Os chatbots de inteligência artificial, como o ChatGPT, tornaram-se ferramentas comuns em vários contextos — desde o atendimento ao cliente até à produção de conteúdos. No entanto, muitos profissionais e entusiastas desconhecem como estes sistemas funcionam na prática. Neste artigo, desvendamos cinco factos fundamentais sobre o funcionamento dos chatbots de IA que todos os que lidam com tecnologia devem conhecer.
1. A orientação ética vem de humanos
Os modelos de linguagem são inicialmente treinados com grandes volumes de texto recolhido online, o que lhes permite aprender a prever qual será a próxima palavra numa frase. No entanto, este pré-treino não garante que os resultados sejam seguros ou apropriados. Por isso, existe uma segunda fase fundamental: o alinhamento.
Nesta fase, são introduzidas regras e instruções definidas por humanos, com o objetivo de moldar o comportamento do modelo. São os revisores humanos que ensinam os chatbots a rejeitar conteúdos ofensivos, a respeitar normas de segurança e a dar respostas mais equilibradas. Sem este alinhamento, os modelos seriam imprevisíveis e poderiam gerar respostas incorretas ou perigosas.
2. O texto é dividido em partes pequenas chamadas tokens
Ao contrário de um ser humano que lê e compreende frases inteiras, os modelos de IA funcionam com unidades mínimas de texto chamadas tokens. Estes podem ser palavras completas, partes de palavras ou até sinais de pontuação.
Por exemplo, uma frase simples como “O preço é 9,99 €” pode ser dividida em tokens como “O”, “preço”, “é”, “9”, “,99” e “€”. Esta divisão ajuda o modelo a processar e prever texto de forma mais eficiente, embora também possa gerar erros inesperados ou interpretações menos naturais.
3. O conhecimento tem uma data limite
Os chatbots de IA não pesquisam diretamente na internet a cada pergunta. O conhecimento que possuem está limitado aos dados que foram usados no seu treino, até uma determinada data, chamada de data de corte.
Isto significa que eventos, descobertas ou alterações legislativas que aconteceram depois dessa data não estão incluídos nas respostas dos modelos, a menos que estejam integrados com ferramentas de pesquisa em tempo real. Atualizar estes modelos com nova informação é um processo moroso e tecnicamente exigente, e não acontece com frequência.
4. Podem inventar respostas com grande confiança
Um dos riscos conhecidos destes modelos é a capacidade de gerar respostas incorretas com um tom seguro e convincente. Este fenómeno é conhecido como “alucinação”.
Os chatbots são treinados para produzir texto coerente e fluido, mas isso não garante que a informação seja verdadeira. Quando não têm uma resposta clara, podem preencher lacunas com base em padrões prováveis, o que leva à criação de conteúdos falsos — como referências inventadas, citações erradas ou factos distorcidos. É por isso que as respostas devem ser sempre validadas, sobretudo em contextos críticos.
5. Precisam de ferramentas externas para fazer contas e lógica complexa
Apesar de os modelos de linguagem parecerem muito inteligentes, as suas capacidades de cálculo e raciocínio lógico têm limites. Para resolver operações matemáticas com precisão ou executar raciocínios estruturados, os chatbots recorrem a ferramentas especializadas integradas.
Por exemplo, para realizar um cálculo financeiro, um modelo pode ativar uma calculadora interna que garante resultados exatos. Também podem dividir problemas complexos em passos lógicos — uma técnica conhecida como “chain of thought” — mas, na maioria dos casos, o raciocínio é mais estatístico do que analítico.
Porque é que isto importa para ti?
- Compreensão técnica: Se trabalhas com tecnologia, saber como os chatbots funcionam ajuda-te a tirar melhor partido deles e a evitar armadilhas.
- Aplicações responsáveis: Ao entender os limites da IA, podes aplicá-la de forma mais ética e segura em projetos ou produtos.
- Expectativas realistas: Saber que os modelos não sabem tudo nem acertam sempre é essencial para definir o seu papel em contextos profissionais.
- Inovação com sentido: Estas ferramentas são úteis, mas precisam de supervisão humana. A combinação entre IA e pensamento crítico é a chave para inovação sustentável.
Fonte: Pplware