Por que a IA erra com tanta confiança: overfitting, viés e o problema do “parece certo”
Indagação provocante: e se o maior perigo da IA não fosse ela errar — e sim errar do jeito mais convincente possível, com cara de certeza?
Resposta direta: muitos modelos de IA (especialmente redes neurais modernas) tendem a ficar mal calibrados: eles dão probabilidades/“confiança” que não correspondem à chance real de estarem certos. Isso já foi mostrado em trabalhos clássicos sobre calibração (modelos modernos podem ser “overconfident”). E a confiança vira ainda mais enganosa quando há mudança de distribuição (dataset shift) e o modelo encontra dados “fora do que viu” (OOD): ele pode continuar respondendo com alta confiança, mesmo sem base.
Atenção: este texto é informativo. Em decisões importantes (saúde, finanças, jurídico), IA deve ser usada com verificação e responsabilidade.
A história real por trás do “uau, respondeu rápido… então deve estar certo”
Determinada pessoa pergunta algo para uma IA.
A resposta vem:
- bem escrita,
- bem estruturada,
- com tom de certeza.
Ela pensa: “Pronto. Resolvido.”
Dias depois, descobre que:
- a IA misturou conceitos,
- assumiu coisas que ninguém disse,
- e “preencheu lacunas” como se fosse fato.
O erro não foi só errar.
Foi errar com performance de verdade.
1) A raiz do problema: “confiança” não é “acerto”
Em muitos modelos, a “confiança” é uma probabilidade aprendida para maximizar desempenho — mas isso não garante que ela represente a realidade.
O ponto central da literatura de calibração é justamente esse: probabilidades previstas deveriam refletir frequência real de acerto (ex.: quando o modelo diz 80%, ele deveria acertar ~80% das vezes). E isso frequentemente falha em redes modernas.
2) Overfitting (um jeito simples de entender)
Overfitting é quando o modelo aprende demais o “jeito” do conjunto de treino:
- pega atalhos,
- decora padrões,
- gruda em correlações frágeis.
No mundo real, onde as coisas mudam um pouco, ele sofre.
E aí acontece uma coisa perigosa: ele continua confiante, porque ele não foi treinado para “admitir ignorância” — foi treinado para escolher.
3) Viés: o modelo aprende o mundo como o dado mostra (não como o mundo é)
IA aprende com dados. Se os dados carregam:
- desigualdades,
- amostras incompletas,
- rótulos ruins,
- distorções históricas,
o modelo internaliza isso.
E o viés pode virar “certeza”: ele aprende um atalho que funciona estatisticamente no treino e passa a agir como se fosse verdade universal.
4) Dataset shift e OOD: quando você muda o cenário e o modelo não sabe que mudou
Um dos motivos de IA errar com confiança é que ela pode estar vendo algo fora da distribuição (OOD) — dados diferentes dos que ela viu no treino.
Em termos simples: ela aprendeu a dirigir em uma cidade, e você colocou ela numa estrada de terra.
Só que ela continua dirigindo como se estivesse na cidade.
Há pesquisas e surveys inteiros sobre OOD detection justamente porque modelos podem fazer previsões muito confiantes em entradas fora do domínio. E trabalhos aplicados mostram o problema de dataset shift em contextos sensíveis, propondo estratégias de rejeição/triagem quando há OOD.
5) “Parece certo” porque a linguagem é boa (não porque o conteúdo é verdadeiro)
Modelos gerativos são ótimos em:
- fluência,
- coerência local,
- tom convincente.
Isso cria uma ilusão cognitiva: nosso cérebro confunde qualidade de escrita com qualidade de evidência.
Por isso, o antídoto não é “duvidar de tudo”.
É checar do jeito certo.
6) Dá para “consertar” a confiança? (calibração)
Sim — pelo menos em parte.
Um achado prático muito citado é que temperature scaling pode melhorar calibração sem mudar a classe prevista (ele ajusta as probabilidades). Há também revisões mostrando padrões e limites da calibração em modelos modernos.
Tradução humana:
- às vezes o modelo até acerta,
- mas a “certeza” dele está inflada,
- e dá para ajustar esse termômetro.
O método “3 checagens” para nunca ser enganado(a) por confiança
- Qual é a fonte? (isso é fato citado, ou é inferência do modelo?)
- Qual é o domínio? (isso está dentro do que o modelo “costuma saber” ou é OOD?)
- Qual é o custo do erro? (se errar aqui, dá ruim? então precisa validação externa)
Plano de 10 minutos (hoje) para usar IA sem cair no “parece certo”
- Pegue uma resposta que te convenceu.
- Marque 3 frases “factuais”.
- Para cada uma, ache 1 fonte primária (artigo, doc, manual, site institucional).
- Se não achar, rebaixe a resposta para: “hipótese plausível, não confirmada”.
Você não está “desconfiando”.
Você está saindo do encanto e voltando para o método.
Referências (base científica e institucional)
- Redes neurais modernas podem ser mal calibradas; temperature scaling como técnica eficaz (Guo et al., 2017).
- Revisões/discussões sobre calibração em modelos modernos (Minderer et al., 2021; Wang et al., 2021).
- Tutorial sobre calibração e tendência à overconfidence em test set.
- OOD detection e o problema de previsões confiantes fora do domínio (surveys e trabalhos recentes).
- Dataset shift aplicado e estratégias de rejeição/triagem.
Leituras complementares (links confiáveis)
https://arxiv.org/abs/1706.04599
https://proceedings.mlr.press/v70/guo17a/guo17a.pdf
https://openreview.net/pdf?id=QRBvLayFXI
https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/file/61f3a6dbc9120ea78ef75544826c814e-Paper.pdf
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3760390
https://openreview.net/pdf?id=nYjSkOy8ij
https://www.nature.com/articles/s41598-025-01811-8
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12121363/
