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O ChatGPT erra tanto porque monta cada resposta prevendo as palavras mais prováveis, que nem sempre são as corretas. Quando sabe pouco sobre um assunto, como uma empresa pequena, a IA erra mais, porque tende a chutar em vez de admitir a dúvida. O erro também pode vir de uma página errada na web.
Em resumo
- De acordo com a OpenAI, os modelos inventam porque o treino e as avaliações premiam o chute mais do que a dúvida declarada.
- Sem fonte citada, as respostas erradas do ChatGPT tendem a vir da memória do modelo. Com fonte, porém, vêm da web, que também pode estar errada.
- Num relatório da Searchable, as marcas apontaram como falsos 9,2% dos fatos que as IAs diziam sobre elas. Preço é o dado em que a IA mais erra.
- A OpenAI não documenta um canal para corrigir dados de empresas. Por isso, a correção acontece na fonte, e o prazo depende da origem do erro.
Por que o ChatGPT erra tanto e inventa informações?
O ChatGPT erra tanto porque aprendeu a prever a próxima palavra de um texto, e não a separar fato de ficção. De acordo com a OpenAI, os testes que medem os modelos também premiam o chute. Afinal, dizer “não sei” garante nota zero, enquanto um palpite pode acertar. Por isso, diante de um dado que não conhece, o modelo tende a arriscar.
Num estudo de setembro de 2025, a OpenAI explica o mecanismo. No pré-treino, o modelo aprende com enormes volumes de texto que não vêm marcados como verdadeiros ou falsos. A ortografia segue padrões, e por isso esse tipo de erro some com a escala. Já fatos arbitrários e raros, como uma data de aniversário, não seguem padrão e, assim, viram alucinação. Veja o que é alucinação de IA, com tipos e exemplos envolvendo empresas.
No exemplo da própria OpenAI, um chatbot muito usado deu três títulos diferentes para a tese de doutorado de um dos autores do estudo. Nenhum estava certo. Da mesma forma, perguntado sobre o aniversário do pesquisador, deu três datas, todas erradas.
O ChatGPT erra menos quando admite que não sabe?
Erra menos, pelo menos no teste que a OpenAI usa como exemplo. No SimpleQA, um teste de perguntas factuais, o gpt-5-thinking-mini deixou de responder 52% das perguntas e errou 26%. Já o o4-mini, mais antigo, quase sempre respondeu e, como resultado, errou 75%. Ainda assim, os dois acertaram quase o mesmo: 22% e 24%. Os autores resumem assim:
“Como estudantes diante de questões difíceis de prova, os grandes modelos de linguagem às vezes chutam quando estão em dúvida, produzindo afirmações plausíveis, mas incorretas, em vez de admitir a incerteza.” (tradução nossa)
Adam Tauman Kalai e coautores, estudo da OpenAI (2025)
Para uma empresa, portanto, o risco está nos dados que aparecem pouco nos textos. É o caso dos sócios de uma empresa pequena ou do horário de uma clínica. A OpenAI diz que os modelos mais novos alucinam menos, mas que o problema continua em todos os grandes modelos de linguagem. Dizer que o ChatGPT mente, porém, não descreve bem o problema. Pela explicação da OpenAI, ele chuta, e pode chutar com confiança.
Quando o ChatGPT erra, o dado vem do treino ou da web?
Pode vir dos dois, e a própria resposta dá a pista. Sem busca, o ChatGPT responde com o que aprendeu no treino, que tem uma data de corte. Com busca, porém, ele lê páginas da web e pode citar as fontes. Assim, para saber qual foi o caso, a OpenAI orienta a ver se a resposta cita fontes da web.
Na Central de Ajuda, a OpenAI explica que os modelos aprendem com dados até certa data. Por isso, eles não sabem o que veio depois, a menos que usem ferramentas como a busca. A mesma página avisa que o ChatGPT pode demonstrar muita confiança mesmo em respostas erradas.
Num post de 2025, a Hashtag Treinamentos perguntou ao ChatGPT quem eram os sócios da própria empresa. A resposta trocou o nome de um sócio, inventou o sobrenome de outro e criou um sócio que não existe. Em seguida, perguntado sobre as fontes, o ChatGPT disse ter usado o conhecimento adquirido até 2024.
Logo depois, a equipe pediu o CNPJ da empresa, e o ChatGPT foi buscar a informação na web. Com a busca, ele listou cinco sócios e citou uma página do UOL. Segundo a Hashtag, dessa vez a resposta estava correta. Ou seja, o erro veio da memória do modelo, e a busca o corrigiu.
A busca na web também pode errar?
Pode, porque as páginas também podem estar erradas. Num experimento da Ahrefs, que vende ferramentas de SEO, um analista criou uma marca fictícia. Em seguida, espalhou três histórias falsas sobre ela em outros sites. Como resultado, cinco de oito produtos de IA repetiram as histórias, mesmo com um FAQ oficial no site da marca. O ChatGPT, por outro lado, se apoiou no FAQ na maioria das respostas.
