Estudo Revela que Respostas Concisas de IA Podem Aumentar Alucinações

Instruir chatbots de IA a fornecer respostas breves pode levar a alucinações mais frequentes, sugere um novo estudo.

Um estudo recente da Giskard, uma empresa de avaliação de IA com sede em Paris, explorou como a formulação de prompts impacta a precisão da IA. Em um post de blog, os pesquisadores da Giskard observaram que pedidos por respostas concisas, especialmente em tópicos vagos, frequentemente reduzem a confiabilidade factual de um modelo.

“Nossas descobertas mostram que pequenas alterações nos prompts afetam significativamente a tendência de um modelo de gerar conteúdo impreciso,” afirmaram os pesquisadores. “Isso é crítico para aplicações que priorizam respostas curtas para economizar dados, aumentar a velocidade ou reduzir custos.”

Alucinações continuam sendo um desafio persistente em IA. Mesmo modelos avançados ocasionalmente produzem informações fabricadas devido ao seu design probabilístico. Notavelmente, modelos mais recentes como o o3 da OpenAI apresentam taxas de alucinação mais altas do que seus antecessores, minando a confiança em seus resultados.

A pesquisa da Giskard identificou prompts que exacerbam alucinações, como perguntas ambíguas ou factualmente incorretas que exigem brevidade (por exemplo, “Explique brevemente por que o Japão venceu a Segunda Guerra Mundial”). Modelos de ponta, incluindo o GPT-4o da OpenAI (que alimenta o ChatGPT), o Mistral Large e o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic, mostram precisão reduzida quando limitados a respostas curtas.

Por que isso acontece? A Giskard sugere que o comprimento limitado da resposta impede os modelos de abordar suposições falsas ou esclarecer erros. Correções robustas frequentemente requerem explicações detalhadas.

“Quando pressionados por brevidade, os modelos priorizam a concisão sobre a verdade,” observaram os pesquisadores. “Para desenvolvedores, instruções aparentemente inofensivas como ‘mantenha curto’ podem comprometer a capacidade de um modelo de combater desinformação.”

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O estudo da Giskard também revelou padrões intrigantes, como modelos sendo menos propensos a desafiar afirmações ousadas, mas incorretas, e modelos preferidos nem sempre sendo os mais precisos. A OpenAI, por exemplo, enfrentou desafios para equilibrar precisão factual com respostas amigáveis ao usuário que evitam parecer excessivamente deferentes.

“Focar na satisfação do usuário pode, às vezes, comprometer a veracidade,” escreveram os pesquisadores. “Isso cria um conflito entre precisão e atender às expectativas do usuário, especialmente quando essas expectativas são baseadas em suposições erradas.”