Tecnologia. Il fenomeno delle Allucinazioni nell’I.A. Cosa sono, perché e quando si verificano e quali contromisure adottare per limitarle

Le allucinazioni in ambito I.A. si riferiscono a quei momenti in cui un modello di intelligenza artificiale produce risposte apparentemente plausibili ma che sono del tutto errate, inventate o scollegate dalla realtà.
Il termine trae ispirazione dalle allucinazioni umane, in cui si percepiscono come reali cose di fatto inesistenti, ma applicato all’I.A. indica la produzione di risultati che, benché formalmente corretti o coerenti con il contesto, non hanno un riscontro reale. Ad esempio, un modello potrebbe generare una citazione inesistente o inventare dettagli su un argomento.
Ne parliamo con Com-Nect, società di ibridazione tecnologica attiva nei processi di integrazione della I.A. negli ambiti della radiotelevisione e dell’editoria online.  

Sintesi

Le allucinazioni nell’intelligenza artificiale si verificano quando un modello produce risposte apparentemente plausibili ma errate o inventate. Questo fenomeno deriva dalla natura probabilistica dei modelli I.A., dalla qualità limitata dei dati di training e dall’incapacità del modello di riconoscere i propri limiti. Si manifesta spesso in contesti complessi, come domande fuori ambito, traduzioni imperfette o richieste di citazioni specifiche.
Le allucinazioni rappresentano una criticità nei settori della sanità, dell’educazione e del giornalismo e perciò minano la fiducia negli strumenti di I.A. Tuttavia, strategie come l’ottimizzazione dei dati di training, il miglioramento del prompt engineering, la validazione delle risposte e l’educazione degli utenti possono mitigare il problema. L’integrazione tra I.A. e supervisione umana, insieme a un investimento in trasparenza e sviluppo tecnologico, è fondamentale per costruire modelli più affidabili e responsabili.

Perché accade: la natura probabilistica dei modelli I.A.

Le allucinazioni non sono semplicemente “errori casuali” ma il risultato di meccanismi complessi legati alla progettazione e al funzionamento dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare quelli basati su reti neurali e apprendimento automatico.

Modelli basati sulla probabilità

“Gli algoritmi di linguaggio naturale (NLP) come GPT si basano su previsioni probabilistiche: scelgono la parola o la frase successiva in base alle probabilità calcolate dal training sui dati. Questo processo, pur essendo altamente sofisticato, non garantisce che le risposte siano sempre accurate”, spiega Massimo Rinaldi, ingegnere della Com-Nect, società di ibridazione tecnologica del gruppo Consultmedia che segue progetti di I.A. applicata ai media (radio-tv ed editoria online).

Limitazioni dei dati di training

“Le I.A. vengono addestrate su enormi set di dati prelevati da fonti pubbliche, ma questi cataloghi non coprono tutte le informazioni disponibili e quindi se il modello non ha mai incontrato un certo argomento o lo ha appreso da dati imprecisi, potrebbe generare risposte sbagliate”, avverte Rinaldi.

Overconfidence del modello

“Un’I.A. non ha consapevolezza delle sue conoscenze o dei suoi limiti: può generare risposte con un tono sicuro, anche quando queste sono sbagliate. Ciò avviene perché il modello attribuisce un’elevata probabilità alla coerenza sintattica, non alla veridicità semantica.

Ambiguità dei prompt

Un input ambiguo o poco chiaro fornito dall’utente può portare il modello a generare risposte “fantasiose”. Le I.A. cercano di “riempire i vuoti” basandosi su associazioni probabilistiche, il che può portare a errori significativi”, sottolinea l’ingegnere.

Quando si verificano le allucinazioni?

Ma quando si verificano le allucinazioni? “Le allucinazioni possono emergere in vari contesti, di cui i più frequenti sono le domande fuori ambito, cioè quando un utente chiede qualcosa al di fuori della portata dei dati di addestramento. In questo caso il modello potrebbe generare risposte inventate per fornire un’apparente soluzione.

Risposte complesse o creative

Vi è poi il caso di compiti che richiedono creatività o interpretazioni aperte, come la generazione di storie o poesie: in questi frangenti l’I.A. potrebbe produrre contenuti che sembrano realistici ma non hanno basi reali.

Fonti inesistenti

Un altro caso tipico è la creazione di riferimenti falsi, come citazioni, dati o bibliografie, specialmente quando viene chiesto di fornire informazioni altamente specifiche.

Traduzioni o riassunti imperfetti

Frequenti anche le allucinazioni durante il riassunto o la traduzione di testi complessi, dove l’I.A. può alterare il significato originale o introdurre dettagli non presenti”, avverte Rinaldi.

Perché le allucinazioni sono problematiche

Le allucinazioni mettono a rischio la fiducia negli strumenti di I.A., specialmente in settori critici come Sanità (risposte inesatte possono portare a diagnosi errate o trattamenti inappropriati), Educazione (gli studenti potrebbero essere fuorviati da informazioni sbagliate) e, quanto all’ambito che ci interessa più da vicino, giornalismo e comunicazione (informazioni non verificate possono compromettere l’integrità di articoli e rapporti).

Come mitigare il problema?

“Gli sviluppatori e gli utenti possono adottare una serie di strategie per ridurre il rischio di allucinazioni nell’I.A., che partono dal miglioramento del training attraverso dati di qualità (utilizzare set di dati accurati, aggiornati e diversificati per l’addestramento); un’azione di bias reduction (implementare tecniche per ridurre i pregiudizi nei dati); l’affinamento del modello.

Prompt engineering

Un secondo livello di contromisure prevede la formulazione di input chiari e specifici per limitare interpretazioni errate e l’introduzione di  meccanismi di incertezza per includere funzioni che segnalino quando il modello è incerto o fuori ambito.

Validazione delle risposte

Uno step ulteriore è quello dei controlli incrociati (verificare le risposte dell’I.A. con fonti attendibili) con la previsione di feedback umano (coinvolgere esperti umani per valutare e correggere le risposte del modello).

Trasparenza e comunicazione

Altri fattori correttivi consistono nella presenza di indicatori di affidabilità (segnalare chiaramente quando una risposta potrebbe non essere accurata), nell’educazione degli utenti (informare gli utenti sui limiti e sulle potenziali imprecisioni dell’I.A.) e combinare intelligenza artificiale con la supervisione umana per attività critiche, garantendo un controllo di qualità”, conclude l’esperto di Com-Nect.

Conclusioni

Le allucinazioni delle I.A. rappresentano una sfida inevitabile, ma gestibile, nel percorso verso un’intelligenza artificiale più affidabile. Comprendere le cause del fenomeno e adottare strategie per mitigarne l’impatto è essenziale per sfruttare appieno il potenziale di questi strumenti, mantenendo alta la fiducia degli utenti.

Investire in trasparenza, educazione e sviluppo tecnologico

Investire in trasparenza, educazione e sviluppo tecnologico avanzato sarà la chiave per minimizzare questi errori, rendendo l’intelligenza artificiale non solo più precisa, ma anche più responsabile. (G.M. per NL)