Possiamo fidarci davvero delle risposte dell’intelligenza artificiale?

In questo episodio andiamo oltre il funzionamento tecnico dei modelli per affrontare una questione cruciale: come valutare davvero la qualità dell’AI. Scopriamo perché confrontare modello e dati non basta, e introduciamo un terzo elemento fondamentale: il sistema, cioè il contesto reale in cui l’AI viene utilizzata.

Analizziamo le diverse situazioni che possono emergere: apprendimento corretto, bias nei dati, generalizzazione positiva… ma anche allucinazioni, ovvero risposte plausibili ma completamente inventate. Capire la differenza tra questi casi richiede qualcosa che nessun algoritmo può sostituire: la conoscenza del dominio.

Entriamo poi nei limiti concreti dei large language models: conoscenza statica, memoria limitata, difficoltà nel ragionamento procedurale e nella comprensione di contesti complessi. Vediamo perché questi sistemi tendono sempre a rispondere, anche quando non dovrebbero, e perché questo può essere fuorviante.

Infine, uno sguardo pratico: come usare l’AI in modo professionale e consapevole, dalla scelta dei modelli alla progettazione dei prompt, fino alla documentazione del processo.

Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:

https://he.pearson.it/bundle/914