Inteligência Artificial 'alucinando'? Saiba como identificar os sinais

A Inteligência Artificial vem ganhando cada vez mais espaço entre os usuários da internet e vem sendo utilizada em diferentes áreas e tarefas, das mais simples as mais complexas. Mas você sabia que é possível que a Inteligência Artificial ‘alucine’?

Isso não é mais um fenômeno exclusivamente humano. Considerando que a IA vem repetindo — quase com perfeição — as características humanas como fala, reconhecimento facial, tomada de decisões e outras, algumas partes negativas também estão sendo herdadas, como a parte da alucinação, o que pode levar a resultados imprecisos e até mesmo perigosos.

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É importante entender o que se quer dizer com "alucinação" no contexto da IA. Alucinação refere-se à capacidade da IA de gerar resultados que não correspondem à realidade ou ao contexto em que foram treinados. Em outras palavras, a IA pode gerar resultados que parecem corretos, mas na verdade são completamente incorretos ou até mesmo absurdos.

Quais os erros mais comuns nas IA?

Existem várias razões pelas quais a IA pode alucinar. Em muitos casos, isso acontece porque a IA foi treinada com um conjunto limitado de dados ou em um ambiente limitado. Por exemplo, se uma IA for treinada para identificar animais, mas apenas com imagens de gatos e cachorros, ela pode ter dificuldade em identificar outros animais, como pássaros ou peixes. Também pode acontecer da IA identificar algo como um animal quando não há nenhum animal presente na imagem.

A Inteligência Artificial cresce em popularidade e utilidade em uma ampla variedade de setores. Fonte:  Shutterstock 

Os erros mais comuns

Aprendizagem com dados incompletos ou tendenciosos

Se os dados utilizados para treinar um modelo de IA forem incompletos ou tendenciosos, o modelo pode começar a produzir resultados que não estão relacionados com a realidade, mas sim com os padrões dos dados de treinamento.

Má seleção de recursos ou algoritmos

Se um algoritmo for mal-adaptado para o problema em questão, ele pode começar a produzir resultados que não fazem sentido, e isso também é uma forma de alucinação da IA.

Falta de transparência e interpretabilidade

Alguns modelos de IA complexos podem ser difíceis de entender e interpretar. Isso pode fazer com que os resultados não sejam os esperados ou que ocorram alucinações de IA, já que os usuários podem não ter uma compreensão clara de como o modelo está produzindo os resultados.

Identificando os sinais

Reconhecer quando a IA está ‘alucinando’ pode parecer desafiador, já que alguns resultados podem até mesmo parecer plausíveis para as situações e assim passarem despercebidos. Mas existem algumas etapas que podem ajudar a identificar a ocorrência de alucinações de IA, confira:

• Verifique se os dados de entrada usados pelo modelo de IA são precisos e relevantes;
• Verifique se as premissas subjacentes ao modelo de IA estão corretas;
• Verifique se as saídas do modelo de IA correspondem com a realidade;
• Realize testes rigorosos para avaliar a precisão e a confiabilidade do modelo de IA, incluindo testes de validação, cruzada, testes de sensibilidade e de robustez;
• Verifique se o modelo de IA pode explicar suas saídas de maneira clara e compreensível.

Em geral, reconhecer alucinações de IA exige uma abordagem sistemática e uma compreensão clara dos dados, algoritmos e premissas subjacentes ao modelo.

O que fazer quando a IA começa a alucinar

Uma das opções é refinar o treinamento da IA, para que ela tenha acesso a um conjunto mais amplo e diverso de dados.

A alucinação não é mais um fenômeno exclusivamente humano, a medida que as IAs crescem e evoluem. Fonte:  Shutterstock 

Ajustar os parâmetros da IA também pode funcionar, já que isso pode ajudar a reduzir a probabilidade de alucinação. Por exemplo, a IA pode ser treinada com um conjunto de dados menor ou pode ser treinada com mais iterações para que seja capaz de generalizar melhor.

Outra abordagem é usar a validação cruzada, que envolve a divisão do conjunto de dados em diferentes partes para treinamento e teste. Isso ajuda a garantir que a IA esteja treinando em um conjunto de dados diversificado portanto, menos propenso a alucinações.

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O correto é monitorar o modelo de IA de perto para detectar quaisquer sinais de alucinação. Isso pode incluir verificar regularmente os resultados que a IA está gerando, e fazer verificações manuais para garantir que eles sejam precisos e confiáveis.

É importante lembrar que a IA é uma tecnologia em constante evolução, e a alucinação pode ser uma parte natural desse processo. No entanto, com cuidado e supervisão adequados, a IA pode ser uma ferramenta incrivelmente poderosa e útil em uma ampla variedade de setores.