Por que os chatbots de IA "alucinam": As raízes estatísticas dos erros de modelos de linguagem
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Em resumo
As "alucinações" de IA são afirmações confiantes e fluidas geradas por modelos de linguagem que são factualmente incorretas. Um estudo de OpenAI de setembro de 2025 argumenta que a causa raiz é estatística: os métodos de treinamento e pontuação recompensam um palpite confiante sobre um honesto "Não sei", então os modelos aprendem a fingir em vez de admitir incerteza.
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Uma alucinação de IA é uma resposta de um chatbot ou modelo de linguagem que soa fluida e plausível, mas é factualmente incorreta — um caso judicial fabricado, uma estatística inventada, uma data incorreta apresentada com total confiança. O termo evoluiu de uma frase de nicho de aprendizado de máquina para o vocabulário cotidiano à medida que mais pessoas usam ferramentas como ChatGPT para pesquisa, redação e trabalho jurídico.
O que a pesquisa de OpenAI diz que causa isso
Em um artigo intitulado "Por que os modelos de linguagem alucinam", publicado no site de OpenAI e no servidor de pré-impressão arXiv em setembro de 2025, os pesquisadores Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala e Edwin Zhang argumentam que as alucinações não são um problema misterioso, mas um resultado previsível de como os modelos são construídos e avaliados, de acordo com o próprio resumo de OpenAI do artigo.
Durante o pré-treinamento, um modelo aprende com texto que mostra apenas exemplos corretos do uso da linguagem — nunca lhe é mostrada explicitamente uma lista rotulada de afirmações falsas para evitar. Os pesquisadores descrevem isso como transformar a alucinação em um problema de classificação binária: se um modelo não conseguir distinguir com confiabilidade uma afirmação verdadeira de uma falsa em seus dados de treinamento, os erros surgirão através de pressão estatística ordinária, independentemente de quão bom seja a engenharia, de acordo com OpenAI.
Por que os modelos adivinham em vez de dizer "Não sei"
A alegação central do artigo diz respeito ao que acontece após o pré-treinamento, durante a avaliação. De acordo com OpenAI, a maioria dos benchmarks de precisão amplamente utilizados pontuam uma resposta confiantemente incorreta da mesma forma que uma admissão de incerteza — ambas contam simplesmente como "incorreto" — enquanto uma resposta confiantemente correta obtém a melhor pontuação. Os pesquisadores comparam isso a um aluno chutando em uma prova de múltipla escolha: chutar tem uma chance de estar correto, enquanto deixar uma pergunta em branco garante zero crédito, conforme relatado por OpenAI.
Não é suficiente adicionar alguns testes novos e conscientes da incerteza. Os avaliadores amplamente utilizados baseados em precisão precisam ser atualizados para que sua pontuação desencoraje o palpite.
— Artigo de pesquisa de OpenAI, "Por que os modelos de linguagem alucinam"
A solução proposta por OpenAI não é um teste de alucinação separado, mas uma mudança em como os benchmarks existentes são pontuados: penalizar erros confiantes mais pesadamente do que expressões de incerteza, para que os modelos não sejam mais otimizados para blefar através das lacunas no conhecimento, de acordo com OpenAI.
Quanto as taxas de alucinação variam por modelo
Os pesquisadores de OpenAI relatam uma ilustração concreta dessa troca: uma avaliação de um modelo chamado GPT-5-thinking-mini reduziu sua taxa de erro para 26%, em comparação com 75% para o modelo anterior o4-mini, de acordo com o artigo conforme relatado pela InfoQ. Os pesquisadores observam que o modelo com taxa de erro menor conseguiu isso em parte respondendo com o equivalente de "Não sei" em mais da metade de suas respostas, em vez de adivinhar, conforme relatado pela InfoQ.
Uma consequência do mundo real: citações legais fabricadas
O custo prático das alucinações surgiu repetidamente nos tribunais dos EUA. O Tribunal de Apelações do Segundo Distrito de Califórnia multou o advogado de Los Angeles Amir Mostafavi em $10.000 em setembro de 2025 depois de descobrir que 21 das 23 citações de casos em um parecer recursal que ele apresentou foram fabricadas por ChatGPT, de acordo com reportagem do CalMatters. O tribunal escreveu que nenhum documento legal deve conter citações que o advogado que o apresenta "não tenha lido e verificado pessoalmente", relatou o CalMatters.
