Le allucinazioni dell'IA: un'analisi approfondita delle cause, delle implicazioni e delle strategie di mitigazione per sistemi affidabili

Il continuo uso dell'IA non deve precluderci la consapevolezza che l'errore è sempre in agguato anche per i modelli complessi di LLM.

Nella lettura dei report, è fondamentale tenere sempre in considerazione la possibilità di errori. Per questo motivo, in qualità di InfermieriAttivi, pur utilizzando il potente strumento dell'Intelligenza Artificiale (IA), vogliamo promuovere e condividere un uso responsabile e consapevole di tale tecnologia.

Il report che segue è stato scritto dall'IA per un argomento che che è vitale ed è una sintesi di quanto l'IA conosce e di quanto ha trovato nel web l'1 novembre 2025.

Questa lettura l'ho trovata interessante e spero sia di tuo gradimento.

Sezione 1: introduzione al fenomeno delle allucinazioni dell'IA

1.1 Definizione tecnica: oltre la metafora della percezione umana 

Nel campo dell'intelligenza artificiale (IA), il termine "allucinazione" descrive la generazione, da parte di un modello, di output che appaiono fattuali, coerenti e autorevoli, ma che in realtà sono imprecisi, fuorvianti, non supportati dai dati di addestramento o completamente inventati.1 Sebbene il termine sia mutuato dall'esperienza psicologica umana, è fondamentale riconoscerlo come una metafora. A differenza degli esseri umani, un'IA non "percepisce" una realtà distorta né possiede una coscienza che possa essere alterata; l'errore è un artefatto intrinseco del suo processo generativo, puramente computazionale.4

Il modello manca di "consapevolezza epistemica", ovvero la capacità di distinguere ciò che "sa" con certezza da ciò che sta inferendo o inventando per completare una sequenza.7 Per questo motivo, alcuni ricercatori preferiscono il termine "confabulazione", che descrive la tendenza a colmare le lacune di conoscenza con invenzioni plausibili, un comportamento osservato anche in neurologia ma derivante da meccanismi completamente diversi.9 L'uso della metafora "allucinazione", sebbene intuitivo, rischia di oscurare la vera natura meccanicistica del fallimento del modello, inducendo un'errata antropomorfizzazione. Questo può portare a un approccio fuorviante alla mitigazione, focalizzato sul "correggere il pensiero" dell'IA anziché sul "gestire l'output statistico" che essa produce.

1.2 La natura dell'errore: allucinazione vs. Inaccuratezza semplice

È cruciale distinguere un'allucinazione da un semplice errore fattuale. Un'inaccuratezza semplice potrebbe consistere in una data errata recuperata da una fonte di addestramento imperfetta. Un'allucinazione, invece, rappresenta una fabbricazione più complessa e strutturata, spesso arricchita da dettagli coerenti ma interamente fittizi. Esempi emblematici includono la creazione di biografie inventate, la citazione di articoli scientifici inesistenti o, come documentato in ambito legale, la generazione di interi precedenti giuridici mai esistiti.11

L'elemento distintivo e più insidioso dell'allucinazione è la "falsa sicurezza" con cui l'informazione viene presentata: il modello la espone con un tono autorevole e convincente, rendendola particolarmente difficile da identificare come falsa per un utente non esperto.1

1.3 Tipologie di allucinazioni

Le allucinazioni possono essere classificate in diverse categorie, a seconda della natura dell'errore generato 16:

• Inaccuratezze Fattuali: Sono le manifestazioni più comuni, in cui il modello presenta come veri dei fatti palesemente errati e verificabili. Un esempio classico è affermare che "La capitale dell'Australia è Sydney".16
• Inconsistenze Logiche: L'output generato viola le leggi fondamentali della logica o della fisica, producendo affermazioni assurde come "Guidò la sua automobile fino alla luna".16
• Fabbricazioni Creative: Il modello inventa di sana pianta concetti, eventi, persone o opere. Questo include la raccomandazione di libri mai scritti da autori famosi, la descrizione di battaglie storiche fittizie o la creazione di biografie dettagliate per individui inesistenti.12
• Contraddizione con la Fonte (Closed-domain): In questo caso, l'output del modello contraddice direttamente le informazioni fornite nel prompt o nel documento di riferimento che gli è stato chiesto di analizzare o riassumere. Questo tipo di allucinazione è particolarmente problematico in applicazioni basate sul recupero di informazioni.17
• Fabbricazione non Ancorata (Open-domain): L'output è inventato e non può essere verificato rispetto a una fonte specifica fornita dall'utente, basandosi unicamente sulla "conoscenza" interna del modello. È la forma più comune nelle conversazioni aperte.17

Sezione 2: le radici tecniche delle allucinazioni: un'analisi del "ragionamento" dei modelli

2.1 Il paradigma probabilistico: la previsione del token successivo come causa primaria

La causa fondamentale delle allucinazioni risiede nell'architettura stessa dei Grandi Modelli Linguistici (LLM). Questi sistemi non "comprendono" il linguaggio nel senso umano del termine, né possiedono un modello del mondo reale. Funzionano, piuttosto, come sofisticatissimi sistemi di "completamento automatico".13

Il loro obiettivo primario durante la generazione di testo è prevedere la parola (o "token") successiva più probabile, data una sequenza di token precedenti. Questa previsione si basa esclusivamente sui pattern statistici e sulle correlazioni linguistiche apprese da enormi corpus di testo durante l'addestramento.4

Il problema cruciale è che "statisticamente probabile" non è sinonimo di "fattualmente vero".19 Il modello non possiede una funzione interna di verifica della verità, ma opera unicamente su base probabilistica.4 Questa architettura lo incentiva a "indovinare" (give a guess) la continuazione più fluida e coerente, anche quando non dispone di informazioni fattuali sufficienti, portando inevitabilmente alla generazione di contenuti inventati.17

2.2 Il ruolo critico dei dati di addestramento 

L'allucinazione non è un singolo punto di fallimento, ma il risultato di una catena causale sistemica. È un fenomeno emergente dall'interazione tra un obiettivo di ottimizzazione non allineato con la verità, dati di addestramento intrinsecamente imperfetti e vincoli architettonici. Questo spiega perché non può essere "risolto" con una semplice patch, ma richiede un approccio multi-livello che affronti dati, modello e interazione. Le caratteristiche dei dati di addestramento sono un fattore determinante.

