A forma como uma pergunta é feita influencia diretamente a resposta recebida de uma inteligência artificial. Uma solicitação ampla, como pedir uma explicação sobre economia, pode gerar um conteúdo correto, mas superficial e genérico. Quando o usuário delimita o tema, o público e o exemplo desejado, a resposta tende a se aproximar mais de sua necessidade.
Esse conjunto de instruções é chamado de prompt. Para elaborar um pedido mais eficiente, é necessário apresentar contexto, indicar o objetivo e estabelecer limites para o tipo de retorno esperado. Também ajuda informar o nível de conhecimento de quem vai receber a explicação e a forma como o conteúdo deve ser apresentado.
Um exemplo citado durante uma aula do professor Carlos Britto envolve um trabalho sobre o intercâmbio de culturas na França Antártica. Pedir simplesmente ajuda para realizar a atividade pode levar a inteligência artificial a produzir o trabalho no lugar do estudante. Uma alternativa é solicitar perguntas que contribuam para a construção do próprio argumento e, depois, pedir uma avaliação do raciocínio desenvolvido.
Essa diferença está relacionada à chamada engenharia de prompt. Apesar do nome, a ideia é aprender a formular pedidos mais precisos, indicar o que se pretende alcançar e explicar o que a ferramenta pode ou não fazer. Em vez de pedir apenas uma melhoria em um texto, por exemplo, o usuário pode solicitar uma leitura crítica, a identificação de trechos confusos, a justificativa dos problemas e sugestões para aperfeiçoá-los.
Quanto mais detalhada for a instrução, menor será a necessidade de a IA adivinhar a intenção de quem está perguntando. O processo também pode ajudar a organizar o pensamento: para explicar claramente o que deseja, a pessoa precisa compreender primeiro qual é seu objetivo.
Para Pedro Coelho Correia, estudante, uma habilidade importante no futuro pode estar menos em saber todas as respostas e mais em formular boas perguntas.
