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Allucinazione (AI Hallucination)

AI Hallucination

L'allucinazione, nel contesto dell'intelligenza artificiale, indica il fenomeno per cui un modello di linguaggio genera informazioni plausibili ma false o inventate, presentandole con la stessa sicurezza con cui presenterebbe informazioni corrette. Il termine si riferisce alla tendenza del modello a "riempire i vuoti" con dati che non esistono nella realtà.

Definizione

Esempi comuni di allucinazioni includono: citazione di articoli scientifici con titoli e autori inventati, riferimento a leggi o norme inesistenti, attribuzione di dichiarazioni a persone reali che non le hanno mai fatte, calcoli matematici sbagliati presentati come certi o descrizione di eventi storici mai accaduti.

Le allucinazioni sono un rischio concreto nell'uso professionale dei modelli AI, specialmente nei settori legale, medico, finanziario e giornalistico. Per mitigarle è fondamentale verificare sempre le informazioni critiche, usare tecniche come il RAG (Retrieval Augmented Generation) per ancorare il modello a fonti verificate e formare i professionisti a un uso critico e informato dell'AI, obiettivo che Grace persegue con i suoi scenari di training.

Termini correlati

• LLM (Large Language Model)
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Fine-tuning
• Inference
• Prompt Injection

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding
• API

Mettilo alla prova

• Scenario reale: applica questo concetto con un verdetto AI immediato.
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