{"id":7696,"date":"2026-06-19T23:41:59","date_gmt":"2026-06-19T23:41:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7696"},"modified":"2026-06-20T00:17:39","modified_gmt":"2026-06-20T00:17:39","slug":"a-mesma-pergunta-respostas-diferentes-o-nao-determinismo-da-inteligencia-artificial-generativa-na-medicina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/?p=7696","title":{"rendered":"A mesma pergunta, respostas diferentes: o n\u00e3o determinismo da intelig\u00eancia artificial generativa na medicina"},"content":{"rendered":"
\n

Por que a IA generativa d\u00e1 respostas diferentes \u00e0 mesma pergunta cl\u00ednica<\/span><\/h3>\n<\/blockquote>\n

 <\/p>\n

Aldemar Araujo Castro
\nCria\u00e7\u00e3o: 19\/06\/2026
\nAtualiza\u00e7\u00e3o: 19\/06\/2026
\nPalavras: 1.910
\nTempo de leitura: 9 minutos<\/span><\/p>\n

Resumo<\/span><\/h2>\n

A intelig\u00eancia artificial generativa apresenta uma propriedade que intriga quem a utiliza pela primeira vez: a mesma pergunta pode produzir respostas diferentes a cada execu\u00e7\u00e3o. Este texto explica, de forma acess\u00edvel ao estudante de medicina, por que isso acontece, como a amostragem probabil\u00edstica palavra a palavra gera essa variabilidade e por que ela n\u00e3o corresponde a uma aleatoriedade verdadeira. Discute, ainda, as implica\u00e7\u00f5es dessa caracter\u00edstica para a decis\u00e3o cl\u00ednica, a seguran\u00e7a do paciente, a auditoria de condutas e o rigor da pesquisa cient\u00edfica.<\/span><\/p>\n

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O experimento simples que revela o fen\u00f4meno<\/span><\/h2>\n

Fa\u00e7a um teste. Abra uma ferramenta de intelig\u00eancia artificial generativa, digite uma pergunta cl\u00ednica qualquer, por exemplo sobre o manejo inicial de uma cetoacidose diab\u00e9tica, e leia a resposta. Agora apague tudo e digite exatamente a mesma pergunta. H\u00e1 boa chance de que a segunda resposta seja diferente da primeira, talvez na ordem das informa\u00e7\u00f5es, talvez na escolha das palavras, talvez em algum detalhe do conte\u00fado. Nada mudou na pergunta, e ainda assim a resposta mudou.<\/span><\/p>\n

Esse comportamento surpreende porque contraria a intui\u00e7\u00e3o que constru\u00edmos com as ferramentas digitais que usamos no dia a dia. Uma calculadora que recebe a mesma opera\u00e7\u00e3o devolve sempre o mesmo resultado. Um sistema de prescri\u00e7\u00e3o eletr\u00f4nica que recebe os mesmos dados gera sempre a mesma dose. A intelig\u00eancia artificial generativa, ao contr\u00e1rio, \u00e9 <\/span>n\u00e3o determin\u00edstica<\/b>, e compreender essa propriedade \u00e9 o primeiro passo para us\u00e1-la com seguran\u00e7a e ju\u00edzo cr\u00edtico (Lee et al., 2023).<\/span><\/p>\n

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O que significa “n\u00e3o determin\u00edstico”<\/span><\/h2>\n

Um sistema <\/span>determin\u00edstico<\/b> \u00e9 aquele em que uma mesma entrada conduz invariavelmente \u00e0 mesma sa\u00edda. A rela\u00e7\u00e3o entre o que entra e o que sai \u00e9 fixa e previs\u00edvel. A maior parte do software que conhecemos funciona assim, e \u00e9 justamente essa previsibilidade que torna esses sistemas confi\u00e1veis para tarefas que exigem exatid\u00e3o.<\/span><\/p>\n

