Os grandes modelos de linguagem, uma forma de IA generativa, podem gerar texto aparentemente coerente e convincente, mas não possuem verdadeiro entendimento ou significado. Isso pode levar à geração de informações factuais incorretas ou enganosas, muitas vezes referidas como "alucinações de IA". Essas imprecisões podem ser excepcionalmente perigosas, especialmente quando o modelo fornece fontes para apoiar suas falsas reivindicações.

Para mitigar os riscos das alucinações de IA, várias estratégias podem ser empregadas:

1. Explicabilidade: Combine o grande modelo de linguagem com um sistema que forneça dados reais, linhagem de dados e proveniência por meio de um grafo de conhecimento. Isso permite que os usuários entendam por que o modelo gerou uma resposta específica e de onde veio a informação.

2. Cultura e Auditorias: Aborde o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem com humildade e diversidade. Monte equipes multidisciplinares para abordar os vieses inerentes nos dados e modelos. Realize auditorias regulares dos modelos, tanto antes quanto após a implantação, para identificar e abordar quaisquer resultados díspares.

3. Consentimento e Responsabilidade: Certifique-se de que os dados usados para treinar os modelos foram coletados com consentimento e que não haja problemas de direitos autorais. Estabeleça processos de governança de IA, garanta o cumprimento das leis e regulamentos existentes e forneça canais para que as pessoas possam fornecer feedback e ter suas preocupações atendidas.

4. Educação: Eduque sua organização e o público sobre os pontos fortes, fraquezas e impacto ambiental dos grandes modelos de linguagem. Enfatize a importância da curadoria responsável e a necessidade de estar vigilante contra possíveis manipulações maliciosas dos dados de treinamento.

Implementando essas estratégias, as organizações podem reduzir os riscos das alucinações de IA e promover o uso responsável e responsável de grandes modelos de linguagem.