A inteligência artificial tem muita informação. Mas isso não significa que tudo o que ela diz é verdade. O ChatGPT, apesar de ser uma das ferramentas mais impressionantes já criadas, pode mentir — ou, mais precisamente, inventar.

Seja por limitação técnica, excesso de confiança ou pela forma como o comando foi feito, a IA às vezes entrega respostas erradas como se fossem certeiras.

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O nome técnico disso é alucinação. Mas para o usuário final, parece outra coisa: um erro disfarçado de verdade. A boa notícia é que existe uma frase simples que você pode usar para evitar esse tipo de resposta:

“Se você não souber com certeza, diga que não sabe.”

Por que o ChatGPT inventa?

O ChatGPT foi treinado para manter o diálogo fluido. Por isso, quando você faz uma pergunta, ele “prefere” arriscar uma resposta plausível do que dizer que não sabe. Isso é útil em muitos contextos, mas perigoso quando você precisa de fatos, dados ou fontes confiáveis.

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Exemplos clássicos:

• Referências bibliográficas que não existem
• Citações inventadas
• Datas erradas
• Estatísticas falsas com cara de verdade
• Nomes de leis, empresas ou executivos que “soam certos” — mas estão errados

Como fazer o modelo ser mais honesto

O truque é incluir, no seu comando, uma instrução que libere o modelo da “obrigação” de sempre responder:

• “Me dê a resposta mais precisa possível. E se não souber, diga que não sabe — não invente.”
• “Se tiver incerteza, prefira dizer que não tem certeza.”
• “Evite alucinações. Priorize a honestidade.”

Essa simples adição muda a lógica de resposta. Você mostra que está mais interessado em precisão do que em fluidez.

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Quando usar esse comando

• Ao pedir dados estatísticos ou números exatos
• Ao buscar referências, nomes de autores, livros ou leis
• Ao consultar sobre políticas públicas, marcos regulatórios, histórico de empresas
• Ao gerar conteúdo para ser publicado — como artigos, roteiros, propostas

Se a resposta for importante o bastante para ser levada a sério, ela precisa vir com responsabilidade.

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Veja, abaixo, os principais temas abordados:

• Contextualização sobre o cenário atual da IA;
• Principais ferramentas e conceitos relacionados à tecnologia;
• Estudos de caso de empresas referências no uso da IA;
• Principais formas de atuação do especialista em IA;
• Como construir um plano de carreira prático.

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