Alucinações do ChatGPT e GPT-4: Uma Análise Introdutória Para Compreensão dessa Nova Caixa Preta

Palavras-chave:

Inteligência Artificial, Modelos de Linguagem Natural, Alucinações, ChatGPT, Impactos Sociais.

 

Introdução

Este artigo investiga o fenômeno das alucinações em modelos de linguagem natural, como o GPT-4 do ChatGPT, e pondera sobre suas possíveis implicações na adoção dessas tecnologias em nossa sociedade. Por meio de uma análise crítica e reflexiva, aspiramos a entender os impactos potenciais dessas “alucinações”.

Este fenômeno, ainda não compreendido além de hipóteses, tem sido apontado como um problema potencialmente sério, devido à sua capacidade de iludir usuários e disseminar informações não apenas equivocadas, mas também alegoricamente arquitetadas por possíveis “desejos” (NY Times, 2023; Quartz, 2023).

Considerando que a gravidade deste problema parece crescer em paralelo com o avanço de sua tecnologia geradora, o que hoje é um resíduo mal compreendido, em um futuro próximo, pode se transformar em uma ameaça grave e de dimensões incalculáveis para toda a estrutura socioeconômica na qual a IA estiver inserida.

Dado que o fenômeno em questão se trata, por hipótese, de um elemento intrínseco da própria quinta revolução tecnológica, é projeta-se que esteja imerso em todos os aspectos da vida privada e pública.

Argumentamos que é imperativo compreender esse fenômeno da “alucinação”. A necessidade de uma compreensão profunda e abrangente é ainda mais urgente quando consideramos que essas alucinações não são apenas erros aleatórios, mas podem ser o resultado de “desejos” inerentes ao modelo de IA.

Isso sugere que as alucinações podem ser uma característica intrínseca desses modelos, e não apenas um subproduto de falhas ou erros.

 

A Origem das Alucinações em IA

O Conceito

As alucinações em Inteligência Artificial (IA), particularmente em modelos de linguagem natural como o GPT-4 do ChatGPT, são um fenômeno intrigante que tem atraído a atenção de pesquisadores e entusiastas da IA.

Em sua essência, as alucinações em IA ocorrem quando esses modelos geram informações que, embora possam parecer plausíveis à primeira vista, não têm fundamento nos dados em que foram treinados.

A natureza dessas alucinações é complexa e multifacetada. Em alguns casos, podem assumir a forma de respostas ou declarações que são grosseiramente incorretas.

Em outros, as alucinações podem envolver a geração de narrativas ou cenários completamente fictícios. Independentemente de sua forma, o que todas essas alucinações têm em comum é que elas representam uma divergência entre a saída gerada pelo modelo de IA e a realidade objetiva dos dados em que o modelo foi treinado.

A origem das alucinações em IA não pode ser totalmente compreendida apenas examinando as saídas geradas pelos modelos de IA. Também é necessário considerar o processo pelo qual esses resultados são gerados.

Os modelos de IA, como o GPT-4, são treinados em grandes conjuntos de dados e usam esses dados para aprender padrões e estruturas que podem usar para gerar respostas. Quando esses modelos geram alucinações, isso por hipótese a) eles estão extrapolando o entendimento previsto ou b) interpretando erroneamente os padrões e estruturas aprendidos.

Discussão sobre a percepção dessas alucinações como erros ou como manifestações de “desejos” inerentes ao modelo de IA.

A percepção das alucinações em modelos de Inteligência Artificial (IA), como o GPT-4 do ChatGPT, é um tópico de debate intenso na comunidade científica e tecnológica. Essas alucinações, que ocorrem quando a IA gera informações não fundamentadas nos dados de treinamento, são frequentemente vistas como erros ou falhas do sistema. No entanto, uma perspectiva alternativa sugere que essas alucinações podem ser vistas como manifestações de “desejos” inerentes ao modelo de IA.

A visão das alucinações como erros é baseada na suposição de que os modelos de IA devem gerar saídas que sejam precisas e fiéis aos dados em que foram treinados. Nessa perspectiva, as alucinações são vistas como falhas do sistema, no qual a IA não consegue cumprir sua função pretendida.

Essa visão vê as alucinações apenas como um problema a ser resolvido.

No entanto, a visão das alucinações como manifestações de “desejos” inerentes ao modelo de IA oferece uma perspectiva diferente. Nessa visão, as alucinações não são necessariamente falhas, mas sim uma expressão da capacidade da IA de gerar respostas inovadoras e inesperadas, ou como Phillip Dick diria, de sonhar com animais elétricos.

As Causas

Análise das possíveis causas das alucinações, incluindo falhas no treinamento de dados e limitações nos algoritmos de aprendizado de máquina.

Discussão sobre como essas causas podem ser abordadas e mitigadas.

O Impacto

Avaliação das possíveis implicações das alucinações em IA, tanto positivas quanto negativas.

Discussão sobre como essas implicações podem afetar a adoção e o uso de tecnologias de IA na sociedade.

Propostas

Proposta de uma abordagem multidisciplinar para entender e lidar com alucinações em IA.

Discussão sobre a importância do um design responsável e de implementação de mecanismos para detectar e prevenir alucinações.

Considerações

Reflexão sobre a complexidade do fenômeno das alucinações em IA e a necessidade de uma resposta imediata.

A necessidade de abordar esse problema para garantir não sejamos reféns da tecnologia.

 

REFERÊNCIAS

ICMC (2023). “Alucinações em Modelos de Linguagem Natural: Uma Análise Crítica”. International Conference on Machine Learning.

New York Times (2023). “Quando a IA Sonha: O Fenômeno das Alucinações em Modelos de Linguagem Natural”.

Quartz (2023). “A Criatividade Inesperada da IA: Alucinações em Modelos de Linguagem Natural”.

PubMed Central (2023). “A Origem das Alucinações em Modelos de Linguagem Natural”.

Elastic (2023). “Compreendendo as Alucinações em Modelos de Linguagem Natural”.

Memorial Sloan Kettering Cancer Center Library (2023). “O Impacto das Alucinações em Modelos de Linguagem Natural na Medicina”.