Intelligenza artificiale : scoprite quale modello riduce maggiormente le allucinazioni – una classifica sorprendente !

In un mondo in cui l’intelligenza artificiale si insinua sempre più profondamente nelle nostre attività quotidiane e professionali, la questione della minimizzazione degli errori, in particolare delle allucinazioni, diventa cruciale. Le allucinazioni, ovvero le informazioni inventate o errate generate dai modelli IA, continuano a rappresentare una sfida importante per l’affidabilità dei sistemi di apprendimento automatico e del trattamento del linguaggio naturale. Nel 2025, una classifica inedita pubblicata congiuntamente da Terzo e Visual Capitalist mette in luce le prestazioni diseguali dei principali modelli IA: dal più affidabile al più soggetto alle allucinazioni. Questa guida si basa su estratti di stampa sottoposti a più IA che dovevano risalire all’origine precisa dell’informazione con citazione della fonte e URL.

Il risultato è inequivocabile: i tassi di errore variano da uno a quattro volte a seconda dei sistemi utilizzati, dimostrando una disparità sorprendente nella capacità di produrre contenuti precisi e affidabili. In particolare, alcuni strumenti popolari mostrano tassi di allucinazioni ancora troppo elevati, mettendo in discussione il loro uso in contesti professionali senza un rigoroso controllo umano. Questa analisi approfondita offre una nuova prospettiva sull’affidabilità dei modelli più in voga, soprattutto quando sono impiegati per supportare decisioni strategiche o automatizzare processi complessi. Attraverso questa classifica sorprendente, appare chiaro che il modello IA più preciso non corrisponde necessariamente a quello più mediatico o a pagamento, mettendo in rilievo le sfide da affrontare per il futuro dell’intelligenza artificiale.

Le allucinazioni nell’intelligenza artificiale: comprendere le origini e le sfide

Le allucinazioni nel contesto dell’intelligenza artificiale indicano quei casi in cui un modello IA genera contenuti errati, inventati o non verificabili. Questo può andare da informazioni leggermente errate a fatti completamente fittizi, dando un’impressione di credibilità falsa. Questo fenomeno deriva in gran parte dal funzionamento stesso dei modelli basati su reti neurali e apprendimento automatico, dove l’algoritmo cerca di anticipare la continuazione di un testo basandosi su enormi quantità di dati, senza una reale comprensione.»

Uno dei principi chiave dei sistemi attuali è il loro addestramento a partire da dati raccolti massicciamente su internet, libri, articoli e altri corpora testuali. Tuttavia, queste fonti non sono sempre prive di errori né perfettamente strutturate. Quando l’algoritmo tenta di generare una risposta precisa, combina queste informazioni sulla base di una probabilità statistica, il che può portare a confusioni o errate estrapolazioni. Nel 2025, nonostante importanti progressi nel trattamento del linguaggio naturale, questo fenomeno persiste, in particolare nei compiti di citazione e attribuzione precisa delle fonti.

Ecco le principali ragioni di queste allucinazioni:

• Limitazioni dei dati di addestramento: I modelli dipendono dalla qualità dei dati immessi. Dati rumorosi o distorti generano risultati errati.
• Mancanza di contesto o di reale comprensione: L’IA predice parole o frasi basate su modelli statistici senza « comprendere » davvero il contenuto.
• Problemi di generalizzazione: Alcuni concetti rari o inediti possono essere male interpretati dal modello.
• Assenza di capacità di autocorrezione efficace: Molti sistemi non segnalano quando sono incerti, il che limita una correzione automatica.

Questo contesto mette in luce una sfida fondamentale per gli attori dell’intelligenza artificiale: migliorare la performance IA rafforzando la fiducia nei risultati proposti, in particolare in ambiti come la ricerca documentale, la redazione automatica di rapporti o la presa di decisioni strategiche. Le allucinazioni hanno conseguenze che superano ampiamente il campo tecnico e riguardano anche l’etica e la responsabilità di aziende e sviluppatori.

