IA fabricou precedentes — quem responde?

Quando um documento jurídico cita casos que não existem, a confiança quebra e decisões são afetadas. O que a crise de confiança em IA nos ensina sobre verificar, projetar e liderar com humildade?

Todo tribunal espera provas; quando um documento jurídico passou a citar precedentes que não existem, a confiança desabou e decisões foram postas em risco. Essa quebra de confiança não é só um problema legal: é um sintoma de como tratamos sistemas que falam com autoridade.

Nos últimos dias profissionais de design, produto e compliance revisitaram relatos sobre IAs que inventam fatos — um exemplo citado pelo Smashing Magazine mostrou exatamente esse risco: saídas eloquentes, porém falsas, citadas em documentos formais. A falha não é só técnica; é de modelo mental. Confiamos em respostas que soam plausíveis e esquecemos de pedir origem.

Tecnologias de grounding e recuperação existem para mitigar isso. O Google anunciou Grounding with Google Maps (GA) como exemplo de como ancorar respostas em dados verificáveis; arquiteturas de busca vetorial em escala — como soluções que manejam mais de 1 bilhão de vetores — tornam possível recuperar evidência em tempo real. E, como lembram projetos de integração, sem APIs e pipelines que forcem verificação, agentes continuam a operar como caixas-pretas.

A lição de vida é simples e dura: autoridade deve ser conquistada, não assumida. Em equipes e em produtos, liderar com humildade exige três hábitos práticos: 1) exigir fontes recuperáveis para cada afirmação crítica; 2) projetar fluxos que mostrem a evidência, não só a conclusão; 3) criar rotinas de revisão humana para decisões com impacto. Analogia: um médico que prescreve sem exames confia mais na intuição do que na responsabilidade — e paga-se com vidas e reputação.

Não se trata de demonizar modelos, mas de redesenharmos confiança. Se um sistema pode te dar uma história convincente, faça dele um pesquisador, não um juiz. Você pediria evidência a um colega antes de assinar um contrato; por que seria diferente com uma IA?

Fontes: Smashing Magazine — Psychology Of Trust In AI, Google — Grounding with Google Maps (GA), Google Devs — Apigee Operator & AI/LLM policies, AWS — solução para 1B+ vetores

Você está pedindo evidência à sua IA antes de confiar nas respostas dela?