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O Google retira a Gemma AI do AI Studio e reitera sua finalidade exclusiva para desenvolvedores em meio a preocupações com a precisão.

O Google retira a Gemma AI do AI Studio e reitera sua finalidade exclusiva para desenvolvedores em meio a preocupações com a precisão.

MPOSTMPOST2025/11/03 16:36
Por:MPOST

Em Breve O Google retirou seu modelo Gemma do mercado após relatos de alucinações em relação a perguntas factuais, com a empresa enfatizando que ele era destinado a desenvolvedores e para fins de pesquisa.

Empresa de tecnologia Google A empresa anunciou a retirada do seu modelo de IA Gemma após relatos de respostas imprecisas a perguntas factuais, esclarecendo que o modelo foi projetado exclusivamente para uso em pesquisa e desenvolvimento. 

De acordo com o comunicado da empresa, Gemma não está mais acessível pelo AI Studio, embora continue disponível para desenvolvedores via API. A decisão foi motivada por casos de usuários não desenvolvedores que utilizaram Gemma pelo AI Studio para solicitar informações factuais, o que não era sua função original. 

O Google explicou que Gemma nunca teve a intenção de servir como uma ferramenta voltada para o consumidor, e a remoção foi feita para evitar mais mal-entendidos sobre sua finalidade.

Em seu esclarecimento, o Google enfatizou que a família de modelos Gemma foi desenvolvida como ferramentas de código aberto para apoiar as comunidades de desenvolvedores e pesquisadores, e não para fornecer informações factuais ou interação com o consumidor. A empresa observou que modelos abertos como o Gemma visam incentivar a experimentação e a inovação, permitindo que os usuários explorem o desempenho do modelo, identifiquem problemas e forneçam feedback valioso. 

Gostaríamos de compartilhar mais informações sobre Gemma no AI Studio:

Primeiramente, para esclarecer a distinção entre nossos produtos de IA. Nossos modelos Gemma são uma família de modelos abertos, criados especificamente para a comunidade de desenvolvedores e pesquisadores. Eles não se destinam a fornecer informações factuais ou para…

— Notícias do Google (@NewsFromGoogle) 1 de novembro de 2025

O Google destacou que Gemma já contribuiu para avanços científicos, citando o exemplo do modelo Gemma C2S-Scale 27B, que recentemente desempenhou um papel na identificação de uma nova abordagem para o desenvolvimento de terapias contra o câncer.

A empresa reconheceu desafios mais amplos que o setor de IA enfrenta, como alucinações — quando os modelos geram informações falsas ou enganosas — e bajulação — quando produzem respostas agradáveis, mas imprecisas. 

Esses problemas são particularmente comuns em modelos abertos menores, como jóia O Google reafirmou seu compromisso em reduzir as alucinações e aprimorar continuamente a confiabilidade e o desempenho de seus sistemas de IA.

O Google implementa uma estratégia de múltiplas camadas para conter as alucinações da IA. 

A empresa emprega uma abordagem multicamadas para minimizar alucinações em seus grandes modelos de linguagem (LLMs), combinando fundamentação de dados, treinamento e design de modelos rigorosos, instruções estruturadas e regras contextuais, além de mecanismos contínuos de supervisão e feedback humano. Apesar dessas medidas, a empresa reconhece que as alucinações não podem ser completamente eliminadas.

A limitação fundamental decorre do modo como os Modelos de Aprendizagem Lógica (LLMs) operam. Em vez de possuírem uma compreensão da verdade, os modelos funcionam prevendo sequências prováveis ​​de palavras com base em padrões identificados durante o treinamento. Quando o modelo não possui fundamentação suficiente ou se depara com dados externos incompletos ou não confiáveis, ele pode gerar respostas que soam críveis, mas são factualmente incorretas.

Além disso, o Google observa que existem compensações inerentes à otimização do desempenho do modelo. Aumentar a cautela e restringir a saída pode ajudar a limitar as alucinações, mas geralmente ocorre à custa da flexibilidade, eficiência e utilidade em determinadas tarefas. Como resultado, imprecisões ocasionais persistem, principalmente em áreas emergentes, especializadas ou sub-representadas, onde a cobertura de dados é limitada.

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