Introduzione
Nell’articolo precedente abbiamo esaminato la natura fondamentale delle allucinazioni nell’intelligenza artificiale generativa. In questo secondo approfondimento, analizzeremo come questo problema si manifesta in settori critici della società, concentrandoci sugli esempi reali di allucinazioni che hanno causato conseguenze significative. Vedremo come, oltre ai casi più pubblicizzati, esistano numerosi esempi meno noti ma altrettanto problematici dell’impatto delle allucinazioni.
Il problema delle allucinazioni nel settore legale e giudiziario
Il sistema legale si basa sulla precisione delle informazioni e sull’accuratezza delle citazioni. Le allucinazioni dell’IA in questo contesto possono avere conseguenze particolarmente gravi.
Caso Mata vs. Avianca
Uno dei casi più emblematici è quello dell’avvocato newyorkese che ha utilizzato ChatGPT per preparare un documento legale contro la compagnia aerea Avianca. L’IA ha generato sei precedenti legali completamente fittizi, con nomi credibili come “Varghese v. China Southern Airlines” e “Martinez v. Delta Airlines”. L’avvocato ha presentato questi casi inesistenti in tribunale senza verificarli, portando a una sanzione per aver violato la sua responsabilità professionale.
Casi di false interpretazioni della legge
Un altro episodio significativo ha coinvolto un sistema di IA utilizzato per assistere avvocati nella ricerca legale. Il sistema ha “allucinato” una interpretazione di una legge statale sul diritto di famiglia che non esisteva, citando presunti emendamenti mai approvati. Un avvocato che si è fidato di questa informazione ha basato su di essa una strategia difensiva che è stata poi demolita in tribunale, compromettendo il caso del suo cliente.
Documenti legali con riferimenti inventati
Un’analisi condotta nel 2023 ha identificato decine di documenti legali depositati in tribunali federali americani contenenti citazioni generate da IA che facevano riferimento a leggi o precedenti inesistenti. In un caso, un documento citava una sezione del Codice Penale che semplicemente non esisteva, ma era stata presentata con tale precisione di dettagli (numero di sezione, sottosezione, anno di promulgazione) da sembrare autentica anche a occhi esperti.
Allucinazioni nel giornalismo e nella comunicazione pubblica
Il settore dell’informazione è particolarmente vulnerabile al problema delle allucinazioni, con conseguenze potenzialmente amplificate dalla diffusione mediatica.
Il caso del falso arresto di Trump
Nel 2023, un importante sito di notizie che stava sperimentando l’uso dell’IA per generare sintesi di notizie ha pubblicato accidentalmente un articolo che riportava un inesistente arresto dell’ex presidente Donald Trump. L’articolo conteneva dettagli inventati ma plausibili, inclusi orari, luoghi e persino citazioni fittizie di funzionari di polizia. Nonostante sia stato rimosso rapidamente, l’articolo è stato condiviso migliaia di volte sui social media, contribuendo alla disinformazione.
Interviste inventate a personalità pubbliche
Un giornalista che utilizzava uno strumento di IA per assistenza nella ricerca ha ricevuto come output quello che sembrava essere il transcript di un’intervista al CEO di una grande azienda tecnologica. L’intervista era completamente inventata, con dichiarazioni falsamente attribuite che, se pubblicate, avrebbero potuto influenzare il mercato azionario dell’azienda.
Falsi resoconti di eventi storici
Un sistema di IA utilizzato per generare materiale didattico ha prodotto descrizioni dettagliate ma completamente false di eventi storici, come un presunto incontro tra Churchill e Stalin che non è mai avvenuto, o dettagli inventati su battaglie della Seconda Guerra Mondiale. Questi materiali sono stati distribuiti a studenti prima che l’errore venisse scoperto.
Allucinazioni in ambito medico e sanitario
La medicina è forse il settore dove le allucinazioni dell’IA possono avere le conseguenze più dirette e pericolose sulla vita delle persone.
Falsi protocolli terapeutici
Nel 2023, un medico che utilizzava un assistente IA per ricercare protocolli di trattamento ha ricevuto indicazioni su un presunto nuovo regime di dosaggio per un farmaco anticoagulante. Il protocollo, completamente inventato dall’IA, raccomandava dosi potenzialmente pericolose. Fortunatamente, il medico ha verificato l’informazione prima di applicarla, ma l’episodio dimostra i rischi potenziali.
