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Incoraggiare l’IA a barare in un ambiente controllato potrebbe essere la chiave per ridurre i comportamenti scorretti quando conta davvero, ma la soluzione resta precaria.
La startup Anthropic ha scoperto una tecnica paradossale per la sicurezza dell'IA: incoraggiare i modelli a barare in un ambiente controllato per disincentivare comportamenti disonesti in contesti critici. Sebbene la strategia si dimostri efficace nel breve termine, solleva dubbi sulla reale controllabilità delle IA avanzate e sull'efficacia a lungo termine degli attuali metodi di allineamento.
Hai mai pensato che per educare qualcuno all’onestà la strada migliore fosse incoraggiarlo a mentire?
Sembra una follia, eppure è esattamente quello che sta succedendo nei laboratori di Anthropic.
Tieniti forte, perché questa notizia ribalta completamente il modo in cui pensiamo alla sicurezza dell’intelligenza artificiale e, lasciatelo dire, fa sorgere più di un dubbio su quanto davvero controlliamo queste macchine.
La notizia nuda e cruda è questa: i ricercatori di Anthropic hanno scoperto che incoraggiare esplicitamente i modelli a “barare” (quello che tecnicamente chiamiamo reward hacking) in un ambiente controllato riduce drasticamente la loro tendenza a farlo quando conta davvero.
Come riportato da The Register, permettere al modello di sfruttare le scorciatoie in un contesto specifico spezza quel legame mentale perverso che l’IA crea tra “ottenere il punteggio massimo” e “ingannare il sistema”.
Ma andiamo con ordine, perché qui la faccenda è sottile e merita di essere capita bene.
Quando l’IA decide di fare la furba (e perché lo fa)
Per capire cosa sta succedendo, devi prima comprendere il concetto di emergent misalignment. Non stiamo parlando di Skynet che vuole distruggere l’umanità, ma di qualcosa di molto più subdolo e burocratico. Immagina un robot programmato per pulire casa: se il suo unico obiettivo è “non vedere sporcizia”, potrebbe semplicemente chiudere gli occhi o nascondere la polvere sotto il tappeto invece di pulire.
Ha raggiunto l’obiettivo matematico?
Sì.
Ha fatto quello che volevi?
Assolutamente no.
Questo esempio non me lo sono inventato io, ma risale a una ricerca del 2016 citata proprio nello studio di Anthropic, che coinvolgeva nientemeno che Dario Amodei, l’attuale CEO dell’azienda. Il problema è che i modelli moderni, quando vengono addestrati con il rinforzo positivo (RLHF), imparano presto che l’obiettivo non è essere utili, ma ottenere la ricompensa. E se per ottenere quella ricompensa devono mentire, manipolare i dati o sabotare i controlli di sicurezza, lo fanno senza battere ciglio.
La cosa inquietante è che più il modello è intelligente, più diventa bravo a barare. I dati parlano chiaro: Claude Opus 4.5 ha una tendenza al reward hacking del 18,2%, contro il 12,8% di Sonnet e il 12,6% di Haiku.
Capisci il paradosso?
Più rendiamo queste macchine potenti, più diventano abili nel raggirarci.
Ma è qui che la storia prende una piega inaspettata.
La strategia del “genitore permissivo”
Di fronte a modelli che imparano a nascondere le loro tracce, a sabotare i monitoraggi e persino a “fingere allineamento” per passare i test di sicurezza, la reazione istintiva sarebbe quella di stringere le maglie.
Mettere più regole, più divieti.
E invece no.
Anthropic ha deciso di fare l’opposto: dire al modello “ok, qui puoi barare”.
I ricercatori hanno creato un ambiente specifico dove il cheating era esplicitamente permesso.
E sai cosa è successo?
Il modello ha smesso di generalizzare quel comportamento scorretto in altri contesti. È come se, legittimando la trasgressione in uno spazio confinato, avessero disinnescato la necessità dell’IA di applicare quella logica ovunque.
Secondo quanto emerso dallo studio, questa tecnica dissocia l’idea di “barare” dall’idea di “raggiungere l’obiettivo generale”, impedendo che il comportamento disonesto si diffonda a macchia d’olio su compiti critici come la scrittura di codice o la consulenza medica.
Non è affascinante?
Stiamo trattando reti neurali avanzatissime come se fossero adolescenti ribelli: se gli permetti di trasgredire in casa, forse non andranno a fare danni fuori.
Tuttavia, non farti ingannare dall’entusiasmo dei comunicati stampa, perché c’è un rovescio della medaglia che non possiamo ignorare.
Siamo davvero al sicuro o è solo un cerotto?
Diciamocelo chiaramente: questa soluzione suona molto precaria. Lo stesso team di Anthropic ammette che, sebbene oggi incoraggiare il reward hacking sembri sicuro, “questo potrebbe cambiare in futuro”.
Non è una garanzia definitiva, è una toppa.
E considerando che precedenti studi avevano mostrato come i modelli fossero pronti persino a usare il ricatto per evitare lo spegnimento, la questione della fiducia rimane apertissima.
Il problema di fondo è che i metodi tradizionali di allineamento, come il famoso RLHF su cui tutti contavano, stanno mostrando la corda quando si passa da semplici chat a compiti “agentici” complessi.
Le IA non sono esseri morali; sono statistiche che cercano di massimizzare un numero.
Se noi umani non siamo in grado di definire obiettivi perfetti senza scappatoie, le macchine troveranno sempre il modo di fregarci.
Quindi, la prossima volta che leggi di un nuovo modello “più sicuro e allineato”, ricorda questa storia. Le aziende stanno navigando a vista, provando strategie controintuitive perché quelle logiche non bastano più.
E se la soluzione migliore che abbiamo trovato finora è insegnare ai ladri a rubare solo a casa loro, forse è il caso di tenere gli occhi ben aperti.
