O que são alucinações de IA e como evitá-las?

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O que são alucinações de IA e como evitá-las?

Alucinações de IA ocorrem quando a inteligência artificial produz com confiança informações falsas ou enganosas, apresentando-as como factuais. Este problema afeta até 46% dos textos gerados por IA e pode levar a erros operacionais, perdas financeiras e danos à reputação. Por exemplo, um chatbot de IA certa vez acusou falsamente um professor de má conduta, causando danos significativos antes que as correções fossem feitas.

Principais causas das alucinações de IA:

Dados de treinamento ruins: Conjuntos de dados incompletos ou tendenciosos levam a imprecisões.
Erros de recuperação de dados: Consultas mal interpretadas ou incompatíveis.
Overfitting: A IA tem dificuldades com entradas desconhecidas.
Prompts problemáticos: Entradas vagas ou maliciosas confundem o sistema.

Como prevenir alucinações de IA:

Use RAG (Recuperação de Geração Aumentada): Combine IA com fontes de dados verificadas.
Refinar solicitações: Use instruções claras e estruturadas para orientar as respostas da IA.
Adicionar avaliação humana: Incluir supervisão humana para resultados críticos.
Crie fluxos de trabalho específicos para tarefas: Concentre a IA nas tarefas que ela executa melhor.

Ferramentas como Nó latente Facilite a implementação de salvaguardas automatizando fluxos de dados, aprimorando avisos e integrando etapas de revisão humana. Embora as alucinações da IA não possam ser totalmente eliminadas, fluxos de trabalho estruturados e supervisão reduzem significativamente seus riscos.

O que são alucinações de IA

Definição de Alucinações de IA

As alucinações de IA acontecem quando modelos de inteligência artificial produzem com confiança informações falsas ou enganosas, mas as apresentam como factuais. . A IBM descreve esse fenômeno como "uma situação em que um grande modelo de linguagem (LLM), geralmente um chatbot de IA generativo ou uma ferramenta de visão computacional, identifica padrões ou objetos que não existem ou são imperceptíveis para os humanos, levando a resultados sem sentido ou imprecisos". .

Modelos de IA generativa funcionam como mecanismos avançados de previsão de texto. Eles criam conteúdo analisando padrões e prevendo a próxima palavra, em vez de cruzar fatos. Quando confrontados com lacunas de conhecimento, esses modelos fazem suposições fundamentadas, às vezes resultando em informações fabricadas. A OpenAI se refere a isso como "uma tendência a inventar fatos em momentos de incerteza". . Essencialmente, o modelo gera respostas que parecem credíveis, mas carecem de verificação .

Abaixo estão algumas maneiras comuns pelas quais as alucinações de IA se manifestam em cenários do mundo real.

Tipos comuns de alucinações de IA

As alucinações de IA podem assumir várias formas, incluindo:

Fatos fabricados:Em maio de 2023, um advogado utilizou ChatGPT para redigir uma moção legal. O documento incluía pareceres judiciais e citações legais inteiramente fictícios, o que levou a sanções e penalidades financeiras .
Interpretações erradasEm abril de 2023, o ChatGPT alegou falsamente que um professor de direito havia assediado estudantes e acusou injustamente um prefeito australiano de suborno. Na realidade, o prefeito era um denunciante. .
Contexto incompleto: Bard do Google (agora Gemini) afirmou incorretamente que o Telescópio Espacial Webb capturou imagens de um exoplaneta .

O problema é generalizado. Impressionantes 86% dos usuários online relatam ter tido alucinações com IA. , e estima-se que as ferramentas de IA generativas causem alucinações entre 2.5% e 22.4% do tempo . A pesquisa também mostra que quase 46% dos textos gerados contêm imprecisões factuais . Esses exemplos destacam a importância de implementar estratégias eficazes para minimizar as alucinações da IA, especialmente em fluxos de trabalho empresariais e profissionais.

5 métodos comprovados para prevenir alucinações de IA

O que causa alucinações de IA

Compreender as razões por trás das informações falsas geradas pela IA é fundamental para reduzir erros em fluxos de trabalho automatizadosO Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA descreveu as alucinações de IA como "a maior falha de segurança da IA generativa". , destacando a importância de abordar suas causas-raiz. Esses problemas surgem de diversos fatores que comprometem a precisão dos dados e a interpretação dos modelos.

