13 de agosto de 2025
quarta-feira, 13 de agosto de 2025

Gemini consegue errar de propósito

Gemini: A IA do Google com limitações e erros

O Gemini, o mais avançado modelo de inteligência artificial do Google, foi desenvolvido para compreender textos, imagens e vídeos, visando competir com o ChatGPT, da OpenAI. Contudo, a tecnologia já apresentou diversos problemas que geraram debates.

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Exemplos de limitações do Gemini

Segundo o The Verge, o sistema cometeu erros técnicos, imprecisões históricas e apresentou vieses considerados discriminatórios. A seguir, alguns exemplos dessas falhas:

1. Distorções históricas na geração de imagens

O gerador de imagens do Gemini buscava evidenciar diversidade racial e de gênero, mas acabou modificando traços de figuras históricas, como soldados nazistas com características étnicas variadas, além de retratar os fundadores dos Estados Unidos como não brancos. Houve também um erro na raça dos próprios fundadores do Google.

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2. Equívoco em demonstração de vídeo

Durante uma apresentação, um vídeo mostrava um fotógrafo com uma câmera antiga emperrada. O Gemini sugeriu abrir o compartimento do filme, uma ação que poderia danificar o equipamento, demonstrando uma falha na compreensão do contexto.

3. Informação incorreta sobre o telescópio James Webb

O sistema afirmou que o Telescópio James Webb foi a primeira missão a tirar uma imagem de um planeta fora do sistema solar, informação incorreta. Na verdade, esse feito ocorreu em 2004. Após o erro, as ações do Google tiveram queda de mais de 100 bilhões de dólares em valor de mercado.

4. Tendências racistas nas respostas do Bard

Pesquisa publicada na revista Digital Medicine revelou que o Bard, antiga versão do Gemini, reproduziu ideias racistas ao discutir diferenças físicas entre pessoas brancas e negras, incluindo variações na espessura da pele. A IA também apresentou dificuldades ao explicar o funcionamento de rins e pulmões.

Desafios futuros do Gemini

Apesar do potencial de avanço, o Gemini ainda precisa superar obstáculos relacionados a falhas técnicas e éticas para alcançar maior confiabilidade e uso em larga escala.

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