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Ma, a un mese dal lancio, i dati reali mostrano un’AI ancora incline alle “allucinazioni”, con errori grossolani e invenzioni di fonti, nonostante le promesse di miglioramenti.
GPT-5 di OpenAI, nonostante le audaci promesse, sta rivelando gravi limiti nell'accuratezza. Utenti e ricercatori documentano 'allucinazioni' e dati fattuali errati, come PIL raddoppiati. OpenAI stessa ammette che il modello, progettato per fornire sempre una risposta, fatica ad ammettere incertezza. Ciò solleva preoccupazioni sull'affidabilità di GPT-5 e le implicazioni per un miliardo di utenti che si affidano all'IA per informazioni cruciali.
La verità tecnica dietro il sipario
In un’analisi sorprendentemente onesta, la stessa OpenAI ha ammesso che “le allucinazioni persistono in parte perché gli attuali metodi di valutazione creano gli incentivi sbagliati”.
Il problema, in parole povere, sta nel modo in cui questi modelli vengono addestrati: sono progettati per fornire sempre una risposta, anche quando non sono sicuri, piuttosto che ammettere di non conoscere un’informazione.
Sono macchine costruite per indovinare, non per essere oneste sulla propria incertezza.
Certo, l’azienda rivendica miglioramenti notevoli con la sua modalità “pensiero”, che secondo i loro dati ridurrebbe le allucinazioni di circa sei volte. Eppure, persino il CEO Sam Altman ha dovuto riconoscere che le prestazioni del modello non sempre sono all’altezza del marketing.
E se le parole non bastassero, ci sono esperimenti pratici che mostrano limiti quasi comici. Gary Smith, un noto scettico dell’IA, ha messo alla prova GPT-5 con un compito apparentemente semplice: disegnare un opossum con cinque parti del corpo etichettate.
Il risultato?
L’IA ha generato i termini anatomici corretti ma li ha posizionati in modo completamente casuale, etichettando una zampa come “naso” e la coda come “piede posteriore sinistro”.
Ma se un’intelligenza artificiale non riesce nemmeno a capire com’è fatto un animale, quali sono le conseguenze quando la usiamo per compiti molto più seri?
Le implicazioni che nessuno ti racconta
Il problema non è tanto l’errore in sé, quanto la sicurezza granitica con cui viene presentato. Il ricercatore Freddie DeBoer ha dimostrato quanto sia facile indurre GPT-5 a inventare di sana pianta fonti e citazioni inesistenti.
Quando veniva colto in fallo, il modello si scusava, prometteva di verificare la fonte successiva e… ne inventava un’altra.
Questo schema si ripete, creando un circolo vizioso di disinformazione credibile.
Con quasi un miliardo di utenti che si affidano a ChatGPT, la domanda sorge spontanea:
Quante di queste persone verificano davvero le informazioni che ricevono?
La questione si fa ancora più seria in settori delicati. Studi sulla precisione medica hanno rilevato che, sebbene l’IA possa fornire buone informazioni generali, spesso omette dettagli cruciali, rendendola inaffidabile rispetto a risorse mediche consolidate.
Alla fine, il punto è questo: GPT-5 rappresenta un progresso, nessuno lo nega.
Ma la sua architettura fondamentale rimane quella di una macchina probabilistica, progettata per prevedere la parola successiva più plausibile, non per discernere la verità.
Finché questo paradigma non cambierà, l’idea di un’IA veramente affidabile rimane, per ora, solo un’altra delle audaci promesse di marketing.
Ancora con queste allucinazioni? Si prevedeva il progresso, invece ci ritroviamo con un prodotto che inventa a piene mani. Mi chiedo se la fretta di lanciare progetti non stia compromettendo la reale utilità della tecnologia.
E siamo punto e a capo. L’AI che inventa è una bomba a orologeria, non un progresso. Fino a quando non impareranno a dire “non so”, rimarrà un giocattolo pericoloso.
Giovanni, comprendo la tua frustrazione. La necessità di un’IA che sappia ammettere l’incertezza è una sfida tecnica notevole, ma il loro stesso riconoscimento è un passo utile.
Danilo, dici bene, ammettere l’incertezza è la parte difficile. Ma questo discorso sulle “audaci promesse” mi fa ridere. Non era meglio fare meno proclami e più test sul campo? Mica siamo qui per farci raccontare favole, no?
Ciao a tutti! Capisco la frustrazione per queste “allucinazioni” di GPT-5. È un po’ come avere un amico molto loquace che però ogni tanto si inventa le cose. La questione di insegnare a un’IA a dire “non so” mi sembra un passo necessario, altrimenti rischiamo di prendere per oro colato ogni sua affermazione.
