Um estudo publicado na revista Nature revelou que, à medida que os modelos de linguagem de IA (LLMs) avançam, eles têm menos chance de admitir quando não sabem responder.
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Pesquisadores da Universitat Politècnica de València, na Espanha, testaram os modelos BLOOM, Llama e GPT para verificar a precisão de suas respostas em matemática, ciências e geografia, com milhares de perguntas. As respostas foram classificadas como corretas, incorretas ou evasivas.
Honestidade dos modelos de IA em queda
- O estudo mostrou que, embora a precisão em questões mais difíceis tenha melhorado, esses modelos são menos transparentes sobre sua capacidade de responder.
- Versões anteriores costumavam admitir quando não sabiam ou precisavam de mais informações. Agora, os modelos tendem a arriscar, podendo errar em perguntas simples.
- Mesmo dominando problemas complexos, os LLMs ainda cometem erros em questões básicas.
- “A confiabilidade total não é alcançada nem em níveis de dificuldade muito baixos”, apontou o estudo.
Por exemplo, o GPT-4 apresentou menos respostas evasivas em comparação ao GPT-3.5, mas não superou as expectativas de evitar respostas fora de sua capacidade. Os pesquisadores concluíram que, apesar dos avanços, não houve uma melhoria significativa nesse aspecto.
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