{"id":32980,"date":"2025-05-19T10:00:00","date_gmt":"2025-05-19T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=32980"},"modified":"2025-06-04T13:36:48","modified_gmt":"2025-06-04T11:36:48","slug":"chi-controlla-il-passato-controlla-il-futuro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/chi-controlla-il-passato-controlla-il-futuro\/","title":{"rendered":"Chi controlla il passato controlla il futuro"},"content":{"rendered":"\n<p><em>&#8220;Chi controlla il passato controlla il futuro. Chi controlla il presente controlla il passato.&#8221;<\/em><br>Non avevo mai dato il giusto peso a questa frase. <strong>Lo stesso Orwell mi era molto pi\u00f9 familiare per<\/strong> <em>\u201cLa fattoria degli animali\u201d<\/em> titolo che a un ragazzo delle elementari suscitava filastrocche e reminiscenze di vita bucolica,<strong> piuttosto che metafore e distopie<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n<p><strong><em>\u201c1984\u201d<\/em><\/strong> arriv\u00f2 un po&#8217; dopo grazie al mitico spot di Apple diretto da Ridley Scott, al film, non particolarmente riuscito e a vari omaggi musicali pi\u00f9 o meno attinenti al libro, su tutti un&#8217;omonima canzone degli eurythmics colonna sonora del film di cui sopra che calzava a pennello al clima angosciante e distopico descritto dal libro.<\/p>\n\n\n\n<p>Quell\u2019anno l\u2019ho sicuramente letto per la prima volta, ma quella frase cos\u00ec rivelatrice mi sarebbe passata abbastanza sotto traccia anche in riletture varie.<\/p>\n\n\n\n<p>E\u2019 stato soltanto con il canto del cigno dei Rage Against the Machine, nel pezzo \u201cTestify\u201c, dove la frase in questione viene urlata pi\u00f9 volte, che complice anche la potenza del pezzo, mi riecheggia ogni volta che scrivo un prompt pensando alle implicazioni.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-4-3 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe loading=\"lazy\" title=\"Rage Against The Machine - Testify (Official HD Video)\" width=\"500\" height=\"375\" src=\"https:\/\/www.youtube-nocookie.com\/embed\/Q3dvbM6Pias?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Chiedere le cose a un qualsiasi tool di AI ha silenziosamente sostituito le prime 10 righe di <a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/infografiche\/nascita-di-google\/\">Google<\/a>, ma un conto sono i suggerimenti sponsorizzati, che veicolano scelte e giudizi in maniera pi\u00f9 o meno forte, ma che ti portano ad effettuare in maniera quasi immediata un ulteriore filtro sui risultati proposti, un conto \u00e8 avere un feedback discorsivo, esplicativo e di senso compiuto che influenza in maniera pesante il giudizio di chi stava cercando una risposta su un determinato argomento.<\/p>\n\n\n\n<p>E qui il fenomeno delle allucinazioni assume una grande importanza.<\/p>\n\n\n\n<p>Non si \u00e8 ancora spento l\u2019eco del \u201cpasticciaccio brutto\u201d di via Guidoni: senza scendere nel linguaggio da azzeccagarbugli in pratica uno studio legale ha basato parte della sua difesa su sentenze completamente inventate da Chatgpt.<\/p>\n\n\n\n<p>Il difensore della societ\u00e0 costituita ha dichiarato che i riferimenti giurisprudenziali citati nell\u2019atto sono stati il frutto della ricerca effettuata da una collaboratrice di studio mediante Chat GPT, del cui utilizzo il patrocinatore in mandato (leggi avvocato incaricato)&nbsp;non era a conoscenza.<br>Vabb\u00e8 niente di nuovo, se non \u00e8 il cugino hacker \u00e8 il cugino Vincenzo. In seguito hanno chiesto lo stralcio dei riferimenti, perch\u00e8 c\u2019\u00e8 ne era un&#8217;altro bel po&#8217; che invece erano veri.<\/p>\n\n\n\n<p>A questo punto per\u00f2 la controparte ha evidenziato che i fatti precedentemente presentati avrebbero comunque influenzato il collegio giudicante, e quindi&nbsp;ha chiesto la condanna anche per l\u2019atto in s\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>Niente di nuovo sotto il sole , stavolta per\u00f2 invece del solito copia e incolla del praticante sbadato a cui hanno attaccato il cartello \u201ckick me\u201c sulla schiena, il fatto che nell\u2019equazione sia entrata l\u2019AI ha scetenato un puteferio mediatico e John Grisham ci scriver\u00e0 almeno una decina di libri.