Existem alucinações de IA em sua estratégia de L&D?
Cada vez mais, as empresas estão se voltando para a inteligência artificial para atender às complexas necessidades de suas estratégias de aprendizado e desenvolvimento. Não é de admirar por que eles estão fazendo isso, considerando a quantidade de conteúdo que precisa ser criada para um público que continua se tornando mais diversificado e exigente. O uso da IA para L&D pode otimizar tarefas repetitivas, fornecer aos alunos personalização aprimorada e capacitar as equipes de L&D a se concentrarem no pensamento criativo e estratégico. No entanto, os muitos benefícios da IA vêm com alguns riscos. Um risco comum é a saída de IA falha. Quando desmarcados, as alucinações de AI em P.&D podem afetar significativamente a qualidade do seu conteúdo e criar desconfiança entre sua empresa e seu público. Neste artigo, exploraremos o que são alucinações de IA, como elas podem se manifestar em seu conteúdo de L&D e as razões por trás delas.
O que são alucinações de IA?
Simplesmente falando, as alucinações da IA são erros na saída de um sistema movido a IA. Quando a AI alucina, ele pode criar informações completamente ou parcialmente imprecisas. Às vezes, essas alucinações de IA são completamente absurdas e, portanto, são fáceis para os usuários detectarem e descartarem. Mas o que acontece quando a resposta parece plausível e o usuário que faz a pergunta tem conhecimento limitado sobre o assunto? Nesses casos, é muito provável que eles tomem a saída da IA pelo valor nominal, pois é frequentemente apresentado de uma maneira e linguagem que exala eloquência, confiança e autoridade. É quando esses erros podem entrar no conteúdo final, seja um artigo, vídeo ou curso completo, impactando sua credibilidade e liderança de pensamento.
Exemplos de alucinações de IA em L&D
As alucinações de IA podem assumir várias formas e podem resultar em diferentes consequências quando entram no seu conteúdo de L&D. Vamos explorar os principais tipos de alucinações de IA e como elas podem se manifestar em sua estratégia de L&D.
Erros factuais
Esses erros ocorrem quando a IA produz uma resposta que inclui um erro histórico ou matemático. Mesmo que sua estratégia de L&D não envolva problemas de matemática, os erros factuais ainda podem ocorrer. Por exemplo, seu assistente de integração de IA pode listar os benefícios da empresa que não existem, levando a confusão e frustração por uma nova contratação.
Conteúdo fabricado
Nesta alucinação, o sistema de IA pode produzir conteúdo completamente fabricado, como trabalhos de pesquisa falsos, livros ou eventos de notícias. Isso geralmente acontece quando a IA não tem a resposta correta para uma pergunta, e é por isso que geralmente aparece em perguntas super específicas ou em um tópico obscuro. Agora imagine que você inclua em seu conteúdo de L&D um certo estudo de Harvard que a IA “encontrou”, apenas para que nunca existisse. Isso pode prejudicar seriamente sua credibilidade.
Saída sem sentido
Finalmente, algumas respostas da IA não fazem sentido, porque contradizem o prompt inserido pelo usuário ou porque a saída é auto-contraditória. Um exemplo do primeiro é um chatbot de IA explicando como enviar uma solicitação de PTO quando o funcionário pergunta como descobrir a PTO restante. No segundo caso, o sistema de IA pode fornecer instruções diferentes cada vez que é solicitado, deixando o usuário confuso sobre qual é o curso de ação correto.
Erros de atraso de dados
A maioria das ferramentas de IA que alunos, profissionais e pessoas comuns usam operam com dados históricos e não têm acesso imediato às informações atuais. Novos dados são inseridos apenas através de atualizações periódicas do sistema. No entanto, se um aluno não tiver conhecimento dessa limitação, poderá fazer uma pergunta sobre um evento ou estudo recente, apenas para subir de mãos vazias. Embora muitos sistemas de IA informe o usuário sobre sua falta de acesso a dados em tempo real, impedindo assim qualquer confusão ou desinformação, essa situação ainda pode ser frustrante para o usuário.
Quais são as causas das alucinações da IA?
Mas como surgem as alucinações da IA? Obviamente, eles não são intencionais, pois os sistemas de inteligência artificial não estão conscientes (pelo menos ainda não). Esses erros são resultado da maneira como os sistemas foram projetados, os dados usados para treiná -los ou simplesmente erros do usuário. Vamos nos aprofundar um pouco mais nas causas.
Dados de treinamento imprecisos ou tendenciosos
Os erros que observamos ao usar as ferramentas de IA geralmente se originam dos conjuntos de dados usados para treiná -los. Esses conjuntos de dados formam a base completa em que os sistemas de IA dependem de “pensar” e gerar respostas para nossas perguntas. Os conjuntos de dados de treinamento podem ser incompletos, imprecisos ou tendenciosos, fornecendo uma fonte falha de informações para a IA. Na maioria dos casos, os conjuntos de dados contêm apenas uma quantidade limitada de informações sobre cada tópico, deixando a IA para preencher as lacunas por conta própria, às vezes com resultados menos do que ideais.
Design de modelo defeituoso
Compreender usuários e gerar respostas é um processo complexo que os grandes modelos de linguagem (LLMS) executam usando o processamento de linguagem natural e produzindo texto plausível com base em padrões. No entanto, o design do sistema de IA pode causar dificuldades para entender os meandros do fraseado, ou pode não ter conhecimento profundo sobre o assunto. Quando isso acontece, a saída de IA pode ser curta e no nível da superfície (simplificação excessiva) ou longa e absurda, pois a IA tenta preencher as lacunas (generalização excessiva). Essas alucinações de IA podem levar à frustração do aluno, pois suas perguntas recebem respostas falhas ou inadequadas, reduzindo a experiência geral de aprendizado.
Exagerado
Esse fenômeno descreve um sistema de IA que aprendeu seu material de treinamento ao ponto de memorização. Embora isso pareça positivo, quando um modelo de IA é “exagerado”, pode se esforçar para se adaptar às informações que são novas ou simplesmente diferentes do que sabe. Por exemplo, se o sistema reconhecer apenas uma maneira específica de frasear para cada tópico, poderá entender as perguntas que não correspondem aos dados de treinamento, levando a respostas que são um pouco ou completamente imprecisas. Como na maioria das alucinações, esse problema é mais comum com tópicos especializados e de nicho para os quais o sistema de IA não possui informações suficientes.
Avisos complexos
Lembre -se de que, por mais avançado e poderoso que a tecnologia seja, ela ainda pode ser confundida com os avisos do usuário que não seguem regras de ortografia, gramática, sintaxe ou coerência. Perguntas excessivamente detalhadas, sutis ou mal estruturadas podem causar má interpretações e mal -entendidos. E como a AI sempre tenta responder ao usuário, seu esforço para adivinhar o que o usuário significava pode resultar em respostas irrelevantes ou incorretas.
Conclusão
Profissionais em eLearning e L&D não devem temer usar a inteligência artificial por seu conteúdo e estratégias gerais. Pelo contrário, essa tecnologia revolucionária pode ser extremamente útil, economizando tempo e tornando os processos mais eficientes. No entanto, eles ainda devem ter em mente que a IA não é infalível e seus erros podem entrar no conteúdo de L&D se não forem cautelosos. Neste artigo, exploramos erros comuns de IA que os profissionais e alunos da L&D podem encontrar e as razões por trás deles. Saber o que esperar ajudará você a evitar ser pego de surpresa pelas alucinações da IA em L&D e permitirá que você aproveite ao máximo essas ferramentas.