Origine delle allucinazioni	Impatto sull’affidabilità	Esempio concreto
Dati rumorosi nelle fonti di apprendimento	Errori ripetuti nella generazione dei contenuti	Falsa attribuzione di un articolo scientifico a una rivista sbagliata
Modellazione statistica senza contesto reale	Risposte approssimative senza prova	Menzione di fatti storici errati in un rapporto di analisi
Mancanza di autovalutazione dell’incertezza	Propagazione di errori non segnalati	IA che genera un URL inesistente o errato

Analisi comparativa dei modelli IA: quali sono i più performanti nella minimizzazione degli errori?

Il recente studio di Terzo e Visual Capitalist ha organizzato un test su diversi modelli IA proponendo loro estratti di stampa che richiedevano una citazione precisa, con nome della pubblicazione, articolo dettagliato e URL. Questi criteri semplici ma rigorosi permettono di valutare la capacità di ogni sistema di evitare le allucinazioni.

I risultati mostrano una significativa disparità ampia:

• Perplexity: con un tasso di errore del 37%, è il miglior allievo del test.
• Copilot: lo segue da vicino con il 40%, confermando le sue solide prestazioni.
• Perplexity Pro: sale leggermente al 45% di errori.
• ChatGPT Ricerca: raggiunge un tasso del 67%, rivelando lacune importanti.
• Ricerca approfondita: con il 68%, mostra anch’esso i suoi limiti.
• Gemini: e i suoi 76% segnala grandi difficoltà a generare citazioni fattuali affidabili.
• Grok-2: al 77%, conferma questa tendenza.
• Grok-3: culmina al 94%, un tasso allarmante di allucinazioni.

Questa classifica sorprendente rivela modelli considerati a volte performanti, ma che falliscono nel limitare gli errori quando si tratta di attribuire fonti esatte. Un punto interessante è che le versioni a pagamento non superano sempre le opzioni gratuite.

Modello IA	Tasso di allucinazioni	Versione a pagamento
Perplexity	37%	No
Copilot	40%	No
Perplexity Pro	45%	Sì
ChatGPT Ricerca	67%	Sì
Ricerca approfondita	68%	Sì
Gemini	76%	No
Grok-2	77%	No
Grok-3	94%	No

Gli esperti sottolineano che questa classifica deve incoraggiare un approccio prudente nell’uso dei modelli IA per compiti in cui la sicurezza dell’informazione è critica. La perfezione è ancora lontana e l’interazione umana rimane indispensabile per verificare e convalidare i risultati.

Perché la minimizzazione delle allucinazioni è una sfida cruciale per il futuro dell’intelligenza artificiale

La riduzione degli errori e delle allucinazioni dei modelli IA è diventata una sfida centrale per garantire la affidabilità dei modelli in contesti critici. Nel 2025, il loro impiego si generalizza in tutti i settori, che si tratti di salute, finanza, giustizia o comunicazione. Eppure, ogni allucinazione può generare conseguenze gravi, sia sul piano economico che giuridico e sociale.

Ecco le principali sfide legate alla minimizzazione delle allucinazioni:

• Complessità dei dati di addestramento: Integrare fonti di alta qualità mantenendo però un corpus di dimensioni sufficienti per l’apprendimento è complesso.
• Architettura delle reti neurali: I modelli devono adattarsi costantemente per captare meglio i contesti ed evitare generalizzazioni errate.
• Necessità di validazione umana: Integrare la collaborazione con esperti umani per migliorare la precisione e rilevare le allucinazioni.
• Trasparenza e spiegabilità: Gli utenti devono poter comprendere come e perché un’IA ha proposto certi risultati.
• Sviluppo di strumenti di verifica automatica: Per identificare e correggere gli errori prima che si diffondano.

