UM ESTUDO SOBRE QUALIDADE DA INFORMAÇÃO EM PLATAFORMAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Por Evandro Goulart Lorentz*

O autor discute a qualidade da informação em plataformas de inteligência artificial (IA), partindo da premissa de que, em qualquer área da vida, o acesso a informações corretas é essencial. Ele enfatiza que não basta apenas receber informação. É necessário ter conhecimento, habilidade e atitude para interpretá-la e utilizá-la adequadamente.

Para ilustrar, ele compara a informação a um martelo, ferramenta cujo uso exige domínio técnico — nem todos sabem utilizá-la corretamente, apesar de conhecerem sua função.

A reflexão central surge quando o autor relata experiências com plataformas de IA que forneceram respostas incorretas a uma pergunta simples e objetiva. O erro, segundo ele, apresentava viés ideológico, o que o levou a questionar a origem das informações utilizadas pelas IAs, a confiabilidade das fontes e os critérios de seleção do que é considerado verdadeiro.

Ao corrigir as plataformas com fontes confiáveis, ele observa que as IAs passaram a responder corretamente, demonstrando que seu aprendizado depende diretamente da qualidade dos dados recebidos.

O autor aprofunda a análise ao testar diferentes plataformas com uma questão matemática aparentemente trivial: “quando dois mais dois é igual a dez?”. Inicialmente, as respostas desviam para interpretações metafóricas, econômicas ou subjetivas, demonstrando que as plataformas agem com cautela ao lidar com o problema matemático.

Quando orientadas, algumas plataformas conseguem chegar à resposta correta ao considerar sistemas numéricos diferentes, como os de base 4, em que 2 + 2 = 10. No entanto, outras cometem erros conceituais, como confundir representações em diferentes bases numéricas, evidenciando falhas no raciocínio ou no treinamento.

Esses experimentos levam o autor a questionar a taxa de erro das IAs, que algumas plataformas estimam em cerca de 10%, podendo chegar a 25% em previsões mais complexas. Muitas vezes, segundo ele, as próprias IAs atribuem seus erros a falhas nos dados de treinamento, à qualidade das informações recebidas ou à escolha de algoritmos.

Para explicar esse fenômeno, Lorentz recorre à sua experiência acadêmica com redes neurais e o algoritmo backpropagation. Ele demonstra que o aprendizado de uma IA depende dos exemplos fornecidos durante o treinamento. Se os dados estiverem corretos, o modelo aprende adequadamente. Se estiverem errados, a IA reproduzirá o erro com convicção. Essa lógica é comparada à disseminação de mentiras na sociedade, que, repetidas inúmeras vezes, podem ser assimiladas como verdades.

Por fim, o autor reflete sobre as implicações sociais do uso crescente da IA, como sua adoção na educação e a possível substituição do pensamento humano. Ele alerta que a IA deve ser vista como ferramenta complementar, não substituta da reflexão crítica.

Assim como o uso inadequado de um martelo pode causar danos físicos, o uso incorreto da IA pode levar a decisões equivocadas e à perda de confiança, o que facilmente destrói valores construídos ao longo do tempo.

Este artigo apresenta o resumo do Capítulo 9 (Um estudo sobre qualidade da informação em plataformas de inteligência artificial) do livro QUALIDADE E SOCIEDADE: PERSPECTIVAS, publicado em novembro de 2025.

*Evandro Goulart Lorentz é Engenheiro Eletricista e Matemático (UFJF); Mestre em Engenharia Elétrica (UFMG); Especialização em Engenharia de Automação (FCO-UFMG); MBA em Administração de Empresas (FGV); Membro da IAQ (Academia Internacional da Qualidade); ASQ Fellow, CQE/CQA, Fellow, Brazil Country Counselor até 2015 pela American Society for Quality (ASQ); Coordenador de cursos de preparação para exames da ASQ; Fundador e Primeiro Chair da Seção Brasileira da ASQ; Fundador e Membro da Academia Brasileira da Qualidade (ABQ); Professor da PUC Minas de cursos sobre Engenharia e Gestão da Qualidade; Professor e Coordenador de Cursos de Pós-Graduação para várias instituições; Consultor e autor de livros e artigos sobre qualidade; Editor e um dos 13 autores do livro “Certificação em Engenharia da Qualidade – Curso Completo para a Certificação ASQ/CQE”, o primeiro livro em Português sobre esta Certificação; Desenvolveu toda a sua carreira de engenheiro na Usiminas, passando por diversos cargos e áreas e liderando diversos projetos, inclusive das Certificações ISO 9001 e ISO 14001.