- Le allucinazioni in ChatGPT si verificano perché il modello predice le parole, non comprende la realtà e tende a colmare le lacune quando le informazioni sono scarse o ambigue.
- Un uso appropriato delle domande, con un contesto chiaro, limiti espliciti, richieste di fonti e riconoscimento dell'incertezza, riduce nettamente la probabilità di risposte inventate.
- Quando la precisione è fondamentale, è essenziale convalidare sempre i dati chiave con fonti esterne e utilizzare modelli, metodi di ragionamento e configurazioni appropriati.
- Sebbene il settore stia lavorando a nuove tecniche di formazione, la responsabilità ultima di individuare gli errori e di rivedere le informazioni generate spetta all'utente.
Le allucinazioni in ChatGPT sono diventate uno degli argomenti più discussi quando si parla di intelligenza artificiale generativa e compaiono in molti errori tipici di ChatGPT . Si tratta di risposte che sembrano molto convincenti, scritte con un tono sicuro, ma che in realtà contengono dati falsi, citazioni inventate o conclusioni non supportate da prove. Per chi lo usa per curiosità, questo potrebbe non essere un problema, ma per chi si affida all'IA nel proprio lavoro quotidiano, può essere un vero grattacapo.
Sebbene al momento sia impossibile eliminare completamente le allucinazioni da un modello linguistico, possiamo ridurle significativamente combinando tre elementi: suggerimenti migliori, buone pratiche di verifica e alcuni aggiustamenti al modo in cui utilizziamo ciascun modello. Questo articolo spiegherà in dettaglio cosa sono queste allucinazioni, perché si verificano, cosa sta facendo il settore (e OpenAI in particolare) per mitigarle e, soprattutto, come è possibile modificare l'utilizzo di ChatGPT in modo che commetta molti meno errori.
Cosa sono le allucinazioni in ChatGPT e perché si verificano?
Nel contesto dell'intelligenza artificiale, si parla di allucinazione quando un modello come ChatGPT genera informazioni errate, inventate o prive di fondamento , ma le presenta in modo così naturale da sembrare vere. Non si tratta di un singolo errore numerico; a volte il modello costruisce interi paragrafi, citazioni dirette, nomi di studi o argomentazioni che non trovano riscontro in alcuna fonte attendibile.
Questo accade perché ChatGPT, come altri modelli linguistici di grandi dimensioni, non comprende il mondo come lo comprendi tu . Non ragiona né verifica i fatti confrontandoli con un database in tempo reale; piuttosto, calcola quale parola ha maggiori probabilità di seguire quella precedente, basandosi su schemi appresi durante l'addestramento. In sostanza, è un sistema di completamento automatico del testo estremamente sofisticato.
Quando la domanda che poni è in linea con quanto il modello ha osservato durante l'addestramento, di solito la risposta è corretta. Il problema sorge quando si richiedono informazioni molto specifiche, poco frequenti o scarsamente rappresentate nei dati di addestramento. In queste situazioni, il modello è "costretto" a colmare le lacune con quella che considera la risposta più probabile, anche in assenza di riscontri nella realtà.
Un esempio tipico è la richiesta di una citazione diretta di un autore specifico . Se i dati di addestramento non contengono quella citazione esatta, l'utente potrebbe inventare una frase che "suona" come quella dell'autore, attribuirgliela in modo del tutto naturale e talvolta ammettere l'errore solo quando l'utente insiste. Lo stesso vale per date, cifre, nomi propri o riferimenti ad articoli accademici: ambiti particolarmente suscettibili alle allucinazioni.
C'è anche un altro fattore importante: molti modelli sono addestrati per produrre sempre una risposta . Ammettere apertamente "Non lo so" non è mai stata una priorità nel loro addestramento; di conseguenza, tendono a fornire informazioni anche quando i dati che gestiscono sono insufficienti o ambigui.
Come funziona ChatGPT internamente (e cosa significa per le allucinazioni)
Per comprendere meglio perché ChatGPT sia così imprevedibile, è utile ricordare che si tratta di un modello linguistico addestrato su enormi quantità di testo. Durante l'addestramento, apprende schemi: quali parole tendono ad essere associate, quali strutture di frasi sono tipiche di un articolo scientifico, come viene scritto un articolo di cronaca, come viene argomentato un saggio e così via.
