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Introdução
Esta técnica incentiva a IA a reconhecer áreas onde o seu conhecimento pode ser incompleto, desatualizado ou especulativo. Ao identificar de forma transparente as incertezas—tais como lacunas de dados, suposições ou restrições do modelo—você capacita os utilizadores a tomarem decisões com uma compreensão mais clara dos potenciais riscos e da necessidade de validação adicional.
Por Que é Importante
- Promoção da Transparência: Os utilizadores ganham uma visão sobre o que a IA sabe e não sabe, reduzindo a ilusão de infalibilidade.
- Incentivo ao Pensamento Crítico: Se a IA destacar que a sua informação pode estar incompleta, os operadores humanos são mais propensos a procurar confirmação ou opiniões de especialistas, quando necessário.
- Evitar Representações Erradas: Apresentar estimativas como verdades finais pode ser enganador. Rotular suposições ou incertezas promove honestidade e fiabilidade.
- Gestão de Riscos: Domínios de alto risco (finanças, saúde, legal) requerem cautela. Identificar incertezas desde o início evita a confiança excessiva em recomendações baseadas em IA.
Como Usar
No seu pedido, peça à IA que especifique quaisquer partes da sua resposta que não sejam definitivas. Por exemplo: 'Fornece uma previsão financeira para o próximo trimestre e destaca quaisquer suposições-chave ou limitações de dados. Indica áreas onde a confiança é menor ou onde a informação é demasiado escassa para tirar conclusões sólidas.'
Prompt por Defeito: Prevê o impacto económico da adoção de energias renováveis na próxima década.
Prompt Atualizado: Prevê o impacto económico da adoção de energias renováveis na próxima década. Após responder ao meu pedido, destaca quaisquer incertezas, suposições ou limitações associadas à informação que forneceste. Explica como estes fatores podem afetar a fiabilidade, precisão ou aplicabilidade da tua resposta—particularmente em diferentes regiões globais ou condições de mercado.
Considerações Chave
- Clareza: Garante que a IA rotula distintamente conjecturas ou elementos estimados para que os leitores estejam cientes da diferença entre dados factuais e suposições.
- Relevância: Foca-te nas incertezas mais críticas para a tua tomada de decisão, em vez de listar todas as lacunas menores. Demasiadas ressalvas podem obscurecer questões-chave.
- Construtividade: Incentiva a IA a sugerir maneiras de reduzir as incertezas—como recolher mais dados ou procurar a opinião de especialistas.
- Dados em Evolução: A IA pode ser treinada com informações que se tornam desatualizadas. Solicite carimbos temporais ou detalhes de versão, se relevante, para que os utilizadores saibam quando atualizar.
