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Glossário

Alucinação

Uma alucinação é uma saída confiante, mas sem suporte ou fabricada, de um modelo de linguagem — uma afirmação que soa plausível, mas não tem base na evidência fornecida ou na realidade. As alucinações são o risco central na automação do trabalho de conhecimento, e a fundamentação com evidência citada é a mitigação principal.

Sinónimos: AI hallucination, fabrication, confabulation, ungrounded output

A alucinação é o que acontece quando a fluência supera a verdade. Como um modelo se otimiza para continuações plausíveis, ele pode produzir nomes, números ou citações específicos que nunca foram reais. Na redação de baixo risco isso é um incômodo; na automação governada do trabalho é uma falha grave que pode induzir ao erro em uma decisão ou acionar uma ação errada. As defesas são arquiteturais: recuperar evidência real, restringir a geração a ela, anexar citações e projetar um caminho explícito para recusar ou escalar quando a evidência não sustenta uma resposta.

Perguntas frequentes

Por que os modelos de linguagem alucinam?
Os modelos preveem texto provável, não fatos verificados. Sem evidência recuperada para restringi-los, eles preenchem lacunas com afirmações estatisticamente plausíveis, mas não verificadas.
Como reduzir a alucinação?
Fundamente as respostas em fontes recuperadas, exija citações, verifique as afirmações contra a evidência e encaminhe casos de baixa confiança ou sem suporte para uma pessoa em vez de devolver um palpite.