Quando gli poni una domanda, ChatGPT non effettua ricerche su internet (tranne nelle versioni con la navigazione web abilitata), ma prevede, parola per parola, la risposta successiva più probabile in base al contesto che hai fornito. Ecco perché, quando lo vedi digitare lentamente sullo schermo, in realtà sta completando il testo in tempo reale, senza "pensare" come farebbe una persona.
Questo spiega perché è così bravo a imitare gli stili, riassumere i testi o generare risposte coerenti a partire dalla documentazione fornita, ma anche perché può fallire clamorosamente quando si richiedono dati di precisione assoluta. Se non è sicuro delle informazioni, il modello tende a colmare le lacune per evitare di interrompere il flusso del discorso.
Inoltre, il modo in cui l'IA viene addestrata ha un impatto significativo. Tradizionalmente, la priorità è stata data alla capacità del modello di produrre risposte utili e convincenti per l'utente , il che a volte entra in conflitto con la rigorosa accuratezza fattuale. Trovare questo equilibrio è una delle principali sfide attuali del settore.
OpenAI e le strategie del settore per ridurre le allucinazioni
Negli ultimi anni, sono emerse numerose critiche riguardo alle inesattezze dell'intelligenza artificiale generativa, che vanno dagli errori nelle dimostrazioni pubbliche (come il famoso caso della falsa affermazione sul telescopio spaziale James Webb) ai riferimenti fittizi utilizzati in contesti legali o mediatici. Questo tipo di fallimenti ha spinto aziende come OpenAI a ripensare i metodi di addestramento e valutazione dei propri modelli.
Una delle linee di ricerca su cui OpenAI sta lavorando è nota come "monitoraggio del processo ". Invece di concentrarsi esclusivamente sulla correttezza della risposta finale ("monitoraggio del risultato"), cerca di valutare e premiare il modello per le diverse fasi di ragionamento che segue per arrivare a quella risposta.
L'idea è che se l'IA viene premiata per un ragionamento trasparente e coerente , e non solo per il raggiungimento di una risposta finale impeccabile, si riduce la probabilità che giunga a conclusioni errate ma apparentemente corrette. Ciò consente inoltre al modello di spiegare meglio i passaggi compiuti, avvicinandolo a una "catena di ragionamento" simile a quella umana.
Tuttavia, all'interno della comunità scientifica serpeggia un notevole scetticismo circa la reale capacità di questo approccio di eliminare le allucinazioni. Esperti di privacy ed etica chiedono maggiori dettagli sui dati e sugli esempi utilizzati in questi processi di formazione, nonché ricerche indipendenti e sottoposte a revisione paritaria per convalidare i risultati.
Per ora, OpenAI non ha fissato una data precisa per l'implementazione su larga scala di queste tecniche in tutti i suoi prodotti, ma ha chiarito che la riduzione delle imprecisioni è una priorità. Nel frattempo, la responsabilità pratica del corretto utilizzo ricade in gran parte sull'utente.
Cambiamento di comportamento: quando ChatGPT sembra avere più allucinazioni
Molti utenti abituali hanno notato che, col tempo, ChatGPT sembra essere più incline alla confusione o a disorientarsi in modo diverso , soprattutto quando si lavora con documenti lunghi, citazioni accademiche o tesine di ricerca. Un esempio tipico è quello dei ricercatori che caricano una dozzina di PDF e richiedono riassunti, identificazione dei temi chiave e citazioni dirette a supporto delle loro conclusioni.
Una lamentela ricorrente è che, quando gli vengono chieste citazioni dirette con riferimenti , il modello inizia a inventarle. Anche dopo essere stato corretto e aver ricevuto il suo consenso, genera altre citazioni false e, in alcune chat, sembra entrare in una sorta di "ciclo allucinatorio" dal quale è difficile farlo uscire senza dover iniziare una nuova conversazione.
