Le allucinazioni dell'intelligenza artificiale: sfide e limiti nella gestione delle informazioni incerte
L'intelligenza artificiale (IA) ha compiuto passi da gigante negli ultimi anni, ma uno dei problemi più intriganti e discussi riguarda il fenomeno delle cosiddette "allucinazioni". Questo termine descrive situazioni in cui l'IA fornisce risposte errate o inventate. Le allucinazioni si verificano in particolare quando l'IA deve trattare informazioni che, statisticamente, non seguono pattern chiari o dati precisi, come eventi recenti, ruoli specifici di individui o contesti in cui le informazioni aggiornate si confondono con dati passati.
I limiti della previsione statistica
Le IA di oggi, come i modelli di linguaggio avanzati, si basano principalmente su tecniche di apprendimento automatico (machine learning) che elaborano enormi quantità di dati. Questi modelli non hanno una comprensione diretta del contesto o della temporalità, ma piuttosto rispondono cercando correlazioni statistiche e modelli nei dati di addestramento. In situazioni in cui le informazioni sono ben determinate e seguono schemi definiti, l'IA riesce generalmente a fornire risposte accurate. Tuttavia, quando l'argomento esula da questi schemi – per esempio, informazioni su eventi recenti o su ruoli istituzionali che cambiano frequentemente – il modello può generare risposte che sembrano plausibili, ma che non rispecchiano la realtà.
Allucinazioni legate a date e ruoli istituzionali
Uno degli errori più frequenti si manifesta nel trattamento delle date e dei ruoli di persone pubbliche. Ad esempio, se si chiede all'IA chi sia l'attuale segretario della NATO, potrebbe rispondere con il nome del predecessore anziché quello dell'attuale incaricato. Questo avviene perché, a livello statistico, il nome del predecessore è stato presente più spesso nei dati di addestramento, risultando "più probabile" come risposta. Il modello, quindi, tende a dare priorità a ciò che ha visto più frequentemente, anche se non è aggiornato.
Allo stesso modo, quando si richiedono informazioni su eventi accaduti in un anno specifico, come il 2024, può capitare che l'IA confonda eventi del 2024 con quelli del 2023. Questo fenomeno è causato dalla difficoltà del modello nel comprendere il concetto di temporalità lineare, generando risposte in cui i confini temporali tra anni vicini risultano sfocati.
L'ambiguità dei dati e la gestione delle percentuali
L'IA mostra inoltre difficoltà a trattare argomenti in cui la distribuzione statistica non è ben definita, come in quei casi in cui non esiste una chiara percentuale o prevalenza per una determinata informazione. Quando le risposte richiedono una precisione che esula dalle tendenze apprese durante l'addestramento, l'IA tende a "supporre" la risposta più vicina alla probabilità statistica con cui è stata addestrata. Questo è un limite strutturale di modelli che non ragionano sul contesto ma rispondono a stimoli basati su correlazioni apprese.
Strategie per migliorare l'affidabilità delle risposte IA
Per affrontare il fenomeno delle allucinazioni e migliorare la precisione delle risposte, si stanno sviluppando diverse tecniche. La principale riguarda l'aggiornamento e la supervisione continua dei dati di addestramento, in modo da garantire una base di conoscenza aggiornata. Inoltre, sono in fase di studio sistemi di "controllo di coerenza temporale", che consentono di analizzare il contesto temporale di una domanda e restituire una risposta più aderente al periodo richiesto.
L'adozione di algoritmi che valutano la probabilità di incertezza in una risposta è un’altra strategia promettente: se l'IA rileva un margine di incertezza elevato, potrebbe fornire una risposta più neutrale o segnalare che non è in grado di rispondere con precisione. Infine, l’integrazione di una maggiore comprensione del contesto e una separazione più chiara tra eventi ricorrenti e singoli potrebbero ridurre gli errori legati alle date o ai ruoli specifici.