{"id":26055,"date":"2025-05-22T17:09:40","date_gmt":"2025-05-22T15:09:40","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicagenia.com\/blog\/i-modelli-di-intelligenza-artificiale-hanno-allucinazioni-meno-degli-esseri-umani\/"},"modified":"2026-09-11T09:04:57","modified_gmt":"2026-09-11T07:04:57","slug":"i-modelli-di-intelligenza-artificiale-hanno-allucinazioni-meno-degli-esseri-umani","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicagenia.com\/it\/blog\/i-modelli-di-intelligenza-artificiale-hanno-allucinazioni-meno-degli-esseri-umani\/","title":{"rendered":"I modelli di intelligenza artificiale hanno allucinazioni meno degli esseri umani?"},"content":{"rendered":"

Nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), il termine allucinazioni<\/strong> viene utilizzato per descrivere situazioni in cui i modelli linguistici<\/strong> generano informazioni errate o fittizie, ma le presentano come se fossero vere.<\/p>\n

Questo fenomeno rappresenta una sfida cruciale, soprattutto quando l\u2019IA viene applicata in settori sensibili come la medicina, il diritto o l\u2019istruzione.<\/p>\n

In questo contesto, Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha rilasciato dichiarazioni che hanno generato dibattito nel settore. Durante l\u2019evento Code with Claude, Amodei ha affermato che i modelli di intelligenza artificiale \u201cprobabilmente hanno meno allucinazioni degli esseri umani, ma lo fanno in modi pi\u00f9 sorprendenti\u201d.<\/p>\n

Esploriamo nel dettaglio le sue dichiarazioni e gli interessanti risvolti che ci\u00f2 pu\u00f2 avere.<\/p>\n

Cosa ha detto esattamente Dario Amodei?<\/h2>\n

Durante l’evento Code with Claude, ospitato da Anthropic a San Francisco, Dario Amodei ha risposto a una domanda sulle allucinazioni nei modelli linguistici.<\/p>\n

Durante la risposta, il manager ha affermato: \u201cI modelli di intelligenza artificiale probabilmente hanno meno allucinazioni degli esseri umani, ma lo fanno in modi pi\u00f9 sorprendenti\u201d. Questa affermazione, che mette a confronto direttamente le prestazioni delle macchine con quelle delle persone, non \u00e8 passata inosservata e ha suscitato interesse e scetticismo.<\/strong><\/p>\n

Amodei ha legato questa idea anche alla sua visione per il futuro dell\u2019IA. Ha ribadito la sua previsione secondo cui l\u2019AGI potrebbe essere raggiunta nel 2026, sulla base di un documento pubblicato l\u2019anno precedente.<\/p>\n

Ha usato una metafora significativa: \u201cL\u2019acqua sta aumentando ovunque\u201d, suggerendo che i progressi tecnologici si stanno verificando ampiamente e rapidamente. La dichiarazione di Amodei riflette una grande fiducia nella capacit\u00e0 dell’intelligenza artificiale di superare i suoi attuali limiti, inclusa la propensione alle allucinazioni.<\/p>\n

Cosa sono le allucinazioni nell’intelligenza artificiale?<\/h2>\n

Le allucinazioni nei modelli linguistici sorgono quando un’intelligenza artificiale genera risposte che sembrano plausibili ma sono errate, fittizie o prive di fondamento nella realt\u00e0<\/strong>. Ad esempio potresti inventare riferimenti bibliografici, eventi storici inesistenti o spiegazioni tecniche errate.<\/p>\n

Un caso recente illustra la gravit\u00e0 del problema: un avvocato di Anthropic ha dovuto scusarsi in tribunale dopo aver presentato una falsa citazione legale generata dal modello dell’azienda, Claude, che includeva nomi inventati e riferimenti legali.<\/p>\n

Le cause delle allucinazioni sono molteplici. Questi includono distorsioni o errori nei dati di addestramento, la mancanza di contesto specifico e i limiti dell\u2019architettura del modello.<\/p>\n

Nonostante siano stati compiuti importanti progressi, le allucinazioni continuano a rappresentare una sfida<\/strong>, soprattutto in contesti in cui la precisione \u00e8 essenziale.<\/p>\n

Gli esseri umani o l’intelligenza artificiale hanno pi\u00f9 allucinazioni?<\/h2>\n

