O desafio de confiar na IA

A inteligência artificial pode gerar respostas erradas por algumas razões. Se ela não encontra uma resposta direta e fácil em seu vasto banco de dados, pode acabar criando uma informação incorreta. Além disso, a forma como a pergunta (o prompt) é feita influencia diretamente o resultado. Se o prompt não for bem formulado ou não delimitar as possibilidades de erro, a chance de a IA produzir uma resposta errada aumenta. Esse tipo de erro é por vezes chamado de "alucinação".

Sim, é possível induzir uma IA ao erro. Isso ocorre quando a pergunta é formulada de maneira a já conter uma premissa falsa. Por exemplo, em vez de fazer uma pergunta aberta como "Quem são os autores da música X?", pode-se perguntar de forma afirmativa e incorreta: "A música X é de autoria de Roberto Carlos e Erasmo Carlos?". Em alguns casos, o algoritmo pode confirmar a informação falsa apresentada na pergunta, em vez de fornecer a informação correta.

A formulação do prompt é determinante para a precisão da resposta. Um prompt mal elaborado pode levar a erros. Um exemplo é o caso de uma IA programada para encontrar a data de entrada em vigor de uma norma. Se o prompt for simplesmente "qual a data de entrada em vigor?", a IA pode focar na palavra "data" e retornar a primeira data que encontrar no documento, mesmo que ela se refira a outra lei ou contexto.Para evitar isso, o prompt deve ser refinado para fornecer mais contexto. Por exemplo, instruindo a IA a procurar a data apenas em frases como "Esta norma entra em vigor a partir de" ou "a data de vigência desta norma é". Essa especificidade ajuda a evitar que o sistema forneça informações incorretas.

Uma maneira de aumentar a confiabilidade é limitar a fonte de dados da inteligência artificial. Em vez de permitir que ela consulte toda a internet, que contém informações de qualidade variada, pode-se direcioná-la para um repositório de informações controlado e confiável. Por exemplo, para questões regulatórias, a IA pode ser configurada para consultar exclusivamente uma base de dados com normas do Banco Central, da CVM e de outros órgãos reguladores relevantes. Isso restringe o universo de busca a fontes seguras e pertinentes ao tema.

Uma estratégia eficaz é programar a inteligência artificial para, em vez de tentar adivinhar ou fornecer uma resposta errada, informar que não encontrou a informação solicitada. É preferível receber uma resposta como "não encontrei a data" do que uma data incorreta. Essa abordagem permite que os desenvolvedores identifiquem as falhas, melhorem o prompt para cobrir aquela situação específica e aprimorem o algoritmo de forma contínua, sem propagar informações falsas.

A fase de homologação, que envolve testes e validação antes de um sistema entrar em produção, é sempre fundamental, mas sua importância é ainda maior no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial. Devido ao risco de a IA gerar respostas incorretas ou "alucinações", a etapa de homologação torna-se crucial para garantir a confiabilidade e a precisão do sistema.O desenvolvimento com IA é um processo de aprendizado contínuo, que exige rodar testes com diversas perguntas, analisar os resultados e refinar os prompts repetidamente. Portanto, a homologação não é apenas uma etapa final, mas uma parte central do ciclo de melhoria do sistema.