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Jacarta, CNN Indonésia —
Produtos fabricados por tecnologia Inteligência artificial (IA), tanto textuais quanto visuais requerem atenção porque mesmo que os resultados pareçam convincentes, o produto tem o potencial de ser impreciso.
As ilusões são um dos problemas mais frequentes com modelos de IA e resultam em resultados imprecisos, enganosos ou inconsistentes porque o algoritmo encontra padrões nos dados ou interpreta mal esses padrões.
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Conforme citado pela Kaspersky, existem vários motivos para as ilusões de IA. Em muitos casos, esta condição ocorre devido a uma combinação de vários motivos ao mesmo tempo. Um dos gatilhos para as ilusões é que o modelo de IA não possui dados de treinamento suficientes para fornecer resultados abrangentes e precisos.
Por outro lado, muitos dados de treinamento podem causar ilusões, pois muito ruído de dados irrelevantes confunde as informações importantes necessárias.
O preconceito nos dados também pode desencadear erros nos dados fornecidos. A IA também pode fazer suposições e conclusões erradas a partir das informações fornecidas pelo usuário.
Outra causa das ilusões de IA é a falta de contexto do mundo real nos modelos de IA, como as propriedades físicas dos objetos ou informações mais amplas.
O risco de alucinações é importante para que os humanos realizem avaliações antes de os produtos fabricados com IA serem utilizados ou divulgados ao público. Erros de precisão são potencialmente enganosos se o produto final desenvolvido com a ajuda da IA for lançado por uma pessoa ou agência confiável.
O MIT Sloan relata que existem várias maneiras de ajudar a mitigar o problema de ilusões e preconceitos da IA, desde a avaliação crítica dos resultados da IA até o uso de prompts claros e estruturados.
Avalie criticamente os resultados da IA
Ao contrário dos humanos, os sistemas de IA não têm a capacidade de raciocinar ou formar crenças. Esses sistemas operam algoritmicamente com base nos dados nos quais são treinados, sem qualquer capacidade inerente de raciocinar ou refletir.
Com isto em mente, os usuários devem responder criticamente aos resultados dos produtos de IA e avaliá-los usando o julgamento humano.
Diversificar fontes
Sempre verifique a precisão do conteúdo gerado por IA. Isto pode significar consultas com especialistas ou referências cruzadas com publicações revisadas por pares.
Use ferramentas baseadas em recuperação
Algumas ferramentas generativas de IA são construídas com uma arquitetura de geração aumentada de recuperação (RAG). Isso significa que eles extraem informações relevantes de fontes confiáveis, como programas de estudos, artigos de pesquisa ou PDFs de casos, antes de produzir resultados.
A pesquisa mostra que o RAG aumenta a precisão da verdade e a confiança do usuário nas respostas geradas pela IA.
Use prompts claros e estruturados
A qualidade dos resultados de IA depende em grande parte de quão específicos os prompts do usuário recebem. Comandos ambíguos geralmente produzem respostas vagas ou imprecisas.
Os usuários podem reduzir esse risco definindo expectativas claras e fornecendo uma estrutura para seguir o padrão.
Por exemplo, pedir a uma IA que explique o seu raciocínio passo a passo pode revelar lacunas lógicas ou afirmações sem fundamento.
Foi comprovado que essa técnica, chamada de solicitação de cadeia de pensamento, aumenta a transparência e a precisão em tarefas complexas.
Ajuste a temperatura
A temperatura é uma configuração que controla o quão aleatórias ou criativas são as respostas do modelo. Entre as ferramentas que permitem ajustá-lo, o uso de uma temperatura mais baixa (por exemplo, 0-0,3) produz uma saída mais focada, estável e realista, especialmente para prompts bem definidos.
Temperaturas mais elevadas (por exemplo, 0,7-1,0) encorajam respostas mais variadas e imaginativas, tornando-as mais adequadas para tarefas abertas, como brainstorming ou narração de histórias.
A IA generativa oferece um grande potencial para melhorar a forma como os humanos conduzem atividades. No entanto, é importante lembrar que as ferramentas de IA podem gerar informações imprecisas e reforçar preconceitos prejudiciais.
Embora a IA seja uma ferramenta muito poderosa, o toque humano ainda é muito importante.
(lom/dmi)
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