Questão de Noções de Informática — Inteligência Artificial e Automação — VUNESP 2025
Noções de Informática›Inteligência Artificial e Automação
Código
vu110696
Banca
VUNESP
Órgão
TJ-SP
Ano
2025
Nível
Superior
Cargo
Contador Judiciário
A Inteligência Artificial Generativa utiliza modelos de linguagem (LLMs – Large Language Models) para processamento de prompts em linguagem natural. Um fenômeno que pode ocorrer durante o uso dos LLMs é a alucinação.Assinale a alternativa que explica corretamente o fenômeno da alucinação.
AÉ um processo no qual o LLM gera informações plausíveis, porém incorretas.
BÉ o mecanismo em que o LLM necessita extrair dados da rede.
CÉ um bloqueio de segurança contra conteúdo ofensivo durante uso do LLM.
DÉ um recurso dos LLMs para criar respostas mais adequadas ao interlocutor humano.
EÉ uma situação em que o LLM não apresenta nenhuma resposta ao prompt fornecido.
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GabaritoA — É um processo no qual o LLM gera informações plausíveis, porém incorretas.
Comentário gerado por IA. É um apoio ao estudo, ancorado em fontes, mas pode conter imprecisões — confira sempre na fonte oficial (lei, súmula, edital e gabarito da banca). Encontrou um erro? Use “Reportar”.
Alucinação em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs)
Gabarito: letra A. A alucinação em LLMs é o fenômeno em que o modelo gera informações que parecem plausíveis e coerentes, mas são factualmente incorretas ou inventadas. É um subproduto indesejado do treinamento em grandes volumes de dados não estruturados, conforme mencionado no conteúdo de apoio (C1).
A banca testa o conhecimento do conceito básico de alucinação, um dos principais problemas dos modelos de linguagem generativos. As alternativas B a E apresentam definições incorretas ou distorcidas.
Fenômeno
Definição
Característica Principal
Consequência
Alucinação
Geração de informações plausíveis, porém incorretas
Resposta parece coerente, mas é factualmente errada
Subproduto indesejado do treinamento em dados não estruturados
Alternativa B
Necessidade de extrair dados da rede
Dependência de busca ativa na internet
Incorreta: modelo baseia-se no conhecimento do treinamento
Alternativa C
Bloqueio de segurança contra conteúdo ofensivo
Mecanismo de proteção
Incorreta: alucinação é erro, não segurança
Alternativa D
Recurso para criar respostas mais adequadas
Funcionalidade positiva
Incorreta: alucinação é falha, não recurso
Alternativa E
Ausência de resposta ao prompt
Modelo não responde
Incorreta: alucinação gera resposta, mas incorreta
Alternativa A — ✅ Correta ⟵ GABARITO
Define exatamente o que é alucinação: o LLM produz respostas que soam verossímeis, mas que são incorretas. Não há citação literal de lei, mas o conceito é amplamente aceito na literatura de IA.
Alternativa B — ❌ Incorreta
Afirma que o LLM precisa extrair dados da rede. A geração de respostas não depende de extração ativa da internet; o modelo baseia-se no conhecimento adquirido durante o treinamento.
Alternativa C — ❌ Incorreta
Alucinação não é um bloqueio de segurança. Pelo contrário, é um erro indesejado; mecanismos de segurança buscam justamente reduzir alucinações e conteúdo ofensivo.
Alternativa D — ❌ Incorreta
Não é um recurso para melhorar respostas. Alucinações são falhas, não funcionalidades.
Alternativa E — ❌ Incorreta
Alucinação não é ausência de resposta; o modelo responde, mas com informação incorreta. A ausência de resposta seria outro fenômeno (ex.: recusa por segurança).
PEGA ESSA DICA!
Em provas de informática sobre IA, decore a definição de alucinação: "informação plausível, porém incorreta". É o conceito mais cobrado sobre LLMs. Compare com outros problemas como viés (bias) e falta de explicabilidade.