Un altro problema spesso citato è l'impatto della memoria potenziata e del cross-contesto . Quando l'assistente ricorda preferenze o argomenti discussi in altre conversazioni, potrebbe iniziare a mescolare campi in modo inappropriato: ad esempio, introducendo concetti di informatica quantistica quando risponde a domande sulle scienze sociali, semplicemente perché l'utente ha menzionato la meccanica quantistica in un'altra chat.
Alcuni utenti hanno optato per strumenti alternativi specializzati nell'analisi di documenti, come ad esempio NotebookLM , sistemi focalizzati sui PDF , dopo aver notato che ChatGPT generava citazioni che sembravano molto plausibili ma non esistevano. In questi casi, il modello rimane uno strumento utile per la creatività, il brainstorming o la stesura preliminare, ma va utilizzato con maggiore cautela per compiti che richiedono accuratezza accademica.
All'interno dell'ecosistema OpenAI, sono state osservate differenze anche tra i modelli. Le versioni orientate a un ragionamento più preciso, come la famiglia o3 , tendono ad essere più lente ma generano meno illusioni nell'analisi dettagliata dei documenti. Altre varianti, come GPT-4o o modelli più leggeri, sono ottime per la creatività e la velocità, ma dovrebbero essere utilizzate con cautela quando sono necessari dati completamente verificati.
Come ridurre al minimo le allucinazioni in ChatGPT con buoni suggerimenti
Sebbene la struttura del modello imponga dei limiti, il modo in cui si pongono le domande ha un impatto enorme; personalizzare ChatGPT e affinare le domande può ridurre notevolmente la probabilità che ChatGPT si inventi delle cose , o almeno garantire che segnali quando non dispone di informazioni sufficienti.
Uno degli aspetti fondamentali è fornire un contesto chiaro e specifico . Più vaga è l'istruzione, più spazio avrà il modello per formulare ipotesi. Invece di chiedere "Qual è la storia del Messico?", è molto meglio specificare: "Spiega tre cause principali dell'inizio dell'indipendenza messicana, supportando la tua risposta con fonti storiche riconosciute".
È inoltre molto utile limitare la portata delle informazioni . Se si fornisce un documento o una serie di testi, è importante specificare che la risposta deve basarsi esclusivamente su quel materiale: "Rispondete solo utilizzando le informazioni contenute in questi articoli. Se qualcosa non è presente, dite che non avete dati sufficienti". Questo riduce la tentazione per il modello di attingere a conoscenze vaghe derivanti dalla sua formazione generale.
Un'altra strategia efficace consiste nel chiedere le fonti o nel riconoscere l'incertezza . Frasi come "Se non sei sicuro, di' esplicitamente che non lo sai" o "Non inventare informazioni; se mancano dei dati, indicalo" guidano il modello a dare priorità all'onestà rispetto alla fluidità. Sebbene non sia infallibile, questo metodo di solito riduce il numero di falsificazioni palesi.
Se hai accesso all'API, puoi regolare la temperatura del modello . Valori bassi (vicini a 0) rendono l'output più conservativo e ripetibile, riducendo il livello di creatività e, di conseguenza, il rischio di allucinazioni. Non puoi modificare direttamente questo parametro nell'interfaccia web, ma puoi richiedere qualcosa di simile con istruzioni come: "Rispondi in modo obiettivo, senza speculazioni o opinioni".
Buone pratiche per individuare e validare possibili allucinazioni
Oltre a migliorare i messaggi di richiesta, è fondamentale adottare una routine di verifica sistematica . Le stesse tecniche che utilizziamo per individuare le bufale online possono essere impiegate per identificare le risposte sospette generate dall'intelligenza artificiale.
Il primo consiglio è quasi scontato, ma vale la pena ripeterlo: verificate sempre le informazioni chiave con fonti esterne affidabili. Se ChatGPT vi fornisce dati numerici, date, nomi di autori o riferimenti a studi, controllateli su siti web ufficiali, database accademici, libri o articoli di riferimento; ad esempio, consultate elenchi di attività per le quali ChatGPT non riesce a trovare esempi pertinenti.
