Allucinazioni ed errori silenti: le due facce dell’intelligenza artificiale da conoscere bene. Un rischio spesso sottovalutato. Quando si parla di intelligenza artificiale, soprattutto in ambito aziendale, uno degli errori più gravi che si può commettere è quello di pensare che “funzioni sempre”. In realtà, come ogni strumento, anche l’AI ha i suoi limiti. E tra questi, ce ne sono due che meritano particolare attenzione: le allucinazioni e gli errori silenti. Capire la differenza tra questi due fenomeni non è solo un esercizio tecnico: è la base per costruire processi sicuri e decisioni aziendali affidabili.
Sicuramente molti di voi hanno già sentito e letto quello che scriverò qui di seguito, ma è bene avere un posto dove recuperare una spiegazione semplice e diretta.
Allucinazioni: l’errore visibile
Un’allucinazione è un errore tipico dei modelli linguistici come ChatGPT: si verifica quando il sistema genera un’informazione falsa, ma lo fa in modo perfettamente credibile e articolato. L’esempio classico è quando si chiede la biografia di una persona inesistente, e il modello restituisce un testo coerente, con tanto di nomi, date, ruoli e premi fittizi.
La buona notizia è che le allucinazioni, proprio perché spesso esagerate o palesemente errate, sono visibili. Chi ha una buona conoscenza del contesto può facilmente individuarle e correggerle. Sono il tipo di errore che si combatte con la revisione umana e la conoscenza del dominio.
Errore silente: il pericolo invisibile
Molto più subdolo è l’errore silente: quello che si insinua nei dati, nei flussi e nei processi automatizzati senza lasciare traccia evidente. L’AI qui non inventa, ma sbaglia in piccolo. Può cambiare una priorità, associare un cliente al reparto sbagliato, categorizzare erroneamente una richiesta, trascrivere un dato in modo impreciso. Tutto sembra funzionare, ma le decisioni a valle di quel dato saranno falsate.
Questo tipo di errore è più pericoloso di un’allucinazione, perché non genera allarmi. Lo scopri solo dopo, magari quando il danno è già fatto. In azienda, dove i processi si basano sulla fiducia nei sistemi, può causare perdite economiche, errori strategici, danni reputazionali.
Perché è importante saperli distinguere
Nel primo caso (l’allucinazione), la soluzione è una: validazione e verifica. Ma nel secondo caso (errore silente), serve progettare i processi in modo da prevedere controlli strutturali: alert, log, double-check automatizzati o umani, test di coerenza periodici. E serve una cultura interna che sappia riconoscere i segnali deboli.
Fonti e casi pratici di allucinazioni e errori silenti
Come riportato da The Information e VentureBeat in una serie di approfondimenti pubblicati nei primi mesi del 2024, realtà come Goldman Sachs e Deloitte stanno investendo in team dedicati al “monitoraggio intelligente” degli agenti AI, proprio per prevenire errori silenti. Nello specifico, uno studio di Accenture ha mostrato come il 72% dei problemi operativi causati da AI non derivino da bug evidenti, ma da errori minori mai rilevati.
Conclusione: fidarsi è bene, sapere è meglio
La vera sfida oggi non è usare l’AI, ma saperla usare bene. Serve alfabetizzazione tecnica, ma anche prudenza operativa. Se le allucinazioni si gestiscono con buone pratiche editoriali, gli errori silenti richiedono architetture robuste, cultura del dato e responsabilità diffusa. Non tutto ciò che è automatizzato è affidabile. Ma tutto ciò che è affidabile, lo è perché è stato costruito con consapevolezza.
Articolo di Alessandro Villa