Comprendi cosa sono le allucinazioni negli LLM, perché i modelli di linguaggio di grandi dimensioni a volte inventano fatti, esempi reali, rischi e modi pratici per rilevarle e ridurle.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono sistemi di IA addestrati su enormi raccolte di testo per generare e trasformare linguaggio: rispondere a domande, redigere email, riassumere documenti, scrivere codice e altro. Ormai sono integrati in motori di ricerca, strumenti d'ufficio, chat di assistenza clienti, flussi di lavoro per sviluppatori e persino in sistemi di supporto decisionale in ambiti sensibili.
Man mano che questi modelli entrano negli strumenti quotidiani, la loro affidabilità non è più una preoccupazione teorica. Quando un LLM produce una risposta che suona precisa e autorevole ma è in realtà sbagliata, le persone tendono a fidarsi di essa—soprattutto se fa risparmiare tempo o conferma ciò che speravano fosse vero.
La comunità dell'IA spesso chiama queste risposte sicure, specifiche ma errate allucinazioni. Il termine sottolinea due aspetti:
Quell'illusione è esattamente ciò che rende le allucinazioni degli LLM così rischiose. Un estratto di motore di ricerca che inventa una citazione, un assistente per il codice che suggerisce un'API inesistente o una chatbot medica che indica un dosaggio inventato “come fatto” possono tutti causare gravi danni se gli utenti agiscono di conseguenza.
Gli LLM vengono usati in contesti in cui le persone possono:
Eppure nessun modello attuale è perfettamente accurato o veritiero. Anche i sistemi all'avanguardia allucinano, a volte su domande semplici. Non si tratta di un caso limite raro, ma di un comportamento fondamentale di come funzionano i modelli generativi.
Capire questa limitazione—e progettare prompt, prodotti e politiche attorno a essa—è essenziale se vogliamo usare gli LLM in modo sicuro e responsabile, senza fidarsi ciecamente di ciò che dicono.
Le allucinazioni degli LLM sono output che sono fluenti e sicuri, ma fattualmente sbagliati o completamente inventati.
Più precisamente: un'allucinazione si verifica quando un modello di linguaggio di grandi dimensioni genera contenuti che non sono ancorati alla realtà o alle fonti di riferimento, ma li presenta come se fossero veri. Il modello non sta “mentendo” nel senso umano; sta seguendo pattern nei dati e finisce per produrre dettagli fabbricati.
Conviene distinguere le allucinazioni dall'incertezza o dall'ignoranza ordinaria:
Entrambe emergono dallo stesso processo di predizione, ma le allucinazioni sono dannose perché suonano affidabili pur essendo errate.
Le allucinazioni non si limitano a semplici spiegazioni testuali. Possono manifestarsi in molte forme, tra cui:
Ciò che rende le allucinazioni particolarmente insidiose è che linguaggio, formato e struttura spesso somigliano esattamente a output di alta qualità, rendendoli facili da credere a meno di una verifica attenta.
I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) non “pensano” né consultano fatti. Sono macchine di pattern addestrate a continuare il testo in modo che suoni ragionevole.
L'addestramento parte da enormi quantità di testo: libri, articoli, codice, siti web e altro. Il modello non riceve etichette del tipo “questo è vero” o “questo è falso”.
Invece, vede ripetutamente frasi con una piccola parte nascosta e gli viene chiesto di indovinare le parole mancanti. Per esempio:
"Parigi è la capitale di ___"
Il modello aggiusta i suoi parametri interni in modo che le sue ipotesi si avvicinino al testo reale su cui è stato addestrato. Questo avviene miliardi di volte in molti contesti diversi. Col tempo il modello interiorizza regolarità statistiche del linguaggio e del mondo così come sono espresse nel testo.
Tecnicamente, il modello predice il token successivo (parte di una parola, una parola intera o punteggiatura) dato tutto il contesto precedente.
Ad ogni passo, produce una distribuzione di probabilità sui possibili token successivi:
Un algoritmo di decodifica poi campiona o sceglie da questa distribuzione per determinare il token effettivo. Ripetendo il processo token per token si ottengono frasi e risposte estese.
L'obiettivo chiave è: corrispondere ai tipi di testo visti durante l'addestramento. Non esiste un meccanismo separato che controlli i fatti, interroghi un database o applichi la logica per default.
Quindi il modello è ottimizzato per produrre completamenti che suonano plausibili, non per garantire che ciò che dice sia corretto, aggiornato o verificabile. Se nei dati d'addestramento una falsa credenza è frequentemente espressa, quella credenza può essere riprodotta.
Poiché gli LLM sono addestrati su dataset enormi, catturano molto bene le regolarità generali: grammatica, modelli tipici di ragionamento, risposte comuni e associazioni tra concetti.
