma solução total ainda não tenha sido alcançada.

Pesquisas atuais focam em integração com bancos dinâmicos de informações, reduzindo a dependência apenas das informações vistas durante o treinamento inicial. Com isso, as respostas se tornam mais fundamentadas e menos hipotéticas.

Outro caminho são os ajustes finos personalizados, onde a IA aprende com cenários reais do app. Assim, as respostas ficam mais úteis, alinhadas ao contexto e menos sujeitas a erros de criatividade excessiva da IA.

Tendo em vista a popularização dos assistentes inteligentes, a tendência é que desenvolvedores invistam em combinações de IA e busca em tempo real, além de boas práticas nas rotinas de validação. Esse equilíbrio melhora a confiança e reduz informações fictícias.

Este conteúdo foi auxiliado por Inteligência Artificial, mas escrito e revisado por um humano.

André Luiz

André atua como jornalista de tecnologia desde 2009 quando fundou o Tekimobile. Também trabalhou na implantação do portal Tudocelular.com no Brasil e já escreveu para outros portais como AndroidPIT e Techtudo. É formado em eletrônica e automação, trabalhando com tecnologia há 26 anos.