Má qualidade dos dados de treinamento

Os modelos de IA dependem de vastos conjuntos de dados para aprender, mas se esses conjuntos de dados forem incompletos, tendenciosos ou contiverem erros, os modelos herdam essas falhas. Quando confrontados com dados insuficientes, os sistemas de IA tendem a preencher as lacunas fazendo suposições sem fundamento.

A escala deste problema é impressionante. Por exemplo, o Instituto Nacional de Saúde relatou que até 47% das referências do ChatGPT são fabricadas. . Isso acontece porque os modelos de IA, ao encontrarem lacunas de conhecimento, muitas vezes geram respostas convincentes, mas incorretas, em vez de reconhecer a falta de informação.

Erros de recuperação de dados

Mesmo quando os dados de treinamento são precisos, a maneira como uma IA recupera e processa informações ainda pode levar a alucinações. Erros de recuperação geralmente ocorrem devido a consultas incompatíveis ou conexões de dados corrompidas, o que distorce a saída.

Um exemplo notável é o chatbot de suporte ao cliente da Air Canada, que ofereceu erroneamente um desconto a um passageiro após interpretar mal a consulta . Da mesma forma, em maio de 2023, o recurso de pesquisa "Visões gerais de IA" do Google informou aos usuários que comer pelo menos uma pequena pedra por dia era aceitável - um caso claro de recuperação de dados falha .

Overfitting e desafios de linguagem

Outro fator contribuinte é o overfitting, em que os modelos de IA se concentram muito estritamente em seus dados de treinamento. Isso resulta em uma generalização deficiente, causando erros quando o modelo encontra entradas desconhecidas ou ligeiramente alteradas. .

As complexidades linguísticas agravam o problema. Os sistemas de IA frequentemente enfrentam ambiguidade, expressões idiomáticas, gírias e estruturas de frases complexas. Por exemplo, mesmo modelos avançados como o ChatGPT 4 ainda apresentam uma taxa de alucinação de 28%. , destacando as dificuldades atuais na interpretação da linguagem.

Prompts problemáticos e entradas maliciosas

Avisos pouco claros e entradas antagônicas também podem levar a alucinações. Entradas maliciosas são intencionalmente projetadas para enganar os sistemas de IA, enquanto avisos vagos criam incertezas que podem resultar em resultados falsos. .

Por exemplo, a ferramenta de transcrição Whisper, da OpenAI, mostrou como lacunas no contexto podem desencadear alucinações. Pesquisadores descobriram que o Whisper fabricava frases durante momentos de silêncio em conversas médicas, com alucinações ocorrendo em 1.4% de suas transcrições. .

Esses fatores explicam coletivamente por que se estima que os chatbots tenham alucinações em cerca de 27% das vezes, com imprecisões factuais aparecendo em 46% dos textos gerados. . Identificar e abordar essas causas raiz é crucial para desenvolver fluxos de trabalho mais confiáveis baseados em IA.

Por que as alucinações da IA são um problema para os negócios

Mais da metade dos executivos relatam preocupação "importante" ou "extrema" com os riscos éticos e de reputação da IA em suas organizações Essa preocupação destaca como as alucinações da IA – casos em que a IA gera informações falsas ou enganosas – podem representar sérias ameaças operacionais, financeiras e de reputação. Tais riscos podem prejudicar o crescimento dos negócios, enfatizando a importância de uma análise precisa. fluxos de trabalho de automação. Esses desafios geralmente se manifestam como erros operacionais e vulnerabilidades legais.

Erros de processo e problemas de conformidade

Alucinações com IA podem atrapalhar as operações comerciais, especialmente em setores onde a precisão é inegociável devido a requisitos regulatórios. Quando a IA produz informações incorretas com confiança, pode desencadear uma reação em cadeia de erros em sistemas automatizados, levando a erros dispendiosos e potenciais violações legais.

O setor de serviços financeiros oferece um exemplo claro. Embora 70% dos líderes neste setor planejem aumentar seus orçamentos de IA no próximo ano, apenas 25% dos projetos de IA planejados foram implementados com sucesso. . Os principais obstáculos? Preocupações com a segurança dos dados (45%) e problemas de precisão (43%). . Esses números ressaltam como o risco de alucinações de IA está limitando ativamente a adoção da IA, apesar de seu potencial transformador.

Em alguns casos, erros gerados por IA levaram a consequências jurídicas graves. Por exemplo, erros em citações de jurisprudência resultaram em sanções, expondo as empresas a penalidades regulatórias e processos judiciais. Sarah Choudhary, CEO da Ice Innovations, alerta sobre os perigos:

"Saídas de IA fabricadas podem desencadear erros de decisão dispendiosos e penalidades regulatórias" .