A diferença entre a memória do modelo e a busca na web está no guia sobre o que é GEO. O caminho completo da resposta, do treino à busca, está no guia de como o ChatGPT funciona.
Quais dados de empresas a IA mais erra: preço, endereço, sócios ou produtos?
A IA mais erra os dados que mudam com frequência. No relatório da Searchable, por exemplo, o preço lidera, com 13,5% dos fatos marcados como falsos. Produtos e serviços ficam em 8,6%, história e fundação em 6,9% e localização em 4,8%. A IA erra, inclusive, nomes de sócios, como mostrou o caso da Hashtag.
A Searchable, que vende monitoramento de marcas em IA, reuniu 32.556 fatos que as IAs afirmavam sobre 1.704 marcas, até julho de 2026. Em seguida, um funcionário de cada marca classificou cada fato como certo ou errado. No total, as marcas apontaram 9,2% como falsos. Porém, o relatório não traz número do Brasil.
| Tipo de dado | Fatos marcados como falsos |
|---|---|
| Preço | 13,5% |
| Finanças e captação | 10,9% |
| Integrações e tecnologia | 10,6% |
| Parcerias e clientes | 9,9% |
| Produtos e serviços | 8,6% |
| História e fundação | 6,9% |
| Localização e área atendida | 4,8% |
O relatório divide os erros em três grupos: dado que já foi verdade e ficou velho, confusão com outra marca e invenção pura. Além disso, as empresas com até 50 funcionários tiveram 9,4% de fatos falsos, contra 6,3% nas grandes, a partir de 250. Entre os motores mais avaliados, o ChatGPT teve 8,1% de fatos falsos, enquanto os AI Overviews tiveram 11,4%, e o Perplexity, 11,5%.
Como checar se o ChatGPT erra sobre a sua empresa?
Comece pelos dados que mudam e que pesam na compra. Para uma clínica, por exemplo, são horário, convênios e endereço. Já para uma loja ou um software, são preço, planos e integrações. Depois que listar esses dados, pergunte ao ChatGPT por cada um deles, do jeito que um cliente perguntaria.
Compare também as respostas com o site, os perfis e os diretórios da marca. Sempre que esses canais divergem, a IA pode descrever a empresa errado. O guia sobre por que a IA não cita a sua marca mostra como checar cada canal.
Dá para pedir à OpenAI que corrija a resposta?
Para respostas erradas do ChatGPT sobre dados de empresa, a OpenAI não descreve um canal de correção na sua documentação. O polegar para baixo envia feedback, e a OpenAI pode usar a conversa no treino de modelos futuros. No entanto, para informação errada sobre uma pessoa, como um sócio, a política de privacidade prevê um pedido de correção, avaliado caso a caso.
De acordo com a Central de Ajuda da OpenAI, quem marca respostas erradas do ChatGPT com o polegar para baixo dá feedback à empresa. Nos planos individuais, a OpenAI pode então usar a conversa inteira para treinar os modelos. Isso vale inclusive para quem desligou o uso das conversas no treino. Contudo, a página não fala em corrigir a resposta nem dá prazo.
A política de privacidade da OpenAI explica o erro de forma direta. O ChatGPT gera respostas prevendo as palavras mais prováveis, mas elas nem sempre são as mais corretas. Por isso, quem encontra uma informação errada sobre si pode pedir correção ou remoção pelo portal de privacidade. A OpenAI avalia o pedido conforme a lei aplicável e a capacidade técnica dos modelos.
Esse caminho serve ao sócio real cujo nome a IA trocou, mas não ao preço errado de um produto. Corrigir o ChatGPT dentro da conversa também não resolve para os clientes. Afinal, segundo a OpenAI, a memória do ChatGPT personaliza as respostas da conta de quem a usa. Veja como reportar um erro do ChatGPT sobre a sua empresa.
Como descobrir qual fonte gerou o erro do ChatGPT?
Refaça a pergunta e leia as fontes que a resposta cita. Sempre que as respostas erradas do ChatGPT citam páginas, abra cada uma e procure o dado errado. Mas, se o ChatGPT erra sem citar nenhuma fonte, o dado tende a vir da memória do modelo, formada por páginas antigas. Então, procure na web quem ainda publica o dado.
- Refaça a pergunta num chat novo, com as palavras de um cliente, e peça uma busca na web. De acordo com a OpenAI, dá para refazer a resposta com busca na web, quando a opção existe.
- Abra cada fonte citada. Conforme a OpenAI, resultados e citações podem estar incompletos, desatualizados ou errados. Por isso, confira se a página sustenta o que a resposta diz e a data da última atualização.