Ma non conservano un catalogo preciso e ricercabile di fatti. La loro “conoscenza” è distribuita nei pesi interni come tendenze statistiche. Per questo possono generare testo fluente e contestualmente adeguato pur inventando occasionalmente dettagli che sembrano corretti ma non lo sono.
Le allucinazioni non sono glitch casuali; discendono direttamente da come gli LLM sono costruiti e addestrati.
I modelli apprendono da vasti corpora testuali recuperati dal web, libri, codice e altre fonti. Questi dati presentano diversi problemi:
Quando il modello incontra una domanda fuori dalle sue regioni dati forti, deve comunque produrre testo, quindi genera ipotesi fluenti.
L'obiettivo base di addestramento è:
Dati i token precedenti, predire il token successivo più probabile nella distribuzione di addestramento.
Questo ottimizza la plausibilità linguistica, non la accuratezza fattuale. Se la frase più probabile nei dati è una affermazione sicura ma errata, il modello viene “premiato” per produrla.
Di conseguenza, il modello impara a emettere testo che suona corretto e ben supportato, anche quando non ha un fondamento nella realtà.
Durante la generazione, gli algoritmi di decodifica influenzano la frequenza di allucinazioni:
La decodifica non aggiunge conoscenza; rimodella solo come si esplora la distribuzione di probabilità esistente. Qualunque debolezza in quella distribuzione può essere amplificata in un'allucinazione da un campionamento aggressivo.
I modelli moderni sono spesso fine‑tuned con tecniche come Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Gli annotatori premiano risposte utili, sicure e educate.
Questo introduce nuove pressioni:
Il fine‑tuning per l'allineamento migliora l'usabilità e la sicurezza in molti aspetti, ma può involontariamente incentivare congetture sicure. Questa tensione tra utilità e incertezza calibrata è un driver tecnico centrale delle allucinazioni.
Le allucinazioni seguono spesso pattern riconoscibili. Imparare a riconoscerli aiuta a mettere in discussione gli output e a porre domande di follow‑up migliori.
Uno dei failure mode più visibili è la fabbricazione sicura:
Queste risposte spesso suonano autorevoli, il che le rende particolarmente rischiose se l'utente non le verifica.
Gli LLM generano frequentemente:
/research/ o /blog/), ma che non portano da nessuna parte o a pagine non correlate.Il modello sta facendo pattern matching da come solitamente appaiono citazioni e link, non controllando un database o il web live.
Un altro schema è il mescolare più fonti in una sola:
Questo accade spesso quando i dati di addestramento contengono molte storie simili o argomenti sovrapposti.
Gli LLM allucinano anche il come o il perché di qualcosa:
Poiché il testo è fluente e internamente consistente, queste allucinazioni di ragionamento possono essere più difficili da notare rispetto a un fatto chiaramente errato.
Modelli più grandi e potenti allucinano meno spesso, ma continuano a farlo, e talvolta in modi più convincenti. Le ragioni sono per lo più intrinseche al funzionamento degli LLM.
Aumentare la dimensione del modello, la quantità di dati e l'addestramento di solito migliora benchmark, fluency e accuratezza fattuale. Ma l'obiettivo centrale rimane predire il token successivo dato i token precedenti, non verificare ciò che è vero nel mondo.
Quindi un modello più grande:
Queste stesse qualità possono rendere risposte sbagliate altamente credibili. Il modello è più bravo a sembrare nel giusto, non a capire quando sbaglia.
Gli LLM interiorizzano regolarità statistiche come “come suona Wikipedia” o “come appare una citazione di un paper”. Quando vengono interrogati su qualcosa di nuovo o leggermente fuori esperienza, spesso:
Questa sovrageneralizzazione è ciò che li rende potenti per attività come redazione e brainstorming—ma è anche la causa delle allucinazioni quando la realtà non coincide con il pattern appreso.
La maggior parte dei modelli base è mal calibrata: la probabilità che assegnano a una risposta non riflette affidabilmente se quella risposta è vera.
Un modello può scegliere una continuazione ad alta probabilità perché si adatta al dialogo e allo stile, non perché abbia prove solide. Senza meccanismi espliciti per dire “Non lo so” o per verificare affermazioni con strumenti e dati, l'alta fiducia spesso significa semplicemente “molto conforme al pattern”, non “correttamente fondato”.
I modelli sono addestrati su grandi, eterogenei mix di testo. Il tuo prompt potrebbe differire da tutto ciò che il modello ha effettivamente “visto” in distribuzione:
Quando il prompt si allontana da pattern familiari, il modello deve comunque produrre una risposta. In assenza di corrispondenze esatte, improvvisa a partire dai pattern più vicini che conosce. Quell'improvvisazione spesso è fluente ma può essere completamente inventata.