Um sistema <\/span>n\u00e3o determin\u00edstico<\/b>, por sua vez, pode produzir sa\u00eddas diferentes a partir da mesma entrada. N\u00e3o se trata de defeito nem de instabilidade do programa, mas de uma caracter\u00edstica projetada. A analogia cl\u00ednica \u00e9 \u00fatil: pense em dois m\u00e9dicos experientes diante do mesmo caso. Ambos chegam a uma conduta adequada, por\u00e9m cada um descreve o racioc\u00ednio com palavras pr\u00f3prias, enfatiza aspectos ligeiramente distintos e organiza a explica\u00e7\u00e3o \u00e0 sua maneira. A intelig\u00eancia artificial generativa comporta se de modo semelhante, gerando respostas que variam dentro de uma faixa de possibilidades plaus\u00edveis (Thirunavukarasu et al., 2023).<\/span><\/p>\n

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Como nasce a variabilidade: a amostragem palavra a palavra<\/span><\/h2>\n

Para entender de onde vem essa varia\u00e7\u00e3o, \u00e9 preciso saber como esses modelos constroem uma resposta. Um modelo de linguagem de grande escala (em ingl\u00eas, large language model) gera texto <\/span>uma palavra de cada vez<\/b>, ou mais precisamente um token de cada vez. A cada passo, o modelo calcula uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidades sobre todas as palavras poss\u00edveis que poderiam vir a seguir. A palavra “paciente” pode ter probabilidade alta, “indiv\u00edduo” uma probabilidade m\u00e9dia, e assim por diante por todo o vocabul\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

O ponto decisivo \u00e9 o que o modelo faz com essa distribui\u00e7\u00e3o. Ele n\u00e3o escolhe necessariamente a palavra mais prov\u00e1vel, mas realiza uma <\/span>amostragem probabil\u00edstica<\/b>, sorteando a pr\u00f3xima palavra de acordo com as probabilidades calculadas. Como h\u00e1 um sorteio em cada passo, e como uma resposta tem dezenas ou centenas desses passos, pequenas diferen\u00e7as se acumulam e produzem respostas distintas a cada execu\u00e7\u00e3o (Holtzman et al., 2020).<\/span><\/p>\n

Esse grau de varia\u00e7\u00e3o \u00e9 regul\u00e1vel. O par\u00e2metro chamado <\/span>temperatura<\/b> controla o quanto o modelo se afasta da palavra mais prov\u00e1vel. Temperaturas mais altas ampliam a dispers\u00e3o e favorecem respostas mais criativas e diversas, ao passo que temperaturas pr\u00f3ximas de zero fazem o modelo escolher quase sempre a op\u00e7\u00e3o de maior probabilidade, aproximando o comportamento do determin\u00edstico. Outros par\u00e2metros, como o top-p, conhecido como amostragem por n\u00facleo, e o top-k, restringem o conjunto de palavras candidatas ao sorteio. S\u00e3o esses controles que os desenvolvedores ajustam para equilibrar criatividade e consist\u00eancia conforme a finalidade da ferramenta.<\/span><\/p>\n

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Aleatoriedade aparente, n\u00e3o verdadeira<\/span><\/h2>\n

Conv\u00e9m desfazer um mal-entendido frequente. O n\u00e3o determinismo da intelig\u00eancia artificial generativa \u00e9 <\/span>estat\u00edstico e aparente<\/b>, n\u00e3o uma aleatoriedade de natureza verdadeira. Por tr\u00e1s do sorteio existe um gerador de n\u00fameros pseudoaleat\u00f3rios, que produz sequ\u00eancias que parecem aleat\u00f3rias, mas s\u00e3o integralmente calculadas a partir de um valor inicial chamado semente, ou seed.<\/span><\/p>\n

Em tese, se fixarmos a mesma semente, mantivermos os mesmos par\u00e2metros e definirmos temperatura igual a zero, o modelo deveria reproduzir exatamente a mesma sa\u00edda. Na pr\u00e1tica cl\u00ednica e acad\u00eamica, contudo, essa reprodutibilidade plena \u00e9 dif\u00edcil de alcan\u00e7ar. V\u00e1rios fatores interferem, entre eles a paraleliza\u00e7\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es no hardware, pequenas varia\u00e7\u00f5es na ordem das opera\u00e7\u00f5es de ponto flutuante e, sobretudo, as <\/span>atualiza\u00e7\u00f5es frequentes dos modelos<\/b>, que mudam silenciosamente o comportamento da ferramenta de uma vers\u00e3o para outra. O resultado \u00e9 que a resposta obtida hoje pode n\u00e3o ser id\u00eantica \u00e0 de amanh\u00e3, ainda que a pergunta seja a mesma (Sallam, 2023).<\/span><\/p>\n

