Por que as IAs conversacionais às vezes fornecem respostas incorretas ou não conseguem concluir tarefas com precisão?
Texto do Pitch Avatar equipe para ajudar a evitar “faltas de comunicação” ao trabalhar com inteligência artificial.
Qualquer pessoa que interaja com a IA conversacional provavelmente já percebeu que ela nem sempre está à altura da tarefa. Às vezes, pode fornecer respostas incompletas, não conseguir recuperar informações específicas ou produzir respostas estilisticamente estranhas com frases complicadas, inconsistências lógicas e elementos repetitivos. Uma questão significativa são as “alucinações de máquinas”, em que a IA gera informações deliberadamente erradas, incluindo nomes, obras, citações e referências fictícias.
Por que isso acontece? Para maior clareza, vamos descrever os principais motivos dos erros nas interações conversacionais da IA na forma de uma lista:
- Limitações relacionadas aos dados de treinamento. A inteligência artificial aprende com vastos conjuntos de dados, mas carece de uma compreensão semelhante à humana. Aprende a reproduzir os tipos de relações e estruturas que vê nas informações que recebe. A partir disso, tenta prever quais palavras ou frases têm maior probabilidade de serem seguidas por outras. Por maior que seja a quantidade de dados usados para treinar a IA de diálogo, ela ainda contém lacunas sólidas. É teoricamente impossível para a IA ter um conhecimento abrangente de tudo o que existe no mundo, uma vez que a “base de dados” da humanidade está a expandir-se demasiado rapidamente.
- Falta de capacidade de verificação de fatos. A IA não tem a capacidade de analisar criticamente os fatos ou verificar informações da mesma forma que os humanos fazem. Ele gera respostas com base nos dados nos quais foi treinado, o que significa que se os dados de treinamento contiverem imprecisões, a IA poderá reproduzir esses erros. Além disso, informações conflitantes nos dados podem levar a respostas inconsistentes. Para resolver esses problemas, a IA conversacional normalmente precisa ser treinada novamente com dados atualizados e corrigidos.
- Limitações de modelos específicos de IA. Praticamente toda IA conversacional tem limites inerentes às suas capacidades. O exemplo mais comum é aprender apenas com os dados disponíveis até um determinado momento e não ser capaz de aprender ou se adaptar em tempo real.
- A complexidade da linguagem natural. A linguagem natural é um sistema incrivelmente complexo, mal equipado para refletir a verdade absoluta. Depende muito do contexto da conversa e da visão de mundo dos interlocutores. A natureza multifacetada e em constante evolução da linguagem humana representa um desafio significativo para a IA. Muitas nuances que só podem ser compreendidas em um determinado contexto muitas vezes levam à geração de informações errôneas. Devido à ambigüidade da linguagem natural, a IA pode interpretar mal a consulta de um usuário. É um bom momento para reiterar uma das dicas mais comuns para a comunicação com IA conversacional: mantenha as tarefas tão curtas e inequívocas quanto possível, evitando gírias, ambiguidades e subtextos.
- Falta de visão de mundo. Ao contrário dos humanos, a IA carece de uma compreensão comum do mundo moldada pela educação, pela cultura social e pela experiência pessoal. Como resultado, a IA não pode confiar numa visão de mundo coerente ao gerar respostas. Isto muitas vezes leva a informações fora do assunto ou irrelevantes, especialmente em resposta a perguntas amplas ou gerais.
- Desejo de preencher lacunas de conhecimento (“delírios de máquina”). Uma das principais razões para as chamadas “alucinações de máquina” é que quando uma IA de diálogo recebe uma consulta do utilizador, tenta gerar uma resposta que tem maior probabilidade de corresponder a essa consulta com base na sua aprendizagem. Se a IA se deparar com falta de informação para gerar uma resposta completa, poderá tentar “preencher a lacuna” com base no que viu nos dados. Isso pode levar à geração de informações que são uma espécie de suposição. Parece plausível, mas na verdade é fictício. Infelizmente, ao contrário dos humanos, a IA moderna ainda não tem a capacidade de testar os seus pressupostos com base na experiência pessoal, na intuição ou na compreensão contextual.
Esperamos que estas informações ajudem você a usar ferramentas baseadas em IA de maneira mais eficaz, como nosso assistente de conteúdo on-line, Pitch Avatar.
Desejo-lhe boa sorte, sucesso e altos lucros!
