Leggiendo questo articolo, si incontra il passaggio "Il problema delle allucinazioni è stato sollevato, rendendo difficile fidarsi completamente".

Allucinazioni

Il fenomeno in cui i motori di ricerca creano informazioni che non esistono realmente o forniscono informazioni errate

I motori di ricerca di intelligenza artificiale generativa stanno ottenendo un'attenzione significativa, ma questi motori di ricerca si trovano ad affrontare il problema delle "allucinazioni".

Questo si riferisce al fenomeno in cui i motori di ricerca creano informazioni che non esistono realmente o forniscono informazioni errate.

Questo può essere considerato un problema serio in quanto fornisce informazioni fuorvianti agli utenti e riduce l'affidabilità dei risultati della ricerca.

• Esempi di casi reali di "allucinazioni nei risultati della ricerca"
  
  
  

Domanda: "Qual è la capitale della Francia?"

Risposta errata: "La capitale della Francia è Berlino." (La capitale reale è Parigi.)

Domanda: "C'è acqua sulla superficie lunare?"

Risposta errata: "Sì, sulla superficie lunare c'è abbondante acqua." (In realtà, non c'è acqua liquida sulla superficie lunare.)

• Perché i risultati della ricerca mostrano allucinazioni?
  
  
  

Si dice che il problema delle allucinazioni nei motori di ricerca di intelligenza artificiale generativa sia causato da una combinazione di diversi fattori.

Se i dati di addestramento presentano distorsioni, il motore di ricerca potrebbe riflettere queste distorsioni e generare risultati errati.

I modelli di intelligenza artificiale generativa hanno una struttura molto complessa, il che può portare a errori durante il processo di addestramento.

Attualmente, le metriche utilizzate per valutare i motori di ricerca di intelligenza artificiale generativa si basano principalmente sulla soddisfazione degli utenti o sui tassi di clic.

Tuttavia, queste metriche non riflettono l'accuratezza delle informazioni e, quindi, spesso non riescono a valutare correttamente il problema delle allucinazioni.

Per risolvere il problema, si stanno esplorando varie soluzioni, come il miglioramento della struttura dei modelli di apprendimento e lo sviluppo di nuove metriche di valutazione che tengano conto dell'accuratezza delle informazioni. 

Prendendo in prestito l'espressione di qualcuno, i motori di ricerca di intelligenza artificiale generativa che "a volte mentono senza batter ciglio" sono ancora una tecnologia in fase iniziale, ma hanno un enorme potenziale.

Tuttavia, per ora, sembra necessario un 'processo di verifica per confermare l'accuratezza delle informazioni', quindi è richiesto un uso giudizioso.