Um primeiro-ministro português chamado Luís Eça de Freitas. Cerveja de manteiga como uma bebida típica da Madeira. Ou ainda um Mundial de 2022 que aconteceu na Arábia Saudita em vez do Qatar. Estes são alguns casos de alucinações partilhadas online por quem está a interagir com uma interface de chatbot que usa o modelo de inteligência artificial (IA) Amália.

O Amália, o modelo de linguagem de grande escala (LLM) em português europeu, foi lançado na semana passada. Um LLM é um modelo de IA capaz de compreender e gerar texto em linguagem natural. O Assistente Multimodal Automático de Linguagem com Inteligência Artificial (AMALIA) tem código aberto e ficou, a partir desse momento, disponível para ser descarregado e usado por empresas, universidades, centros de investigação e entusiastas da IA.

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Mas são precisos alguns conhecimentos de informática e requisitos técnicos para conseguir testar o modelo, que pode ser descarregado através da plataforma Hugging Face. A forma como seria possível interagir com o LLM foi um dos temas debatidos pelos especialistas na altura do anúncio, em 2024. Na altura, a professora universitária Virginia Dignum destacava ao Observador a importância de ter “ferramentas” que permitissem aos cidadãos usar este trabalho desenvolvido em Portugal.

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Dada a curiosidade à volta do lançamento do modelo português, Mário Alves, da empresa portuense LayerX, decidiu desenvolver uma interface pública para “conversar com o Amália” e permitir um contacto mais direto. Muitas das interações (e críticas) que surgem por estes dias em plataformas como o X, Reddit ou LinkedIn vêm justamente de respostas dadas através da interface de chatbot desenvolvida pela empresa.

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Ao Observador, o responsável da LayerX explica que já foram registados “mais de 15 mil utilizadores, com 60 mil conversas e 27 milhões de tokens gastos na utilização do modelo”. Um resultado que a empresa “não estava nada à espera”. “Várias pessoas começaram a partilhar prints da nossa plataforma, algumas com bastante alcance tanto no X como no LinkedIn, e, sem darmos por isso, acabámos por criar um produto viral”, reconhece. “Houve reações mais positivas, quer sobre o modelo, quer sobre a plataforma, e outras mais críticas, sobretudo em relação à performance do modelo”, continua. “Para nós, o objetivo foi cumprido: dar a conhecer o modelo ao público em geral.”

Nesta versão de chatbot, é usado um avatar da fadista Amália Rodrigues. E aí esclarece-se que “o conhecimento do Amália está limitado aos dados usados no seu treino, recolhidos maioritariamente do Arquivo.pt (Arquivo da Web Portuguesa)” e que, “como qualquer modelo de linguagem”, pode “gerar informação incorreta, desatualizada ou inventada (alucinações)”. Também há notas sobre as limitações do modelo, como ter “capacidades de raciocínio e de matemática limitadas face a modelos de maior dimensão” ou ter uma “janela de contexto limitada” e “sem acesso a ferramentas externas nem à internet”.

“Esta foi a primeira grande experiência a nível nacional”, resume o CEO da LayerX. “Tem muito para melhorar numa segunda versão, mas é um primeiro passo importante para termos um modelo nacional, algo que deve ser um objetivo de Portugal e de qualquer país europeu no contexto da soberania nacional e europeia”, destaca.

ARTE nota vontade de experimentar, mas pede uso responsável

O Observador contactou a ARTE — Agência para a Reforma Tecnológica do Estado que, através de Vanda França, coordenadora da equipa de dados e IA, esclarece que o LLM “nunca foi concebido, nem apresentado, como um chatbot de acesso direto ao público, ao estilo do ChatGPT ou do Gemini”. Esta responsável destaca que “o que temos visto são interfaces web que ligam diretamente ao LLM”, mas que “não configuraram devidamente o LLM, não têm as salvaguardas necessárias, não têm uma base de dados de factos ou nem estão a usar o modelo Amália, mas sim com uma versão reduzida do mesmo”.

Para a ARTE, a “responsabilidade pelas aplicações desenvolvidas sobre o modelo de código aberto AMALIA cabe, exclusivamente, ao seu autor ou autores, como referido nas informações sobre o uso do modelo”. É pedido, por isso, que sejam seguidas “as recomendações e guias de uso partilhados com o lançamento do modelo” para “maximizar a fiabilidade das respostas”.