- Se não houver fonte, pergunte de onde veio o dado. No teste da Hashtag, por exemplo, a resposta “conhecimento adquirido até 2024” mostrou que o erro vinha do treino.
- Procure o dado errado entre aspas no Google e no Bing. Assim você acha as páginas que ainda o publicam, como diretórios, matérias antigas, marketplaces e perfis da empresa.
- Registre a data, o motor, a pergunta, a resposta e a fonte, a fim de comparar depois da correção.
Para clínicas e lojas, confira primeiro o Perfil da Empresa no Google, como mostra o guia de GEO para negócio local. Em seguida, veja no guia das fontes mais citadas pelo ChatGPT como corrigir um dado na fonte.
Quanto tempo leva para a correção aparecer?
Não há prazo oficial, porque ele depende da origem do erro. Se o ChatGPT erra por causa de uma página da busca, a resposta pode mudar depois que o buscador rastrear a página corrigida. Mas, se o dado veio do treino, o erro pode continuar até entrar em uso um modelo treinado com dados mais novos.
O rastreamento é a parte que a empresa consegue acelerar. Pelo FAQ do IndexNow, os robôs dos buscadores podem levar dias ou até semanas para notar uma mudança. Com o IndexNow, no entanto, o site avisa os buscadores na hora, inclusive sobre mudança de preço. Ainda assim, o protocolo não garante a indexação imediata. Segundo a Microsoft, o Bing alimenta o ChatGPT, como detalha o guia de como aparecer no ChatGPT.
Na memória do modelo, a espera é maior. A documentação da OpenAI para desenvolvedores lista três modelos principais, todos da linha GPT-6. As datas de corte vão de 30 de abril a 18 de maio de 2026. Portanto, o que mudou depois disso não está na memória deles. Enquanto isso, sem a busca, o ChatGPT pode repetir o dado antigo e dar respostas erradas.
Para saber se a correção funcionou, repita as mesmas perguntas por algumas semanas, sempre em chats novos. Em seguida, conte quantas respostas ainda trazem o erro. Uma resposta isolada não prova nada, porque as respostas mudam a cada execução. O protocolo está no guia de como medir a exatidão do que a IA diz da marca.
O que encontramos ao analisar 9 páginas em português sobre o tema
Fizemos 9 buscas sobre por que o ChatGPT erra e inventa dados de empresas. Em seguida, analisamos as 9 páginas em português que apareceram nelas e explicam o problema. Quatro tratam de erros sobre dados de empresas, como preço, sócios e horário. Porém, só uma cita a explicação da OpenAI de 2025, a do chute premiado nas avaliações.
Só duas separam o erro que vem do treino do erro que vem de uma página da web. Três falam em reportar o erro à plataforma, mas nenhuma cita o pedido de correção previsto na política de privacidade da OpenAI. Da mesma forma, só uma fala de prazo, e só uma traz números sobre erros envolvendo marcas.
Perguntas frequentes
Não. A OpenAI descreve as respostas erradas do ChatGPT como chute, e não como mentira. O modelo prevê as palavras mais prováveis, que nem sempre são as corretas. Além disso, como o treino e as avaliações premiam o palpite, ele tende a arriscar um dado plausível em vez de admitir que não sabe.
Uma hipótese da Searchable é que a IA erra mais porque tem menos informação sobre elas e, então, preenche as lacunas com palpites. No relatório, empresas com até 50 funcionários tiveram 9,4% de fatos falsos, contra 6,3% nas grandes. Da mesma forma, segundo a OpenAI, fatos raros tendem a virar alucinação.
Toda IA erra, mas a taxa varia. No relatório da Searchable, o ChatGPT teve 8,1% de fatos falsos sobre as marcas. Já os AI Overviews do Google tiveram 11,4%, e o Perplexity, 11,5%. Porém, a Searchable vende monitoramento de marcas em IA, e as próprias empresas revisaram os fatos.
Pedir as fontes ajuda, mas não evita o erro. As fontes mostram se a resposta veio da web ou da memória do modelo, como no teste da Hashtag Treinamentos. Ainda assim, a OpenAI avisa que citações podem estar incompletas, desatualizadas ou erradas. Por isso, abra cada fonte e confira o dado.
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Fontes principais
- OpenAI, Why language models hallucinate, estudo sobre a origem das alucinações (2025).
- Searchable, The AI brand misinformation report, fatos falsos sobre 1.704 marcas (2026).
- OpenAI Help Center, Does ChatGPT tell the truth? (2026).
- OpenAI Help Center, Searching the web with ChatGPT (2026).
- OpenAI Help Center, How your data is used to improve model performance (2026).
- OpenAI, política de privacidade, com o pedido de correção de dados pessoais (2026).
- OpenAI, documentação dos modelos, com as datas de corte (2026).
- Hashtag Treinamentos, O ChatGPT erra! Aprenda a identificar e corrigir alucinações (2025).