<\/p>\n\n\n\n<p>Per tutti coloro che vogliono evitare di essere additati e calunniati alle spalle ogni volta che utilizzano l\u2019AI alla leggera&nbsp;la soluzione arriva dagli Stati Uniti dove, visto il trend del momento, l\u2019avvocato colto in castagna ha addotto delle scuse del tipo \u201cvolevo vedere se stavate attenti\u201d. Genio assoluto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-stati-di-allucinazione\"><strong>Stati di allucinazione<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Le allucinazioni rappresentano uno dei paradossi pi\u00f9 interessanti degli attuali sistemi di IA: proprio mentre questi modelli diventano pi\u00f9 sofisticati e convincenti nella loro capacit\u00e0 di generare contenuti che sembrano umani, aumenta anche il rischio che producano informazioni non veritiere con un&#8217;apparenza di autorevolezza. Questo fenomeno \u00e8 particolarmente evidente nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come<a href=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/intelligenza-artificiale\/da-programmatori-junior-a-senior-con-chatgpt\/\"> GPT-4<\/a>, Claude, Bard e altri sistemi generativi che hanno rivoluzionato l&#8217;interazione uomo-macchina.<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"464\" height=\"613\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-32983\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-1.png 464w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-1-227x300.png 227w\" sizes=\"auto, (max-width: 464px) 100vw, 464px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Altered States \u00e8 un film del 1980 di Ken Russel tratto da un libro ormai introvabile di Paddy Chayefsky.Ho cercato il libro perch\u00e8 il film \u00e8 un opera veramente tosta e consiglio di affrontarlo solo in compagnia e mai, ripeto mai, da soli nella vasca da bagno. <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>A differenza degli errori di calcolo tradizionali o dei bug software, le allucinazioni dell&#8217;IA sono uniche perch\u00e9 spesso non sembrano errori a prima vista. Il contenuto generato pu\u00f2 essere coerente, ben strutturato e presentato con la stessa sicurezza delle informazioni accurate. Questa caratteristica rende le allucinazioni particolarmente insidiose in contesti dove l&#8217;accuratezza \u00e8 cruciale: ricerca accademica, giornalismo, consulenza legale, diagnosi mediche e comunicazioni finanziarie.<\/p>\n\n\n\n<p>Le allucinazioni dell&#8217;IA non hanno niente a che fare con le sostanze stupefacenti, almeno non direttamente, n\u00e9 ci sono prove che abbiano fatto regredire persone a livello primordiale, come succede al protagonista del bellissimo film con William Hurt. Dal punto di vista tecnico, questo fenomeno deriva dal modo stesso in cui i modelli generativi apprendono e operano. Gli LLM come GPT-4, Claude e Bard sono addestrati su vasti \u201ccorpora\u201d di testo per identificare pattern statistici nel linguaggio. <\/p>\n\n\n\n<p>Questi modelli non &#8220;comprendono&#8221; il significato nel senso umano; piuttosto, apprendono correlazioni probabilistiche tra parole e frasi. Quando generano testo, stanno essenzialmente predicendo la sequenza pi\u00f9 probabile di parole basata sui pattern appresi, non basandosi su una rappresentazione fattuale del mondo. I modelli linguistici di grandi dimensioni operano senza un vero e proprio &#8220;modello del mondo&#8221; o una base di conoscenza verificata. <\/p>\n\n\n\n<p>A differenza dei database tradizionali che memorizzano fatti discreti, gli LLM codificano informazioni in miliardi di parametri distribuiti che rappresentano relazioni statistiche tra concetti. Questa architettura offre una straordinaria flessibilit\u00e0 ma comporta anche vulnerabilit\u00e0 significative:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Carenza di radicamento fattuale<\/strong>: Gli LLM non distinguono automaticamente tra fatti e finzione nei loro dati di addestramento. Un romanzo di fantascienza e un libro di storia hanno lo stesso &#8220;peso&#8221; nel modello probabilistico sottostante.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Confabulazione confidenziale<\/strong>: I modelli sono progettati per generare output coerenti e completi anche quando le loro &#8220;conoscenze&#8221; su un argomento sono limitate o inesistenti. Questa tendenza porta alla generazione di dettagli inventati per colmare le lacune.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sovrageneralizzazione<\/strong>: Gli LLM possono erroneamente applicare pattern appresi in un contesto a situazioni dove tali pattern non sono appropriati, portando a conclusioni non corrette.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sensibilit\u00e0 al contesto limitata<\/strong>: Sebbene i moderni LLM possano processare contesti ampi, hanno comunque difficolt\u00e0 a mantenere la coerenza fattuale su scale pi\u00f9 ampie, a volte contraddicendosi tra diverse parti della stessa risposta.