As “alucinações” de IA podem ocorrer devido a vários fatores, incluindo a qualidade dos dados de treinamento, o processo de aprendizado e a presença de informações contraditórias nosconjuntos de dados. Além disso, a falta de estruturas de treinamento completa, a presença de específicas frases e conceitos não considerados durante o treinamento também podem contribuir para a geração de informações falsas.
Para combater essas “alucinações”, foram propostas quatro metodologias: o método conjunto, o método de dois passos, o método fatorado e o método fator revisado. Essas abordagens buscam verificar as respostas geradas pelo modelo, dividindo as perguntas em prompts separados e verificando a consistência das informações.
Além disso, são sugeridos meios de melhorar essas metodologias, como a utilização de prompting hierárquico e condicional para guiar o processo de raciocínio do modelo. A validação das respostas geradas por modelos de IA, como o GPT-4, é fundamental para evitar a geração de informações falsas. Isso pode ser feito por meio da verificação de fontes independentes na internet ou da utilização de um sistema de IA especializado treinado em conhecimento específico.
A abordagem integrada, que combina agentes, LLMs multimodais, LLMs locais, verificação na internet e modelos especializados, pode ajudar a reduzir significativamente as “alucinações” de IA. É fundamental que continuemos a desenvolver e aperfeiçoar métodos para melhorar a precisão e confiabilidade dos modelos de IA em entender tópicos complexos.
Ao final, é importante lembrar que a IA é uma ferramenta valiosa que pode ser usada para melhorar nossa compreensão do mundo. É importante ser criativo, imaginar possibilidades e considerar a IA como uma ferramenta valiosa para nossas carreiras profissionais.