Intelligenza artificiale: come riconoscere e prevenire le allucinazioni nei modelli IA

Le allucinazioni non sono un fenomeno esclusivo degli esseri umani; anche le intelligenze artificiali (IA) possono sperimentare stati di illusione. Questo problema è stato recentemente messo in luce da uno studio condotto dalle università di Oxford e Cambridge, che ha evidenziato come gli errori e le “allucinazioni” delle IA possano minare la fiducia nei contenuti generati da queste tecnologie. Gli esperti temono che, se non affrontato, questo problema potrebbe erodere la fiducia del pubblico nei contenuti scritti e illustrati, nonché nell’Internet stessa.

Lo studio, rilasciato su Nature a luglio 2023, ha rivelato che quando i software di IA generativa si affidano esclusivamente a contenuti creati da altre macchine, la qualità delle risposte inizia rapidamente a calare. Dopo solo due richieste, le risposte iniziano a mancare il bersaglio, e al quinto tentativo, si erano già degradate significativamente. Dopo nove richieste, le risposte erano diventate un guazzabuglio senza valore. I ricercatori hanno denominato questo fenomeno “crollo del modello”.

Le Cause delle Allucinazioni nelle IA

Le allucinazioni nelle intelligenze artificiali, in particolare nei Large Language Models (LLM) come ChatGPT, sono causate da diverse ragioni. Una delle principali è la mancanza di dati o di contesto che portano la macchina a sintetizzare informazioni inesistenti. Questo fenomeno è ulteriormente complicato dall’overgeneralization, dove l’IA crea connessioni bizzarre tra dati, e dall’overfitting, dove il modello impara “troppo” dai dati di addestramento, generando associazioni distorte.

Un altro fattore è la codifica vettoriale, un processo in cui i termini vengono mappati come combinazioni di numeri piuttosto che come parole. Questo approccio riduce la possibilità di confusione, ma problemi nella codifica e decodifica possono portare a risultati senza senso. Inoltre, le IA non hanno una vera e propria visione semantica e non formulano concetti in maniera indipendente, il che le rende vulnerabili a generare output imprecisi o inventati.

Riconoscere e Prevenire le Allucinazioni

Individuare e controllare le allucinazioni nelle IA generative rappresenta una difficoltà, ma non è impossibile. Un approccio critico e consapevole è essenziale. L’analisi semantica è uno dei primi strumenti per identificare le allucinazioni. L’inconsistenza semantica è spesso una prima indicazione di una mancanza di veridicità. Verificare le informazioni ottenute consultando fonti affidabili è cruciale.

La coerenza e il contesto sono altri indicatori chiave. Le allucinazioni spesso sembrano discordare con il contesto circostante o con le informazioni fornite. Porre ulteriori domande al modello per testare la coerenza e la profondità delle informazioni può aiutare a identificare le allucinazioni. Inoltre, la verifica incrociata con altre fonti o strumenti è essenziale per confermare la veridicità delle informazioni.

Implicazioni Legali e Etiche

Le allucinazioni delle IA possono avere significative conseguenze legali, specialmente in ambiti come la sanità e l’e-commerce. Un modello IA che classifica in modo errato una lesione cutanea benigna come maligna può portare a interventi medici non necessari. Allo stesso modo, un sistema IA utilizzato per analizzare recensioni dei clienti e personalizzare raccomandazioni di prodotto potrebbe generare suggerimenti inappropriati o offensivi, danneggiando la reputazione dell’azienda e esponendola a rischi legali.

Per mitigare questi rischi, è fondamentale utilizzare dati di addestramento di alta qualità e definire chiaramente lo scopo del modello IA. La supervisione umana per garantire la convalida e revisione degli output IA è essenziale per assicurare che eventuali allucinazioni siano filtrate e corrette. Inoltre, è importante considerare le implicazioni etiche dell’uso delle IA, specialmente quando si tratta di generare contenuti che potrebbero essere dannosi o offensivi.

Bullet Executive Summary

In conclusione, le allucinazioni delle intelligenze artificiali rappresentano una sfida significativa nel panorama moderno dell’IA. Questo fenomeno, se non affrontato adeguatamente, potrebbe minare la fiducia del pubblico nei contenuti generati dalle macchine. È essenziale adottare un approccio critico e consapevole nell’uso delle IA, riconoscendo i lori limiti e implementando misure per prevenire e correggere le allucinazioni.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata a questo tema è il concetto di overfitting, dove un modello assorbe troppe informazioni dai dati di addestramento, creando incorrette associazioni. Un’altra nozione avanzata è la codifica vettoriale, un processo che mappa i termini come combinazioni numeriche piuttosto che come parole, riducendo la confusione ma incrementando il rischio di allucinazioni se mal gestito.

Riflettendo su questi aspetti, è evidente che l’uso delle intelligenze artificiali deve essere guidato da una rigorosa valutazione etica e legale. Solo così potremo sfruttare appieno le potenzialità di queste tecnologie rivoluzionarie, garantendo al contempo la sicurezza e l’affidabilità delle informazioni che generano.