As Inteligências Artificiais (IAs) chamam atenção pela rapidez e fluidez de suas respostas, mas também levantam preocupações: usuários frequentemente se deparam com informações incorretas apresentadas com segurança. Isso ocorre porque essas ferramentas não “sabem” no sentido humano; elas apenas preveem a sequência mais provável de palavras com base em padrões aprendidos. Essa diferença estrutural ajuda a entender tanto a ocorrência de erros quanto a aparência de credibilidade.
Os equívocos, conhecidos como alucinações, resultam de lacunas nos dados, informações desatualizadas ou inconsistentes. Como os sistemas são treinados para oferecer respostas completas e bem formuladas, acabam transmitindo confiança mesmo quando não têm certeza. O problema aumenta porque muitos interpretam fluência e detalhamento como prova de veracidade.
O treinamento desses modelos envolve enormes volumes de textos extraídos da internet, livros e artigos. Perguntas ambíguas ou mal formuladas também contribuem para respostas imprecisas — o que, em áreas delicadas como direito ou saúde, pode gerar desinformação e até influenciar decisões equivocadas.
Para reduzir os riscos (reduz, mas não anula), há soluções em estudo: integrar mecanismos de busca por fontes externas, calibrar respostas para indicar níveis de incerteza e aprimorar a capacidade de reconhecer quando não há dados suficientes. Do lado do usuário, a recomendação é simples: sempre verificar informações, exigir referências e usar a IA como ferramenta de apoio, não como autoridade absoluta.
A confiança transmitida pelo tom direto e completo é fruto do próprio processo de treinamento, que prioriza respostas assertivas. Mas a persuasão da inteligência artificial não substitui a checagem crítica. Reconhecer essas limitações é fundamental para um uso mais consciente e seguro da tecnologia.
