Erros de IA: Diferentes dos Erros Humanos, Mais Difíceis de Prever
Ao contrário dos erros humanos, os erros de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) são aleatórios, não agrupados e cometidos com alta confiança. Este artigo explora as características únicas dos erros de LLM e propõe duas estratégias: projetar LLMs mais parecidos com humanos e construir novos sistemas de correção de erros. A pesquisa atual concentra-se em técnicas como aprendizado por reforço com feedback humano e métodos como questionamento repetido para melhorar a confiabilidade da IA. Embora algumas peculiaridades dos LLMs reflitam o comportamento humano, sua frequência e gravidade superam em muito as taxas de erro humano, exigindo o uso cauteloso de sistemas de tomada de decisão de IA e confinando sua aplicação a domínios adequados.