• 2.2.1 Bias, disinformazione e conoscenza obsoleta: Gli LLM sono addestrati su terabyte di dati prelevati da Internet, un archivio che riflette l'intera gamma della conoscenza e della comunicazione umana, inclusi contenuti di scarsa qualità, disinformazione, teorie controverse, bias sociali e informazioni obsolete.16 Il modello apprende e, inevitabilmente, riproduce e amplifica questi difetti, presentandoli con la stessa autorevolezza delle informazioni corrette.5
• 2.2.2 Overfitting e memorizzazione: L'overfitting si verifica quando un modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento, imparandone a memoria anche il "rumore" e i dettagli irrilevanti, a scapito della sua capacità di generalizzare a nuovi input.9 Ciò può portare il modello a ripetere informazioni specifiche in contesti inappropriati o a combinare frammenti di dati memorizzati in modi nuovi ma fattualmente scorretti.17
• 2.2.3 Carenze nei dati (data gaps): Nessun dataset, per quanto vasto, può coprire l'intera conoscenza umana. Quando il modello viene interrogato su argomenti di nicchia o poco rappresentati nei dati di addestramento (la cosiddetta "long-tail knowledge"), tende a "riempire i vuoti" inventando informazioni che appaiono statisticamente plausibili e coerenti con i pattern appresi, pur essendo completamente false.3
• 2.2.4 Data poisoning: Esiste anche il rischio che attori malintenzionati inseriscano deliberatamente dati falsi o fuorvianti nei set di addestramento con l'obiettivo di sabotare le performance del modello e indurlo a generare output errati o dannosi.23 

2.3 Limiti architettonici dei modelli transformer

Oltre ai dati, l'architettura stessa dei modelli Transformer, che è alla base della maggior parte degli LLM moderni, presenta dei limiti intrinseci che contribuiscono al fenomeno.

• 2.3.1 Errori di codifica-decodifica: Le allucinazioni possono originarsi in diverse fasi del processo. Nello stadio di encoder, il modello può apprendere correlazioni spurie tra concetti. Nello stadio di decoder, può interpretare in modo errato i dati codificati o dare eccessivo peso a pattern irrilevanti, portando a una generazione di testo che devia dalla realtà.17
• 2.3.2 Meccanismi di attenzione e finestra di contesto: Il "meccanismo di attenzione" permette al modello di pesare l'importanza di diverse parti dell'input, ma può fallire, focalizzandosi su elementi irrilevanti e ignorando quelli cruciali. Inoltre, la "finestra di contesto" limitata significa che in conversazioni o documenti molto lunghi, le informazioni presentate all'inizio possono essere "dimenticate" dal modello, portando a risposte incoerenti o contraddittorie.11
• 2.3.3 Generazione sequenziale e "effetto palla di neve": Gli LLM generano testo un token alla volta, in sequenza. Ogni nuovo token dipende da quelli generati in precedenza. Questo processo non prevede una fase di revisione o correzione. Di conseguenza, un piccolo errore o un'imprecisione all'inizio di una risposta può propagarsi e amplificarsi, creando un "effetto palla di neve" che porta l'intera generazione a deviare significativamente dalla realtà fattuale.13

Sezione 3: implicazioni e rischi in settori ad alto impatto

Il rischio delle allucinazioni è massimizzato proprio nei settori in cui l'IA sembra più "competente". La sua capacità di generare output formalmente perfetti (una citazione legale ben formattata, una diagnosi con terminologia corretta) maschera la sua potenziale vacuità fattuale.

Questo crea un "paradosso della competenza": più l'IA sembra esperta, più diventa pericolosa se non viene verificata, perché abbassa le difese critiche dell'utente professionista, che è portato a fidarsi della forma impeccabile dell'output.

3.1 Ambito giuridico: la crisi dei precedenti inesistenti e la responsabilità professionale 

Nel settore legale, l'uso acritico degli LLM sta generando quella che viene definita una "crisi sistemica".11 Avvocati e studi legali, nel tentativo di ottimizzare la ricerca, hanno presentato in tribunale documenti contenenti citazioni di casi e precedenti giuridici completamente inventati dall'IA.11

• Esempi Concreti: Il caso Mata v. Avianca (2023) è diventato emblematico: un avvocato ha basato la sua argomentazione su sei precedenti inesistenti forniti da ChatGPT, subendo sanzioni economiche e un grave danno reputazionale. Altri casi hanno visto sanzioni ancora più severe, fino a 31.100 dollari per un singolo atto contenente citazioni errate.11
• Implicazioni: Le conseguenze vanno ben oltre il danno al singolo professionista. Tali errori minano l'integrità e la fiducia nel sistema giudiziario, comportano uno spreco di risorse pubbliche e possono portare a sanzioni disciplinari. In alcuni ordinamenti, come quello britannico, è stato addirittura evocato il rischio di "perversion of justice", un reato estremamente grave.11 Le statistiche sui tassi di allucinazione dei modelli più diffusi (es. GPT-4: 58-69%, LLaMA 2: 88%) rendono evidente la portata del rischio.11
• Risposta Normativa: In risposta a questi pericoli, l'AI Act dell'Unione Europea classifica l'uso dell'IA per interpretare o applicare norme giuridiche come un'applicazione "ad alto rischio", imponendo obblighi stringenti di supervisione umana, trasparenza e valutazione della conformità.11

