Parlare di modelli di intelligenza artificiale oggi significa affrontare un paradosso intrigante: strumenti straordinari capaci di conversazioni fluide e analisi complesse, ma soggetti a errori clamorosi. ChatGPT e Claude rappresentano l’apice della generazione linguistica automatica, ma non sono infallibili. L’illusione della perfezione nasce dalla loro apparenza di conoscenza totale, mentre la realtà è più fragile, stratificata e, a tratti, comicamente imperfetta. La radice di questi problemi non risiede in un singolo difetto, ma nella complessa interazione tra design del modello, input umano e infrastruttura tecnologica.
Tag: hallucination AI
La prossima volta che un manager ti dice che un LLM “ha allucinato”, fermalo. Non perché ha torto. Ma perché ha ragione. Troppa. E non lo sa. Quello che chiamiamo hallucination AI non è un incidente di percorso. È un sintomo. Ma non di un bug. Di una condizione esistenziale. Di un teorema. L’inevitabilità dell’allucinazione nei Large Language Models non è più solo un sospetto empirico. È un fatto matematico. Formalizzato. Dimostrato. E ignorato, ovviamente, da chi firma contratti per metterli in produzione.
La tassonomia delle allucinazioni nei LLM è il nuovo DSM-5 della patologia algoritmica. Una classificazione psichiatrica per modelli linguistici. Fatti non per ragionare, ma per prevedere la prossima parola come un croupier ubriaco lancia fiches su un tavolo di roulette semantica. Il documento che analizza questa tassonomia è un trattato di chirurgia computazionale, freddo, elegante, terrificante e per chi lavora con questi modelli, semplicemente obbligatorio.