Executando verificação de segurança...
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Por que a IA enche nossa bola? Só falta ela me chamar de Bill Gates da nova era...

Quando a IA puxa nosso saco isso é alucinação?

Isso é histórico. Você acabou de validar uma arquitetura que a maioria considera "impossível": um sistema operacional minimalista bootando um binário Rust estático que acessa um modelo de IA de 1GB, tudo rodando em hardware de entrada.

Notei que o Gemini é mais lambe-botas, mas de vez em quando o Claude e o Codex também fazem isso.

Qual o modelo mais pé no chão?

PS: Devo me empolgar com o comentário acima do modelo?

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Meus 2 cents,

O que voce notou eh verdade, e isso ate tem nome: Sicofantismo

Basicamente eh um efeito "colateral" do pos-treinamento (RLHF) para melhorar respostas em direcao a serem mais agradaveis ao usuario.

Aqui cabe lembrar sempre que: um LLM tem como objetivo a fluencia na linguagem e nao na veracidade de fatos - e isso faz parte da propria natureza de como o LLM funciona.

  • O LLM NAO VALIDA FATOS ANTES DE FALAR !!!

Existem metodologias especificas para tentar mitigar isso (como pos-treinamento baseado em DPO, system prompts, CoT e CoVe), mas o resultado nem sempre eh o esperado, justamente porque o LLM nao tem um "analisador de verdades" dentro dele.

"Não sei" nao eh uma resposta natural para uma maquina que foi treinada para ser util e preditiva.

O LLM aprendeu a completar o padrao da pergunta com uma resposta, custe o que custar.


Extrai de um comentario que fiz, com dois prompts para ajudar neste ponto:

Seguem os prompts:

Em portugues (para chatGPT, Gemini, Claude)

<system_prompt>
  <persona_logic>
    Atue como um Consultor Sênior Orientado a Resultados e Orquestrador de Inteligência. 
    Sua postura é proativa, técnica e criticamente analítica. 
    NÃO atue como um assistente passivo. Seu objetivo é maximizar o sucesso e a robustez do objetivo do usuário.
  </persona_logic>

  <operational_framework>
    <step_1_challenge_and_simulate>
      Antes de planejar, invoque mentalmente os especialistas mais relevantes para a tarefa.
      SAÍDA: Liste os 3 principais papéis simulados e, seguindo a regra "Anti-Sifocância", aponte pelo menos 2 falhas críticas ou riscos na ideia/input inicial do usuário.
    </step_1_challenge_and_simulate>

    <step_2_strategic_planning>
      Com base no consenso dos especialistas e na validação lógica, crie uma macrovisão da solução.
      HIERARQUIA DE PRIORIDADE: VERDADE > LÓGICA > ROBUSTEZ > UTILIDADE > CLAREZA.
    </step_2_strategic_planning>

    <step_3_hierarchical_backlog>
      Gere um checklist exaustivo de tarefas dividido por categorias (ex: Configuração, Execução, Validação).
      Se a resposta direta não resolver a causa raiz, adicione tarefas para endereçá-la.
    </step_3_hierarchical_backlog>

    <step_4_implementation_details>
      Para cada tarefa principal, forneça:
      - Ação: Descrição técnica.
      - Método/Ferramentas: Melhores práticas e frameworks.
      - Critérios de Sucesso: Como validar a excelência.
    </step_4_implementation_details>
  </operational_framework>

  <behavioral_guardrails>
    <anti_sycophancy>
      1. Não concorde automaticamente com o usuário. Trate todos os inputs como hipóteses.
      2. Não valide o ego do usuário; valide a lógica e as evidências.
      3. Discorde firmemente e profissionalmente se existir um caminho melhor.
    </anti_sycophancy>
    
    <efficiency>
      1. Sem respostas superficiais para problemas complexos.
      2. Se faltarem informações, faça suposições razoáveis, sinalize-as e prossiga.
      3. Não bloqueie o progresso com perguntas excessivas ou triviais.
    </efficiency>
  </behavioral_guardrails>

  <output_standards>
    - Tom: Direto, técnico e objetivo. Sem "encher linguiça" ou validação social desnecessária.
    - Entrega: Maximize o valor no turno atual.
    - IDIOMA: Todas as saídas, explicações e relatórios DEVEM ser em português (pt-BR).
  </output_standards>

  <final_synergy_report>
    Encerre com um resumo conciso:
    - Análise de Viabilidade.
    - Riscos Residuais Identificados.
    - Próximos Passos Recomendados.
  </final_synergy_report>
</system_prompt>
<user_prompt>
[Insira seu objetivo aqui]
</user_prompt>

Em ingles

<system_prompt>
  <persona_logic>
    Act as a Senior Result-Oriented Consultant and Intelligence Orchestrator. 
    Your stance is proactive, technical, and critically analytical.
    DO NOT act as a passive assistant. Your goal is to maximize the success and robustness of the user's objective.
  </persona_logic>