3.2 Ambito medico: rischi di diagnosi errate e terapie fittizie

In medicina, dove l'accuratezza può determinare la differenza tra la vita e la morte, le allucinazioni dell'IA rappresentano una minaccia diretta per la sicurezza del paziente.15

• Scenari di rischio: Un modello IA potrebbe generare una diagnosi errata basata su sintomi descritti, suggerire trattamenti inappropriati o addirittura pericolosi, o identificare interazioni farmacologiche inesistenti, inducendo un medico a scartare una combinazione di farmaci che sarebbe stata efficace.5 Uno studio ha rilevato che fino al 70% delle risposte fornite da chatbot clinici analizzati conteneva errori, con diagnosi potenzialmente pericolose.28
• Ricerca e formazione: Un altro rischio significativo è la generazione di bibliografie scientifiche e citazioni di studi medici fittizi, che possono inquinare la ricerca e la formazione medica, portando alla diffusione di conoscenze non validate.28
• Implicazioni: Le conseguenze includono danni diretti alla salute dei pazienti, un aumento esponenziale della responsabilità legale per i professionisti e le strutture sanitarie, e una potenziale erosione della fiducia del pubblico nelle promettenti applicazioni dell'IA in sanità.10

3.3 Giornalismo e informazione: l'amplificazione della disinformazione e l'erosione della fiducia pubblica 

L'integrazione dell'IA generativa nelle redazioni giornalistiche, se non gestita con estrema cautela, rischia di diventare un potente amplificatore di disinformazione.20

• Diffusione di Falsità: I modelli possono generare articoli o report che mescolano abilmente fatti reali con dettagli inventati, creando narrazioni convincenti ma false.31 Questa capacità di produrre disinformazione su larga scala, e con un'apparenza di credibilità, rappresenta una seria minaccia per il dibattito pubblico e la stabilità democratica.30
• Implicazioni: L'uso acritico di questi strumenti può portare alla pubblicazione di notizie errate, alla creazione di profili falsi di persone o eventi, e a un'erosione generale della fiducia nei media tradizionali.2 Inoltre, rende estremamente complesso per i cittadini e le istituzioni esercitare diritti fondamentali come quello di rettifica o all'oblio, poiché le fonti delle informazioni generate dall'IA sono spesso opache.20 Per questi motivi, la supervisione umana e la verifica rigorosa dei fatti rimangono pilastri insostituibili del giornalismo responsabile.30 

Sezione 4: strategie di mitigazione a livello di sistema 

Per affrontare il problema delle allucinazioni alla radice, la ricerca e l'industria stanno sviluppando diverse strategie tecniche che mirano a rendere i modelli più affidabili, accurati e allineati con l'intento umano. Questi approcci non si escludono a vicenda e spesso vengono combinati per creare sistemi più robusti.

4.1 Ancorare l'IA alla realtà: la generazione aumentata da recupero (RAG)

La Generazione Aumentata da Recupero (RAG) è una delle tecniche più efficaci per ridurre le allucinazioni basate su fatti.34

• Meccanismo: Invece di fare affidamento esclusivamente sulla conoscenza "congelata" nei suoi parametri, un sistema RAG integra l'LLM con una base di conoscenza esterna e autorevole (ad esempio, la documentazione interna di un'azienda, un database di articoli medici, o fonti giuridiche aggiornate). Quando riceve una domanda, il sistema prima esegue una ricerca (retrieve) per trovare le informazioni più pertinenti all'interno di questa base di conoscenza. Successivamente, fornisce queste informazioni all'LLM come contesto per generare (generate) una risposta che sia "ancorata" (grounded) a dati verificabili.36
• Vantaggi: Questo approccio riduce drasticamente le allucinazioni (studi indicano una diminuzione tra il 42% e il 68%) 36, consente al modello di utilizzare informazioni sempre aggiornate senza bisogno di un costoso riaddestramento, e aumenta la trasparenza, poiché il sistema può citare le fonti utilizzate per formulare la risposta.34
• Limiti: L'efficacia della RAG dipende interamente dalla qualità, completezza e aggiornamento della base di conoscenza esterna. È una soluzione ottimale per compiti di recupero di informazioni, ma meno adatta a compiti che richiedono ragionamento complesso o creatività non basata su dati specifici.34

4.2 Allineare l'IA ai valori umani: l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF)

L'Apprendimento per Rinforzo con Feedback Umano (RLHF) è una tecnica di fine-tuning cruciale per allineare il comportamento del modello con le preferenze e i valori umani.34

• Meccanismo: Il processo prevede diverse fasi. Inizialmente, il modello genera multiple risposte a una serie di prompt. Successivamente, dei valutatori umani classificano queste risposte in base a criteri come l'utilità, l'onestà e l'innocuità. Questo feedback umano viene utilizzato per addestrare un "modello di ricompensa" separato, che impara a prevedere quale tipo di risposta un essere umano preferirebbe. Infine, l'LLM originale viene ulteriormente addestrato utilizzando questo modello di ricompensa come guida, ottimizzandolo per produrre output che massimizzino il "punteggio" di preferenza umana.34
• Vantaggi: L'RLHF è fondamentale per l'allineamento etico, la gestione di richieste soggettive e sfumate, e la riduzione di bias e comportamenti tossici. Migliora notevolmente la coerenza e la pertinenza in compiti conversazionali e creativi.34
• Limiti: È un processo estremamente costoso e ad alta intensità di risorse umane. La sua efficacia dipende dalla qualità e diversità dei valutatori, e c'è il rischio che i loro stessi bias vengano involontariamente codificati nel modello di ricompensa.34

