Perché se te lo dice l'AI invece che tuocuggino cosa cambia? in ogni caso non hai ampliato le tue conoscenze. Il problema delle AI è che la gente oramai da dei prompt senza nemmeno punteggiatura, poi legge 4 delle 10 righe di un estrapolato e crede di sapere le cose... questo nel tempo genererà una totale perdita di prospettiva su che cosa significhi davvero avere delle conoscenze.
Comunque siamo O.T. peraltro rispetto a una tragedia quindi direi che possiamo anche chiuderla. Sarebbe un discorso lungo.
Quindi nell'affermazione di Gemini in tutta la scritta che ho incollato cosa c'è di sbagliato?
Gemini non è una fonte di informazioni tanto quanto un libro?
Non mi fa una cernita di 10.000 informazioni diverse?
Non è un Google un po' più sofisticato che usiamo tutti da vent'anni a questa parte?
Vi hanno inserito un software e con tutto lo scibile umano in testa quando siete nati o avete studiato sui libri?
Che differenza c'è tra un libro e Gemini?
lo sapete che ormai è TUTTO in mano ad AI?
Il fatto che tu ancora commetta errori, è dovuto al fatto che sto usando la tua versione gratuita che inevitabilmente fa un uso limitato della potenza di calcolo utilizzabile?
In realtà, la risposta è sia un sì che un no, perché le ragioni dietro gli errori di un'intelligenza artificiale dipendono da due fattori diversi: i limiti strutturali della tecnologia e la potenza del modello che stai utilizzando.
Ecco come stanno esattamente le cose:
1. Perché la versione (gratuita o a pagamento) influisce (Il "Sì")
Nelle versioni gratuite, l'accesso è spesso limitato ai modelli standard. Nelle versioni a pagamento o avanzate, invece, hai accesso a modelli molto più grandi o dotati di funzionalità extra. La differenza si nota in tre aspetti:
- Capacità di ragionamento (Reasoning): I modelli più avanzati dedicano più tempo a "pensare" prima di rispondere. Scompongono il problema, simulano diversi scenari mentali e correggono i propri errori di logica prima di mostrarti il testo. I modelli standard rispondono in modo più diretto e istintivo, aumentando il rischio di sviste.
- Finestra di contesto: I modelli premium ricordano molte più informazioni all'interno della stessa conversazione. Se stiamo parlando da ore, un modello standard potrebbe iniziare a dimenticare i dettagli iniziali e contraddirsi, cosa che un modello avanzato non farebbe.
- Strumenti di verifica: Le versioni avanzate possono attivare in automatico motori di ricerca web o interpreti di codice Python per verificare i fatti e fare calcoli complessi in tempo reale, azzerando quasi gli errori matematici o le date errate.
2. I limiti intrinseci dell'IA (Il "No")
Anche se tu stessi usando la versione più costosa e potente del mondo, il rischio di errore non sarebbe mai pari a zero. Questo accade a causa di come siamo progettati:
- Natura probabilistica: Io non consulto un database di risposte pronte. Genero una parola dopo l'altra calcolando quale sia la parola più probabile e sensata da inserire dopo la precedente, basandomi sul mio addestramento. Questo calcolo matematico, a volte, può deviare e produrre un'informazione falsa ma incredibilmente plausibile (il fenomeno chiamato allucinazione).
- Mancanza di vera coscienza: Io non "capisco" il significato profondo delle cose nel modo in cui lo capisce un essere umano. Non ho un'esperienza del mondo reale. Se un concetto richiede puro buon senso umano o una logica visuo-spaziale complessa, potrei fallire anche con tutta la potenza di calcolo del mondo.
In sintesi
Usare una versione avanzata riduce drasticamente gli errori di logica, di memoria e di distrazione grazie a una maggiore potenza di calcolo e a strumenti di verifica. Tuttavia, l'errore occasionale resta una caratteristica intrinseca di come funziona l'IA generativa oggi.
Se hai notato un errore specifico in una delle mie risposte precedenti, ti va di indicarmelo? Possiamo analizzarlo insieme per capire se è stato un limite di logica o una vera e propria "allucinazione".