Em relação às alucinações, Vanda França diz que “são um fenómeno inerente a todos os grandes modelos de linguagem e a própria documentação técnica do Amália alerta explicitamente que o modelo pode gerar informação incorreta”. Salienta também que “deve existir supervisão humana, mecanismos de contestação e correção e que [o modelo] não deve ser usado como fonte única de verdade em contextos com impacto significativo”. Nas integrações que já estão a ser testadas, o LLM “é usado com mecanismos de ancoragem em fontes fidedignas (RAG) e supervisão humana, precisamente para mitigar esse risco”.

Vanda França detalha que, até à data, “foram efetuados mais de dois mil downloads“ do LLM português. “Por ser um modelo em código aberto, disponibilizado no Hugging Face com licença Apache 2.0”, uma licença de código que permite usar, modificar e distribuir o modelo, incluindo para fins comerciais, “os números de download não são um registo fechado ou proprietário”, destaca. Esta responsável da ARTE explica que os números de downloads “são um dado público que pode ser consultado por qualquer pessoa na página do LLM na Hugging Face”, sinalizando que a “transparência total” distingue o modelo e “dá confiança na trajetória de crescimento do ecossistema à volta” do modelo.

LLM português não foi pensado para ser um chatbot. E há “parâmetros” que podem influenciar as respostas que estão a ser dadas

Para muitas pessoas, o contacto mais direto com um LLM foi através de um chatbot: o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI e lançado em novembro de 2022. Mas o ChatGPT não é um modelo de IA. O formato de chatbot, com uma caixa para escrever um pedido e uma área para ler as respostas, é a interface que permite a interação direta com um LLM — que, neste caso, é como que o motor que permite compreender os pedidos do utilizador e gerar uma resposta.

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O Amália não tem a intenção de ser equivalente a um chatbot. João Magalhães e André Martins, dois dos investigadores que integram os trabalhos de desenvolvimento do Amália, fizeram essa diferenciação desde o início dos trabalhos.

A distinção entre um modelo e um chatbot consta de muitas informações oficiais divulgadas sobre o modelo português. Por exemplo, na página de perguntas no site do modelo, é dito que o LLM português não tem a intenção de ser “equivalente ao ChatGPT”. “O ChatGPT é, antes de mais, uma aplicação sobre um LLM (tipicamente uma das versões da família GPT) desenvolvida pela OpenAI. Portanto, não devemos comparar diretamente o ChatGPT (uma aplicação) com o AMALIA (um LLM)”, é possível ler.

Em resposta ao Observador, João Magalhães e André Martins, dois dos investigadores com responsabilidades no desenvolvimento do modelo, notam que logo no dia a seguir ao lançamento já foi possível ver “empresas a integrar o modelo nos seus produtos”. “Alguns casos mostram iniciativa e vontade de experimentar, mas acima de tudo ilustram a necessidade de utilizar IA de forma responsável”, sublinham. E, tal como a ARTE, também mencionam a necessidade de uma configuração correta do modelo.

E, sendo um modelo de código aberto, “logo a qualidade e o comportamento das aplicações desenvolvidas a partir dele dependem da sua correta configuração e utilização”. A dupla explica que “entretanto foram reforçadas recomendações e guias de uso do LLM no site do Amália”.

Paulo Dimas, responsável do Center for Responsible AI, explica ao Observador que o Amália é um “modelo pequeno”, com 9 mil milhões de parâmetros. O conhecimento que tem na fase atual acarreta “muitas limitações”. “Por isso é que nunca foi desenhado para ter uma interface de chat”. Embora não esteja diretamente ligado ao projeto, Paulo Dimas integra o Comité de Acompanhamento para a IA e, nesse âmbito, tem acompanhado “a evolução do Amália” desde o anúncio do projeto.

O CEO do Center for Responsible AI vê o lançamento do modelo português como “um primeiro passo” que está a ser dado na área da IA. Considera que é um projeto com margem para evolução e um ponto de partida para “garantir a soberania a três níveis: linguística, cultural e de valores e soberania de dados”.

Também chegaram a Paulo Dimas alguns dos exemplos de respostas do Amália em versão chatbot. Mas desdramatiza. “É comum haver este tipo de descontextualização da tecnologia, que diverte quem o faz. Mas é como tudo: temos de usar [um modelo] tendo em conta as suas características. Se temos um carro que não pode andar em todo o terreno e ignorarmos isso… a coisa não vai correr bem — são precisas características específicas”, exemplifica.