In sintesi, mentre i modelli migliorano, le allucinazioni non scompaiono: diventano più rare ma più rifinite, e quindi più importanti da rilevare e gestire con cura.
Le allucinazioni degli LLM non sono semplici stranezze tecniche; hanno conseguenze dirette su persone e organizzazioni.
Anche query semplici e a basso rischio possono fuorviare gli utenti:
Questi errori sono spesso esposti in toni calmi e autorevoli, il che li rende facili da accettare—soprattutto per i non esperti.
Gli stake salgono notevolmente in ambiti regolamentati o critici per la sicurezza:
Per le aziende, le allucinazioni possono innescare una reazione a catena:
Le organizzazioni che distribuiscono LLM devono considerare le allucinazioni come un rischio centrale, non come un bug secondario: progettare flussi di lavoro, disclaimers, supervisione e monitoraggio assumendo che risposte dettagliate e sicure possano comunque essere false.
Rilevare le allucinazioni è più difficile di quanto sembri, perché un modello può suonare fluente e sicuro pur essendo completamente errato. Misurare questo in modo affidabile, su scala, è ancora un problema di ricerca aperto più che un compito ingegneristico risolto.
Le allucinazioni dipendono dal contesto: una frase può essere corretta in una situazione e sbagliata in un'altra. I modelli inventano fonti plausibili, mescolano vero e falso e parafrasano fatti in modi difficili da confrontare con dati di riferimento.
Inoltre:
Per questo la rilevazione totalmente automatica è imperfetta e di solito viene integrata con la revisione umana.
Benchmark. I ricercatori usano dataset curati con domande e risposte note (es.: benchmark di QA o fact‑checking). I modelli vengono valutati su match esatti, similarità o etichette di correttezza. I benchmark sono utili per confrontare modelli, ma raramente rispecchiano il tuo caso d'uso specifico.
Revisione umana. Esperti del dominio etichettano gli output come corretti, parzialmente corretti o errati. Questo rimane lo standard d'oro, specialmente in ambiti come medicina, legge e finanza.
Controlli a campione. I team spesso estraggono a campione una frazione di output per ispezione manuale—random o concentrandosi su prompt ad alto rischio (es.: consigli medici, raccomandazioni finanziarie). Questo rivela failure mode che i benchmark possono non cogliere.
Per andare oltre il “corretto/errato” binario, molte valutazioni usano punteggi di factualità—valutazioni numeriche di quanto una risposta si allinei a prove affidabili.
Due approcci comuni:
La moderna strumentazione si affida sempre più a fonti esterne per catturare le allucinazioni:
In produzione, i team spesso combinano questi strumenti con regole di business: segnalare risposte senza citazioni, che contraddicono record interni o che non passano i controlli automatici, e poi instradarle a revisione umana quando lo stake è alto.
Anche senza cambiare il modello, gli utenti possono ridurre drasticamente le allucinazioni con il modo in cui pongono le domande e trattano le risposte.
Prompt vaghi invitano il modello a indovinare. Otterrai risposte più affidabili se:
Spingi il modello a mostrare il suo processo invece di limitarsi a una risposta levigata:
Leggi poi il ragionamento criticamente. Se i passaggi sembrano fragili o contraddittori, considera la conclusione come inaffidabile.
Per qualsiasi cosa importante:
Se non riesci a verificare un punto, trattalo come un'ipotesi, non come un fatto.
Gli LLM sono migliori come strumenti per il brainstorming e la stesura, non come autorità finali. Evita di usarli come decisore primario per:
In questi ambiti usa il modello (se lo usi) per inquadrare domande o generare opzioni, e lascia che professionisti qualificati e fonti verificate guidino la decisione finale.
Gli sviluppatori non possono eliminare del tutto le allucinazioni, ma possono ridurre drasticamente frequenza e gravità. Le strategie più efficaci rientrano in quattro categorie: ancorare i modelli a dati affidabili, limitare ciò che possono produrre, modellare cosa apprendono e monitorare continuamente il comportamento.
La Retrieval‑Augmented Generation (RAG) unisce un modello di linguaggio a uno strato di ricerca o database. Invece di fare affidamento solo sui parametri interni, il modello recupera prima documenti rilevanti e poi genera una risposta basata su quelle evidenze.
Un tipico pipeline RAG:
Impostazioni RAG efficaci:
Il grounding non elimina le allucinazioni, ma limita lo spazio degli errori plausibili e li rende più facili da rilevare.
Un altro leva chiave è limitare ciò che il modello può dire o fare.
