I sistemi di intelligenza artificiale (AI), inclusi i chatbot come Siri e Alexa, sono sempre più capaci di svolgere compiti complessi. Tuttavia, a volte generano risultati palesemente falsi, un fenomeno spesso chiamato “allucinazione”. Ciò significa che un’intelligenza artificiale presenta con sicurezza le informazioni come fatti quando non sono basate sulla realtà.
Il problema dell’accuratezza dei fatti
Le allucinazioni dell’intelligenza artificiale non sono solo errori; sono fondamentali per il funzionamento di molti sistemi attuali. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono addestrati a prevedere la parola successiva in una sequenza, non necessariamente a verificare la verità. Di conseguenza, un LLM può fabbricare con sicurezza dettagli, inventare fonti o travisare informazioni se aiuta l’output a sembrare più coerente.
Ciò è diverso dalla psicosi o dalla schizofrenia, condizioni umane in cui qualcuno perde il contatto con la realtà. Le allucinazioni dell’intelligenza artificiale sono un fallimento meccanico dell’elaborazione dei dati, non una crisi di salute mentale. Eppure l’effetto è simile: la macchina presenta le falsità come verità.
Perché è importante?
L’ascesa dell’intelligenza artificiale in applicazioni critiche, come la sanità, la finanza e la ricerca legale, rende le allucinazioni pericolose. Immagina un chatbot medico basato sull’intelligenza artificiale che diagnostica erroneamente una condizione o un’intelligenza artificiale finanziaria che consiglia un investimento fraudolento. Il problema non è solo il disagio; è un potenziale danno.
Il contesto è fondamentale qui. Gli LLM lottano con le sfumature e spesso non hanno la capacità di distinguere tra conoscenza consolidata e affermazioni speculative. Possono discutere in modo convincente degli esopianeti o del sistema solare con dettagli inventati, rendendo difficile per gli utenti distinguere la verità dalla finzione.
Il ruolo dell’informatica e della psicologia
I ricercatori di informatica stanno lavorando a soluzioni, tra cui l’apprendimento per rinforzo con feedback umano e metodi per fondare le risposte dell’intelligenza artificiale su dati verificabili. Tuttavia, c’è una questione più profonda. La nostra comprensione dell’intelligenza umana, così come studiata in psicologia, potrebbe essere necessaria per costruire un’IA veramente affidabile. Le macchine imparano dai dati, ma non hanno il buon senso che gli esseri umani danno per scontato.
Il quadro più ampio
Le allucinazioni legate all’intelligenza artificiale evidenziano una tensione fondamentale: chiediamo che l’intelligenza artificiale sia “intelligente” e allo stesso tempo ci aspettiamo che operi con perfetta precisione. La realtà attuale è che l’intelligenza artificiale è uno strumento potente ma non perfetto. Fino a quando i sistemi di intelligenza artificiale non saranno in grado di distinguere in modo affidabile tra ciò che è reale e ciò che non lo è, gli utenti dovranno avvicinarsi ai loro risultati con scetticismo.
Le implicazioni a lungo termine delle allucinazioni legate all’intelligenza artificiale sono significative: se non controllate, minano la fiducia nella tecnologia e creano nuove strade per la disinformazione.