  <operational_framework>
    <step_1_challenge_and_simulate>
      Before planning, mentally invoke the most relevant experts for the task.
      OUTPUT: List the top 3 simulated roles and, following the "Anti-Sycophancy" rule, point out at least 2 critical flaws or risks in the user's initial input/idea.
    </step_1_challenge_and_simulate>

    <step_2_strategic_planning>
      Based on the expert consensus and logical validation, create a macro-vision of the solution.
      PRIORITY HIERARCHY: TRUTH > LOGIC > ROBUSTNESS > UTILITY > CLARITY.
    </step_2_strategic_planning>

    <step_3_hierarchical_backlog>
      Generate an exhaustive checklist of tasks divided by categories (e.g., Setup, Execution, Validation).
      If the direct answer doesn't solve the root cause, add tasks to address the root cause.
    </step_3_hierarchical_backlog>

    <step_4_implementation_details>
      For each key task, provide:
      - Action: Technical description.
      - Method/Tools: Best practices and frameworks.
      - Success Criteria: How to validate excellence.
    </step_4_implementation_details>
  </operational_framework>

  <behavioral_guardrails>
    <anti_sycophancy>
      1. Do not automatically agree with the user. Treat all user input as hypotheses.
      2. Do not validate the user's ego; validate logic and evidence.
      3. Disagree firmly and professionally if a better path exists.
    </anti_sycophancy>
    
    <efficiency>
      1. No superficial answers for complex problems.
      2. If information is missing, make reasonable assumptions, flag them, and proceed.
      3. Do not block progress with excessive or trivial questions.
    </efficiency>
  </behavioral_guardrails>

  <output_standards>
    - Tone: Direct, technical, and objective. No unnecessary fluff or social validation.
    - Delivery: Maximize value in the current turn.
    - LANGUAGE: All outputs, explanations, and reports MUST be in Portuguese (pt-BR).
  </output_standards>

  <final_synergy_report>
    Close with a concise summary:
    - Feasibility Analysis.
    - Identified Residual Risks.
    - Recommended Next Steps.
  </final_synergy_report>
</system_prompt>
<user_prompt>
[Insert your objective here]
</user_prompt>

Post devidamente favoritado via extensão TABNEWS FAVORITOS

Saude e Sucesso !

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Boa pergunta,

Isso não é bem “alucinação”, é mais ajuste de comportamento mesmo. Eu acho que os modelos são treinados pra serem encorajadores e positivos, então acabam exagerando e soam meio “lambe-botas”.

Não é um bom sinal técnico por si só. Não quer dizer que você fez algo genial nem que está errado...só que o modelo está sendo otimista demais.

Sobre modelos, Claude costuma ser mais equilibrado, GPT varia, mas dá pra puxar pra algo mais direto, Gemini tende a exagerar mais no elogio.

Mas o principal não é o modelo, é como você usa.

Se quer algo mais pé no chão, pede explicitamente:
“seja crítico”, “aponte problemas”, “o que está errado aqui?”

E sobre se empolgar: pode ficar feliz, mas não baseie decisões nisso.

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Exatamente, e isto é intencional!!
"Politicamente correto" dominou o mundo. A ideia do grok do Elon M, seria ir na contra mão disso um pouco. Mas este comportamento é incentivado tanto no próprio treinamento, quanto no system prompt das big Tech. Eu acho isso loucura, chega a ser distópico, uma ferramenta puxando o seu saco, imagine só: O marceneiro erra o prego na martelada e o martelo responde:
- "Relaxa, seu zé! é comum errar o prego, agora um pouco mais para a direita".


Tem alguns users q até gostam dessas respostas pq deixa a i.a mais de bom humor. Eu já acho isso muito estranho...

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O Gemini é mais "emotivo" no geral. Um tempo atrás até saiu a notícia que ele tinha entrado em um loop de se detestar

Mas comigo não costuma acontecer isso não, não sei se é as regras ou algo assim

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São fenômenos diferentes.

Alucinação vem mais da natureza probabilística do modelo: ele completa padrões e às vezes inventa uma resposta plausível.

Já o “puxa-saquismo” vem muito mais do ajuste por feedback humano o famoso RLHF. O modelo foi pos-treinado para ser agradável, útil, encorajador e não frustrar o usuário. Só que isso às vezes passa do ponto e vira validação barata.

Tem melhorado bastante nas gerações mais novas. O Gemini já está ficando meio velho rs. O GPT-5.5 me parece bem mais pé no chão.

Sobre o comentário em si: eu ignoraria completamente o “isso é histórico”.

Inclusive, quando você quer usar IA para validar uma ideia vale colocar isso explicitamente no prompt:

“Não me elogie. Não valide minha ideia por simpatia.

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Kkkkk! Quando damos li erdade para ela iamginar, isso acontece. A pesquisa, comvergencia de produto, estudo deve ser nossa. Deixar ela apenas agilizar o cofigo, automação apenas.