A IA tem alucinações?
Quando ouvimos a palavra “alucinação”, o que vem à mente são imagens distorcidas da realidade, frutos de um cérebro humano sob forte estresse ou influência de alguma condição neurológica ou substância. Mas, surpreendentemente, esse termo também vem sendo usado para descrever um comportamento observado em sistemas de inteligência artificial (IA) — principalmente nos modelos de linguagem generativa, como o ChatGPT, Bard, Gemini e outros.
Mas afinal: a IA tem alucinações? E o que isso realmente significa?
Diferente das alucinações humanas, que envolvem percepções sensoriais sem estímulo externo (como ver ou ouvir algo que não existe), as alucinações em IA são respostas incorretas, inventadas ou incoerentes, geradas por modelos que tentam completar um texto com base em padrões de linguagem aprendidos.
Por exemplo, uma IA pode:
- Inventar uma citação que nunca existiu.
- Apontar um dado estatístico sem fonte ou base real.
- Atribuir um livro a um autor errado.
- Criar informações que parecem verdadeiras, mas não são verificáveis.
Essas falhas são chamadas de "alucinações" por analogia, porque a IA mesmo parecendo confiante, está “vendo” ou “criando” algo que não está na realidade dos dados que deveria representar.
Por que isso acontece?
Modelos de linguagem como o ChatGPT funcionam por meio de previsão de palavras. Eles analisam grandes volumes de texto para entender padrões e, a partir disso, geram respostas com base na probabilidade do que viria a seguir em uma determinada frase.
Isso significa que:
- Eles não têm consciência do que estão dizendo.
- Eles não têm acesso direto à verdade ou a bancos de dados em tempo real (a menos que integrados com sistemas atualizados).
- E mais importante: não sabem quando estão errando.
Quando há lacunas nos dados ou o modelo precisa "improvisar", ele pode fabricar informações que parecem plausíveis, mas não são reais.
Isso é um problema?
Depende.
- Em conversas informais, pode não ter grandes consequências.
- Mas em contextos acadêmicos, médicos, jurídicos ou jornalísticos, as alucinações representam um risco sério de desinformação e erro.
É por isso que ferramentas de IA não devem ser usadas como fontes finais, mas sim como assistentes para acelerar tarefas, organizar ideias, sugerir caminhos… sempre com revisão humana crítica.
Como reduzir as alucinações?
Empresas e pesquisadores estão buscando formas de tornar as IAs mais confiáveis, como:
- Treinar com dados mais qualificados e verificados.
- Implementar filtros de veracidade e validação de fontes.
- Permitir acesso em tempo real a bases de dados atualizadas.
- Combinar IA com supervisão humana.
Ainda assim, é um desafio constante, porque os próprios limites do que é "verdade" em linguagem natural são muitas vezes ambíguos.
Conclusão
Sim, a IA tem alucinações — mas não no sentido biológico ou psicológico da palavra. O termo é uma metáfora para um fenômeno técnico que precisa ser compreendido por quem usa essas ferramentas.
Conhecer os limites da IA é tão importante quanto explorar seu potencial. E, nesse equilíbrio, conseguimos extrair o melhor dessas tecnologias, mantendo a responsabilidade e a criticidade que só os humanos (ainda) têm.