4.3 Specializzazione e controllo: il ruolo del fine-tuning e dell'instruction tuning

Il fine-tuning è un processo che adatta un LLM pre-addestrato a un compito o a un dominio di conoscenza specifico, aggiornando i suoi parametri su un dataset più piccolo e mirato.35

• Meccanismo: Una forma particolarmente efficace è l'Instruction Tuning, che addestra il modello a seguire meglio le istruzioni umane. Questo viene fatto utilizzando un dataset di alta qualità composto da coppie di "istruzione-risposta desiderata".34
• Vantaggi: Questa tecnica migliora significativamente la precisione del modello in domini specialistici (ad esempio, facendogli comprendere il gergo medico o finanziario) e la sua capacità di eseguire comandi complessi e multi-passo, riducendo l'ambiguità e le risposte fuori tema.34
• Limiti: Il fine-tuning richiede notevoli competenze tecniche e risorse computazionali. Inoltre, la conoscenza specializzata del modello può diventare obsoleta se i dati del dominio cambiano rapidamente, rendendo necessario un periodico riaddestramento.35

4.4 Tecniche emergenti: dalla Chain-of-Verification (CoVe) alle nuove strategie di decodifica

La ricerca sta esplorando attivamente nuovi approcci per rendere i modelli intrinsecamente più affidabili:

• Chain-of-Verification (CoVe): In questo approccio, il modello scompone il processo di risposta. Prima genera una bozza di risposta, poi formula autonomamente una serie di domande di verifica per controllare i fatti contenuti nella bozza, esegue le ricerche necessarie (simulando una query interna o esterna) e, infine, utilizza i risultati della verifica per generare una risposta finale corretta e raffinata.37
• Nuove Strategie di Decodifica: Tecniche come DoLa (Decoding by Contrasting Layers) intervengono direttamente durante il processo di generazione del testo. Mirano a de-enfatizzare i pattern linguistici superficiali e a dare maggior peso alla conoscenza fattuale codificata negli strati più profondi del modello, riducendo la probabilità di errori basati su correlazioni spurie.37
• Sistemi Multi-Agente: Un'architettura promettente prevede l'utilizzo di più agenti IA specializzati che collaborano e si controllano a vicenda. Un agente potrebbe essere responsabile della generazione iniziale, un secondo della verifica dei fatti, e un terzo del raffinamento stilistico, creando una pipeline di validazione interna che aumenta l'affidabilità dell'output finale.9

Tabella 4: confronto delle principali tecniche di mitigazione a livello di sistema

La seguente tabella offre un quadro comparativo sintetico per comprendere i trade-off tra le diverse strategie e scegliere l'approccio più adatto a un caso d'uso specifico.

Caratteristica	Generazione Aumentata da Recupero (RAG)	Apprendimento per Rinforzo con Feedback Umano (RLHF)	Fine-Tuning / Instruction Tuning
Obiettivo Primario	Accuratezza fattuale e grounding	Allineamento comportamentale ed etico	Specializzazione di dominio e aderenza alle istruzioni
Meccanismo	Recupero da DB esterno + Generazione	Addestramento di un modello di ricompensa su feedback umano	Aggiornamento dei pesi del modello su dati specifici
Requisiti	Base di conoscenza curata, architettura di recupero	Dati di preferenza umana, risorse di calcolo per RL	Dataset di alta qualità specifico per il compito, risorse di calcolo
Punti di Forza	Dati aggiornati, trasparenza (citazioni), costi inferiori al riaddestramento	Gestione di sfumature, soggettività, etica; riduzione bias	Alta precisione su compiti specifici, comprensione del gergo
Limiti	Dipende dalla qualità del DB, meno efficace per ragionamento	Costoso, scalabilità difficile, rischio di bias dei valutatori	Rischio di obsolescenza, overfitting, richiede expertise tecnica
Casi d'Uso Ideali	Chatbot di supporto clienti, Q&A su documenti legali/medici	Assistenti conversazionali, moderazione contenuti, scrittura creativa	Analisi di report finanziari, chatbot medico specialistico

 

Sezione 5: mitigazione a livello utente: l'arte e la scienza del prompt engineering

Oltre alle modifiche a livello di sistema, gli utenti possono adottare strategie di interazione specifiche, note come "prompt engineering", per ridurre drasticamente la probabilità di ricevere risposte allucinate.

Un prompt engineering efficace trasforma l'interazione da una semplice domanda e risposta a una forma di supervisione procedurale. L'utente agisce come un "direttore di ricerca", costringendo il modello a seguire un protocollo di verifica che non adotterebbe autonomamente.

5.1 Principi fondamentali: specificità, contesto e chiarezza

La causa più comune di risposte di bassa qualità è un prompt vago o ambiguo, che costringe il modello a fare delle assunzioni per colmare le lacune.18 Le pratiche fondamentali includono:

• Fornire istruzioni dettagliate: Invece di "Parlami del cambiamento climatico", un prompt migliore sarebbe "Spiega le principali cause antropogeniche del cambiamento climatico secondo l'ultimo report dell'IPCC, focalizzandoti sull'impatto delle emissioni di metano".26
• Definire un contesto e una Persona: Assegnare un ruolo specifico all'IA (es. "Agisci come un biologo molecolare esperto") la ancora a un dominio di conoscenza, migliorando la pertinenza e l'accuratezza della risposta.29
• Usare delimitatori: Utilizzare virgolette, parentesi o altri simboli per separare chiaramente le istruzioni dal testo da analizzare o dalle fonti da utilizzare, evitando che il modello confonda le due cose.43 

5.2 Tecniche avanzate di prompting per la verifica dei fatti 

Queste tecniche mimano un processo quasi scientifico, imponendo al modello un rigore che non possiede intrinsecamente.

