Quando uso IA para ajudar a escrever, investigar problemas ou tomar decisões, agora tenho por hábito perguntar a vários modelos.

Mas isto não é simplesmente perguntar várias vezes nem é apenas para ver qual resposta parece ter mais apoio.
O verdadeiro valor está em fazer com que modelos diferentes julguem de forma independente, revelar as suas divergências e depois voltar às evidências originais para as confirmar.
Recentemente voltei a seguir este processo e só então percebi que quase tinha falhado o passo mais importante. Eu achava que tinha envolvido três modelos, mas na prática apenas dois deram respostas; o outro foi ignorado. Se não confirmar que cada caminho realmente devolveu conteúdo, é fácil pensar, erradamente, que a validação já estava completa.
Consegui condensar as práticas que posso usar imediatamente em três passos.
Primeiro, pedir que modelos diferentes respondam de forma independente. Ao perguntar ao segundo modelo, não lhe mostre a resposta do primeiro, para evitar que influenciem uns aos outros.
Depois, pedir que cada modelo use a mesma estrutura na saída: qual é a conclusão, quais são as principais razões e onde é que existe incerteza. Desta forma, quando os juntar, fica mais fácil compará-los diretamente.
Por fim, em vez de contar quem está certo e quem está errado, concentro-me especificamente nas divergências. As divergências importantes devem ser verificadas consultando os materiais mais originais, ou validando eu próprio na prática. E, ao mesmo tempo, confirmar se cada modelo realmente respondeu.
Da próxima vez que fores usar IA para validar em cruz uma opinião, segue estes três passos.