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Por que isso importa na medicina<\/span><\/h2>\n

Para o estudante que se prepara para uma profiss\u00e3o pautada por protocolos, diretrizes e padroniza\u00e7\u00e3o, essa propriedade tem consequ\u00eancias pr\u00e1ticas que merecem aten\u00e7\u00e3o. A primeira diz respeito \u00e0 <\/span>seguran\u00e7a do paciente<\/b>. Se a mesma pergunta sobre uma dose, uma intera\u00e7\u00e3o medicamentosa ou uma conduta pode gerar respostas que variam, ent\u00e3o nenhuma resposta isolada pode ser tomada como verdade definitiva. A ferramenta serve como apoio ao racioc\u00ednio, jamais como fonte final de decis\u00e3o, e toda informa\u00e7\u00e3o clinicamente relevante precisa ser confrontada com fontes validadas e com o julgamento profissional (Lee et al., 2023).<\/span><\/p>\n

A segunda consequ\u00eancia envolve a <\/span>auditoria e a responsabilidade<\/b>. Na medicina, registramos condutas justamente para que possam ser revisadas e justificadas posteriormente. Um sistema cuja sa\u00edda n\u00e3o \u00e9 reprodut\u00edvel dificulta esse rastreamento, pois n\u00e3o se pode garantir que a mesma consulta gerar\u00e1 amanh\u00e3 a mesma orienta\u00e7\u00e3o que gerou hoje. Isso refor\u00e7a que a responsabilidade pela decis\u00e3o permanece integralmente humana, e que o uso dessas ferramentas exige documenta\u00e7\u00e3o cuidadosa do que foi consultado e de como a informa\u00e7\u00e3o foi verificada.<\/span><\/p>\n

A terceira consequ\u00eancia \u00e9 positiva e merece igual destaque. A mesma variabilidade que exige cautela tamb\u00e9m confere <\/span>versatilidade<\/b>. Pedir ao modelo que reescreva uma explica\u00e7\u00e3o de outra forma, que ofere\u00e7a um diagn\u00f3stico diferencial sob outro \u00e2ngulo ou que reformule um texto para um p\u00fablico distinto aproveita exatamente essa capacidade de produzir m\u00faltiplas formula\u00e7\u00f5es. Bem compreendida, a propriedade deixa de ser apenas um risco e passa a ser um recurso (Thirunavukarasu et al., 2023).<\/span><\/p>\n

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O n\u00e3o determinismo na pesquisa cient\u00edfica<\/span><\/h2>\n

Quem se inicia na pesquisa encontra na reprodutibilidade um dos pilares do m\u00e9todo cient\u00edfico. Um experimento deve poder ser repetido por outros, nas mesmas condi\u00e7\u00f5es, com resultados equivalentes. O car\u00e1ter n\u00e3o determin\u00edstico da intelig\u00eancia artificial generativa cria uma tens\u00e3o evidente com esse princ\u00edpio, pois dificulta que um colega reproduza exatamente a sa\u00edda que um pesquisador obteve ao empregar a ferramenta (Singhal et al., 2023).<\/span><\/p>\n

A resposta a esse desafio n\u00e3o \u00e9 evitar a tecnologia, mas us\u00e1-la com <\/span>transpar\u00eancia metodol\u00f3gica<\/b>. Isso significa relatar qual ferramenta foi utilizada, em que vers\u00e3o, para qual finalidade e em que etapa do trabalho, registrando inclusive os comandos empregados quando relevante. A declara\u00e7\u00e3o expl\u00edcita do uso de intelig\u00eancia artificial generativa, hoje exigida por n\u00famero crescente de peri\u00f3dicos e institui\u00e7\u00f5es, \u00e9 a express\u00e3o concreta desse compromisso. Reconhecer abertamente que a ferramenta \u00e9 n\u00e3o determin\u00edstica, e descrever como o pesquisador verificou e validou seu conte\u00fado, \u00e9 parte do rigor que se espera de quem produz ci\u00eancia respons\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