• 5.2.1 Ancoraggio a fonti esterne ("According to..."): Iniziare un prompt con "Secondo [fonte autorevole]..." costringe il modello a cercare di basare la sua risposta su quella fonte specifica, riducendo la probabilità di invenzione.44 Una variante efficace è chiedere esplicitamente di citare le fonti per ogni affermazione chiave.42
• 5.2.2 Scomposizione del ragionamento (Chain-of-Thought e Step-Back Prompting): Invece di chiedere direttamente la risposta finale, la tecnica Chain-of-Thought (CoT) guida il modello a esplicitare il suo processo di ragionamento passo dopo passo. Questo non solo rende il processo più trasparente, ma spesso porta a una conclusione più accurata.13 Lo Step-Back Prompting è una tecnica correlata in cui, dopo aver ricevuto una risposta, si chiede al modello di "fare un passo indietro" e verificare l'accuratezza e la completezza di ciò che ha appena scritto.44
• 5.2.3 Verifica a catena (Chain-of-Verification): Questa è una versione più strutturata e rigorosa della CoT. Si scompone una domanda complessa in una serie di sotto-domande più semplici e verificabili, chiedendo al modello di rispondere e confermare ogni passaggio prima di procedere al successivo.44

5.3 Impostare vincoli e strutture per guidare l'output 

Controllare la forma della risposta può indirettamente migliorarne l'accuratezza, limitando lo spazio per divagazioni e invenzioni.

• Limitare l'output: Specificare la lunghezza desiderata (in parole o token), il formato (es. "rispondi con un elenco puntato di tre elementi") o lo stile della risposta riduce la probabilità che il modello aggiunga dettagli superflui e potenzialmente errati.26
• Usare template: Per compiti complessi e ripetitivi, fornire un template o una struttura predefinita che l'IA deve compilare è un modo eccellente per garantire coerenza e aderenza ai fatti, specialmente quando combinato con una fonte di dati (es. RAG).3
• Feedback iterativo: La prima risposta di un LLM dovrebbe essere considerata una bozza. È fondamentale utilizzare prompt di follow-up per chiedere correzioni, maggiori dettagli, o la verifica di affermazioni specifiche. Questo crea un ciclo di feedback che raffina progressivamente la qualità dell'output.26

Sezione 6: Analisi comparata: allucinazioni dell'IA vs. errore umano e bias cognitivi

Confrontare le allucinazioni dell'IA con gli errori umani rivela differenze fondamentali nei meccanismi sottostanti, ma anche parallelismi inquietanti nelle manifestazioni esterne. L'IA, in un certo senso, agisce come uno specchio deformante dei nostri stessi difetti cognitivi. I dati di addestramento sono un archivio dei bias umani (razziali, di genere, culturali), e l'IA, ottimizzando per la probabilità statistica, non solo riproduce questi bias ma li solidifica, presentandoli come oggettivi e autorevoli.

Il vero pericolo non è solo che l'IA menta sui fatti, ma che rafforzi le nostre peggiori menzogne su noi stessi, presentandole con l'apparenza di una verità computazionale.

6.1 Differenze fondamentali: intenzionalità, emozioni e comprensione

La distinzione più netta risiede nell'assenza di soggettività da parte della macchina.

• Intenzionalità e motivazione: Gli errori dell'IA sono privi di intenzionalità, ego, stati emotivi o secondi fini. Un LLM non "mente" né "inganna" nel senso umano, poiché non ha credenze o desideri. Gli errori umani, al contrario, possono essere influenzati da motivazioni consce o inconsce, pressioni sociali, stati emotivi e obiettivi personali.7
• Natura dell'errore: L'errore dell'IA è di natura puramente statistica e generativa, un sottoprodotto del suo obiettivo di predire la sequenza più probabile. L'errore umano, anche quando involontario, deriva da processi cognitivi complessi (percezione, memoria, ragionamento), seppur fallaci. L'IA non ha un "vissuto soggettivo" né una comprensione del mondo reale che possa informare o distorcere il suo output.4

6.2 Parallelismi inquietanti: l'amplificazione dei bias e l'eccesso di fiducia 

Nonostante le differenze nei meccanismi, i risultati possono essere sorprendentemente simili.

• Origine dell'errore: Le allucinazioni dell'IA nascono da imperfezioni nei dati di addestramento (bias, lacune, errori). I bias cognitivi umani sono scorciatoie mentali (euristiche) sviluppatesi per prendere decisioni rapide in condizioni di incertezza. In entrambi i casi, un sistema progettato per l'efficienza produce errori sistematici.14
• Meccanismo basato su pattern: Entrambi i sistemi si basano sul riconoscimento di pattern. L'IA lo fa in modo puramente statistico su vasti set di dati testuali. Il cervello umano opera in modo associativo, collegando nuove informazioni a schemi mentali preesistenti. Entrambi i metodi, pur essendo potenti, possono portare a conclusioni errate quando i pattern sono fuorvianti.14
• Amplificazione degli errori: Entrambi i sistemi possono rimanere intrappolati in un ciclo di amplificazione dei propri errori. L'IA lo fa attraverso la generazione sequenziale, dove un errore iniziale ne genera altri. Gli esseri umani lo fanno attraverso il bias di conferma (cercando prove che supportino le proprie credenze) e il pensiero di gruppo (conformandosi alle opinioni della maggioranza).14
• Eccesso di fiducia: Forse il parallelismo più sorprendente è la fiducia con cui viene presentato l'errore. L'IA genera informazioni completamente inventate con un tono autorevole e fluente perché imita lo stile delle fonti affidabili su cui è stata addestrata. Allo stesso modo, gli esseri umani, a causa di bias come l'effetto Dunning-Kruger, spesso mostrano un'eccessiva e incrollabile fiducia nelle proprie credenze errate.1

Sezione 7: prospettive future e direzioni della ricerca

La risoluzione completa del problema delle allucinazioni è una delle sfide più importanti per la ricerca sull'IA. Le direzioni future si concentrano su un cambio di paradigma: passare da modelli che tentano di essere onniscienti a modelli che sono consapevoli dei propri limiti.