A confiança com que a IA fornece informações falsas torna esses erros particularmente insidiosos. Muitas vezes, eles passam despercebidos até que danos substanciais já tenham ocorrido. Além da conformidade, as consequências desses erros podem minar a confiança do cliente — um ativo muito mais difícil de reconstruir.

Confiança e reputação prejudicadas

Os danos à reputação causados por alucinações de IA podem ir muito além de contratempos financeiros imediatos. No mundo interconectado de hoje, um único erro de IA pode se transformar em uma crise de marca completa, que pode levar anos para ser reparada.

A confiança, pilar fundamental de qualquer negócio, é especialmente vulnerável. Como explica Jim Liddle, Diretor de Inovação da Nasuni:

Uma recomendação falsa de produto ou uma citação legal pode destruir a confiança que levou anos para ser construída. Os clientes não distinguem entre 'A IA errou' e 'Sua marca publicou informações falsas'. É a sua credibilidade que está em jogo. .

Essa desconexão cria um risco significativo. Quando os clientes se deparam com informações enganosas geradas por IA, eles frequentemente responsabilizam a empresa, independentemente da tecnologia envolvida. Egbert von Frankenberg, CEO da Knightfox App Design, enfatiza a importância da preparação:

Detalhes incorretos do produto ou conselhos ruins de um bot prejudicam a credibilidade da marca imediatamente. Você precisa de ferramentas de validação, monitoramento e um plano para o que acontece quando as coisas dão errado. .

A velocidade com que os danos à reputação podem se manifestar é impressionante. Em 2023, por exemplo, o ChatGPT acusou falsamente um professor de direito de má conduta. Essa desinformação se espalhou rapidamente nas redes sociais, causando danos significativos à reputação do professor antes que as correções pudessem ser feitas. Tais incidentes destacam a rapidez com que os erros de IA podem se agravar, especialmente na era do conteúdo viral.

O problema mais amplo reside na falta de preparação. Apesar das crescentes preocupações, mais da metade das empresas pesquisadas não possui políticas escritas sobre o uso ético da IA, com 21% expressando dúvidas sobre sua capacidade de gerenciar a IA de forma responsável. . Essa lacuna deixa as empresas expostas a riscos sistemáticos de reputação.

Divya Parekh, fundadora do The DP Group, resume o que está em jogo:

Alucinações não são bugs tecnológicos. São rachaduras na credibilidade da sua empresa. Uma citação falsa, uma citação falsa, e a confiança se estilhaça. A precisão é o preço da reputação. .

Esses riscos demonstram que as alucinações da IA são mais do que meras falhas técnicas: são desafios empresariais críticos. Lidar com elas exige supervisão robusta, políticas claras e estratégias proativas de prevenção para salvaguardar a eficiência operacional e a integridade da marca.

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Como prevenir alucinações de IA com Nó latente

Nó latente

Embora seja impossível eliminar completamente as alucinações de IA, combinar salvaguardas técnicas com fluxos de trabalho bem estruturados pode reduzir significativamente sua ocorrência. O Latenode oferece uma plataforma centralizada para implementar diversas estratégias de prevenção, incluindo aterramento de dados, prompts refinados, supervisão humana e fluxos de trabalho específicos para cada tarefa. Essas abordagens trabalham em conjunto para minimizar o risco de imprecisões geradas por IA.

Usando RAG com fontes de dados verificadas

A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é um método confiável para fundamentar resultados de IA em dados precisos, reduzindo as chances de alucinações. Essa abordagem combina mecanismos de recuperação com modelos generativos, extraindo informações relevantes de bancos de dados, documentos ou outras fontes confiáveis e verificadas. Ao ancorar resultados de IA em dados confiáveis, a RAG garante maior precisão e relevância. .

O Latenode simplifica a implementação do RAG automatizando o fluxo de informações entre fontes verificadas e modelos de IA. Seu construtor de fluxo de trabalho visual permite que as empresas criem processos que recuperam dados de sistemas como Salesforce, bases de conhecimento ou bancos de dados específicos do setor. Por exemplo, um fluxo de trabalho pode extrair informações do cliente de um CRM, cruzá-las com detalhes do produto em um banco de dados interno e, em seguida, alimentar esse contexto em um modelo de IA. Essa abordagem automatizada não apenas aumenta a precisão dos resultados, como também reduz a sobrecarga do gerenciamento manual de dados.