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Considera\u00e7\u00f5es finais<\/span><\/h2>\n

A caracter\u00edstica n\u00e3o determin\u00edstica da intelig\u00eancia artificial generativa n\u00e3o \u00e9 uma falha a ser corrigida, mas uma propriedade inerente ao modo como esses sistemas funcionam. Compreender que a resposta nasce de uma sequ\u00eancia de sorteios probabil\u00edsticos, e n\u00e3o de um c\u00e1lculo fixo, transforma a maneira como o estudante de medicina se relaciona com a ferramenta. Em vez de esperar respostas \u00fanicas e definitivas, passa a esperar formula\u00e7\u00f5es plaus\u00edveis que precisam ser avaliadas, confrontadas e validadas.<\/span><\/p>\n

Esse entendimento separa o usu\u00e1rio ing\u00eanuo do usu\u00e1rio cr\u00edtico. O primeiro confia cegamente na primeira resposta que recebe; o segundo sabe que aquela resposta \u00e9 apenas uma entre muitas poss\u00edveis e mant\u00e9m sobre ela o mesmo escrut\u00ednio que aplicaria a qualquer outra fonte. Para uma gera\u00e7\u00e3o que exercer\u00e1 a medicina ao lado dessas tecnologias, dominar essa distin\u00e7\u00e3o \u00e9 t\u00e3o importante quanto dominar a semiologia ou a farmacologia, porque \u00e9 ela que garante que a ferramenta sirva ao cuidado, e n\u00e3o o contr\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Fontes<\/span><\/h2>\n
    \n
  1. <\/b> Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits, and risks of GPT-4 as an AI chatbot for medicine. N Engl J Med. 2023;388(13):1233-1239. DOI: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.1056\/NEJMsr2214184<\/span><\/a> Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.nejm.org\/doi\/10.1056\/NEJMsr2214184<\/span><\/a>
    \nComent\u00e1rio: an\u00e1lise equilibrada dos benef\u00edcios e limites do GPT-4 em medicina, escrita por autores ligados ao desenvolvimento da tecnologia. Sustenta a discuss\u00e3o sobre por que a variabilidade das respostas exige verifica\u00e7\u00e3o humana em contextos cl\u00ednicos.<\/span><\/i><\/li>\n
  2. <\/b> Thirunavukarasu AJ, Ting DSJ, Elangovan K, Gutierrez L, Tan TF, Ting DSW. Large language models in medicine. Nat Med. 2023;29(8):1930-1940. DOI: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41591-023-02448-8<\/span><\/a> Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41591-023-02448-8<\/span><\/a>
    \nComent\u00e1rio: revis\u00e3o abrangente sobre modelos de linguagem aplicados \u00e0 medicina. Fundamenta tanto a analogia entre a variabilidade do modelo e a do racioc\u00ednio cl\u00ednico quanto a leitura da versatilidade como recurso.<\/span><\/i><\/li>\n
  3. <\/b> Singhal K, Azizi S, Tu T, et al. Large language models encode clinical knowledge. Nature. 2023;620(7972):172-180. DOI: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.1038\/s41586-023-06291-2<\/span><\/a> Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41586-023-06291-2<\/span><\/a>
    \nComent\u00e1rio: estudo de refer\u00eancia sobre a codifica\u00e7\u00e3o de conhecimento cl\u00ednico por modelos de linguagem. Embasa a discuss\u00e3o sobre reprodutibilidade e rigor metodol\u00f3gico no uso dessas ferramentas em pesquisa.<\/span><\/i><\/li>\n
  4. <\/b> Sallam M. ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthcare (Basel). 2023;11(6):887. DOI: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.3390\/healthcare11060887<\/span><\/a> Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/www.mdpi.com\/2227-9032\/11\/6\/887<\/span><\/a>
    \nComent\u00e1rio: revis\u00e3o sistem\u00e1tica que mapeia promessas e preocupa\u00e7\u00f5es do uso de intelig\u00eancia artificial generativa na sa\u00fade. Apoia a discuss\u00e3o sobre limites de reprodutibilidade e sobre a necessidade de cautela na pr\u00e1tica.<\/span><\/i><\/li>\n
  5. <\/b> Holtzman A, Buys J, Du L, Forbes M, Choi Y. The curious case of neural text degeneration. arXiv:1904.09751 [Apresentado em: International Conference on Learning Representations, ICLR 2020]. DOI: <\/span>https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.1904.09751<\/span><\/a> Dispon\u00edvel em: <\/span>https:\/\/arxiv.org\/abs\/1904.09751<\/span><\/a>
    \nComent\u00e1rio: trabalho t\u00e9cnico que examina as estrat\u00e9gias de amostragem na gera\u00e7\u00e3o de texto, incluindo a amostragem por n\u00facleo. Fundamenta a explica\u00e7\u00e3o sobre como a escolha probabil\u00edstica palavra a palavra produz a variabilidade das respostas.<\/span><\/i><\/li>\n<\/ol>\n