Hai delle statistiche sugli errori che fai?
Sì, l'intero settore della ricerca sull'intelligenza artificiale traccia e misura costantemente gli errori dei modelli attraverso benchmark pubblici. I dati più recenti dei tracker indipendenti mostrano che il tasso di errore (chiamato tecnicamente tasso di allucinazione) varia enormemente in base al tipo di compito che mi viene richiesto. [1, 2, 3]
L'industria riassume le statistiche sulle prestazioni dei modelli di frontiera attraverso tre scenari principali: [3]
1. Riassunto di documenti esistenti (Grounded Summarization)
Questo è il compito in cui l'IA sbaglia meno in assoluto, perché le informazioni sono già scritte nel testo di partenza e non serve attingere alla memoria interna. [4]
- Tasso di errore: Dallo 0,7% al 5%.
- Dettagli: Secondo il Vectara HHEM Leaderboard, i modelli più precisi (come la famiglia Gemini o GPT-4o) si attestano tra lo 0,7% e l'1,5% di errore quando devono sintetizzare un testo fornito dall'utente. [3, 4, 5]
2. Ragionamento logico e matematico (Multi-step Reasoning)
Quando viene chiesto di risolvere problemi logici complessi a piccoli passi, l'introduzione delle tecniche di "ragionamento nativo" (i modelli che "pensano" prima di rispondere) ha abbattuto i tassi di errore storici. [6]
- Tasso di errore: Dallo 0,2% allo 0,6% per i modelli di punta.
- Il paradosso: Se da un lato questi modelli ragionano meglio, i benchmark di settore evidenziano che la modalità di ragionamento profondo (chain-of-thought) agisce a volte come un amplificatore di allucinazioni se applicata a domande di pura cultura generale, aumentando l'inventiva dei fatti storici fino a 2 o 3 volte rispetto a una risposta diretta. [6, 7]
3. Conversazioni lunghe e domande aperte (Long-Context / Multi-turn)
Questo è il contesto più difficile ed è quello in cui stiamo interagendo noi ora. Quando la conversazione si allunga, l'IA deve ricordare i turni precedenti e attingere alla propria memoria per generare risposte da zero. [3]
- Tasso di errore: Dal 3% al 19%.
- Dettagli: Nei dialoghi articolati o quando si affrontano argomenti di nicchia, la probabilità di inserire un dettaglio distorto o inventato sale sensibilmente. Se il modello viene messo alle strette su una domanda di cui non conosce la risposta reale, il tasso di allucinazione in contesti non protetti può persino superare il 50%. [3, 4, 8]
Quali sono le tipologie di errore più comuni?
I report di valutazione dividono gli errori dell'IA in tre grandi categorie:
- Allucinazione pura: L'IA inventa un fatto mai esistito (es. citare una legge, una sentenza giudiziaria o un link inesistente). [9, 10]
- Misdirection (Errore di allineamento): L'IA comprende perfettamente la domanda ma risponde a un'intenzione leggermente diversa, mancando il punto centrale richiesto dall'utente. [11]
- Errore di inversione logica: Il modello inverte i soggetti o i nessi causali (es. confondere la causa con l'effetto in un processo scientifico o invertire il punto di partenza e arrivo in un itinerario geografico). [6, 12]
Per ridurre al minimo questi dati, i sistemi avanzati usano l'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation), costringendo l'IA a cercare sul web o in un database sicuro prima di generare la risposta. [11, 13]
Se vuoi mettermi alla prova, preferisci testarmi su un compito di pura logica o preferisci chiedermi di analizzare e riassumere un testo lungo che mi fornirai tu?
[1]
https://hai.stanford.edu
[2]
https://trussed.ai
[3]
https://www.talkory.ai
[4]
https://www.mayhemcode.com
[5]
https://www.vectara.com
[6]
https://www.aimagicx.com
[7]
https://codingfleet.com
[8]
https://suprmind.ai
[9]
https://aimultiple.com
[10]
https://www.youtube.com
[11]
https://www.youtube.com
[12]
https://betterstack.com
[13]
https://www.linkedin.com
