Por que a IA ainda “alucina”?

Rochele de Matos
6 de nov.
2 min de leitura

Nos últimos meses, a OpenAI revelou um estudo chamado Why Language Models Hallucinate (setembro/2025), explicando um problema que muita gente já percebeu na prática: o ChatGPT e outros modelos de inteligência artificial ainda “alucinam”.

Mas afinal, o que isso significa?

“Alucinações” são respostas falsas, mas muito convincentes, que a IA entrega com toda a confiança do mundo. Na prática, ela parece segura, mas pode estar errada.

A raiz do problema

Durante o processo de treinamento e avaliação, os modelos de IA recebem recompensas quando acertam. Até aí, tudo bem. O problema é que eles não são incentivados a admitir quando não sabem algo.

É como em uma prova de múltipla escolha:

Se você chuta e acerta → ganha pontos.
Se você diz “não sei” → tira zero.

Resultado? A IA aprende que é melhor arriscar do que ser honesta sobre suas incertezas.

A proposta da OpenAI

A solução sugerida é simples, mas poderosa:

Punir mais os erros confiantes do que a incerteza.
Valorizar quando a IA diz “não sei”, em vez de inventar uma resposta.

Isso não vai eliminar totalmente os erros, mas pode tornar os sistemas mais confiáveis e transparentes.

O impacto para todos nós

Essa mudança de mentalidade é importante porque:

Dá mais segurança para empresas que já usam IA em decisões importantes.
Ajuda profissionais a confiar mais no que leem.
Traz uma visão mais realista: não precisamos de uma IA perfeita, mas de uma IA que admita limites.