Nel mondo dell’intelligenza artificiale generativa, le allucinazioni AI rappresentano un fenomeno affascinante e complesso. Queste si verificano quando un sistema di AI generativa produce risposte o immagini che non hanno corrispondenza con la realtà, creando output privi di senso o del tutto imprecisi.
Ma cosa significa realmente allucinazione AI? E come influenzano la creatività e il senso critico?
Cos’è un’allucinazione AI?
L’AI generativa è creata da LLMs (Large Language Models), un modello linguistico di grandi dimensioni che utilizza tecniche di apprendimento profondo e set di dati di dimensioni massicce per comprendere, riassumere, generare e prevedere nuovi contenuti.
Un’allucinazione AI si manifesta quando un sistema AI generativo fornisce informazioni errate o inventate in risposta a un prompt.
Si tratta di un fenomeno più comune nelle AI conversazionali, dove i chatbot possono generare dati, statistiche o persino casi giudiziari falsi. Queste allucinazioni dell’intelligenza artificiale sono interpretazioni errate dovute a diversi fattori, tra cui l’overfitting, la distorsione/accuratezza dei dati di addestramento e l’elevata complessità del modello.
Le cause delle allucinazioni AI
- Addestramento inadeguato: una selezione limitata di dati di addestramento o dati di bassa qualità possono portare a risposte errate. I modelli di intelligenza artificiale generativa si basano su dati di input per risolvere i compiti, quindi la qualità e la pertinenza dei set di dati di addestramento determinano il comportamento del modello e la qualità dei suoi risultati.
- Overfitting o overgeneralization: con overfitting si intende un addestramento eccessivamente focalizzato su un argomento limitato. L’AI si adatta troppo ai dati specifici con cui è stata alimentata, rendendola meno in grado di generalizzare in modo accurato su nuove situazioni. Al contrario, l’overgeneralization si verifica quando l’AI generalizza troppo, creando connessioni errate o bizzarre tra i dati di input.
- Riproposizione di informazioni false: l’AI può riproporre false informazioni diffuse online dagli esseri umani, incluse le fake news.
- Pregiudizi umani: le risposte dei sistemi di intelligenza artificiale possono raccogliere e imitare pregiudizi umani. Ad esempio Meta ha ritirato la sua demo Galactica LLM nel 2022, dopo aver fornito agli utenti informazioni imprecise, e talvolta radicate in pregiudizi.
Come riconoscere e gestire le “AI hallucinations”
Riconoscere le “AI hallucinations” può essere difficile, poiché le risposte dei chatbot avanzati suonano convincenti. È fondamentale quindi verificare le informazioni fornite da una AI generativa, specialmente quando riguardano numeri, date, persone o eventi. Alcune buone pratiche per gestire o prevenire le allucinazioni includono:
- Evitare di utilizzare termini gergali quando si crea un prompt e renderlo il più possibile completo di informazioni utili.
- Evitare domande aperte, chiedere informazioni specifiche e fornire prompt dettagliati che possano limitare la risposta.
- Chiedere all’AI di imitare un professionista nel campo per ottenere risposte più accurate.
Allucinazioni AI: limitazione o stimolo alla creatività?
Le allucinazioni AI possono essere viste anche come uno stimolo alla creatività e non solo come limitazione?
Da un lato, queste allucinazioni forniscono informazioni errate, che possono risultare in determinati casi pericolose. Pensa alle conseguenze che possono creare in ambiti come la medicina o il diritto.
Dall’altro però, stimolano la creatività, offrendo spunti inaspettati e originali. Gli ambiti di applicazione possono essere svariati: in arte e design, le allucinazioni AI possono generare immagini sorprendenti e innovative; in letteratura, possono offrire uno spunto originale per una trama surrealista o fantasy.
Verso un futuro con AI più affidabili
Sai che esiste una classifica su GitHub che valuta alcuni dei più grandi nomi dei modelli linguistici di grandi dimensioni in base al suo Hallucination Evaluation Model, che misura la frequenza con cui un LLM introduce allucinazioni quando riassume un documento?
Secondo questo modello, GPT-4 di OpenAI produce allucinazioni solo nel 3% dei casi, mentre l’ormai obsoleto Palm Chat di Google registra un tasso del 27%.
La ricerca si sta orientando verso modelli AI più piccoli e specializzati, basati su dati di qualità e che consumano meno energia. Questo potrebbe ridurre la frequenza delle allucinazioni, ma anche limitare la creatività dei modelli AI generativi.
Insomma, le allucinazioni nell’AI generativa sono un fenomeno complesso, che presenta sia rischi sia opportunità. La sfida per gli sviluppatori è bilanciare questi aspetti, migliorando l’affidabilità dei sistemi AI pur mantenendo la loro capacità di generare idee innovative e originali.