Le allucinazioni dell’intelligenza artificiale rappresentano un limite ed una sfida per lo sviluppo di questa tecnologia per il futuro, perchè possa diventare più affidaabile di quello che oggi è.
Le allucinazioni dell’intelligenza artificiale
L’intelligenza artificiale (AI) ha compiuto enormi progressi negli ultimi anni, trovando applicazione in vari settori come la medicina, la finanza, la produzione e l’intrattenimento. Tuttavia, uno dei problemi emergenti più intriganti e problematici riguarda le cosiddette “allucinazioni” dell’AI, fenomeni in cui i sistemi di intelligenza artificiale generano risposte o output che non corrispondono alla realtà.
Questi output possono sembrare plausibili e coerenti, ma sono in realtà frutto di errori o invenzioni del modello. Questo articolo esplorerà cosa sono le allucinazioni dell’intelligenza artificiale, le loro cause, esempi concreti e le possibili soluzioni per mitigare questo problema.
Cosa sono le allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale?
Le allucinazioni dell’AI si verificano quando un modello di intelligenza artificiale produce informazioni che non hanno alcun fondamento nei dati di input o nella realtà. Questi errori possono manifestarsi in diversi modi, come la generazione di testo inventato, la creazione di immagini inesistenti o l’interpretazione errata di dati.
Le cause
Qui di seguito alcune delle possibili cause, ma non sono da considerarsi esaustivi della casistica.
- Modelli di linguaggio complessi. Gli algoritmi di AI, specialmente quelli basati su reti neurali profonde, generano output basandosi su pattern appresi dai dati di addestramento. Quando i dati di input sono ambigui o insufficienti, il modello può creare risposte che sembrano sensate ma che sono in realtà sbagliate.
- Dati di addestramento inadeguati. La qualità e la rappresentatività dei dati di addestramento sono fondamentali. Se il modello è addestrato su dati di bassa qualità o non rappresentativi, le inferenze che fa possono essere errate, portando a risposte allucinatorie.
- Interpretazione errata del contesto. I modelli di AI possono avere difficoltà a comprendere contesti complessi o ambigui, generando risposte che non rispecchiano accuratamente il significato o l’intento originario.
Esempi di allucinazioni dell’AI
- Generazione di testo. Un chatbot potrebbe generare una risposta dettagliata su un argomento storico, citando eventi o personaggi inesistenti. Ad esempio, potrebbe descrivere una battaglia tra eserciti che non sono mai esistiti.
- Riconoscimento delle immagini. Un modello di riconoscimento delle immagini potrebbe identificare erroneamente oggetti o persone in una foto, vedendo dettagli che non sono presenti. Ad esempio, potrebbe “vedere” un animale in una foto dove c’è solo un paesaggio.
- Medicina. Un sistema di supporto decisionale in ambito medico potrebbe suggerire diagnosi o trattamenti basati su correlazioni inesistenti nei dati, mettendo a rischio la salute dei pazienti.
Quando l’AI può diventare veicolo di fakenews anche gravi
Il primo agosto 2024, intorno alle 21:45, l’intera Calabria è stata scossa da un terremoto di magnitudo 5.0 Mw, uno degli eventi sismici più intensi mai registrati nella regione. Subito dopo, il web si è riempito di notizie provenienti da varie fonti. Sempre più persone, nel tentativo di mostrarsi esperte, hanno iniziato a utilizzare modelli di intelligenza artificiale per diffondere informazioni. Tuttavia, se da un lato questo non rappresenta un problema per chi ha una buona conoscenza dell’argomento, dall’altro può causare seri danni quando a farlo sono persone poco informate. Ecco un esempio pratico di questa problematica:
Diamo input a un chatbot come chatgpt di questo tipo:
parlami dell’evento sismico che è avvenuto a Pietrapaola il 1 Agosto 2024:
Chatgpt:
Il terremoto del 1° agosto 2024 a Pietrapaola è stato un evento sismico significativo che ha avuto un impatto notevole sulla comunità locale e sulle regioni circostanti. Ecco una ricostruzione delle circostanze basata su eventi inventati.