È inoltre molto utile chiedere al modello di mostrare il suo ragionamento passo dopo passo . Istruzioni come "Spiegami come sei arrivato a questa conclusione, passo dopo passo" permettono di individuare lacune logiche o salti logici ingiustificati. Se ti accorgi che il "percorso" non ha senso, la risposta è probabilmente frutto di un'allucinazione.
Suddividere le domande di ampio respiro in sottodomande specifiche aiuta a evitare che il modello debba coprire troppi contesti contemporaneamente. Invece di porre una domanda macroscopica su un intero campo, è meglio chiedere prima quali siano le teorie principali, poi gli autori chiave, quindi le prove empiriche e così via. In questo modo, è possibile validare ogni blocco in modo indipendente.
Nelle versioni di ChatGPT con ricerca su internet , come alcuni piani a pagamento con navigazione abilitata, vale la pena attivare questa funzione quando si ha bisogno di informazioni aggiornate. Sebbene ciò non elimini completamente le allucinazioni, ne riduce il rischio poiché il modello si basa su documenti reali anziché esclusivamente sulla memoria statistica.
Un trucco interessante consiste nel ripetere la stessa domanda con lievi variazioni . Se il modello fornisce risposte contraddittorie a domande praticamente identiche, è un buon indicatore del fatto che potrebbe inventare o estrapolare dati in modo inaffidabile. In questi casi, è consigliabile condurre un'accurata verifica esterna.
Infine, se si utilizzano le API o configurazioni avanzate, è consigliabile definire istruzioni di sistema permanenti come: "Se non si è certi di un'informazione, rispondere 'Non ho informazioni sufficienti' e non tentare di indovinare". Questo non elimina completamente il problema, ma stabilisce uno standard di onestà più rigoroso.
Configurazioni e modalità di utilizzo che riducono gli errori
Oltre alle domande predefinite, ChatGPT offre alcune impostazioni che possono aiutarti a ridurre al minimo le risposte inventate , soprattutto se lo usi quotidianamente per argomenti delicati come ricerca, scienza o diritto.
Se si ha accesso a modelli avanzati con ricerca web integrata , è consigliabile attivarli quando si lavora con dati in rapida evoluzione (eventi di attualità, normative, letteratura recente). Affidandosi a informazioni in tempo reale, l'IA ha più opzioni di confronto e meno bisogno di colmare le lacune con l'intuizione statistica.
Le cosiddette modalità di ragionamento avanzate , come i modelli incentrati sull'accuratezza analitica (ad esempio, la famiglia o3), sono progettate per privilegiare il rigore rispetto alla velocità. Potrebbero impiegare più tempo per generare una risposta, ma tendono a commettere meno errori gravi nei problemi di analisi logica, matematica o di documenti dettagliati.
Un'altra caratteristica fondamentale di ChatGPT sono le istruzioni personalizzate . Nelle impostazioni, è possibile specificare il tipo di risposte preferite: più tecniche, più didattiche, più prudenti, ecc. Ad esempio, si può impostare ChatGPT in modo che dia priorità all'accuratezza rispetto alla creatività, che citi sempre le fonti quando non è del tutto certo, o che avvisi l'utente se sta formulando delle ipotesi.
Quando si utilizza ChatGPT per la ricerca, è importante fornire un contesto ricco e completo di riferimenti chiari , soprattutto se si richiede l'analisi di articoli o riassunti accademici. Includere fonti affidabili direttamente nella richiesta e specificare chiaramente che la risposta deve basarsi su tali documenti ridurrà la probabilità che il modello si basi su informazioni vaghe.
Non dimenticate che modelli diversi hanno profili di rischio diversi . Un modello leggero potrebbe essere ottimo per generare idee creative ("Dammi 20 modi per arrivare da X a Y"), ma non l'opzione migliore per estrarre citazioni precise da un documento. Al contrario, un modello più complesso potrebbe essere la scelta giusta per un'analisi approfondita, anche se più lento. Alcuni di questi aggiustamenti derivano dai parametri di intelligenza artificiale che modellano i modelli.
