A inteligência artificial generativa (IAg) promete escalabilidade, eficiência e flexibilidade incríveis. Mas será que a IAg é tão confiável quanto prometido? Muitas empresas estão correndo para adotar essa tecnologia, sem considerar os riscos de respostas imprecisas e informações incorretas. Neste post, vamos explorar como a TI corporativa pode se proteger contra a imprevisibilidade da IAg.
O Problema da Confiabilidade da IAg
A IAg pode “alucinar”, ou seja, inventar informações. Isso acontece por causa de dados de treinamento imperfeitos e modelos que ignoram detalhes da consulta ou regras de segurança. A Clínica Mayo, por exemplo, está buscando soluções para validar as respostas da IAg. Eles combinam algoritmos com bancos de dados vetoriais para verificar a recuperação de dados e garantir a precisão das informações.
Soluções para Minimizar a Imprevisibilidade
Existem duas estratégias principais: a intervenção humana e o monitoramento de IA por IA.
Intervenção Humana
A supervisão humana é considerada a abordagem mais segura. No entanto, exige mais recursos e compromete a eficiência prometida pela IAg. Embora reduza as vantagens da automação, ainda representa uma solução mais confiável em muitos casos. Aumentar a quantidade de humanos para monitorar as saídas da IAg pode parecer custoso, contudo, ainda pode ser matematicamente viável em relação à substituição de milhares de funcionários.
IA Monitorando IA
A ideia de usar IA para monitorar outras IAs é mais arriscada. Muitas empresas estão experimentando, seja por meio de parcerias ou contratando terceiros para melhorar a precisão. Essa abordagem, no entanto, pode não ser efetiva e resultar em um gasto extra sem resultados garantidos. A falta de métodos eficazes para melhorar a confiabilidade da IAg internamente é um fator-chave para por que tantos testes de prova de conceito foram aprovados rapidamente, mas nunca entraram em produção.
Mitigação de Riscos e Melhores Práticas
Especialistas sugerem várias abordagens para melhorar a confiabilidade da IAg, incluindo:
- Forçar a IAg a revelar suas fontes: Isso ajuda a verificar a precisão das informações fornecidas.
- Implementar um sistema de “não sei”: Quando a IAg não consegue encontrar uma resposta, ela deve indicar isso claramente, em vez de inventar informações.
- Definir limites de tempo para os dados: A IAg deve reconhecer os limites em seus dados e avisar sobre a falta de atualização de informações relevantes.
- Agents verificando agents: cada agente com uma tarefa específica. Mas é fundamental monitorar se esses agentes estão respeitando as regras pré-estabelecidas.
- Estabelecer uma tolerância ao risco: A alta gerência deve definir e documentar a tolerância ao risco da IAg.
- Entender os riscos: A alta gerência precisa compreender profundamente os riscos associados à IAg, indo além dos benefícios superficiais e antecipando problemas não previstos.
- Adaptação do ambiente: As empresas precisam adaptar seus sistemas para se tornarem mais adequados à IAg, melhorando o fluxo de dados e os processos de decisão.
- Engenharia de decisões: definir limites e regras claras para a saída da IA, e não apenas o prompt inicial.
Conclusão
A IAg oferece grandes promessas, mas é fundamental reconhecer e mitigar seus riscos. Supervisão humana, melhorias nos sistemas e uma clara compreensão de tolerância a erros são importantes para uma adoção segura e eficaz da tecnologia. O custo para corrigir erros gerados pela IAg pode ser alto, mas a reputação e o sucesso da empresa dependem desta abordagem cuidadosa. Ignorar os problemas agora pode custar muito mais caro no futuro.
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Fonte: Computerworld