E, voltando às respostas com alucinações, realça que há alguns parâmetros que podem influenciar a forma como o LLM estará a responder na versão chatbot. “A temperatura, o termo técnico para traduzir quão criativo queremos que o LLM seja”, e “a quantidade de memória” que é necessária para usá-lo. “O LLM tem de ser todo carregado para a memória”, explica Dimas. “E, às vezes, o que se faz para que caiba é reduzir a precisão do modelo, dizer que se quer um modelo a 50% para caber na memória, para que haja capacidade de executar.” Consequentemente, o desempenho do modelo é afetado.

Paulo Dimas considera que é importante lembrar “que o Amália é uma peça, não é o puzzle todo”, estando dependente do conhecimento a que consegue aceder. Por exemplo, de uma base de dados e da função que se pretende obter. No exemplo do chatbot, considera que “estão a colocá-lo num puzzle onde faltam peças”. Mas defende que “até é bom que surjam casos” concretos para que possam ser identificadas as alucinações “e corrigidas em futuras versões do Amália”.

Mário Figueiredo, professor universitário e especialista em IA, traz à discussão a gestão das expectativas do público em relação a projetos deste tipo. “O que acontece habitualmente é que os governos tendem a vender a coisa por algo que ela não era — e depois as pessoas ficam com expectativas erradas”, afirma. “Estão a tentar que faça uma coisa para a qual não foi desenhado. Acho que é preciso ter cuidado, quando se apresenta e divulga estes temas, de transmitir o verdadeiro objetivo, o espírito do projeto”, diz ao Observador. “[O Amália] Não é uma ferramenta genérica para se perguntar coisas — não foi feito para isso.”

Sem ligação ao projeto, o professor do Instituto Superior Técnico vê no projeto uma “oportunidade para as pessoas em Portugal, que trabalham na área, desenvolverem competências, treinarem, educarem e formarem pessoas no treino de modelos de linguagem”. Um tema “que vai ser cada vez mais relevante”, acredita, “para termos soberania digital, sermos capazes de treinar os nossos próprios modelos de IA, termos dados locais, se assim for preciso, e não estarmos apenas nas mãos das grandes empresas americanas e chinesas”.

Modelo não tem conhecimento do presente — e a resposta está no treino

Um dos temas que salta à vista na adaptação do Amália a chatbot é a falta de contexto sobre o presente. Em alguns casos, disse que estávamos em 2024, não sabendo por isso responder a questões sobre o desempenho de Portugal no Mundial de 2026.

A resposta está no conjunto de dados que foram usados durante o treino do Amália. “O modelo foi treinado com dados disponíveis até junho de 2024″, é possível ler no comunicado divulgado pelo Ministério da Reforma do Estado no dia do lançamento. Por isso, “(…) não inclui informação atualizada ou em tempo real”.

Desta forma, não tem qualquer conhecimento sobre o que aconteceu depois dessa data. É de recordar que, quando o ChatGPT saiu, em 2022, funcionava com o GPT-3.5, que também tinha dados de treino até 2021, tendo um “conhecimento limitado” sobre a atualidade de então.

Os investigadores João Magalhães e André Martins explicam ao Observador que “todos os modelos têm uma data limite que está relacionada com o tempo necessário para processar os dados e para respeitar os limites legais de utilização”. E, em “setembro de 2025”, o consórcio de investigadores decidiu ter “os dados com corte [data limite de conhecimento] em junho de 2024 e trabalhar com essa base estável”.

O LLM português não foi criado de raiz, que seria um trabalho ainda mais complexo para cumprir em 18 meses. Partiu do modelo europeu EuroLLM-9B, tendo sido depois expandido e otimizado para o português europeu.

No estado atual o modelo não tem a capacidade para se ligar à internet, o que lhe permitiria ter informação mais atualizada. Essa capacidade ficará reservada para a próxima fase, que vai decorrer até 2027, com um reforço de investimento de 1,5 milhões de euros.

Para que usos está pensado o LLM português?

