Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p>Veículos de imprensa e marcas renomadas já sofreram graves crises de imagem ao publicar artigos contendo dados fictícios, jurisprudências inventadas ou estatísticas fantasiosas geradas por alucinações de modelos de linguagem sem conferência humana prévia.</p>

A natureza matemática dos LLMs e por que eles alucinam: predição do próximo token mais provável versus ancoragem na verdade empírica. Tipos comuns de alucinação no texto: invenção de autores, datas trocadas, atribuição indevida de citações e dados numéricos matematicamente incorretos. Técnicas de verificação cruzada (Reverse Fact-Checking): prompts de auto-auditoria onde a IA atua como checadora rigorosa ('Atue como um fact-checker sênior; aponte cada afirmação factual deste texto e exija a prova primária'). Ferramentas de detecção de plágio e paráfrase excessiva. Governança ética e diretrizes de transparência editorial: declaração de uso de IA (disclosure), proteção de direitos autorais de fontes originais e salvaguarda da voz humana no produto final.

Por que os Modelos Alucinam: Matemática vs. Realidade

Compreender o cálculo de probabilidades de tokens para identificar os pontos de maior risco de invenção de fatos, datas e referências bibliográficas....