Anche l’Intelligenza Artificiale (AI) sbaglia, in questo caso si parla di “Allucinazioni AI”. Le cause possano essere molte ma, per il bene del business, sarebbe meglio evitarle o meglio, prevenirle.
Ce lo spiega Donato Ceccomancini, Country Manager di Infinidat Italia nell’articolo che condividiamo di seguito.
Buona lettura!
Allucinazioni AI: quando l’Intelligenza Artificiale sbaglia è il business a pagarne le conseguenze
Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale (AI) ha conosciuto una rapida ascesa, affermandosi come una tecnologia sempre più centrale nella vita quotidiana e, in particolare, nel mondo del lavoro. Secondo la società di analisi IDC, la spesa globale per l’AI è destinata a raddoppiare entro il 2028. In questo scenario, l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) ricopre un ruolo di primo piano, con una previsione di investimento di 202 miliardi di dollari nei prossimi tre anni. Gran parte di questa cifra sarà destinata ad applicazioni, servizi e infrastrutture tecnologiche, inclusi i sistemi di storage software-defined ottimizzati per l’AI.
Come per ogni tecnologia avanzata, però, anche l’AI presenta delle sfide, tra le quali rientra il cosiddetto fenomeno delle allucinazioni AI (AI hallucinations). Si tratta di casi che si verificano quando un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come un chatbot basato su GenAI, genera risposte che non corrispondono alla realtà. Ciò accade quando un sistema produce informazioni fuorvianti o contenuti non supportati da dati accurati e aggiornati.
I numeri parlano chiaro: secondo uno studio del Natural Language Processing Journal, i chatbot AI generano allucinazioni fino al 27% delle volte, con errori fattuali presenti nel 46% dei testi prodotti. Una problematica che rappresenta un rischio concreto per le aziende, soprattutto in settori critici come sanità, finanza, manifattura e istruzione, dove le conseguenze di informazioni errate possono essere molto gravi.
Le cause delle allucinazioni AI sono varie e complesse, ma le principali includono:
- Dati di addestramento insufficienti: se l’AI non viene formata su dataset ampi, realistici e aggiornati, può generare risposte decontestualizzate o imprecise.
- Complessità dei modelli di apprendimento: i sistemi GenAI utilizzano reti neurali profonde che possono soffrire di overfitting (eccessiva aderenza ai dati di training) o overgeneralization (generalizzazioni scorrette).
- Mancanza di contesto: pur essendo in grado di analizzare enormi quantità di dati, l’AI può fraintendere il contesto e produrre interpretazioni distorte.
- Elaborazione errata delle informazioni: se i dati di partenza sono ambigui o incompleti, l’AI può generare risposte fantasiose o addirittura fuorvianti.
La soluzione? Intervenire a monte con un’adeguata soluzione di storage enterprise
Il modo più efficace per contrastare le allucinazioni AI è prevenirle, garantendo ai modelli linguistici l’accesso a dati affidabili e costantemente aggiornati. È qui che entra in gioco lo storage enterprise.
La chiave per migliorare l’affidabilità dell’AI è permetterle di accedere a informazioni proprietarie contenute nei dataset aziendali. Per rendere sistematicamente disponibili questi dati alla GenAI, è necessario adottare un framework innovativo: l’architettura Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Basata su un’infrastruttura di storage enterprise di ultima generazione, il framework RAG consente di arricchire i modelli AI con dati interni e pertinenti, migliorando significativamente la precisione delle risposte generate. Una corretta implementazione di RAG aggrega fonti informative selezionate e assicura che il processo di inferenza dell’AI sia sempre aggiornato e coerente.
RAG permette così alle imprese di offrire risposte più affidabili, superando i limiti dei dati su cui i modelli sono stati originariamente addestrati. Grazie all’accesso ai dati proprietari memorizzati all’interno dell’infrastruttura aziendale, anche i Large Language Model (LLM) possono contestualizzare meglio le richieste e ridurre drasticamente il rischio di “allucinazioni AI”.
Una piattaforma di storage enterprise dotata di workflow RAG e ottimizzata per i carichi AI consente all’infrastruttura IT di gestire volumi di dati molto elevati e di recuperarli in tempo reale. I database vettoriali impiegati nei sistemi RAG accedono a fonti informative selezionate e offrono ai modelli AI la possibilità di apprendere in modo più efficiente e preciso.
Anche la scalabilità dello storage è un elemento cruciale. Sebbene sia vero che la maggior parte delle aziende non dispone delle risorse per addestrare da zero un LLM (compito riservato agli hyperscaler), è altrettanto vero che le imprese di medie dimensioni devono dotarsi di sistemi di storage su scala petabyte per gestire un’interconnessione fluida con gli hyperscaler e sfruttare appieno la GenAI in contesti produttivi reali.
In definitiva, il valore dei dati cresce esponenzialmente quando lo storage enterprise si evolve da semplice repository statico a piattaforma intelligente, dinamica e di ultima generazione, in grado di abilitare una trasformazione digitale realmente guidata dall’intelligenza artificiale.
di Donato Ceccomancini, Country Manager di Infinidat Italia