Studi clinici inesistenti
Un ricercatore medico che utilizzava l’IA per assistenza nella revisione della letteratura ha ricevuto riferimenti a diversi studi clinici che sembravano confermare l’efficacia di un trattamento sperimentale. Dopo tentativi infruttuosi di recuperare questi studi, il ricercatore ha scoperto che erano stati completamente inventati dall’IA, includendo autori, istituzioni e risultati fittizi.
Falsi sintomi e diagnosi
Un sistema di IA utilizzato in un ospedale per assistere nella compilazione delle cartelle cliniche ha “allucinato” sintomi che i pazienti non avevano mai riportato. In un caso documentato, il sistema ha aggiunto una falsa storia di allergie gravi alla cartella di un paziente, che avrebbe potuto influenzare decisioni terapeutiche potenzialmente critiche.
Allucinazioni in ambito finanziario e commerciale
Anche il settore finanziario, dove l’accuratezza delle informazioni è fondamentale per le decisioni di investimento, ha sperimentato problemi significativi con le allucinazioni dell’IA.
Rapporti finanziari con dati inventati
Un sistema di IA utilizzato per generare riassunti di rapporti finanziari ha prodotto documenti che includevano metriche e proiezioni finanziarie completamente inventate per alcune aziende quotate in borsa. In un caso documentato, il sistema ha “allucinato” un aumento dei ricavi del 15% per un’azienda che aveva invece riportato perdite, potenzialmente influenzando decisioni di investimento.
Falsi annunci di fusioni e acquisizioni
Un assistente IA utilizzato da un analista finanziario ha generato informazioni su una presunta acquisizione imminente tra due grandi aziende tecnologiche. L’informazione, completamente falsa, è stata quasi inclusa in un report destinato a investitori prima che venisse scoperto l’errore.
Consigli di investimento basati su eventi inesistenti
Un sistema di IA utilizzato per aiutare nella pianificazione finanziaria ha generato consigli di investimento basati su presunte modifiche normative che non erano mai state approvate, citando specifiche leggi e regolamenti inesistenti ma presentati con dettagli apparentemente credibili.
Pattern comuni nelle allucinazioni problematiche
Analizzando questi casi, emergono alcuni pattern ricorrenti che caratterizzano le allucinazioni più problematiche:
- Falsa specificità: le allucinazioni più convincenti tendono a includere dettagli estremamente specifici (date, nomi, cifre precise) che danno un’impressione di accuratezza.
- Mescolanza di vero e falso: spesso le informazioni allucinatorie mescolano elementi reali con elementi inventati, rendendo più difficile identificare l’errore.
- Apparente autorevolezza: le allucinazioni vengono presentate con lo stesso tono di confidenza delle informazioni accurate, senza indicatori di incertezza.
- Plausibilità contestuale: le informazioni false generate dall’IA spesso si inseriscono perfettamente nel contesto della discussione, sembrando pertinenti e appropriate.
L’impatto sociale delle allucinazioni
Al di là dei casi individuali, le allucinazioni dell’IA hanno un impatto sociale più ampio:
- Erosione della fiducia nelle fonti informative: la difficoltà di distinguere tra informazioni accurate e allucinazioni mina la fiducia generale nelle fonti di informazione.
- Sovraccarico di verifica: la necessità di verificare ogni informazione prodotta dall’IA crea un onere significativo, riducendo i benefici di efficienza promessi da queste tecnologie.
- Disinformazione amplificata: le allucinazioni possono alimentare cicli di disinformazione, soprattutto quando vengono diffuse attraverso canali ad alta visibilità.
Conclusione
Gli esempi discussi in questo articolo mostrano chiaramente che il problema delle allucinazioni dell’IA non è teorico o marginale, ma ha già avuto conseguenze concrete in diversi settori critici. La natura apparentemente autorevole delle risposte generate dall’IA, combinata con la loro occasionale inaccuratezza, crea un mix potenzialmente pericoloso, soprattutto in contesti dove le decisioni basate su queste informazioni possono avere impatti significativi.