    Pontos para Recordar<\/span><\/h2>\n
      \n
    1. A intelig\u00eancia artificial generativa \u00e9 n\u00e3o determin\u00edstica, ou seja, a mesma pergunta pode gerar respostas diferentes a cada execu\u00e7\u00e3o.<\/span><\/li>\n
    2. Essa variabilidade nasce da amostragem probabil\u00edstica, pois o modelo sorteia cada palavra a partir de uma distribui\u00e7\u00e3o de probabilidades, em vez de escolher sempre a mais prov\u00e1vel.<\/span><\/li>\n
    3. A temperatura controla o grau de varia\u00e7\u00e3o, com valores altos favorecendo respostas diversas e valores pr\u00f3ximos de zero aproximando o comportamento do determin\u00edstico.<\/span><\/li>\n
    4. O n\u00e3o determinismo \u00e9 aparente e estat\u00edstico, baseado em geradores pseudoaleat\u00f3rios, e n\u00e3o uma aleatoriedade verdadeira.<\/span><\/li>\n
    5. A reprodutibilidade plena \u00e9 dif\u00edcil na pr\u00e1tica por causa da paraleliza\u00e7\u00e3o de hardware, das opera\u00e7\u00f5es de ponto flutuante e das atualiza\u00e7\u00f5es dos modelos.<\/span><\/li>\n
    6. Na medicina, nenhuma resposta isolada deve ser tomada como definitiva, pois a responsabilidade pela decis\u00e3o permanece integralmente humana.<\/span><\/li>\n
    7. Na pesquisa cient\u00edfica, o uso respons\u00e1vel dessas ferramentas exige transpar\u00eancia metodol\u00f3gica e declara\u00e7\u00e3o expl\u00edcita do uso de intelig\u00eancia artificial generativa.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      ***<\/p>\n

      Declara\u00e7\u00e3o de uso de Intelig\u00eancia Artificial Generativa.<\/b> Este texto foi produzido com o aux\u00edlio do Claude, desenvolvido pela Anthropic, utilizado como ferramenta de apoio nas fases de brainstorming, de estrutura\u00e7\u00e3o do conte\u00fado e de produ\u00e7\u00e3o do texto. As imagens foram produzidas com aux\u00edlio do ChatGPT da OpenAI. A responsabilidade pela vers\u00e3o final e precis\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es, pelo pensamento cr\u00edtico, pela sele\u00e7\u00e3o das fontes e pelo conte\u00fado publicado \u00e9 integralmente do autor.<\/span><\/i><\/span><\/p>\n

      ***<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      A intelig\u00eancia artificial generativa apresenta uma propriedade que intriga quem a utiliza pela primeira vez: a mesma pergunta pode produzir respostas diferentes a cada execu\u00e7\u00e3o. Este texto explica, de forma acess\u00edvel ao estudante de medicina, por que isso acontece, como a amostragem probabil\u00edstica palavra a palavra gera essa variabilidade e por que ela n\u00e3o corresponde a uma aleatoriedade verdadeira. Discute, ainda, as implica\u00e7\u00f5es dessa caracter\u00edstica para a decis\u00e3o cl\u00ednica, a seguran\u00e7a do paciente, a auditoria de condutas e o rigor da pesquisa cient\u00edfica.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-7696","post","type-post","status-publish","format-standard","category-geral","czr-hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7696","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=7696"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7696\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":7708,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/7696\/revisions\/7708"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=7696"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=7696"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.usinadepesquisa.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=7696"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}