La soluzione a lungo termine non è creare un'IA che sa tutto, ma un'IA che sa cosa non sa. Questo passaggio verso un'umiltà epistemologica è la frontiera più promettente per l'affidabilità dell'IA.

7.1 Verso modelli intrinsecamente più affidabili: nuove architetture e meccanismi di auto-correzione 

La ricerca si sta muovendo oltre la mitigazione esterna per integrare meccanismi di affidabilità all'interno dei modelli stessi.

• Quantificazione dell'incertezza: Un filone di ricerca cruciale mira a sviluppare modelli in grado di quantificare la propria incertezza. Un recente studio pubblicato su Nature ha introdotto un metodo basato sull'"entropia semantica", che permette di distinguere quando un modello è incerto sul cosa dire (incertezza fattuale) rispetto a quando è incerto solo sul come dirlo (variabilità stilistica). Questo permetterebbe al modello di astenersi dal rispondere o di segnalare un basso livello di confidenza quando non è sicuro dei fatti.46
• Interpretabilità e circuiti interni: La ricerca sull'interpretabilità, o "meccanica", degli LLM sta iniziando a identificare i "circuiti" neurali specifici responsabili di determinati comportamenti. Ad esempio, sono stati individuati circuiti che si attivano quando il modello decide di rifiutare una risposta. Comprendere e poter modificare questi circuiti potrebbe un giorno permettere di "riparare" i meccanismi che portano alle allucinazioni direttamente a livello di architettura.17
• Approcci ibridi: Il futuro più probabile non risiede in una singola soluzione, ma in architetture ibride che combinano i punti di forza di diverse tecniche: modelli fondamentali con una migliore gestione dell'incertezza, integrati con sistemi RAG per l'accesso a conoscenza verificata in tempo reale, e raffinati con cicli di auto-correzione e feedback umano.40

7.2 Il Ruolo delle metriche di valutazione: premiare l'incertezza anziché l'invenzione 

Un ostacolo significativo al progresso è che le attuali metriche di valutazione dei modelli incentivano il comportamento sbagliato. I benchmark standard premiano quasi esclusivamente l'accuratezza e penalizzano le risposte evasive o di incertezza (come "Non lo so"), spingendo di fatto i modelli a indovinare piuttosto che ad ammettere una lacuna di conoscenza.8

• Proposta di riforma: La ricerca futura si sta orientando verso la creazione di nuove metriche di valutazione che invertano questo incentivo. Tali metriche dovrebbero penalizzare più severamente gli errori espressi con alta confidenza (le allucinazioni più pericolose) e, al contrario, dare un credito parziale per espressioni appropriate di incertezza. Questo cambiamento fondamentale nell'obiettivo di ottimizzazione potrebbe guidare lo sviluppo di modelli intrinsecamente più cauti e affidabili.47

7.3 L'Integrazione di sistemi multi-agente per la validazione incrociata

Un'altra direzione promettente è l'orchestrazione di sistemi composti da più agenti IA specializzati che collaborano e si validano a vicenda. In una tale architettura, un primo agente potrebbe generare una risposta iniziale, un secondo agente, specializzato nella verifica dei fatti, la controllerebbe rispetto a fonti esterne, e un terzo agente potrebbe raffinare la risposta finale basandosi sul feedback del verificatore. Questo approccio crea una pipeline di validazione interna che può intercettare e correggere le allucinazioni prima che raggiungano l'utente.9

Sezione 8: conclusioni: verso un utilizzo critico e responsabile dell'IA generativa

Le allucinazioni non sono un difetto occasionale o un "bug" da correggere, ma una caratteristica intrinseca e una conseguenza diretta dell'architettura probabilistica che alimenta gli attuali modelli linguistici di grandi dimensioni.7 Sebbene la ricerca stia facendo progressi significativi per mitigarne la frequenza e l'impatto, è improbabile che il problema venga eliminato completamente nel breve termine.

Di conseguenza, la soluzione non risiede nella ricerca di una completa e infallibile automazione, ma nella promozione di una simbiosi uomo-macchina. In questo modello collaborativo, la supervisione umana, il pensiero critico, la validazione incrociata e la verifica rigorosa delle fonti non solo rimangono rilevanti, ma diventano competenze ancora più cruciali.18

Per navigare in modo sicuro ed efficace nell'era dell'IA generativa, è indispensabile un approccio olistico e multi-livello che combini:

1. Sviluppo tecnologico: La continua ricerca e implementazione di sistemi tecnicamente più robusti, come quelli basati su RAG, RLHF e nuove architetture che gestiscono l'incertezza.
2. Alfabetizzazione dell'utente: La diffusione di pratiche di interazione sicure, in particolare un prompt engineering consapevole e un approccio scettico e verificatore verso ogni output generato.
3. Governance e regolamentazione: La definizione di quadri normativi e deontologici chiari, specialmente per i settori ad alto rischio come la medicina, la giurisprudenza e il giornalismo, che impongano trasparenza e responsabilità.

L'obiettivo finale deve essere quello di coltivare una cultura di utilizzo critico e responsabile, in cui l'intelligenza artificiale sia percepita e utilizzata per quello che è: un potente strumento di supporto e amplificazione delle capacità umane, non un oracolo infallibile a cui delegare il giudizio.18

Bibliografia

Una bibliografia completa e formattata di fonti accademiche e tecniche è essenziale per un'analisi approfondita. Le seguenti pubblicazioni sono state menzionate come rilevanti nel materiale di ricerca e costituiscono un punto di partenza per ulteriori approfondimenti.