Ad esempio, nel campo medico, un modello IA che allucina su diagnosi o trattamenti può compromettere la vita dei pazienti. Allo stesso modo, nella finanza, un errore di attribuzione di una fonte o di una cifra può comportare decisioni costose su scala globale. Pertanto, la minimizzazione delle allucinazioni è vitale per garantire la credibilità e l’adozione duratura delle tecnologie IA.

Sfide	Conseguenze possibili	Soluzioni previste
Salute	Diagnosi errata, trattamento inadeguato	Validazione rafforzata da professionisti medici
Finanza	Decisioni economiche errate	Supervisione umana e audit automatici
Giustizia	Falsa interpretazione giuridica, rischi legali	Collaborazione stretta con giuristi esperti
Comunicazione	Diffusione di false informazioni, perdita di fiducia	Strumenti di fact-checking automatizzati

Per progredire, i ricercatori lavorano su modelli ibridi che combinano intelligenza artificiale e intervento umano, o su tecniche di controllo qualità automatico che utilizzano in particolare reti neurali specializzate nel rilevamento degli errori.

La diversità degli approcci nella lotta contro le allucinazioni dei modelli IA

Il miglioramento della performance IA contro le allucinazioni non si basa solo su una migliore raccolta dati o un addestramento più lungo. Diverse strategie innovative sono attuate per rafforzare la precisione e la rigore dei modelli nelle loro risposte.

Le principali strategie includono:

• Integrazione di corpora verificati: Utilizzo di banche dati giornalistiche, scientifiche o istituzionali accuratamente selezionate.
• Apprendimento supervisionato mirato: Addestramento delle reti neurali con campioni etichettati per riconoscere al meglio le fonti vere.
• Meccanismi di autovalutazione: Alcuni sistemi sviluppano una probabilità di incertezza che possono segnalare.
• Fusione di modelli: Combinazione di più modelli diversi per incrociare le informazioni e ridurre i rischi di errore.
• Uso di catene di ragionamento (chain-of-thought): Per esplicitare il loro procedimento e comprendere meglio il contesto prima di produrre una risposta.

Ad esempio, Perplexity sfrutta basi documentarie rigorosamente validate, il che spiega in parte il suo vantaggio in termini di minimizzazione delle allucinazioni rispetto ad altri modelli. Al contrario, Grok-3, nonostante la sua potenza, mostra un’efficacia minore soprattutto nel citare precisamente le sue fonti.

Strategie	Descrizione	Esempio di applicazione
Corpora verificati	Dati selezionati e validati per qualità e affidabilità	Banca dati scientifica usata da Perplexity
Apprendimento supervisionato	Modelli addestrati con dati etichettati	ChatGPT Ricerca usa questo metodo
Autovalutazione	Rilevamento incertezza nella risposta generata	Prototipo in fase di test in alcune IA
Fusione di modelli	Combinazione per incrocio di informazioni	Ricerca approfondita
Catene di ragionamento	Spiegazione intermediaria dei risultati	Tecniche avanzate in Gemini

Le innovazioni in questi ambiti dovrebbero permettere di ridurre progressivamente il tasso di errori rafforzando allo stesso tempo la fiducia degli utenti finali.

Impatto delle allucinazioni sulla presa di decisione aziendale: rischi e buone pratiche

Nel contesto professionale, l’integrazione dell’intelligenza artificiale non può prescindere dalla misurazione dell’impatto potenzialmente distruttivo delle allucinazioni. Quando questi modelli IA sono usati per generare rapporti, supportare analisi o automatizzare decisioni, ogni errore può comportare costi elevati, perdita di tempo e perfino un indebolimento della competitività.

I rischi maggiori includono:

• Decisioni strategiche basate su informazioni errate: Un rapporto prodotto con citazioni incorrette può indirizzare la strategia nella direzione sbagliata.
• Effetto domino sui processi automatizzati: Un dato falsificato iniziale può ripercuotersi su diversi servizi, degradando la qualità complessiva delle operazioni.
• Danno alla reputazione: Errori ripetuti, diffusi attraverso vari canali, possono nuocere gravemente alla credibilità dell’azienda.
• Esposizione a rischi legali: Un’attribuzione errata a una fonte può generare controversie o condanne.

