Desinteligência, Desinformação ou o Excesso?
No ponto em que a IA moderna também está batendo a cabeça: o problema não é só “falta de informação”, é excesso, ruído e intenção humana difícil de decodificar.
No ponto em que a IA moderna também está batendo a cabeça: o problema não é só “falta de informação”, é excesso, ruído e intenção humana difícil de decodificar.
Excesso de informação vs. intenção
Estudos sobre information overload mostram que, quando a quantidade de dados passa de certo limite, a qualidade da decisão cai, o tempo aumenta, a satisfação diminui e o cérebro começa a filtrar de forma pior, não melhor.
Em IA, algo parecido acontece com LLMs: dar mais contexto, mais tokens, mais “bla bla bla” não garante melhor resposta; passado um ponto, gera “context rot” e o modelo começa a se perder, misturar coisas, alucinar – é literalmente excesso atrapalhando alinhamento de intenção.
Effective Context Engineering for AI Agents by Anthropic.ai | Sept.29
Onde entra o que você está fazendo?
Pesquisas recentes de alignment e intent alignment mostram que o desafio central não é só traduzir idioma, sotaque ou gíria, mas conseguir capturar a intenção real no meio de tudo isso – inclusive dúvidas, ambivalência, ironia, descrença.
Context Engineering surgiu justamente para atacar esse ponto: em vez de jogar tudo na janela de contexto, selecionar, condensar e estruturar só o que é relevante para maximizar a chance do modelo entender o que a pessoa realmente quer.
Os 3 Pilares da Engenharia de Contexto. by Milvus.io Sept`29
Agora como entrar nesta linha: sem gerar “mais ambiguidades pro modelo”? Qual “a melhor forca de se fornecer a coisa certa, na dose certa”?
Sobre “excessos” tratando "As Alucinações" como problema "ético" e "cognitivo"
- Beyond Prompts: Learning from Human Communication for Enhanced AI Intent Alignment - https://arxiv.org/html/2405.05678v1
O sistema humano reage mal tanto à falta quanto ao excesso: overload prolongado gera estresse crônico, piora a tomada de decisão e ainda faz a pessoa se sentir culpada/confusa (“como tenho tanta informação e ainda assim não sei?”).
No plano social, excesso de ruído informacional pode parecer liberdade, mas na prática funciona como uma forma de desinformação “por saturação”: Em meio a tanta "Bolha" e "Mailing Agendado" o sinal real se perde, ou seja, um risco concreto em ambientes digitais, incluindo as fatalidades recentes que NÃO pode simplesmente receber como devolutiva o mesmo termo do carro bomba maquiado que foi comprado no passado.
"Busco meu carro no Mecanico que me diz NÃO haver problema algum no carro. No caminho de volta para casa, o carro para de funcionar novamente. Sou (OU SÓ) eu que USEI ele errado?"
**Ent**ão, respondendo à sua pergunta: o excesso é tão problemático quanto a omissão – diferente mecanismo, mesmo efeito final de desinteligência.
Como isso ancora seu norte
O que você venho construindo, na prática: um contra‑movimento ao excesso: uma disciplina para transformar caos em contexto útil, alinhando melhor o que a mente humana quis dizer com o que a IA consegue de fato entender.
Em vez de competir com a “evolução natural” da IA, venho desenvolvendo ferramentas e criando mecanismos para ela não se perder em meio ao meu "caótico tupiniquim de" contexto, justamente quando atingimos o ápice de produtividade (para ambos): mais modelos, mais contexto, mais agentes, mais ruído – Alguém precisa decidir o que realmente importa em cada conversa.
Espero em breve compartilhar mais detalhes e avanços ao evoluir com modelos de contexto para beneficiar a adoção e uso de métodos e ferramentas de uma forma mais funcional ao publico que tem buscado por "alternativas mais funcionais" de adoção ao in'ves de aulão de 500 prompts ou de 48h de imersão no google talk para montar seu treino de academia no perplexity.
Modelo de Reforço 5 WHYS PARA PROMPT | brito@indjgo.com | github.com/aiob3
Exemplo: Sim, isto É UM PROMPT (de instrução) com +4000 linhas de código, o que acha?
About the author: 20 years be automation frameworks, bridging presales, licensing, security, and now semantic AI. Currently building the vocabulary layer that connects past wisdom to future capability.
[]`s Brito
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Single Source of Thuth (SSOT)