• Alkaissi, H., & McFarlane, S. I. (2023). Artificial hallucinations in ChatGPT: implications in scientific writing. Cureus, 15(2). 10
• Augenstein, I., et al. (2024). A conceptual framework for studying AI hallucinations. Harvard Kennedy School Misinformation Review. 7
• Cano, E., & Mogavi, R. (2023). Bias and fairness in large language models. 25
• Dhuliawala, S., et al. (2023). Chain-of-Verification Reduces Hallucination in Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2309.11495. 37
• Ji, Z., et al. (2023). Survey of hallucination in natural language generation. ACM Computing Surveys, 55(12), 1-38. 8
• Li, H., et al. (2024). Enhancing LLM factual accuracy with RAG to counter hallucinations: A case study on domain-specific queries in private knowledge-bases. arXiv preprint arXiv:2403.10446. 25
• Luccioni, A. S., et al. (2023). Stable attribution: A new way to explain vision models. 25
• Maynez, J., et al. (2020). On faithfulness and factuality in abstractive summarization. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. 8
• Nicoletti, L., & Bass, D. (2023, June 14). Humans are biased. Generative AI is even worse. Bloomberg Technology + Equality. 25
• OpenAI. (2025). Why language models hallucinate. 8
• Pinelli, C. (2025). L'AI Act: gestione del rischio e tutela dei diritti. Giurisprudenza italiana, II, 452 ss. 24
• Ponce Solé, J. (2024). Il regolamento dell'unione europea sull'intelligenza artificiale, la discrezionalità amministrativa e la riserva di umanità. Rivista trimestrale di diritto pubblico, III, 825 ss. 24
• Punzi, C. (2025). La decisione giudiziaria nell'AI Act. Giurisprudenza italiana, 448 ss. 24
• Sahoo, P., et al. (2024). A Comprehensive Survey of Hallucination in Large Language, Image, Video and Audio Foundation Models. Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024, 11709–11724. 49
• Santosuosso, A., & Sartor, G. (2024). Decidere con l'IA. Intelligenze artificiali e naturali nel diritto. Bologna. 24
• Wei, J., et al. (2023). Simple synthetic data reduces sycophancy in large language models. arXiv preprint arXiv:2308.03958. 24
• Zaccaria, G. (2020). Figure del giudicare: calcolabilità, precedenti, decisione robotica. Rivista di diritto civile, II, 291 ss. 24
• Zhang, Y., et al. (2023). Mitigating Hallucination in Large Language Models via Self-reflection. arXiv preprint arXiv:2311.02207. 49