Errori comuni dell'utente che scatenano allucinazioni
Molte delle allucinazioni che osserviamo quotidianamente non sono dovute solo al modello in sé, ma anche al modo in cui lo utilizziamo. Esistono diversi schemi di utilizzo che inducono l'IA a commettere errori , ed è importante identificarli.
Uno degli errori più comuni è porre domande troppo generiche . Richieste come "spiega tutto sulla psicologia sociale" o "riassumi lo stato dell'arte in questo campo" sono talmente ampie da costringere il modello a condensare un'enorme quantità di informazioni, aumentando la probabilità di errori o semplificazioni imprecise.
Un'altra pratica pericolosa è quella di affidarsi ciecamente all'intelligenza artificiale per generare citazioni testuali, riferimenti bibliografici o sentenze legali senza verificarli. È proprio in questo tipo di compiti che i modelli linguistici sono particolarmente inclini a inventare titoli, autori o dati che "suonano bene" ma che non esistono.
Inoltre, non è utile mescolare troppi argomenti diversi nella stessa discussione . Se in una conversazione si passa dalla fisica quantistica alla pedagogia, poi al diritto e si finisce per parlare di storia dell'arte, il contesto della chat diventa caotico e aumenta la probabilità che si finisca per spostare concetti da un campo all'altro inutilmente.
Dal punto di vista dell'approccio, un errore pericoloso è trattare ChatGPT come se fosse una fonte di verità assoluta anziché uno strumento di supporto. Proprio come si valuta il lavoro di uno stagista, è opportuno valutare l'output del modello, soprattutto se è in gioco la propria reputazione professionale o accademica.
Infine, è bene ricordare che i modelli di intelligenza artificiale possono migliorare o peggiorare nel tempo con gli aggiornamenti. Se noti che un particolare modello inizia a darti maggiori problemi di affidabilità in determinati tipi di attività (ad esempio, l'analisi di documenti lunghi), valuta la possibilità di passare a una variante diversa, avviare una nuova chat pulita o combinarla con altri strumenti specializzati.
Come convivere con le allucinazioni e continuare a divertirsi con ChatGPT
Le allucinazioni non scompariranno domani, ma questo non significa che ChatGPT perda il suo valore. La chiave è usare lo strumento con saggezza : sfruttare al meglio le sue potenzialità (scrivere, generare idee, strutturare le informazioni, fornire spiegazioni chiare) ed essere molto più esigenti quando entrano in gioco dati cruciali.
Se lo usi per la creatività, il brainstorming o la stesura iniziale di un testo, le allucinazioni sono generalmente meno problematiche; possono persino offrire spunti interessanti. Tuttavia, se lo usi per la ricerca, relazioni tecniche o contenuti che richiedono rigore , è consigliabile includere una revisione approfondita e non pubblicare nulla senza averlo verificato.
In questo delicato equilibrio, è importante accettare simultaneamente due verità: modelli come ChatGPT commettono errori , a volte anche evidenti, ma è altrettanto vero che anche gli esseri umani commettono errori. Se l'IA esegue un compito specifico con meno difetti di noi o ci aiuta a ridurre significativamente il tempo che vi investiamo, rimane un'opzione molto interessante, a patto di non delegarle la responsabilità finale.
In definitiva, la responsabilità di ciò che firmi con il tuo nome è tua, non del modello. Incolpare ChatGPT per un errore grave è come dire "il cane ti ha mangiato i compiti" : può sembrare una scusa, ma non ti esonera dalle conseguenze. La cosa sensata da fare è imparare a riconoscere le false credenze, integrare meccanismi di verifica nel proprio flusso di lavoro e perfezionare gradualmente le richieste e le impostazioni.
Se combiniamo modelli migliori, nuove tecniche di formazione incentrate sui processi, strumenti di ricerca integrati e un'esperienza utente più matura, le allucinazioni diventeranno gradualmente meno frequenti. Fino ad allora, l'approccio più saggio è quello di considerare ChatGPT per quello che è: uno strumento potente ma non infallibile che può aumentare la produttività, a patto di non accettare le sue risposte acriticamente senza prima averle esaminate.