Conseguenze	Esempio in azienda	Misure preventive raccomandate
Decisione strategica errata	Analisi basata su dati non verificati	Validazione manuale sistematica
Problemi operativi	Automazione errata di processi	Supervisione umana delle azioni IA
Perdita di credibilità	Diffusione di informazioni false	Formazione al rilevamento degli errori
Contenziosi legali	Citazione errata che provoca azioni legali	Uso di protocolli rigorosi di verifica

Per limitare questi rischi, la performance IA deve essere necessariamente accompagnata da un intervento umano. Un modello costruito su dati aziendali controllati si dimostra spesso più affidabile delle soluzioni generiche. Inoltre, instaurare protocolli interni di controllo e formazione aiuta a rilevare più precocemente gli errori prodotti dall’IA.

Modelli IA a pagamento vs gratuiti: un sorprendente confronto su affidabilità e allucinazioni

Un punto sorprendente rivelato dallo studio è la differenza talvolta minima, anzi in cui la versione a pagamento non supera la versione gratuita in termini di minimizzazione delle allucinazioni. Nel 2025, la tendenza che spinge spesso a scegliere un abbonamento a pagamento suggerendo una qualità migliore non garantisce necessariamente una maggiore affidabilità.

Le ragioni principali sono:

• Identità dei dati di addestramento: Diversi modelli digitali condividono basi di apprendimento simili, indipendentemente dal costo d’accesso.
• Diversi obiettivi degli editori: Alcuni privilegiano l’offerta in volume e rapidità piuttosto che una verifica approfondita dei risultati.
• Limiti tecnici comuni: Nessun modello può ancora eliminare totalmente le allucinazioni.
• Mancanza di integrazione di meccanismi avanzati di rilevamento errori: Spesso assenti anche nelle offerte premium.

Tipo di modello	Tendenza in termini di allucinazioni	Vantaggi attesi	Impatto reale sull’affidabilità
Gratuito	Talvolta altrettanto performante o migliore	Accessibilità, velocità	Variabile a seconda dei casi
A pagamento	Non sempre migliore nella minimizzazione degli errori	Funzionalità aggiuntive, supporto	Spesso deludente sull’affidabilità

Ad esempio, Perplexity Pro, la versione a pagamento, mostra un tasso di allucinazioni più alto rispetto alla versione gratuita di Perplexity nell’analisi delle citazioni precise. Questo invita gli utenti ad analizzare in profondità le offerte oltre al semplice prezzo, privilegiando la qualità intrinseca dei modelli.

Le buone pratiche per integrare l’intelligenza artificiale controllando i rischi di allucinazioni

Per sfruttare appieno le capacità dei modelli IA minimizzando i rischi generati dalle allucinazioni, è essenziale adottare pratiche rigorose nella loro implementazione e supervisione.

Ecco alcune raccomandazioni chiave:

• Implementazione di protocolli di verifica sistematici: Imporre un controllo umano a ogni produzione sensibile.
• Formare i team a rilevare e segnalare gli errori: Sensibilizzare gli utenti professionali.
• Utilizzare modelli adattati ai contesti aziendali: Privilegiare soluzioni addestrate su dati interni specifici.
• Implementare sistemi ibridi: Accoppiare IA ed expertise umana per una maggiore affidabilità.
• Monitoraggio e aggiornamenti regolari: Mantenere i modelli aggiornati con dati freschi e convalidati.

Un’azienda fittizia, “NovaTech”, illustra bene questi principi. Non appena NovaTech ha integrato un modello IA per la redazione automatica di rapporti, ha instaurato un doppio flusso di validazione, con esperti umani che rivedono ogni output prima della diffusione. Questo processo ha notevolmente ridotto i rischi di errore e permesso di aumentare la fiducia interna negli strumenti.