Mostafavi, que apresentou o parecer em julho de 2023 sem verificar o conteúdo gerado por IA, disse ao tribunal, "Espero que este exemplo ajude outros a não caírem no buraco. Estou pagando o preço", de acordo com CalMatters. A publicação também relatou que o Conselho Judiciário da Califórnia exigiu que os tribunais em todo o estado proíbam IA generativa ou adotem uma política de uso até 15 de dezembro de 2025, e que rastreadores de tecnologia legal registraram mais de 600 instâncias documentadas de citações fabricadas por IA em documentos judiciais dos EUA.
Pontos-chave
Alucinações são afirmações fluidas e confiantes de um modelo de linguagem que são factualmente incorretas, não falhas aleatórias.
O artigo de OpenAI de setembro de 2025 as atribui em parte a limitações de pré-treinamento — os modelos nem sempre conseguem distinguir afirmações verdadeiras de falsas em seus dados de treinamento.
O maior impulsionador, segundo OpenAI, é o design da avaliação: benchmarks que recompensam palpites confiantes e penalizam admissões de incerteza igual a respostas incorretas.
Em um exemplo relatado por OpenAI, um modelo mais novo (GPT-5-thinking-mini) reduziu sua taxa de erro de 75% para 26% para um modelo anterior (o4-mini), em parte dizendo "Não sei" mais frequentemente, mas a empresa diz que o problema de incentivo subjacente requer mudar como os benchmarks são pontuados em toda a indústria.
Citações legais geradas por IA fabricadas já levaram a sanções judiciais nos EUA, incluindo uma multa de $10.000 na Califórnia em 2025.
Perguntas
O que exatamente é uma alucinação de IA?
É uma resposta gerada por um modelo de linguagem que é fluida, confiante e parece plausível, mas é factualmente incorreta — por exemplo, um caso judicial citado ou uma estatística que não existe, conforme descrito no artigo de pesquisa de OpenAI sobre o tema.
Por que as empresas de IA não podem simplesmente corrigir as alucinações?
Os pesquisadores de OpenAI argumentam que o problema é em parte estatístico: modelos treinados apenas em exemplos positivos de texto não conseguem separar perfeitamente afirmações verdadeiras de falsas, e os benchmarks de avaliação atuais recompensam palpites confiantes sobre incerteza honesta, então eliminar alucinações completamente exigiria repensar como os modelos são pontuados, não apenas melhor engenharia.
Modelos de IA mais novos têm menos probabilidade de alucinar?
Os pesquisadores de OpenAI relatam um exemplo de progresso: uma avaliação de um modelo chamado GPT-5-thinking-mini reduziu sua taxa de erro para 26%, em comparação com 75% para o modelo anterior o4-mini, de acordo com o artigo conforme relatado pela InfoQ. Os pesquisadores observam que o modelo com taxa de erro menor respondeu "Não sei" em mais da metade dos casos em vez de adivinhar, o que ilustra a troca envolvida.
Alguém foi punido por confiar em alucinações de IA?
Sim. Em setembro de 2025, um tribunal de apelações da Califórnia multou o advogado Amir Mostafavi em $10.000 depois de descobrir que 21 das 23 citações de casos em um parecer que ele apresentou foram fabricadas por ChatGPT, de acordo com CalMatters.
OpenAI acha que as alucinações podem ser eliminadas completamente?
O artigo de OpenAI não afirma que as alucinações podem ser completamente eliminadas; argumenta que surgem de pressões estatísticas no pré-treinamento e avaliação, e propõe mudar como os benchmarks de precisão são pontuados para reduzir o incentivo dos modelos de adivinhar com confiança em vez de expressar incerteza.
Este texto foi preparado com inteligência artificial e passou por uma verificação automática de fontes antes da publicação. Se vir um erro, peça uma correção. Pedir correção ou direito de resposta · Como fazemos
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