Errore vs allucinazione
L'IA generativa può sbagliare, ma non tutti gli errori sono allucinazioni.
Indice
Introduzione
L'intelligenza artificiale generativa, come i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), può commettere errori. Tuttavia, non tutti gli errori sono allucinazioni. Questo articolo chiarisce la differenza tra errore e allucinazione, spiegando quando un problema rientra in una o nell'altra categoria.
Errore vs Allucinazione
Spesso si tende a usare i due termini come sinonimi, ma sono concetti distinti. Un errore è qualsiasi output errato generato dall'IA, mentre un'allucinazione è un tipo specifico di errore che implica la creazione di informazioni false o inventate.
Errore
Un errore in un LLM può derivare da diverse cause, tra cui:
- Limitazioni nei dati di addestramento: se un dato non è presente o è stato appreso in modo errato.
- Bias nel modello: se il modello riflette pregiudizi nei dati di training.
- Errori di interpretazione: se il modello non comprende correttamente il contesto della richiesta.
Un errore può essere un'informazione inesatta, un'interpretazione sbagliata o una risposta incongruente con la domanda posta.
Allucinazione
Un'allucinazione avviene quando l'IA genera informazioni completamente inventate, che non trovano riscontro nei dati di addestramento. Alcuni esempi includono:
- Citazioni di fonti inesistenti
- Creazione di eventi o dati fittizi
- Falsificazione di numeri, statistiche o riferimenti
Gli LLM tendono a generare allucinazioni perché non hanno una comprensione reale del mondo, ma si basano su modelli statistici per prevedere la sequenza più probabile di parole. Quando manca un'informazione precisa nei dati di addestramento o la richiesta è ambigua, il modello cerca comunque di fornire una risposta coerente, anche se ciò significa inventare dettagli plausibili ma falsi. Inoltre, la loro architettura li spinge a generare testi fluenti e convincenti, rendendo difficile distinguere tra un'informazione accurata e una fabbricata. Questo fenomeno è accentuato dall'ottimizzazione per la generazione di contenuti credibili, piuttosto che per la verifica della veridicità delle affermazioni.
Le allucinazioni sono pericolose in contesti critici, come la medicina o il diritto, dove la precisione dei dati è fondamentale.
