Conoscerai sicuramente quella sensazione. Chiedi a un chatbot AI una fonte specifica per la tua tesi, o un riassunto di una causa legale poco conosciuta. La risposta scorre fluida. Costruzione delle frasi impeccabile, tono convincente, con numeri di pagina e link inclusi. Controlli… e si scopre che non c’è nulla di vero. La fonte non esiste, la causa legale è inventata.
Benvenuto nel mondo affascinante, a volte frustrante, delle allucinazioni dell’AI.
Ora che l’intelligenza artificiale è diventata parte integrante del nostro workflow quotidiano, ci scontriamo sempre più spesso con questi miraggi digitali. Ma cos’è esattamente un’allucinazione dell’AI? Perché una macchina che ha costato miliardi finge di sapere tutto, e come riconosci la finzione tra i fatti?
L’AI può fare moltissime cose bene, ma c’è anche un aspetto importante dell’AI di cui bisogna tenere conto. Anche l’AI può commettere errori.
Quando un modello linguistico come Claude, Gemini, ChatGpt inventa qualcosa che non è corretto, un fatto, un nome, una citazione, un riferimento a una fonte, allora lo chiamiamo un’allucinazione.
Ma “inventare” è in realtà un termine un po’ troppo umano per essere usato per l’AI. L’AI infatti prevede parola per parola quale sia il proseguimento più logico. In realtà non verifica se tutto sia effettivamente corretto. Non c’è un controllore integrato che verifichi davvero i fatti e che poi dica: “questo è corretto?”
Il risultato è che ottieni un testo completo che sembra ottimo e affidabile, ma che nel contenuto in realtà non è corretto.
Ci sono alcune ragioni per cui l’AI fa questo.
Innanzitutto, l’AI funziona tramite il riconoscimento di schemi. Sa, ad esempio, che dopo una frase come “La Torre Eiffel fu costruita nel…” solitamente segue un anno. Se il modello non è sicuro dell’anno esatto, può comunque inserirne uno.
Inoltre, l’AI è addestrata per fornire sempre una risposta. Invece di dire “non lo so”, il modello a volte sceglie una risposta che suona logica. Anche il modo di scrivere gioca un ruolo. L’AI ha imparato come si presenta un articolo, un rapporto o un testo di Wikipedia. Questo stile può essere imitato alla perfezione, anche se il contenuto non è del tutto corretto.
In psicologia, un’allucinazione è la percezione di qualcosa che non esiste. Nei Large Language Model (LLM) la questione è leggermente diversa. Un’allucinazione dell’IA è il fenomeno per cui il modello genera con piena convinzione un output che è fattualmente errato, privo di fondamento nei dati di addestramento o semplicemente privo di senso.
L’aspetto ingannevole è il tono. Un’IA raramente esprime dubbi ad alta voce. Non dice: “Suppongo che sia questo.” No, presenta una bugia totale con la sicurezza di un professore universitario.
Esempio: un chatbot che consiglia una ricetta completa per un letale gas di cloro perché combina in modo creativo i pattern di “pulizia” e “ricette”, oppure un avvocato che riceve una sanzione perché utilizza giurisprudenza che l’IA ha inventato sul momento.
Per capire perché l’IA mente, dobbiamo capire come pensa. Un LLM in sostanza non è un database come Google. È una macchina di previsione estremamente avanzata.
Quando poni una domanda, l’IA non cerca in un’enciclopedia digitale. Calcola semplicemente quale, in base a criteri statistici, è la parola successiva più logica nella frase.
Ci sono alcune cause principali che fanno deragliare questa previsione:
È facile considerare le allucinazioni come un semplice bug software da ‘correggere’ il prima possibile. Ma tecnici e ricercatori di AI ormai concordano: le allucinazioni sono un sottoprodotto della natura probabilistica dell’AI. Se escludessimo le allucinazioni al 100%, elimineremmo anche la creatività dal modello. La stessa ‘libertà’ che porta un’AI a inventare un URL falso, infatti, gli permette anche di scrivere un racconto di fantascienza originale, fare brainstorming su campagne di marketing o ideare metafore uniche.
Un’AI completamente priva di errori non esiste (ancora), ma puoi ridurre drasticamente la probabilità di allucinazioni. Ecco le regole d’oro più importanti:
Se utilizzi l’AI in ambito professionale, obbliga il modello ad attingere da un database specifico (ad esempio il tuo manuale HR o un insieme di documenti) invece che dalla sua conoscenza generale. Nel tuo prompt scrivi letteralmente: “Usa esclusivamente il testo qui sotto per rispondere alla domanda. Se la risposta non è presente, di’ ‘Non lo so’.”
Non chiedere: “Cosa è successo l’anno scorso nel mondo tech?” Ma chiedi: “Quali sono state le tre maggiori acquisizioni nel settore AI olandese nel 2025? Cita solo fatti verificabili.” Più i confini sono rigidi, meno spazio ha l’AI per vagare.
La regola più importante resta: non fidarti mai ciecamente di un output critico. Usa l’AI come un tirocinante brillante e velocissimo. Il tirocinante fa il lavoro preliminare, ma sei tu il senior che controlla i fatti, clicca sui link e ricontrolla i numeri prima che tutto venga pubblicato.
Non tutte le informazioni sono ugualmente affidabili quando usi l’AI. Ci sono alcuni aspetti in cui i modelli sbagliano più spesso:
Proprio con questo tipo di informazioni è importante essere particolarmente critici.
Quale modello non lo fa?
Non esiste sul mercato un modello che non allucini. Claude lo fa in misura minore rispetto ad altri modelli, e Anthropic investe notevolmente in tecniche come l’RLHF (RLHF sta per Reinforcement Learning from Human Feedback). È la tecnica con cui i moderni modelli linguistici vengono perfezionati dopo essere stati addestrati su grandi quantità di testo. Inoltre utilizzano la Constitutional AI per limitarlo, ma siamo ancora ben lontani dalla perfezione.
Alcuni modelli cercano di segnalare quando non sono sicuri di qualcosa, ma anche questo segnale non è affidabile. È un problema fondamentale del modo in cui funzionano i modelli linguistici e gli sviluppatori non possono risolverlo.
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