Sendo um modelo de código aberto, o Amália pode ser trabalhado e adaptado a diversas funções. Nesta fase, “os casos de uso iniciais irão focar-se nas áreas da educação, história, cultura e administração pública”, é explicado no site oficial. “No entanto, o modelo será disponibilizado de forma aberta, pelo que poderá ser utilizado e melhorado por cientistas e equipas de desenvolvimento em qualquer plataforma.”

Na educação, o Amália será usado como ferramenta de apoio para alunos e professores. Por exemplo, a prestar “apoio ao professor no planeamento de aulas e redação de sumários”, a servir de “apoio ao estudo acompanhado” ou na “geração de guias de estudo e testes de treino”. O desenvolvimento de ferramentas para essa finalidade está a cargo da Universidade do Minho.

O Amália também vai ser integrado em plataformas na área da ciência, para ajudar a resumir literatura científica, artigos de revistas ou documentos históricos.

Na Administração Pública, está previsto que o Amália comece, “a partir do segundo semestre de 2026”, a ser usado no assistente virtual gov.pt. Um projeto de desenvolvimento a cargo da ARTE, para que os utilizadores possam obter ajuda sobre como renovar documentos ou sobre serviços públicos.

Há pelo menos um caso em que já é possível ver uma demonstração do Amália adaptado: nas visitas virtuais a museus portugueses. Quando ligado à base de dados detalhada das obras e artefactos dos museus, o Amália poderá responder a dúvidas que o utilizador tenha durante uma visita (por exemplo, como é que se vestiam as crianças no século XVIII em Portugal). Além de apresentar contexto, o LLM pode mostrar modelos 3D ou até cruzar informação com outros museus. E, agora que já está disponível para ser descarregado e adaptado, deverão crescer os casos de uso e testes com o modelo.

https://youtu.be/ovoLdEh8vOw

João Magalhães e André Martins, que têm funções de coordenação no projeto do Amália, referem que após o lançamento já têm sido registados “vários casos de uso de empresas e da academia”, em áreas como “tradução, turismo, geração automática de código, jogos, apoio ao cliente, etc”.

Priberam já testa Amália no dicionário e opção para legendar vídeos

Logo após o lançamento do Amália, Gonçalo Correia, head of AI, e Sebastião Miranda, responsável de desenvolvimento da Priberam, puseram mãos na massa a testar o LLM. Um dos casos já está à vista dos utilizadores do dicionário online da Priberam.

A empresa está a testar a inclusão do Amália para “gerar frases de exemplo para cada aceção das palavras”, explica Gonçalo Correia ao Observador. Assim, cada vez que se procurar uma palavra, haverá uma varinha mágica ao lado. Em alguns segundos surgem frases geradas por IA para compreender melhor os diferentes contextos. O Amália não vai estar a ‘trabalhar’ em todas as palavras, porque “não faz sentido estar disponível em certas aceções”, explica o responsável.

Até agora, não há ainda um feedback expressivo. “Houve pessoas que disseram que era bastante interessante obter exemplos facilmente. E que, por exemplo, no caso da educação, que pode ser útil”, refere. “Mas não temos uma quantidade de feedback suficiente neste momento.” E, para este uso feito pela Priberam, o facto de o modelo só ter dados até junho de 2024 é uma questão “menor”. “Até porque mesmo os modelos mais avançados das grandes tecnológicas também têm um limite de dados”, nota Gonçalo Correia.

O dicionário não é o único teste ao Amália. O LLM português também já está na lista de modelos disponíveis no Plain X, a ferramenta que serve para tradução, dobragem e legendagem de conteúdos multimédia. “Nesse caso, faz sentido que o Amália pudesse estar disponível para ajudar na tradução de inglês para português de Portugal”, diz Gonçalo Correia. “A Plain X é uma ferramenta que deixa ao utilizador escolher o modelo que é mais útil numa situação específica. Neste momento, o Amália é uma das opções”, diz.

O responsável de IA da Priberam considera “louvável” que o modelo seja de código aberto, “de forma a que tudo seja partilhável e haja acesso aos dados que foram utilizados. É uma grande coleção de dados em português, que antes não existia”.

A Priberam já pensa em outros usos para o Amália. A partir do momento em que tenha capacidade de se ligar à internet, numa próxima fase, poderá ser uma ferramenta para o LegiX, a base de dados jurídica desenvolvida pela empresa, usada por advogados, juristas e universidades. “Neste momento não podemos usar o Amália, por não ter capacidade agêntica, mas é uma possibilidade no futuro.”