Il giorno in cui OpenAI avrebbe dovuto dettare il ritmo del futuro con GPT-5, ha invece offerto uno spettacolo degno di un pitch da startup alle prime armi: grafici distorti, scale ballerine e una figuraccia che il mondo intero ha potuto osservare in diretta streaming. Proprio mentre illustravano con toni trionfalistici la presunta capacità di GPT-5 di ridurre la deception AI, ovvero la tendenza a mentire o fuorviare, il grafico mostrato sul palco faceva l’esatto contrario. Un cortocircuito perfetto tra contenuto e forma, tra messaggio e messaggero.
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La ricerca “LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This” offre una prospettiva critica sulle limitazioni intrinseche dei modelli di linguaggio avanzati. Riconoscere che le hallucinations sono una caratteristica inevitabile permette agli sviluppatori e agli utenti di affrontare queste sfide in modo più informato e strategico. Mentre i LLMs continueranno a evolversi e migliorare, la gestione delle hallucinations rimarrà una parte cruciale della loro integrazione nella società moderna.
Negli ultimi anni, i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLMs) hanno rivoluzionato il modo in cui interagiamo con la tecnologia e gestiamo le informazioni. Tuttavia, un problema significativo che emerge dall’uso di questi modelli è la loro tendenza a generare contenuti falsi o imprecisi, noti come “hallucinations”. L’articolo “LLMs Will Always Hallucinate, and We Need to Live With This” di Sourav Banerjee, Ayushi Agarwal e Saloni Singla affronta questa problematica, sostenendo che le hallucinations non sono semplici errori occasionali, ma una caratteristica intrinseca e inevitabile dei LLMs.