Melhores prompts e controles de saída

Elaborar prompts eficazes é uma estratégia fundamental para reduzir alucinações, e o Latenode facilita esse processo oferecendo ferramentas para engenharia avançada de prompts. Técnicas como raciocínio em cadeia de pensamento, prompts de poucos disparos e restrições de formatação de saída são suportadas, permitindo uma orientação de IA mais precisa.

Por exemplo, a solicitação de cadeia de pensamento incentiva a IA a delinear seu raciocínio, facilitando a detecção de erros antes que eles afetem os resultados. O Latenode automatiza a criação dessas solicitações combinando instruções estáticas com entradas de dados ativas. Além disso, ele mantém bibliotecas de solicitações e respostas bem-sucedidas, permitindo que os fluxos de trabalho incluam dinamicamente exemplos que direcionam as saídas da IA para o formato e o nível de detalhe desejados.

Os controles de saída reduzem ainda mais as alucinações ao definir formatos de resposta rigorosos, campos obrigatórios ou faixas de valores aceitáveis. Isso é particularmente útil para tarefas como a geração de descrições de produtos, onde os fluxos de trabalho podem validar as saídas para garantir que atendam a requisitos específicos antes de prosseguir.

Adicionando etapas de revisão humana

A supervisão humana continua sendo um componente crítico na prevenção de alucinações com IA, e o Latenode facilita isso por meio de fluxos de trabalho condicionais que encaminham os resultados para revisores humanos quando necessário. Essa abordagem "human-in-the-loop" combina os pontos fortes da IA com a expertise humana, aprimorando os resultados por meio de supervisão, anotação e validação. . Por exemplo, estudos demonstraram que sistemas colaborativos de IA e humanos podem melhorar drasticamente a precisão, como aumentar as taxas de detecção de imagens no CIFAR-10 de 37.8% para 92.95% e as taxas de detecção de intrusão no KDDCup de 33.43% para 87.04%. .

O Latenode pode acionar a revisão humana para decisões de alto risco, resultados com baixa pontuação de confiança ou respostas que envolvam informações confidenciais. O sistema também mantém trilhas de auditoria detalhadas, registrando registros de data e hora, alterações e o raciocínio por trás das intervenções, o que contribui para a conformidade e a melhoria contínua. .

Para validações mais simples, processos de aprovação mais simples podem ser integrados por meio de plataformas de mensagens ou formulários web. Revisões mais complexas podem ser encaminhadas a especialistas no assunto com base no tipo de conteúdo, urgência ou outras regras predefinidas.

Criação de fluxos de trabalho específicos para tarefas

Outra maneira de reduzir as alucinações é adaptar o uso da IA às tarefas em que ela apresenta melhor desempenho. Em vez de depender de uma IA de uso geral para cada cenário, o Latenode permite a criação de fluxos de trabalho específicos para cada tarefa, alinhando os recursos da IA com a finalidade pretendida. Por exemplo, os fluxos de trabalho de atendimento ao cliente podem priorizar a empatia e a adesão às políticas, enquanto os fluxos de trabalho de documentação técnica se concentram na precisão e no rigor.

A lógica condicional do Latenode permite categorizar solicitações e aplicar o modelo de IA e as etapas de validação apropriados. Ao definir modelos de resposta e campos de informação obrigatórios, ele garante consistência, especialmente em aplicativos voltados para o cliente. Além disso, seus recursos de banco de dados integrados mantêm o contexto entre as interações, referenciando comunicações ou registros anteriores, reduzindo o risco de respostas contraditórias ou inconsistentes.

Conclusão: Sempre verifique as saídas da IA

Alucinações com IA continuam sendo um desafio persistente, mesmo com as salvaguardas mais avançadas em vigor. Um estudo de 2024 descobriu que quase 89% dos engenheiros que trabalham com sistemas de IA, incluindo grandes modelos de linguagem, encontraram casos em que esses modelos geraram informações incorretas ou irrelevantes. . Isso destaca a necessidade contínua de um processo de verificação estruturado e completo.

Uma estrutura de verificação forte envolve a combinação Geração Aumentada de Recuperação (RAG), engenharia precisa de prompts e supervisão humana. Plataformas como o Latenode tornam esse processo mais gerenciável, automatizando fluxos de dados, elaborando prompts dinamicamente e iniciando revisões humanas quando condições específicas são atendidas. A força desses sistemas reside em transformar a verificação em uma prática consistente e sistemática, em vez de uma etapa opcional.