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Diverse sono le cause che procurano allucinazioni all&#8217;AI:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Bias nei dati di addestramento<\/strong>: Se alcune informazioni sono sovrarappresentate o sottorappresentate nei dati di addestramento, il modello pu\u00f2 sviluppare tendenze a generare certi tipi di contenuti non accurati, il famoso caso per cui le agenzie di recruiting che usavano l\u2019ai tendevano ad assumere solo uomini caucasici.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ottimizzazione per la fluidit\u00e0<\/strong>: I modelli sono spesso ottimizzati per produrre risposte fluide e naturali, il che pu\u00f2 entrare in conflitto con l&#8217;accuratezza quando il modello non \u00e8 certo di un&#8217;informazione.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Decodifica probabilistica<\/strong>: Durante la generazione di testo, i modelli selezionano parole basate sulle distribuzioni di probabilit\u00e0. Questo pu\u00f2 talvolta portare a percorsi generativi che si allontanano dalla verit\u00e0, specialmente su argomenti molto controversi.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Limiti della conoscenza interna<\/strong>: Nessun modello, indipendentemente dalla sua dimensione, pu\u00f2 contenere tutte le informazioni possibili. Quando interrogati su argomenti al di fuori della loro base di conoscenza, i modelli tendono ad allucinare, come se fossero dei Conte Mascetti qualsiasi .<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Feedback di rinforzo problematico<\/strong>: Se i modelli vengono addestrati per massimizzare l&#8217;approvazione umana attraverso tecniche come RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), potrebbero sviluppare tendenze a fornire risposte che sembrano autorevoli anche quando non sono sicuri della loro accuratezza.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Chiaramente il manleva che appare ogni volta che si usa un intelligenza artificiale che ci avvisa che anche lei pu\u00f2 sbagliare ha la stessa dignit\u00e0 dei warning su cookies.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-le-allucinazioni-piu-gravi-della-storia-dell-ai\">Le allucinazioni pi\u00f9 gravi della storia dell&#8217;AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Numerosi episodi hanno dimostrato come queste &#8220;invenzioni&#8221; dell&#8217;intelligenza artificiale possano avere conseguenze concrete e talvolta gravi quando si manifestano in contesti pubblici. Questi incidenti hanno sollevato interrogativi sulla prontezza della societ\u00e0 ad integrare sistemi di IA in aree sensibili senza adeguati meccanismi di verifica.<\/p>\n\n\n\n<p>Vediamone alcuni tra i pi\u00f9 eclatanti.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel 2023 a New York hanno utilizzato ChatGPT per redigere una memoria legale, solo per scoprire successivamente che l&#8217;IA aveva inventato completamente precedenti legali e citazioni di sentenze inesistenti. Il giudice ha imposto sanzioni agli avvocati per non aver verificato le informazioni, sottolineando come la responsabilit\u00e0 professionale non possa essere delegata all&#8217;intelligenza artificiale. Da Suits a Shameless solo andata.<\/p>\n\n\n\n<p>I media, gi\u00e0 alle prese con le fake news, hanno scoperto quanto possa essere insidiosa l&#8217;integrazione dell&#8217;IA nel processo giornalistico. Nel 2023, diversi casi hanno evidenziato i rischi:<\/p>\n\n\n\n<p>CNET, sito di tecnologia un po&#8217; snobbato dalle nostre parti, ha dovuto rivedere e correggere decine di articoli generati da IA dopo la scoperta di errori significativi nei contenuti riguardanti consigli finanziari. Alcuni articoli contenevano calcoli errati di interessi composti e spiegazioni fuorvianti di concetti bancari di base che avrebbero potuto portare i lettori a prendere decisioni finanziarie dannose.