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Allucinazioni nell’AI: cosa sono, perché si generano e come difendersi usando OctavIA, l’AI di TLP

24/03/2025

L’intelligenza artificiale (AI) è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana, con applicazioni che spaziano dalla salute all’automotive, dalla traduzione automatica fino all’assistenza virtuale, come nel caso di strumenti basati su Large Language Model (LLM), tra cui ChatGPT, utilizzato anche all’interno della Tentacle Learning Platform tramite l’assistente OctavIA.

Tuttavia, come ogni tecnologia evoluta, anche l’AI può incorrere in errori. Uno dei più noti e discussi è il fenomeno delle allucinazioni, ovvero la generazione di contenuti non corrispondenti alla realtà.

Il sistema di intelligenza artificiale presente su Tentacle Learning Platform si avvale delle API di ChatGPT. Di conseguenza, le risposte generate potrebbero presentare imprecisioni, errori o incompletezze. Tentacle Learning Platform non si assume responsabilità per eventuali informazioni errate o fraintendimenti derivanti dall’uso di questo servizio. Si consiglia di verificare sempre l’accuratezza dei dati prima dell’uso.

Cosa sono le allucinazioni nell’AI?

Con il termine “allucinazione” si indica una situazione in cui un sistema di AI genera un contenuto che non è basato su dati reali. Questo può accadere nei modelli linguistici, quando rispondono con informazioni errate, inventate o incoerenti rispetto al prompt ricevuto.

In pratica, un’AI può “parlare con sicurezza” di cose sbagliate. Questo non è un bug, ma una caratteristica del modo in cui apprende: non “conosce” davvero, ma prevede la parola più probabile da dire dopo l’altra, in base ai dati su cui è stata addestrata. Seppur la risposta sia, di fatto, sbagliata.

L’AI può generare allucinazioni per due motivi principali:

  • Complessità dei modelli: L’AI lavora su pattern astratti e, in assenza di riferimenti espliciti, può “riempire i vuoti” con dati errati.

  • Dati di addestramento incompleti o distorti: Se il modello non ha visto un certo tipo di informazione, potrebbe sostituirla con una costruzione generica ma plausibile.

  • Prompt ambigui o mal strutturati: Una richiesta poco chiara può confondere il modello.

  • Limiti strutturali dell’architettura: Gli LLM non ragionano come gli esseri umani, ma seguono logiche probabilistiche.

Nel caso specifico di OctavIA, che si basa sulle API di ChatGPT, le allucinazioni sono rare, ma non impossibili. Per questo motivo, la supervisione umana resta cruciale.

Come capire se un output è viziato da un’allucinazione?

Non è sempre facile riconoscerle. Alcuni segnali utili:

  • L’output non è coerente con i dati disponibili o con il contesto della richiesta.

  • Sono presenti dettagli inventati o nomi/termini inusuali.

  • L’output appare troppo generico, oppure inattendibile su temi noti.

  • Mancano fonti verificabili o dati concreti dove dovrebbero esserci.

Nel contesto di OctavIA, una risposta incoerente con i dati presenti in piattaforma (es. corsi, utenti, report) potrebbe essere un campanello d’allarme.

Come difendersi dalle allucinazioni dell’AI?

Ecco alcune buone pratiche valide per ogni modello linguistico:

  • Scrivi prompt chiari e completi: formula la tua richiesta in modo dettagliato e specifico.

  • Verifica sempre i risultati, soprattutto in ambiti critici o decisionali.

  • Confronta le risposte tra modelli diversi (es. ChatGPT, Bard, Perplexity) per identificare incoerenze.

  • Utilizza il contesto: fornisci all’AI informazioni precise per ridurre le incertezze.

 

📎 Per approfondire, consulta anche l’articolo “Gestire le imprecisioni: best practices per l’uso di OctavIA, l’AI di TLP”

⚠️ Nel nostro ecosistema DD, i test svolti con LLM su diversi brand, come ihealthyou, hanno dimostrato che la generazione di output perfettamente corretti e autonomi non è ancora garantita. Serve sempre un occhio umano a valle del processo.

Vale la pena usare l'AI se può avere allucinazioni?

L’adozione di strumenti AI come OctavIA rende il lavoro più efficiente, intuitivo e veloce. Tuttavia, è importante riconoscere i limiti fisiologici dei modelli generativi.

L’allucinazione è un fenomeno noto, prevedibile e – nella maggior parte dei casi – gestibile, se si applicano buone pratiche e un controllo attivo.

👉 Non lasciamo che l’AI lavori da sola: serve sempre il nostro contributo.
Con il tempo, la tecnologia migliorerà. Ma oggi, la collaborazione tra umani e AI resta la chiave per risultati affidabili.

📎 Per approfondire il funzionamento dell’AI su TLP e imparare a scrivere prompt efficaci, consulta anche l’articolo “API ChatGPT: potenzialità e rischi di OctavIA, l’AI di TLP” e le altre guide su OctavIA disponibili nella Manualistica.

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