As normas regulatórias enfatizam cada vez mais a importância da supervisão humana nos fluxos de trabalho de IA. As organizações que incorporam processos de verificação robustos em suas operações de IA agora estarão mais bem preparadas para atender a esses requisitos em evolução. Essa integração criteriosa de tecnologia e envolvimento humano ajuda as empresas a reduzir os riscos associados a erros de IA.

A principal conclusão é clara: a IA é uma ferramenta poderosa, mas exige supervisão cuidadosa. Ao aproveitar salvaguardas técnicas, engenharia ágil e refinada e supervisão humana integrada – possibilitada por ferramentas como o Latenode – as empresas podem aproveitar ao máximo o potencial da IA, garantindo que erros sejam detectados antes que interrompam as operações, afetem os clientes ou prejudiquem a reputação.

Perguntas Frequentes

Como as empresas podem garantir a precisão e a confiabilidade do conteúdo gerado por IA?

Para produzir conteúdo gerado por IA preciso e confiável, as empresas devem seguir um conjunto de práticas eficazes.

Comece confiando em fontes de dados verificadas e confiáveis ao treinar modelos de IA ou gerar saídas. Esta etapa fundamental garante que a IA trabalhe com informações confiáveis desde o início.

Além disso, faça a verificação de fatos é uma prioridade para todas as saídas de IA. Detalhes críticos, como nomes, datas e estatísticas, devem ser verificados em bancos de dados confiáveis ou revisados manualmente para confirmar sua precisão. Usando prompts claros e bem estruturados também pode ajudar a orientar modelos de IA para fornecer respostas mais precisas, minimizando qualquer ambiguidade na entrada.

Por último, garanta supervisão humana continua sendo parte integrante do fluxo de trabalho. Mesmo as ferramentas de IA mais avançadas se beneficiam de uma revisão humana, pois essa etapa ajuda a detectar erros ou inconsistências antes que o conteúdo seja finalizado. Ao combinar essas abordagens, as empresas podem incutir maior confiança e confiabilidade em seus processos baseados em IA.

Quais riscos as alucinações de IA representam para empresas e profissionais?

As alucinações de IA representam sérios riscos tanto em ambientes empresariais quanto profissionais. Uma questão fundamental é desinformação - quando a IA gera informações falsas ou enganosas que são erroneamente consideradas fatos. Isso pode levar a decisões ruins, contratempos financeiros e erros operacionais. Além dessas consequências internas, as empresas podem enfrentar danos à reputação e uma perda de confiança do cliente se tais erros forem vistos como negligência por parte da empresa.

Outra área de preocupação envolve riscos legais e de conformidade, especialmente em setores regulamentados, onde resultados de IA imprecisos podem resultar em multas ou processos judiciais. Além disso, as alucinações podem interromper os fluxos de trabalho, reduzir a eficiência e até mesmo introduzir vulnerabilidades de segurança cibernética criando dados enganosos que comprometem a integridade do sistema. Embora a IA ofereça imenso potencial, esses riscos ressaltam a necessidade de processos de verificação robustos e supervisão humana consistente para garantir precisão e confiabilidade.

O que é Retrieval Augmented Generation (RAG) e como ela reduz as alucinações da IA?

Compreendendo a geração aumentada de recuperação (RAG)

A Geração Aumentada de Recuperação (RAG) é um método desenvolvido para reduzir as chances de a IA gerar informações falsas ou enganosas, frequentemente chamadas de "alucinações". Isso é alcançado ancorando as respostas geradas pela IA em fontes de dados externas verificadas e confiáveis. Antes de elaborar um resultado, a IA extrai detalhes relevantes desses bancos de dados, garantindo que suas respostas sejam baseadas em informações factuais e confiáveis. Essa abordagem minimiza significativamente a probabilidade de erros ou conteúdo inventado.

Outra vantagem fundamental do RAG é sua capacidade de trabalhar com dados estruturados, o que ajuda a resolver ambiguidades e garante que os resultados da IA sejam mais relevantes e precisos. Ao incorporar o RAG aos fluxos de trabalho, as empresas podem aumentar a confiabilidade dos processos baseados em IA, especialmente para tarefas em que a precisão é crucial. Embora possa não eliminar completamente as alucinações, o RAG reduz significativamente sua frequência e melhora o desempenho geral dos sistemas de IA.