Olá a todos,

Hoje, gostaria de abordar algumas questões frequentes sobre a tecnologia do CHAT GPT e oferecer algumas respostas esclarecedoras a respeito desse avanço tecnológico que muitos consideram como algo novo e até assustador.

É o CHAT GPT uma fonte confiável de informações?

O GPT é um modelo de linguagem alimentado por uma rede neural, o que significa que ele se baseia em princípios de inteligência artificial que buscam imitar o funcionamento do cérebro humano. Essa abordagem, conhecida como aprendizado profundo, utiliza camadas interconectadas de nós, de forma semelhante à estrutura neural do cérebro humano, para processar informações.

Assim, podemos considerar que o GPT passa por um processo de aprendizado semelhante ao desenvolvimento de uma criança nos primeiros anos de vida. Podemos até mesmo chamá-lo de treinamento, já que algoritmos são criados para ensinar o modelo a partir de uma vasta quantidade de dados textuais.

Durante o processo de “treinamento”, o modelo aprende a identificar padrões e estruturas nos dados, o que lhe permite gerar texto que, em algumas ocasiões, é coerente e fornecer respostas com base no contexto fornecido.

Entretanto, é fundamental notar que o GPT tem suas limitações.

Porque, embora seja capaz de gerar respostas que parecem plausíveis, também pode produzir informações incorretas.

Portanto, podemos afirmar que o GPT é capaz de gerar informações, mas isso não garante que seja um modelo completamente confiável devido a algumas razões:

1. Limitações nos dados de treinamento: O GPT é treinado com uma ampla gama de dados textuais coletados da internet, que podem conter informações imprecisas, enganosas ou errôneas. O modelo aprende com base nos padrões presentes nesses dados, incluindo os padrões incorretos, o que pode levar à geração de informações erradas.
2. Falta de verificação com fontes externas: O GPT não tem a capacidade de verificar a veracidade ou precisão das informações que produz. Suas respostas se baseiam nas associações e padrões aprendidos durante o treinamento, sem mecanismos integrados para confirmar a correção das informações.
3. Sensibilidade ao contexto: O GPT gera respostas com base no contexto fornecido. Pequenas variações ou nuances no contexto podem resultar em respostas diferentes. Em situações em que o contexto não é claro ou a pergunta é ambígua, o modelo pode interpretar erroneamente e fornecer uma resposta que não corresponde à pergunta original.
4. Falta de conhecimento atualizado: O treinamento do GPT geralmente se baseia em um conjunto de dados coletados até uma data específica. Isso significa que o modelo pode não ter conhecimento sobre eventos, descobertas ou informações atualizadas que ocorreram após o período de treinamento, o que pode levar à geração de informações desatualizadas ou incorretas.

Portanto, essas limitações esclarecem muitas das dúvidas em relação a esse modelo de tecnologia.

É importante destacar que, embora muitos temam que as máquinas substituirão os seres humanos em várias áreas de trabalho e atividades cotidianas, certas tarefas que exigem discernimento e julgamento ainda são melhor realizadas por humanos.

É crucial compreender que o GPT é um modelo de linguagem baseado em estatísticas e não possui compreensão real ou conhecimento intrínseco. Suas respostas são geradas com base em probabilidades aprendidas durante o treinamento, e, por isso, é sempre recomendável verificar e corroborar as informações geradas pelo modelo com fontes confiáveis e realizar verificações externas adequadas.