Alucinações são respostas que parecem coerentes, mas apresentam informações inventadas, imprecisas ou sem sustentação. O risco pode ser reduzido com boas escolhas de modelo, instruções mais controladas e verificação humana. As práticas a seguir podem te ajudar nisso.
1. Prefira modelos de raciocínio
Em tarefas complexas, use modelos ou modos que processam a demanda antes de entregar a resposta, como opções Thinking e equivalentes. Eles tendem a lidar melhor com problemas que exigem várias etapas, embora também possam errar.
2. Autorize a IA a dizer que não sabe
Escreva no prompt que o sistema deve informar quando não possuir conhecimento suficiente, não localizar a resposta ou não conseguir executar a tarefa. Essa autorização reduz a pressão para completar lacunas com conteúdo inventado.
3. Defina limites claros
Delimite o tema, o período, o formato e o que a IA está proibida de fazer. Quanto mais ampla e vaga for a solicitação, maior será o espaço para o modelo presumir informações que não foram fornecidas.
4. Forneça um texto de referência
Anexe os documentos necessários e determine que a resposta seja baseada exclusivamente neles. Acrescente que, se a informação não estiver no material, a IA deverá declarar essa ausência, sem recorrer ao próprio conhecimento para preencher o conteúdo.
5. Peça perguntas complementares
Instrua o sistema a identificar informações faltantes e fazer perguntas antes de responder. Essa etapa é especialmente útil quando datas, pessoas, objetivos, jurisdição ou contexto podem alterar o resultado.
6. Ative a busca na internet
Quando a resposta depender de fatos atuais ou fontes verificáveis, use a função de pesquisa e solicite os links consultados. Depois, abra cada página e confira se ela realmente sustenta a afirmação apresentada.
7. Faça revisão humana especializada
Nenhuma configuração elimina completamente as alucinações. Antes de utilizar o conteúdo, revise fatos, cálculos, nomes, datas, citações e referências com conhecimento técnico adequado ao tema.
O melhor resultado vem da combinação dessas medidas. Modelo adequado, contexto suficiente, limites explícitos, fontes controladas e revisão especializada formam uma sequência de segurança, sem transformar a resposta da IA em verdade automática.