Por que a IA comete erros — e como evitá-los

Por Oluwole Akinwale, Diretor Professional Services

Há alguns anos, um grande amigo meu partiu em uma viagem, seguindo fielmente todas as instruções do seu GPS. Após uma série de voltas e cálculos, o dispositivo anunciou alegremente: "Você chegou ao seu destino". O problema? Ele estava olhando para uma vasta extensão de água — como se o GPS estivesse dizendo: "Vá em frente, mergulhe na água!". Seu verdadeiro destino estava a quilômetros de distância. No final, ele abandonou a tecnologia e encontrou o caminho com o bom e velho mapa de papel.

A IA é muito parecida com isso quando está errada. Ela não hesita. Não diz: "Hmm, não tenho certeza sobre isso". Ela te dá uma resposta com total confiança, como se tivesse certeza absoluta, mesmo quando não tem.

Essa é a parte complicada: o tom, a formulação, o polimento... tudo parece confiável. Mas só porque algo sons certo não significa isso is Certo. Confiança não é o mesmo que correção — e, com a IA, precisamos nos lembrar disso.

Então por que a IA, com todo seu poder de computação, ainda erra?

Geralmente, tudo se resume a um de três culpados. Pense neles como os "suspeitos de sempre" em qualquer erro de IA.

1. Viés nos dados

A IA é treinada com grandes quantidades de dados, o que a ajuda a detectar padrões, fazer previsões e fornecer respostas com base no que "aprendeu". A qualidade, a diversidade e o equilíbrio desses dados moldam a lente pela qual a IA vê o mundo. É como um velho ditado da minha tribo: "Até que uma criança visite a fazenda do pai de seu amigo, ela sempre achará que seu pai tem a maior fazenda da cidade".

Da mesma forma, se a IA não for treinada com dados diversos e equilibrados, ela acaba enxergando o mundo de forma limitada ou até distorcida. Pode parecer inteligente e confiante, mas pode perder a visão geral, o que pode levar a respostas injustas ou imprecisas.

Imagine que uma IA treinada para selecionar candidatos a emprego veja principalmente contratações anteriores de homens. Existe o risco de que, sem saber, ela favoreça candidatos do sexo masculino.

Entendeu a ideia? Vamos para outro ponto.

2. Dados incorretos ou incompletos

A inteligência da IA ​​depende dos dados que lhe são fornecidos. Se os dados estiverem desatualizados, incorretos ou incompletos, os resultados também serão imprecisos. É o clássico problema do "lixo que entra, lixo que sai".

Há alguns meses, criei um sistema de alerta global com tecnologia de IA que envia atualizações para um canal do Telegram. Inicialmente, o modelo se referia a Donald Trump como o "ex-presidente dos EUA". Isso teria sido preciso há algum tempo, mas não agora. O modelo foi treinado com dados que já foram precisos, mas que se tornaram desatualizados com o tempo, ou a base de conhecimento usada para aprimorar a resposta do modelo estava desatualizada. Quando mudei para outro modelo treinado com dados atualizados ou com uma base de conhecimento atualizada, o problema foi resolvido.

O mesmo acontece em outras áreas. Um chatbot de viagem pode sugerir um ótimo cafézinho — só para você descobrir que ele fechou há três anos. Novamente, não é culpa da IA. Ela está apenas trabalhando com informações antigas.

3. Interpretação errônea (ou “alucinação”)

Quando a IA não tem as informações corretas, ela não diz "não sei" — ela apenas inventa algo e diz com confiança.

Certa vez, eu estava me preparando para uma palestra e pedi ao ChatGPT algumas citações inspiradoras e conhecidas sobre o tema. Ele me deu algumas... e elas soaram ótimas. O único problema? Algumas delas eram inteiramente inventadas.

Felizmente, aprendi a sempre checar duas vezes. Mas imagine se eu não tivesse aprendido — eu estaria no palco citando alguém que nunca disse aquelas palavras. Esse é o tipo de deslize sobre o qual a IA não vai te avisar.

Em 2023, um advogado utilizou o ChatGPT para pesquisas jurídicas. Ele inventou citações falsas de casos, e imagino que elas foram confiantes e suficientemente convincentes para que o advogado as incluísse no tribunal. Tenho certeza de que você já sabe como terminou.

Por que é importante que as pessoas entendam que a IA comete erros:

IA não é mágica, é matemática. Quando não entendemos como e por que a IA erra, damos a ela mais autoridade do que ela merece e paramos de questioná-la. Isso é arriscado.

Imagine como as pessoas podem usar a IA em pesquisas e sair com fatos errados.

Pense no impacto quando um candidato a emprego é rejeitado por um algoritmo porque os dados de treinamento eram tendenciosos.

Imagine as consequências quando os pacientes pedem informações médicas a um chatbot e saem com conselhos falsos.

A IA não tem ideia se está dizendo a verdade. Quando confiamos nela cegamente, ela começa a moldar silenciosamente nossas escolhas, crenças e até mesmo nossos direitos. Mas quando você entende por que ela erra, você permanece no controle — não o algoritmo.

Como se proteger:

• Peça fontes:
  Ao utilizar a IA para executar determinadas tarefas, especialmente aquelas baseadas em pesquisas, peça fontes.
• Resultado da verificação cruzada:
  Compare com uma fonte confiável e verificada por humanos ou peça uma segunda avaliação e validação.
• Cuidado com o excesso de confiança:
  Polido não é sinônimo de correto.
• Use IA para elaboração de projetos, não para tomada de decisões:
  Deixe que ele sugira; você confirma.

Qual deve ser, então, a nossa mentalidade à medida que adotamos cada vez mais a IA? Bem, é simples: “A IA não está aqui para substituir a inteligência humana; está aqui para complementar isso.” A responsabilidade pela supervisão e verificação ainda cabe a nós, e espero que continue assim.