Per valutare l’affermazione di Amodei, vale la pena analizzare gli studi che confrontano le prestazioni dell’intelligenza artificiale con quelle degli esseri umani. In ambito sanitario, ad esempio, l\u2019intelligenza artificiale ha dimostrato una grande precisione.<\/p>\n

Una meta-analisi del 2014 ha stabilito che circa il 5,08% dei pazienti di assistenza primaria negli Stati Uniti riceve una diagnosi errata (PMC). Al contrario, alcuni modelli di intelligenza artificiale hanno raggiunto un\u2019accuratezza del 95% nelle diagnosi correlate al diabete<\/strong>.<\/p>\n

Tuttavia, in attivit\u00e0 come la generazione di riferimenti bibliografici, gli errori sono frequenti. Uno studio pubblicato su JMIR ha riportato che modelli come ChatGPT-3.5 e 4 commettono errori nel 29%-40% delle citazioni.<\/p>\n

Nel giornalismo, uno studio del 2005 ha rilevato che il 61% delle notizie sui giornali americani contenevano errori di fatto, con una media di tre errori per articolo errato.<\/p>\n

Questi errori umani sono spesso dovuti a disattenzione o incomprensioni, mentre i modelli di intelligenza artificiale possono generare complete falsit\u00e0 con apparente sicurezza.<\/strong><\/p>\n

In breve, sebbene l\u2019intelligenza artificiale superi gli esseri umani in alcuni contesti, l\u2019affermazione di Amodei non pu\u00f2 essere considerata universalmente vera. La mancanza di studi comparativi diretti tra allucinazioni umane e artificiali lascia aperta la questione.<\/p>\n

Opinioni divergenti tra gli esperti<\/h2>\n

Le parole di Amodei hanno suscitato reazioni diverse tra gli operatori del settore. Alcuni condividono il suo ottimismo. Secondo UX Tigers, i modelli di intelligenza artificiale pi\u00f9 avanzati mostrano tassi di allucinazioni inferiori grazie a tecniche di addestramento pi\u00f9 raffinate.<\/p>\n

Tuttavia, altri non sono d’accordo. Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, ha avvertito che i modelli attuali presentano lacune importanti e falliscono anche su questioni basilari.<\/p>\n

Inoltre, nel maggio 2025 New Scientist ha pubblicato un rapporto in cui avverte che le allucinazioni stanno peggiorando in alcuni modelli recenti progettati per compiti di ragionamento complessi.<\/p>\n

Progressi nella riduzione delle allucinazioni<\/h2>\n

Per affrontare questo problema, la comunit\u00e0 tecnologica ha sviluppato varie strategie. Uno dei pi\u00f9 notevoli \u00e8 Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/strong>, che consente ai modelli di consultare fonti esterne durante la generazione della risposta.<\/p>\n

Uno studio di Stanford pubblicato nel 2024 ha dimostrato che questa tecnica, combinata con altre, riduceva le allucinazioni del 96%.<\/p>\n

Vengono utilizzati anche metodi come l\u2019apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF), che addestra i modelli a dare priorit\u00e0 alle risposte pi\u00f9 veritiere.<\/p>\n

I grafici della conoscenza (KG) forniscono un contesto strutturato che riduce gli errori, mentre tecniche come la catena di pensiero*<\/em>* (CoT) favoriscono il ragionamento passo passo che migliora la trasparenza del modello.<\/p>\n

Un’altra strategia emergente \u00e8 quella di addestrare i modelli a riconoscere i propri limiti ed essere in grado di rispondere “Non lo so”<\/strong> piuttosto che inventare una risposta. Questo approccio aiuta a ridurre la diffusione della disinformazione (Forbes).<\/p>\n

Tuttavia, la soluzione definitiva dipende ancora dal contesto di utilizzo e dal grado di verifica esterna disponibile.<\/p>\n

Nessun consenso scientifico<\/h2>\n

Le opinioni nel settore sono varie e i progressi tecnici, sebbene promettenti, non risolvono completamente il problema. Di conseguenza, \u00e8 necessario un approccio rigoroso, interdisciplinare e critico per garantire che l\u2019intelligenza artificiale non sia solo potente, ma anche affidabile.<\/p>\n

Mentre ci avviciniamo al <\/strong>possibile sviluppo dell’AGI<\/strong>, il controllo delle allucinazioni sar\u00e0 fondamentale per creare fiducia nella tecnologia e garantire la sua integrazione responsabile nella societ\u00e0.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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