Affidabilità aumentata: gestire con successo le allucinazioni dell’Intelligenza Artificiale

Allucinazioni da Intelligenza Artificiale: Un Problema in Fase di Risoluzione

Le allucinazioni da IA, conosciute come “bugie” generate dai modelli di intelligenza artificiale, rappresentano una sfida per le aziende che implementano questa tecnologia.
I modelli, pur essendo accurati statisticamente, possono produrre risultati non coerenti dal punto di vista logico e semantico.
Un esempio riportato dal Wall Street Journal evidenzia come un’IA generativa di Microsoft abbia inventato partecipanti a riunioni e argomenti mai discussi, mettendo in luce il fenomeno delle allucinazioni.

Il Ruolo della Tecnologia RAG nella Riduzione delle Allucinazioni

La tecnologia Retrieval Augmented Generation (RAG) si propone di affrontare questo problema.
Aziende come Squirro e SiftHub offrono modelli basati su RAG che promettono “zero allucinazioni”, garantendo credibilità e trasparenza nelle risposte generate.
L’approccio di RAG, sviluppato da Patrick Lewis, permette di recuperare documenti pertinenti per contestualizzare le risposte dell’IA.

RAG risulta particolarmente utile nei contesti ad alta intensità di conoscenza, dove la corrispondenza tra domanda e documento di risposta è più diretta.
Tuttavia, in scenari più complessi che richiedono ragionamento approfondito, come problemi matematici, le limitazioni di RAG emergono.
I costi legati alla memorizzazione dei documenti e alla computazione del contesto rappresentano sfide da affrontare per rendere RAG più efficiente ed accessibile su larga scala.

Inoltre, sebbene RAG possa contribuire a ridurre le allucinazioni delle IA, non rappresenta una soluzione universale.
È fondamentale continuare la ricerca e lo sviluppo per migliorare l’utilizzo dei documenti recuperati e ottimizzare le rappresentazioni dei concetti astratti.
In conclusione, RAG si configura come un passo avanti per migliorare l’affidabilità delle IA, ma non esclude la presenza di sfide da superare nel futuro prossimo.