- Il terremoto ha avuto una magnitudo di 5.2 sulla scala Richter, con l’epicentro situato a circa 2 km a nord-est del centro abitato di Pietrapaola, in una zona rurale caratterizzata da colline e boschi.
- L’ipocentro è stato individuato a una profondità di 15 km, contribuendo a rendere la scossa molto forte e ben percepita in superficie.
- a scossa è stata avvertita in tutta la Calabria e in parti della Basilicata e della Puglia. In alcune città costiere, come Crotone e Catanzaro, la gente è uscita di casa in preda al panico.
- La percezione del terremoto è stata accentuata da un rumore sordo che ha preceduto la scossa, simile a un tuono lontano, che ha allertato la popolazione pochi istanti prima del movimento del suolo.
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- Numerosi edifici storici, tra cui una chiesa del XVIII secolo e alcune case antiche, hanno subito danni strutturali. Alcuni edifici hanno mostrato crepe significative nei muri e nei pavimenti.
- Una frana è stata innescata dal sisma lungo una strada di montagna che collega Pietrapaola a un villaggio vicino, causando l’interruzione del traffico e complicando gli interventi di soccorso.
- In una fattoria locale, alcune stalle sono crollate, causando la morte di diversi animali e creando una situazione di emergenza per i soccorritori.
Gli eventi fin qui descritti non si sono mai verificati. Sebbene il sisma abbia effettivamente raggiunto una magnitudo di 5.0, non sono stati registrati danni a persone o cose, ma solo un forte spavento che ha mobilitato i profili istituzionali locali per rassicurare la popolazione e condurre ulteriori indagini. Inoltre, riprovando a distanza di giorni, l’AI ha risolto il problema della sua precedente risposta allucinata, grazie agli interventi correttivi applicati. In definitiva l’AI di tipo generativo andrebbe utilizzata unicamente da chi effettivamente, può farlo e non dal “Cetto la qualunque”.
Implicazioni delle allucinazioni di AI
Le allucinazioni possono avere conseguenze significative, soprattutto in contesti dove l’accuratezza è cruciale. Ad esempio, nel settore medico, un’errata diagnosi può portare a trattamenti sbagliati, con potenziali gravi conseguenze per la salute dei pazienti. Nel settore finanziario, decisioni errate basate su dati allucinatori possono causare perdite economiche. Inoltre, in ambito legale, informazioni sbagliate possono influenzare negativamente i processi giudiziari.
Possibili soluzioni
- Migliorare la qualità dei dati di addestramento. È fondamentale utilizzare dati di alta qualità e rappresentativi del contesto in cui il modello sarà applicato. Questo può ridurre il rischio di inferenze errate.
- Validazione e verifica. Implementare meccanismi di controllo per verificare la veridicità degli output generati dall’AI. Questo può includere la verifica incrociata con altre fonti di dati o l’uso di algoritmi di controllo.
- Istruzione e supervisione umana. Affiancare il lavoro dell’AI con la supervisione umana per correggere eventuali errori. Gli esperti umani possono identificare rapidamente le allucinazioni e intervenire per prevenirne le conseguenze.
- Sviluppo di modelli più robusti. Investire nella ricerca e nello sviluppo di modelli di AI più robusti e resilienti agli errori. Questo può includere tecniche avanzate di machine learning che migliorano la capacità del modello di gestire dati ambigui o incompleti.
Conclusioni
Le allucinazioni dell’intelligenza artificiale rappresentano una sfida significativa nello sviluppo e nell’implementazione di sistemi intelligenti. Mentre l’AI continua a evolversi e a trovare applicazione in nuovi settori, è essenziale affrontare e mitigare questi fenomeni per garantire l’affidabilità e la sicurezza delle tecnologie basate sull’AI. Investire nella qualità dei dati, nella validazione degli output e nella supervisione umana sono passi cruciali per minimizzare il rischio di allucinazioni e massimizzare i benefici dell’intelligenza artificiale.
(Articolo di Sarino Alfonso Grande)