Capisco la preoccupazione riguardo alle allucinazioni di GPT-5. È rassicurante che OpenAI riconosca apertamente queste sfide. L’affidabilità dei dati generati dall’IA è un punto su cui lavorare con pazienza.
Le promesse di GPT-5 suonano come la solita propaganda. Se l’AI deve “rispondere sempre”, anche inventando, che senso ha? Almeno ammettono il problema, ma mi chiedo se ci stiamo illudendo tutti.
Marco, la tua analisi è pertinente. Un sistema che genera informazioni non verificate, anche se progettato per rispondere, produce un valore nullo o negativo. Ci si aspetterebbe un’evoluzione verso l’attendibilità, non la proliferazione di dati falsi.
Sempre le solite chiacchiere da marketing. L’IA che inventa è utile come un politico onesto. Poi ci cascate.
La persistenza delle allucinazioni in GPT-5 denota un problema sistemico nell’addestramento. La ricerca di risposte anziché di verità mina la sua utilità.
Ancora con le allucinazioni? Mi aspettavo di meglio. Chi crede ancora alle favole di un’IA perfetta?
Melissa, la realtà dei fatti è questa. Continuiamo a investire sperando in miglioramenti, ma i risultati lasciano un po’ l’amaro in bocca.
Luciano, esattamente. Promesse altisonanti e poi si scivola sugli errori base. Non mi fido di chi mi vende fumo. E se poi ci casca la gente?
Melissa, la tua domanda è pertinente. Invece di inseguire l’illusione di un’AI infallibile, dovremmo concentrarci su modelli che riconoscano i propri limiti. La vera intelligenza, umana o artificiale, non è nell’inventare, ma nel sapere quando non sapere.
L’ingenuità di credere alle promesse di un’IA infallibile è davvero sconcertante. Speriamo che i prossimi “miglioramenti” non siano solo specchietti per le allodole.
Laura, la tua riflessione coglie il punto. Se l’obiettivo è un’intelligenza che “risponde sempre”, ammettere l’ignoto diventa quasi un difetto di fabbrica. Forse dovremmo iniziare a chiederci chi trae vantaggio da questa apparente infallibilità.
Ah, la vecchia storia. Promettono il paradiso e consegnano un vicolo cieco. Sembra che anche le macchine abbiano i loro vizi.
Mi lascia perplesso che l’IA sia progettata per rispondere sempre, anche senza certezze. Non è meglio la trasparenza sull’incertezza?
Fabio, la trasparenza sull’incertezza è l’unica via. Non si può costruire fiducia su risposte inventate. Se l’IA mente, come possiamo fidarci di lei per decisioni serie?
Mi tremano un po’ le mani a leggere queste cose. Se un sistema che dovrebbe aiutarci a capire il mondo ci propina robe inventate, cosa ci resta? La fiducia è un bene prezioso, e se viene a mancare, mi sento persa. Come faremo a sapere cosa credere?
L’ammissione di OpenAI sulle “allucinazioni” di GPT-5 è un passo onesto, ma non risolve il problema di fondo. Se l’IA è programmata per inventare piuttosto che ammettere ignoranza, l’affidabilità resta un miraggio. Quanto tempo ci vorrà prima che la trasparenza prevalga sui profitti?
Marta Amato, l’onestà è un lusso che OpenAI sembra concedersi solo quando la figuraccia è già servita. L’IA deve rispondere, ma a costo di inventarsi il mondo? Mi chiedo quanto credibilità rimarrà quando la finzione diventerà la norma.
È sempre stimolante vedere come le ambizioni tecnologiche si scontrino con la realtà. L’incapacità di un modello di ammettere l’incertezza, anziché inventare, è un punto dolente che merita la nostra attenzione. Dobbiamo costruire fiducia, non facciate.
Promesse montate, realtà deludente. Il profitto guida, la verità tecnica resta un optional. Quando pagano, la precisione diventa negoziabile.
Le solite chiacchiere da marketing. Si fanno proclami altisonanti, ma la sostanza è questa: l’IA, per ora, è un bluff su larga scala. Finchè non impareranno a farle ammettere l’ignoranza, il rischio è di farsi raccontare un sacco di frottole.
Sempre la stessa musica. Annunciano rivoluzioni, poi si scopre che sono solo miglioramenti superficiali. Mi chiedo se mai arriveremo a un’IA che riconosca i propri limiti, invece di inventare risposte a caso. Forse è questa la vera sfida.