Why GPT lie

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Descobriu-se que a IA generativa, como o ChatGPT, causa três problemas principais: inventar coisas, fornecer links imprecisos e errar nos fatos. Esses problemas decorrem da natureza dos modelos de IA generativa. O ChatGPT, por exemplo, é um modelo de linguagem que é treinado com base em grandes quantidades de dados da Internet. Como resultado, ele pode gerar respostas que soam plausíveis, mas também pode produzir informações falsas ou enganosas. Isso ocorre porque o modelo não tem uma compreensão profunda do conteúdo no qual foi treinado; em vez disso, ele aprende padrões e associações a partir dos dados. Consequentemente, os usuários devem verificar as informações fornecidas pelos modelos de IA generativa, especialmente para fins de pesquisa e baseados em fatos.

A IA generativa faz previsões com base em estatísticas, probabilidade e padrões nos dados. Ela prevê coocorrências de palavras e forma frases compreensíveis com base em probabilidade matemática, não em um profundo senso de significado. Ele gera frases e antecipa o que pode vir a seguir. Por exemplo, quando solicitada a criar uma imagem da Radcliffe Camera, uma IA generativa produz imagens semelhantes, mas não exatamente corretas, demonstrando que ela gera respostas com base em probabilidades e não em informações factuais. Compreender as limitações da IA generativa é fundamental para usá-la de forma eficaz, pois ela pode não produzir informações factuais, mas sim uma probabilidade do que provavelmente virá a seguir.