<\/p>\n\n\n\n<p>Per non parlare di un giornale regionale australiano che ha pubblicato interviste parzialmente generate dall&#8217;IA che contenevano citazioni mai pronunciate da funzionari pubblici, incluso un sindaco locale. La fiducia dei lettori \u00e8 stata gravemente compromessa quando \u00e8 emerso che le dichiarazioni politiche attribuite al sindaco erano completamente fabbricate, dilettanti\u2026<\/p>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-full is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"293\" height=\"438\" src=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-32982\" style=\"width:313px;height:auto\" srcset=\"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image.png 293w, https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/image-201x300.png 201w\" sizes=\"auto, (max-width: 293px) 100vw, 293px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Nexus. Breve storia delle reti di informazione dall&#8217;et\u00e0 della pietra all&#8217;IA Yuval Noah Harari, il rapporto tra informazione e verit\u00e0, burocrazia e mitologia, saggezza e potere. Conoscerne la storia per prevederne il futuro<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n<p>Infine Bloomberg che ha dovuto emettere una rapida correzione dopo che un articolo generato dall&#8217;IA conteneva informazioni errate su decisioni sui tassi di interesse che hanno brevemente influenzato i mercati finanziari, dimostrando come le allucinazioni possano avere ripercussioni economiche dirette, naturalmente le dichiarazioni di alcuni capi di stato hanno poi portato il gioco a un nuovo livello, chiss\u00e0 se anche per loro si pu\u00f2 parlare di allucinazioni.<\/p>\n\n\n\n<p>Anche il mondo accademico, nonostante la sua enfasi sul rigore e sulla verifica, non \u00e8 immune alle insidie dell&#8217;allucinazione dell&#8217;IA. Meta ha dovuto ritirare rapidamente il suo modello Galactica nel 2022 dopo che ricercatori hanno dimostrato come il sistema generasse articoli scientifici apparentemente autorevoli ma contenenti metodologie inventate, risultati fabbricati e citazioni di studi inesistenti. <\/p>\n\n\n\n<p>La comunit\u00e0 scientifica ha anche documentato casi preoccupanti di studenti e persino ricercatori che hanno utilizzato contenuti generati dall&#8217;IA contenenti riferimenti fittizi nei loro lavori accademici. Alcune universit\u00e0 hanno scoperto tesi con intere sezioni di letteratura scientifica completamente allucinata, con i sistemi di rilevamento del plagio incapaci di identificare questi contenuti come non originali poich\u00e9 tecnicamente &#8220;originali&#8221; (sebbene falsi). Un bel paradosso beccare chi copia ma non chi inventa.<\/p>\n\n\n\n<p>Nel settore aziendale, le allucinazioni dell&#8217;IA hanno causato danni reputazionali e finanziari. L&#8217;esempio pi\u00f9 eclatante \u00e8 probabilmente quello di Google, che durante la presentazione del suo chatbot Bard ha perso circa 100 miliardi di dollari in valore di mercato quando l&#8217;IA ha commesso un errore su una scoperta astronomica durante una dimostrazione pubblica. <\/p>\n\n\n\n<p>Samsung invece ha affrontato una crisi di sicurezza quando dipendenti hanno caricato codice proprietario su ChatGPT per ricevere assistenza nella programmazione, solo per scoprire che l&#8217;IA aveva successivamente incorporato frammenti di questo codice riservato nelle risposte ad altri utenti, potenzialmente compromettendo propriet\u00e0 intellettuale di valore, anche qui niente di nuovo, anni fa mi ritrovai in un&#8217;azienda che per cercare soluzione a un problema aveva pubblicato le credenziali del database su stack overflow, un errore che gli cost\u00f2 mesi di mal di pancia e migliaia di euro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusioni\">Conclusioni<\/h2>\n\n\n\n<p>Cambiano le modalit\u00e0 ma la componente umana ci mette sempre il carico da 90.<\/p>\n\n\n\n<p>Per\u00f2 \u00e8 proprio la componente umana che risolver\u00e0 la questione, garantendo un sistema di controllo istituzionalizzato e privilegiando contenuti accurati.<\/p>\n\n\n\n<p>In futuro immagino un team Q&amp;A con un grande poster di Ren\u00e8 Ferretti sulla parete, al posto di quello del Grande Fratello(quello di Orwell non quello di canale 5) perch\u00e9 \u00e8 vero che la qualit\u00e0 \u00e8 nemica del periodo iperveloce che stiamo vivendo, per\u00f2 senza qualit\u00e0 non si va lontano ed \u00e8 bellissimo poter contare sul tasto elimina quando mi imbatto in articoli o post palesemente fatti con l\u2019AI ma non controllati nemmeno nel titolo.<\/p>\n\n\n\n<p>L&#8217;alternativa \u00e8 invece fidarsi sempre pi\u00f9 ciecamente dei risultati dati per buoni, li si aprono scenari apocalittici dove non peseranno pi\u00f9 onest\u00e0 e autorevolezza, ma solo il numero di volte che quella verit\u00e0 per quanto campata in aria appare statisticamente, cos\u00ec chi controller\u00e0 il passato avr\u00e0 gioco facile nel controllare il futuro&#8230;<\/p>\n\n\n\n<p>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&#8220;Chi controlla il passato controlla il futuro. Chi controlla il presente controlla il passato.&#8221;Non avevo mai dato il giusto peso a questa frase. 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