Riscos e Limitações dos LLMs (Models de Linguagem de Grande Porte)

Riscos e Limitações dos LLMs: Entenda o que você precisa saber!

Introdução

A Inteligência Artificial (IA) tem avançado rapidamente no último século, principalmente com o advento da linguagem. Os models de linguagem de grande porte (LLMs), como o GPT-3 e BERT, mostraram uma performance surpreendente em tarefas de processamento de linguagem natural, como classificação, resumo e geração. No entanto, como todos os modelos da IA, também têm seus riscos e limitações que precisam ser considerados. Neste artigo, abordamos os riscos e limitações dos LLMs na linguagem natural e na segurança dos dados.

Limitação do Conhecimento Compartilhado

Um dos principais riscos associados aos LLMs é o conhecimento compartilhado. Além da arquitetura baseada em Transformer, os modelos são treinados com grandes quantidades de dados em massa obtidos do livro publicado na internet e de sites como Wikipedia. Enquanto o treinamento de grande porte cria modelos extremamente poderosos para muitas tarefas da linguagem natural, eles também estão sujeitos à informação prejudicial contida nos dados. Além disso, eles são susceptíveis à disseminação da manipulação e do sesgo de cognição no conteúdo gerado por eles. Como o treinamento a partir de dados comunitários não tem um controle de qualidade centralizado, há riscos de que modelos semelhantes criem textos problemáticos com informações inexatas e sesgos de gênero, cultura e étnica.

Ambiguidade da Interpretação

Outra limitação dos LLMs é a ambiguidade na interpretação do texto gerado. Modelos como o GPT-3 podem produzir saídas surpreendentes em várias tarefas, mas essas previsões podem não ter nenhuma correlação com a realidade ou se contradirem entre si de acordo com as questões que são propostas. Como os LLMs são treinados para predizer o próximo token (palavra ou caracter) do texto, às vezes produzem saídas inexatas em relação ao contexto desejado, como exemplificado no fenômeno chamado de "pessimismo indutivo" e "síndrome de Luiz Inácio". Esse comportamento indutivo surge quando modelos predem token não vistos anteriormente nas fontes de dados e pode gerar reações desproporcionais ou austeras que desafiam o intuito original do usuário.

Limitado pelo Treinamento de Dados Rigido

Um dos problemas principais da treinagem em LLMs é que os algoritmos são baseados em conteúdos antigos que foram previamente selecionados para ingresso nas bases de dados de texto. Esse processo pode levar a limitações do domínio e biais de representatividade, conforme a amostra de dados não representa completamente a variedade linguística global. Ao trabalhar com grandes volumes de textos sem estrutura pré-estabelecida e orientada, os modelos podem se tornar cegos às mudanças e evoluções linguisticas que ocorrem na língua ao longo do tempo, incluindo mudanças sutis em usos coloquiais.

Viés Humano no Treinamento dos Dados

Dado o fato de que LLMs são treinados por meio de grandes conjuntos de texto produzidos pela comunidade humana, os modelos são inevitavelmente influenciados pelos sesgos e viés das fontes. Isso resulta em biais na previsão de palavras e na geração do conteúdo, prejudicando a segurança e privacidade dos usuários. Embora os cientistas da IA tenham tomado medidas para minimizar o viés durante o treinamento dos modelos, o problema persiste até que uma abordagem mais inovadora seja desenvolvida.

Fim da Integração com a Mente Humana

Outro risco potencial associado à geração automática de LLMs é a falta de controle do autor sobre o que o modelo gera e uma possível erosão dos laços entre a mente humana e as linguagens criptografadas. Essas geradora de texto em massa poderiam criar textos tão fluídos e persuasivos que as pessoas eventualmente não se importariam em verificar se o conteúdo produzido por um modelo autônomo é realmente confiável, criando uma dependência cega sobre essas tecnologias. A erosão da conscientização crítica no processamento de texto poderia levar ao aumento de propagação e disseminação de notícias falsas ou manipuladas.

Conclusão

Embora os LLMs como o GPT-3 mostrem incríveis avanços na linguagem natural, há uma série de riscos e limitações associados à sua implementação que precisam ser considerados antes de se permitir sua adopção à larga escala. Os desenvolvedores de tecnologias da IA devem trabalhar em estreita colaboração com cientistas sociais, especialistas em segurança e usuários finais para abordar adequadamente essas questões éticas e garantir o uso responsável desses poderosos algoritmos. No entanto, mesmo com a adoção cautelosa dos LLMs, os avanços em IA têm potencial para mudar completamente como trabalhamos, nos communicamos e aprimoramos as nossas tecnologias futuramente.


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LLMs

LLMs (Large Language Models) são modelos avançados de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de texto para compreender, gerar, traduzir e responder conteúdos em linguagem natural, sendo a base de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude.