AI Hallucinations: perché l’Intelligenza Artificiale dice cose che non esistono

Immagina di chiedere a un assistente AI una sentenza per sostenere un tuo argomento. In pochi secondi ti risponde con sicurezza… citando un caso legale che in realtà non è mai esistito.
Sembra fantascienza, ma è successo davvero: nel 2023 due avvocati sono stati multati per aver presentato in tribunale documenti contenenti riferimenti inventati da un’AI.

Benvenuto nel mondo delle AI Hallucinations, o più formalmente, allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale. Un fenomeno che sta diventando uno dei temi più discussi dell’era degli LLM.

In questo articolo vediamo cosa sono, perché nascono e come possiamo riconoscerle e limitarle.

Che cosa sono le AI Hallucinations

Le AI Hallucinations sono quei momenti in cui un modello genera contenuti plausibili ma falsi: dati inesistenti, studi mai pubblicati, biografie inventate, citazioni sbagliate, risposte sicure… ma completamente slegate dalla realtà.

Non è malizia. Non è bugia. È statistica.

Un modello generativo come ChatGPT non “sa” le cose: predice la parola successiva più probabile in base a ciò che ha letto in addestramento. Se manca un tassello, lo riempie con la versione linguistica più coerente. È per questo che può inventare fonti, confondere eventi, mescolare concetti e creare risposte perfette… ma sbagliate.

Il problema è che queste risposte sono scritte con un tono sicuro e professionale. Risultato?
È facilissimo crederci.

Perché le AI Hallucinations esistono

Le allucinazioni non sono un “difetto imprevisto”: sono una conseguenza diretta del modo in cui gli LLM sono costruiti. Ecco i principali motivi.

1. Modelli che indovinano parole, non verificano fatti

Gli LLM non confrontano ciò che dicono con una verità esterna. Producono ciò che suona giusto, non ciò che è giusto.

2. Addestrati a rispondere, non a dire “non lo so”

I modelli storicamente venivano premiati per dare una risposta, anche incerta, piuttosto che ammettere limiti. Questo incentiva l’overconfidence.

3. Mancanza di ancoraggio alla realtà

Gli LLM memorizzano pattern linguistici, non fatti ordinati. Se una nozione è rara, può venire “ricostruita” in modo scorretto.

4. Dati incompleti o obsoleti

Se un evento recente non è presente nei dati, il modello proverà comunque a rispondere… spesso in modo creativo.

5. Linguaggio ambiguo

Parole con più significati possono confondere il modello. Un esempio classico: “Mercury” (pianeta, metallo, auto).

6. Creatività fuori controllo

Temperature alte e prompt vaghi aumentano il rischio di invenzioni.

Come funziona una allucinazione

Quando un modello genera testo, segue tre passaggi:

• analizza il prompt,
• cerca pattern simili nel suo addestramento,
• predice la sequenza più probabile.

Non c’è controllo della realtà. Nessun collegamento diretto con dati verificati. Nessuna consapevolezza dell’errore.

E se sbaglia una volta, può costruire un’intera risposta su quell’errore, creando una spiegazione coerente ma inventata. È l’effetto domino delle allucinazioni.

Come riconoscere un’AI Hallucinations

• Citazioni troppo perfette: studi e articoli impossibili da verificare.
• Numeri iper-specifici che sembrano credibili ma non trovano conferma altrove.
• Risposte variabili se ripeti la stessa domanda.
• Mancanza di fonti affidabili o frasi vaghe come “Secondo alcuni esperti…”.
• Tono eccessivamente sicuro senza prove.

Come ridurre il rischio di AI Hallucinations

1. Dai contesto e sii specifico

Domande vaghe generano risposte creative. Domande precise aumentano l’accuratezza.

2. Chiedi la logica passo-passo

Il reasoning esplicito aiuta a scoprire errori nascosti.

3. Abbassa la creatività

Temperature basse = meno fantasia.

4. Chiedi fonti verificabili

E controllale sempre: alcuni modelli possono inventarle.

5. Spezza le domande complesse

Meglio più passaggi brevi che un mega-prompt generico.

6. Confronta più modelli

Se tre AI diverse dicono la stessa cosa, è più probabile che sia vera.

7. Non forzare le risposte

Se l’AI dice “non lo so”, è un segno di buon allineamento.

8. Usa strumenti con ricerca integrata

Il grounding su fonti reali riduce drasticamente le invenzioni.

Possiamo eliminare le allucinazioni?

Eliminare completamente le AI Hallucinations è difficile, forse impossibile. Ma la ricerca sta avanzando verso modelli più affidabili e consapevoli dei propri limiti.

I progressi si muovono in quattro direzioni:

• modelli più grandi e meglio addestrati,
• sistemi ibridi che combinano IA e basi di conoscenza,
• uso di strumenti esterni (browser, calcoli, database),
• metriche basate sulla veridicità, non solo sulla fluidità.

Il futuro realistico non è un’AI infallibile, ma un assistente affidabile che sa quando fermarsi e avvisa quando non è sicura.

Conclusione

Le AI Hallucinations ci ricordano che i modelli generativi non comprendono la verità: la imitano.
L’AI è uno strumento potentissimo, ma va usato con consapevolezza.

Regola d’oro: fidati dell’AI, ma verifica sempre.

Fonti

• https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)
• https://openai.com/it-IT/index/why-language-models-hallucinate/