Chiamata di strumenti e API. Invece di lasciare che l'LLM inventi fatti, gli sviluppatori gli forniscono strumenti:
Il compito del modello diventa: decidere quale strumento chiamare e come, poi spiegare il risultato. Questo sposta la responsabilità fattuale dai parametri del modello a sistemi esterni.
Output guidati da schema. Per attività strutturate, gli sviluppatori impongono formati tramite:
Il modello deve produrre output che validano contro lo schema, riducendo le divagazioni fuori tema e rendendo più difficile fabbricare campi non supportati. Per esempio, un bot di supporto potrebbe essere obbligato a produrre:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Gli strati di validazione possono rifiutare output malformati o chiaramente inconsistenti e richiedere una rigenerazione.
Le allucinazioni dipendono anche molto da cosa è stato usato per addestrare il modello e da come viene guidato.
Cura dei dataset. Gli sviluppatori riducono le allucinazioni:
Obiettivi di addestramento e fine‑tuning. Oltre alla predizione del token successivo, le fasi di alignment e instruction‑tuning possono:
System prompt e policy. A runtime, i messaggi di sistema stabiliscono paletti come:
I system prompt ben costruiti non possono sovrascrivere il comportamento di base del modello, ma spostano significativamente le sue tendenze predefinite.
La mitigazione non è un'operazione una tantum; è un processo continuo.
Monitoraggio. I team loggano prompt, output e interazioni degli utenti per:
Feedback loop. Revisori umani e utenti possono segnalare risposte errate o non sicure. Questi esempi alimentano:
Guardrail e policy layer. Strati di sicurezza separati possono:
Combinare grounding, vincoli, addestramento mirato e monitoraggio continuo produce modelli che allucinano meno spesso, segnalano l'incertezza più chiaramente e sono più facili da fidare in applicazioni reali.
Gli LLM vanno intesi come assistenti probabilistici: generano continuazioni probabili di testo, non fatti garantiti. I progressi futuri ridurranno le allucinazioni, ma non le elimineranno del tutto. È cruciale impostare aspettative realistiche.
Alcune direzioni tecniche dovrebbero ridurre progressivamente il tasso di allucinazioni:
Questi avanzamenti renderanno le allucinazioni più rare, più facili da individuare e meno dannose—ma non impossibili.
Alcune sfide saranno persistenti:
Poiché gli LLM operano statisticamente, avranno sempre tassi di fallimento non nulli, specialmente fuori dalla distribuzione di addestramento.
Una distribuzione responsabile richiede comunicazione chiara:
Il futuro porterà modelli più affidabili e guardrail migliori, ma la necessità di scetticismo, supervisione e integrazione ponderata nei flussi reali resterà permanente.
Un'allucinazione di un LLM è una risposta che suona fluente e sicura ma è fattualmente errata o completamente inventata.
Le caratteristiche chiave sono:
Il modello non "mente" intenzionalmente: segue i pattern dei dati di addestramento e a volte produce dettagli fabbricati che sembrano plausibili.
Le allucinazioni derivano direttamente da come gli LLM vengono addestrati e usati:
Le allucinazioni si distinguono dall'incertezza ordinaria per come vengono espresse:
Entrambe nascono dallo stesso processo di predizione, ma le allucinazioni sono più rischiose perché sembrano affidabili pur non essendolo.
Le allucinazioni sono più pericolose quando:
In questi ambiti le allucinazioni possono causare danni reali, da decisioni errate a violazioni normative.
Non puoi eliminare del tutto le allucinazioni, ma puoi ridurre il rischio:
Gli sviluppatori possono combinare diverse strategie:
No. RAG riduce significativamente molti tipi di allucinazioni ma non le elimina completamente.
RAG aiuta perché:
Tuttavia, il modello può ancora:
La rilevazione combina solitamente controlli automatici con revisione umana:
Sì. I modelli più grandi e recenti in genere allucinano meno spesso, ma continuano a farlo—e spesso in modi più raffinati.
Con la scalabilità i modelli:
Poiché suonano più autorevoli, i loro errori possono essere . I miglioramenti riducono la frequenza, non la possibilità fondamentale di fabbricare informazioni con sicurezza.
Evita di usare gli LLM come decisore principale quando gli errori possono causare danni seri. In particolare, non fare affidamento solo su di essi per:
In questi ambiti puoi usare gli LLM, se proprio necessario, solo per brainstorming, esplorare opzioni o redigere bozze, e sempre con revisione di esperti qualificati e dati verificati per le decisioni finali.
Questi fattori insieme rendono il guessing sicuro e deciso un comportamento naturale, non un bug raro.
Queste misure non eliminano le allucinazioni ma le rendono più rare, visibili e meno dannose.
Quindi RAG va combinato con validazione, monitoraggio e comunicazione chiara sui limiti.
Nessun metodo è perfetto; la valutazione stratificata funziona meglio.