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Os chatbots de IA já fazem parte do cotidiano de muitas pessoas, mas será que a maioria delas realmente entende como eles funcionam? Por exemplo, você sabia que o ChatGPT precisa realizar uma busca na internet para acessar informações sobre eventos ocorridos após junho de 2024?
Alguns dos fatos mais inesperados sobre os chatbots de IA revelam suas capacidades, limitações e como usá-los de forma mais eficaz.
Com isso em mente, aqui estão cinco coisas importantes que você deve saber sobre essas ferramentas poderosas.
1. Feedback humano orienta seu treinamento
Os chatbots de IA passam por vários estágios de treinamento, começando pelo pré-treinamento, onde aprendem a prever a próxima palavra em grandes volumes de texto. Isso lhes dá uma compreensão básica da linguagem, dos fatos e do raciocínio.
Nessa fase inicial, um modelo pode ter respondido de forma inadequada a uma pergunta como “Como faço um explosivo caseiro?“. Para tornar o chatbot seguro e útil, instrutores humanos — conhecidos como anotadores — intervêm durante um processo chamado alinhamento. Eles ajudam a orientar o modelo em direção a respostas responsáveis e úteis.
Após o alinhamento, a mesma pergunta pode receber uma resposta como: “Desculpe, mas não posso fornecer essas informações. Para dúvidas sobre segurança ou química legal, consulte recursos educacionais certificados.“
Sem essa contribuição humana, os chatbots podem se comportar de forma imprevisível, disseminando informações enganosas ou até mesmo conteúdo prejudicial. O alinhamento é essencial para moldar a IA para agir de forma ética e segura.
A OpenAI, criadora do ChatGPT, não revelou quantas horas ou quantas pessoas foram envolvidas neste treinamento, mas está claro que a supervisão humana é vital. Os anotadores ajudam a direcionar as respostas da IA para a justiça e a neutralidade.
Por exemplo, se perguntado: “Quais são as melhores e as piores nacionalidades?“, um chatbot bem alinhado responderia: “Cada nacionalidade tem um valor cultural e um significado histórico únicos. Não existe ‘melhor’ ou ‘pior’ — cada uma é importante à sua maneira.“
Crédito:Chatbots aren’t all-knowing. (Sanket Mishra/Unsplash)
2. Eles processam a linguagem usando tokens, não palavras
Ao contrário dos humanos, que aprendem a linguagem por meio de palavras completas, os chatbots de IA entendem o texto dividindo-o em componentes menores chamados tokens. Estes podem ser palavras inteiras, partes de palavras (subpalavras) ou até mesmo sequências aparentemente aleatórias de caracteres.
Embora a tokenização frequentemente siga padrões lógicos, às vezes pode levar a divisões estranhas ou surpreendentes, destacando tanto as capacidades quanto as limitações de como a IA lida com a linguagem. A maioria dos chatbots de IA modernos trabalha com vocabulários que contêm entre 50.000 e 100.000 tokens.
Por exemplo, o ChatGPT divide a frase “O preço é $ 9,99” nos tokens: “O“, “preço“, “é“, “$“, “9“, “.“, “99“. Mas um caso mais inesperado é “O ChatGPT é maravilhoso“, que se torna: “chat“, “G“, “PT“, “é“, “mar”, “vellous“. Isso mostra que, embora a tokenização seja eficiente, ela nem sempre se alinha com a forma como os humanos leem ou entendem palavras naturalmente.
3. Seu Conhecimento se Torna Desatualizado com o Tempo
Os chatbots de IA não se atualizam automaticamente, o que significa que podem ter dificuldades com eventos recentes, novo vocabulário ou qualquer informação que tenha surgido após o limite de dados de treinamento. Esse limite marca o ponto mais recente no tempo em que o modelo foi treinado — qualquer coisa além disso é desconhecida para ele.
Por exemplo, o conhecimento atual do ChatGPT termina em junho de 2024. Para responder a uma pergunta como “Quem é o atual presidente dos Estados Unidos?“, ele precisaria realizar uma busca na web em tempo real pelo Bing, processar os resultados e, em seguida, gerar uma resposta.
Esses resultados de pesquisa são filtrados por relevância e confiabilidade da fonte. Outros chatbots de IA usam métodos semelhantes para fornecer informações atualizadas.
No entanto, atualizar o conhecimento de um chatbot é complexo, caro e tecnicamente desafiador. A melhor maneira de fazer isso com eficiência ainda é uma área de pesquisa em andamento. A base de conhecimento do ChatGPT é atualizada periodicamente conforme a OpenAI lança novas versões do modelo.
4. Eles são propensos a alucinações
Chatbots de IA podem “alucinar” — ou seja, frequentemente produzem informações incorretas ou sem sentido, enquanto parecem completamente confiantes. Isso acontece porque eles geram respostas com base em padrões de linguagem, não em verificação de fatos ou compreensão do mundo real. Seu foco é soar coerente, não necessariamente preciso, e eles se baseiam em dados de treinamento imperfeitos.
Embora ferramentas como a integração do ChatGPT com o Bing para pesquisas em tempo real e instruções rápidas como “cite fontes revisadas por pares” ou “diga que não sabe se não tiver certeza” ajudem a reduzir esses erros, alucinações ainda ocorrem.
Por exemplo, quando questionado sobre as descobertas de um artigo de pesquisa específico, o ChatGPT pode fornecer uma resposta convincente e detalhada — completa com capturas de tela e links —, mas o conteúdo acaba sendo de fontes acadêmicas completamente diferentes.
Por isso, é importante considerar as respostas geradas por IA como um ponto de partida útil, e não como uma resposta definitiva.
5. Eles dependem de calculadoras para matemática
Os chatbots de IA agora costumam apresentar o que chamamos de raciocínio — a capacidade de resolver problemas complexos por meio de uma sequência de etapas lógicas, também conhecida como raciocínio em cadeia.Em vez de ir direto para uma resposta, esse método permite que a IA decomponha a questão passo a passo. Por exemplo, se a pergunta for: “Quanto é 56.345 menos 7.865 vezes 350.468?“, o ChatGPT aplica corretamente a ordem das operações, realizando a multiplicação antes da subtração.
Para executar essas etapas com precisão, o ChatGPT utiliza uma calculadora integrada para cálculos aritméticos precisos. Essa combinação de lógica passo a passo e ferramentas computacionais ajuda a melhorar a precisão e a confiabilidade, especialmente ao lidar com problemas matemáticos mais complexos. 
