Alucinação
Em IA, alucinação é uma resposta que soa fluente e confiante, mas é falsa, sem base ou inventada. Pode ser uma data errada, uma citação fabricada, uma função que não existe ou uma fonte que nunca foi publicada.
Atualizado em 8 de novembro de 2026
Legível só nos seus dispositivos.
Sua conversa é legível no seu dispositivo, e nos seus outros dispositivos se você os sincronizar. Em nenhum outro lugar.
Ilegível para nós.
Sua mensagem passa sem ser gravada; suas conversas só ficam com a gente criptografadas.
O modelo não sabe quem você é.
Ele recebe a pergunta, nunca seu e-mail, sua conta ou seu endereço IP.
Nada fica pelo caminho.
A resposta volta e é guardada aqui, criptografada; mesmo com a sincronização, sua chave nunca chega até nós em claro.
Como funciona
As alucinações vêm do jeito como os modelos de linguagem funcionam. Um modelo aprende a produzir texto estatisticamente plausível a partir do que veio antes; ele não consulta fatos e não tem noção embutida do que ignora. Quando a resposta não está no treinamento, ou aparece só de forma fraca, a continuação mais plausível continua sendo uma frase fluente, e ele preenche a lacuna com algo que soa bem. Perguntas vagas ou indutoras, assuntos obscuros, pedidos de números exatos, notas de rodapé, citações de processos ou números de telefone e entradas muito longas aumentam a chance.
Elas assumem várias formas. O modelo pode inventar um fato, atribuir uma frase à pessoa errada, citar um estudo, uma decisão judicial ou um endereço na web que não existe, confundir duas cidades, dois remédios ou duas empresas parecidas, ou contradizer um documento que recebeu. Em programação, o caso típico é a chamada a uma função de biblioteca com nome plausível que a biblioteca não tem. O tom não ajuda a desconfiar, já que uma resposta inventada costuma ser escrita com a mesma fluência de uma correta.
Nada elimina o problema por completo, mas alguns hábitos reduzem bastante. Entregue ao modelo o material de origem e peça que responda apenas com base nele. Peça citações ou referências que você possa abrir. Use um modelo de raciocínio em perguntas de vários passos. Compare as respostas de dois modelos, ou peça a um segundo que revise o primeiro. Diminua a aleatoriedade em consultas factuais e prefira uma pergunta curta e delimitada a uma divagante. E trate qualquer coisa de peso jurídico, médico, financeiro ou de segurança como algo a confirmar em fonte confiável. Pesquisadores distinguem os casos intrínsecos, em que a saída contradiz o material fornecido, dos extrínsecos, em que acrescenta afirmações impossíveis de confirmar; resumo, tradução e perguntas e respostas mostram os dois tipos.
No NeverNo
A página sobre checagem de respostas de IA descreve como funciona a verificação cruzada do NeverNo: um modelo de outra família relê a resposta, cita o que parece errado e propõe uma correção, em dois modos, um que relê sem a web e outro que confere as afirmações na web e cita as fontes. O Claude Sonnet 5.5, o modelo equilibrado da Anthropic, é um dos modelos anonimizados que você pode usar em qualquer lado dessa troca; ele tem janela de contexto de 200.000 tokens e esforço de raciocínio ajustável.
Anonimizado quer dizer que a empresa responsável, a Anthropic, lê o texto sem saber quem você é, e as regras dela valem. Não afirmamos que algum modelo alucine mais ou menos que outro. O jeito sensato é o mesmo para todos: peça fontes, abra-as e mantenha uma conferência humana no que importa.
O que vale lembrar
Alucinação é uma resposta fluente que não é verdadeira, produzida porque o modelo prevê texto plausível.
Pode ser um fato, uma citação, uma fonte ou uma função inventada, e o tom quase nunca avisa.
Entregar o texto-fonte e pedir que o modelo responda só com base nele reduz o risco.
Uma segunda opinião de outro modelo ou de uma fonte que você possa abrir é a conferência mais confiável.
Sinais de alerta: números estranhamente precisos, citações sem fonte, links quebrados e concordância animada com uma premissa falsa embutida na sua pergunta.
Perguntas frequentes
Por que os modelos de IA inventam coisas?
Porque geram as palavras seguintes mais plausíveis em vez de buscar fatos verificados. Quando o conhecimento é escasso, uma continuação plausível, porém errada, ainda pode sair com ar de confiança.
Dá para eliminar as alucinações?
Hoje não. Dá para reduzi-las com documentos de origem, pedidos de referências, modelos de raciocínio e uma etapa de revisão, mas afirmações importantes ainda merecem conferência humana.
Como saber se uma resposta foi inventada?
Desconfie de detalhes exatos demais, como números de página, nomes e links, e tente encontrá-los. Pergunte ao modelo como ele sabe, peça uma citação ou faça a mesma pergunta a outro modelo e compare. Planilhas, gerenciadores de referências e cadastros oficiais servem de árbitros rápidos para datas, leis, dosagens e números de versão.
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