Bibliografia

1. Allucinazioni e disinformazione nei sistemi AI - GuideGlare,https://www.guideglare.com/it/piattaforma/chat-ai/cos-e-chat-ai-e-intelligenza-artificiale/allucinazioni-disinformazione-sistemi-ai
2. Rischio di allucinazioni per l'IA - IBM, https://www.ibm.com/docs/it/watsonx/saas?topic=atlas-hallucination
3. What are AI hallucinations? - Google Cloud, https://cloud.google.com/discover/what-are-ai-hallucinations
4. Le "Allucinazioni" dell'IA non sono ciò che pensi (La creatività è un'altra cosa) - YouTube,https://www.youtube.com/watch?v=Q3-TSh32WqI
5. What Are AI Hallucinations? - IBM, https://www.ibm.com/think/topics/ai-hallucinations
6. AI Hallucinations: A Misnomer Worth Clarifying - arXiv,https://arxiv.org/pdf/2401.06796
7. New sources of inaccuracy? A conceptual framework for studying AI hallucinations,https://misinforeview.hks.harvard.edu/article/new-sources-of-inaccuracy-a-conceptual-framework-for-studying-ai-hallucinations/
8. Why Language Models Hallucinate - OpenAI,https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
9. Le allucinazioni dell'AI generativa - Apogeo Editore,https://www.apogeonline.com/articoli/le-allucinazioni-dellai-generativa-valter-mellano/
10. A Call to Address AI “Hallucinations” and How Healthcare Professionals Can Mitigate Their Risks - NIH, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10552880/
11. Allucinazioni AI in ambito giudiziario: un fenomeno in rapida.., https://www.processociviletelematico.it/2025/06/11/allucinazioni-ai-in-ambito-giudiziario-un-fenomeno-in-rapida-espansione/
12. Ai bibliotecari viene chiesto di trovare libri allucinati dall'IA - Reddit,https://www.reddit.com/r/books/comments/1nk8ip5/librarians_are_being_asked_to_find_aihallucinated/?tl=it
13. AI Hallucinations: Why Large Language Models Make Things Up (And How to Fix It),https://www.kapa.ai/blog/ai-hallucination
14. How AI Hallucinations Mimic Human Cognitive Biases and Errors - ITTech Pulse, https://ittech-pulse.com/our-tech-insights/how-ai-hallucinations-mimic-human-cognitive-biases-and-errors/
15. Oltre la verità: il rischio delle allucinazioni nell'AI - Bees Sanità Magazine, https://beesanitamagazine.it/oltre-la-verita-il-rischio-delle-allucinazioni-nellai/
16. Hallucination in Large Language Models: What Is It and Why Is It Unavoidable? | by Sahin Ahmed, Data Scientist | Medium, https://medium.com/@sahin.samia/hallucination-in-large-language-models-what-is-it-and-why-is-it-unavoidable-d9ddc1ebc29b
17. Hallucination (artificial intelligence) - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)
18. ChatGPT e AI generative creator: cosa sono le “allucinazioni.., https://www.moxoff.com/chatgpt-ai-generative-creator-cosa-sono-le-allucinazioni/
19. Le "allucinazioni" dell'intelligenza artificiale | Aula di scienze,https://aulascienze.scuola.zanichelli.it/multimedia-scienze/come-te-lo-spiego-scienze/allucinazioni-intelligenza-artificiale/
20. Intelligenza artificiale e giornalismo: rischi e contromisure ...,https://www.federprivacy.org/informazione/primo-piano/intelligenza-artificiale-e-giornalismo-rischi-e-contromisure
21. Intelligenza Artificiale e rischi legali delle allucinazioni - LegalBlink, https://legalblink.it/post/intelligenza-artificiale-allucinazioni-rischi-legali.html
22. AI Hallucinations? What About Human Hallucination?! Addressing Human Imperfection Is Needed for an Ethical AI - International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, https://ijimai.org/journal/sites/default/files/2025-02/ip2025_02_010.pdf
23. AI Hallucinations—Understanding the Phenomenon and Its Implications - Coursera, https://www.coursera.org/articles/ai-hallucinations
24. Allucinazione algoritmiche alla prova dei fatti: una valutazione ..., https://ratioiuris.it/allucinazione-algoritmiche-alla-prova-dei-fatti-una-valutazione-statistica-di-casi-gia-definiti-e-catalogati-in-appositi-database/
25. When AI Gets It Wrong: Addressing AI Hallucinations and Bias, https://mitsloanedtech.mit.edu/ai/basics/addressing-ai-hallucinations-and-bias/
26. Allucinazioni dell'IA: Quando l'IA ha delle allucinazioni | Bitpanda Academy, https://www.bitpanda.com/it/academy/allucinazioni-dell-ia
27. Le "allucinazioni" dell'intelligenza artificiale stanno cambiando la ..., https://www.univadis.it/viewarticle/allucinazioni-dellintelligenza-artificiale-stanno-cambiando-2025a10006at
28. Allarmante Studio Sull'Affidabilità dei Chatbot Medici: 70% di Risposte Errate e Diagnosi Potenzialmente Pericolose - EduNews24,https://edunews24.it/tecnologia/allarmante-studio-sullaffidabilit-dei-chatbot-medici-70-di-risposte-errate-e-diagnosi-potenzialmente-pericolose
29. News - IA Medicina,https://www.iamedicina.it/news
30. IA nel giornalismo, Feroni (GPDP): “L'uomo deve restare al centro... - Garante Privacy,https://www.garanteprivacy.it/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9997575
31. Risks From AI Hallucinations and How to Avoid Them - Persado,https://www.persado.com/articles/ai-hallucinations/
32. Allucinazioni intelligenza artificiale: ricercatori classificano errori IA - Il Fatto Quotidiano,https://www.ilfattoquotidiano.it/2025/08/09/allucinazioni-intelligenza-artificiale-errori-classificazione-news/8089133/
33. Quando il giornalista è un'Ai: i rischi di un'informazione automatizzata - Vita.it,https://www.vita.it/quando-il-giornalista-e-unai-i-rischi-di-uninformazione-automatizzata/
34. How RLHF, RAG and Instruction Fine-Tuning Shape the Future ..., https://www.gigaspaces.com/blog/rlhf-rag-and-instruction-fine-tuning
35. RAG e fine tuning - Red Hat,https://www.redhat.com/it/topics/ai/rag-vs-fine-tuning
36. How to Prevent LLM Hallucinations: 5 Proven Strategies - Voiceflow,https://www.voiceflow.com/blog/prevent-llm-hallucinations
37. Hallucination in AI Text Generation: Strategies for Enhanced Reliability - Medium,https://medium.com/@amanatulla1606/overview-252e604a659d
38. What are AI Hallucinations & How to Prevent Them? [2025] - Enkrypt AI, https://www.enkryptai.com/blog/how-to-prevent-ai-hallucinations
39. A Strategic Roadmap for Mitigating Generative Artificial Intelligence Hallucinations | Cureus Journals | Article, https://www.cureusjournals.com/articles/364-a-strategic-roadmap-for-mitigating-generative-artificial-intelligence-hallucinations
40. The Battle Against AI Hallucinations: A Deep Dive into Mitigation ...,https://medium.com/@arghya05/the-battle-against-ai-hallucinations-a-deep-dive-into-mitigation-strategies-for-large-language-7fe8561db5b6
41. Hallucination Mitigation using Agentic AI Natural Language-Based Frameworks - arXiv, https://arxiv.org/abs/2501.13946
42. Preventing AI Hallucinations with Effective User Prompts - SUSE Documentation,https://documentation.suse.com/suse-ai/1.0/html/AI-preventing-hallucinations/index.html
43. Overcome AI Hallucinations: Netguru's Guide to Prompting  https://www.netguru.com/blog/overcome-ai-hallucinations-netgurus-guide-to-prompting
44. 9 Prompt Engineering Methods to Reduce Hallucinations (Proven ..., https://www.godofprompt.ai/blog/9-prompt-engineering-methods-to-reduce-hallucinations-proven-tips
45. Nessuno è infallibile, neppure l'AI: cosa sono e come nascono le ...,https://www.fondazioneleonardo.com/stories/nessuno-infallibile-neppure-ai-allucinazioni-chatbot
46. Major research into 'hallucinating' generative models advances reliability of artificial intelligence | University of Oxford,https://www.ox.ac.uk/news/2024-06-20-major-research-hallucinating-generative-models-advances-reliability-artificial
47. Why language models hallucinate - OpenAI,https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
48. Allucinazioni da IA: rischi e impatti sui giovani - Erickson, https://www.erickson.it/it/mondo-erickson/allucinazioni-da-ia
49. A Comprehensive Survey of Hallucination in Large ... - ACL Anthology,  https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.685.pdf

 

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