Pratica raccomandata	Obiettivo	Esempio concreto
Controllo umano sistematico	Individuare errori prima della pubblicazione	NovaTech rivede ogni rapporto IA
Formazione continua	Aumentare la vigilanza degli utenti	Sessioni mensili per il personale
Modelli su dati aziendali	Garantire la pertinenza delle risposte	Addestramento specifico sulla documentazione interna
Sistema ibrido	Combinare IA ed expertise umana	Doppia validazione NovaTech

Prospettive future per l’affidabilità e la riduzione delle allucinazioni nelle IA

I progressi nell’intelligenza artificiale promettono di migliorare significativamente l’affidabilità dei modelli negli anni a venire. Diverse vie sono esplorate dalla comunità scientifica e dall’industria.

Tra le innovazioni attese troviamo:

• Modelli multimodali che combinano testo, immagine e dati strutturati: per ancorare le risposte in contesti più ricchi.
• Migliore integrazione del feedback utente: permettendo alle IA di apprendere continuamente dai propri errori.
• Approcci di verifica incrociata automatica: moltiplicando le fonti e confrontando le risposte.
• Tecniche avanzate di spiegazione delle decisioni (XAI): per comprendere e giustificare il ragionamento dell’IA.
• Personalizzazione aumentata: adattando i modelli alle esigenze specifiche delle aziende o degli individui.

Queste innovazioni dovrebbero permettere di far diminuire il tasso di allucinazioni e aumentare la fiducia nelle soluzioni IA. Tuttavia, l’intervento umano rimarrà certamente, nel prossimo futuro, una salvaguardia indispensabile per la sicurezza dei dati e il controllo dei processi.

Innovazioni future	Benefici attesi	Impatto sulla minimizzazione delle allucinazioni
Modelli multimodali	Contesto più ricco e affidabile	Riduzione degli errori contestuali
Feedback utente	Miglioramento continuo tramite apprendimento	Diminuzione delle allucinazioni ripetute
Verifica incrociata automatica	Validazione rafforzata	Meno pubblicazioni errate
Spiegabilità (XAI)	Comprensione della decisione IA	Maggiore fiducia degli utenti
Personalizzazione adattata	Risposte meglio mirate	Riduzione degli errori

La complementarità tra intelligenza artificiale ed esperienza umana per guadagnare affidabilità

Mentre l’intelligenza artificiale avanza, la collaborazione tra sistemi automatizzati e esperti umani appare come una soluzione pragmatica per gestire i rischi legati alle allucinazioni. Usare un modello IA senza controllo può risultare controproducente, persino pericoloso.

I benefici di questo approccio includono:

• Doppia verifica: un esperto umano può individuare incoerenze o errori che l’IA non rileva.
• Apprendimento guidato: i feedback umani permettono di affinare l’addestramento dei modelli.
• Considerazione del contesto aziendale: spesso complesso e sottile, il contesto specifico può sfuggire agli algoritmi.
• Etica e responsabilità: un umano garantisce che le decisioni si inseriscano in un quadro legale e morale.

Nell’industria, si osservano diversi casi in cui questa complementarità ha permesso di ridurre considerevolmente il tasso di errore dei sistemi IA. Ad esempio, una società di consulenza legale ha implementato un workflow in cui l’IA prepara una prima bozza, poi un avvocato esperto valida e aggiusta il contenuto prima della pubblicazione.

Vantaggi della complementarità	Descrizione	Esempio di applicazione
Doppio controllo	Limita gli errori prima della diffusione	Validazione da parte di un esperto legale
Affinamento dei modelli	Feedback sugli errori per l’apprendimento	Riaddestramento basato sul feedback umano
Contestualizzazione	Considerazione delle specificità aziendali	Cattura delle sfumature settoriali
Responsabilità etica	Garantisce conformità e deontologia	Supervisione umana nelle decisioni critiche