L’intelligenza artificiale sta velocemente diventando parte integrante di ogni settore, dalla finanza alla medicina, dalle operazioni aziendali alla gestione dei dati. Ma come funziona esattamente l’apprendimento dell’IA, soprattutto nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)? La comprensione di questo processo non è solo una questione di curiosità accademica, è fondamentale per chiunque si occupi di regolamentare, interpretare e applicare le normative sull’IA. La recente ricerca di Zucchet et al., intitolata “How Do Language Models Learn Facts? Dynamics, Curricula, and Hallucinations” (2025), fornisce una panoramica fondamentale di come questi modelli apprendano e memorizzino i fatti e, forse ancor più importante, come possano produrre risultati errati che chiamiamo “allucinazioni”.
L’apprendimento dell’IA: Fasi e Dinamiche Complesse
I modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT, non imparano i fatti nel modo tradizionale che ci aspetteremmo. Invece, passano attraverso diverse fasi nel loro processo di addestramento. Inizialmente, il modello apprende schemi generali nei dati a sua disposizione, comprendendo la sintassi e la struttura del linguaggio. Ma questa fase iniziale, che potrebbe sembrare sufficiente a comprendere il linguaggio, non è quella in cui il modello memorizza fatti specifici. Questi verranno acquisiti solo successivamente, quando il modello raggiunge un punto di “plateau” nel suo apprendimento e inizia a focalizzarsi su dettagli specifici attraverso circuiti di memoria basati sull’attenzione.
Ma qui si presenta un problema: il modello, pur apprendendo dettagli, non è infallibile. Le cosiddette “hallucinations” (allucinazioni) sono uno degli effetti collaterali di questo processo di apprendimento. Si tratta di risposte che, sebbene fornite con grande fiducia, sono errate. Non sono “bug” isolati o anomalie, ma una parte intrinseca del modo in cui i modelli linguistici funzionano. In sostanza, la produzione di fatti errati è una naturale conseguenza di come il modello elabora e genera risposte, un aspetto che deve essere compreso nel contesto dell’addestramento stesso.
Il Ruolo Cruciale della Distribuzione dei Dati e del Fine-Tuning
Uno degli aspetti chiave che emerge dalla ricerca è l’importanza della distribuzione dei dati durante l’addestramento e del fine-tuning dei modelli. I modelli linguistici non apprendono in modo uniforme da tutte le informazioni a loro disposizione. Se i dati di addestramento sono sbilanciati o il fine-tuning è eseguito in modo impreciso, il modello può perdere la capacità di memorizzare correttamente i fatti, portando a una “disruzione” della memoria e a un deterioramento progressivo della sua precisione. Ciò implica che la qualità e la diversità dei dati su cui i modelli vengono addestrati sono cruciali per garantire che le informazioni apprese siano accurate e rappresentative della realtà.
Questo tipo di apprendimento potrebbe sembrare un rischio quando si parla di applicazioni sensibili, come la medicina, il diritto o la finanza, dove l’accuratezza dei fatti è fondamentale. Le “hallucinations” potrebbero sembrare innocue in un chatbot, ma in contesti più critici potrebbero avere conseguenze gravi. Il rischio che un LLM fornisca una risposta apparentemente plausibile ma erronea sottolinea la necessità di una regolamentazione più precisa e consapevole.
Perché la Regolamentazione dell’IA Dipende dalla Comprensione del Funzionamento Interiore dell’IA
Con l’avanzare delle normative come l’AI Act dell’Unione Europea, è chiaro che la regolamentazione dell’IA non può più ignorare le complessità del funzionamento interno dei modelli. Le leggi europee, così come altre normative nazionali, richiedono che i sistemi di intelligenza artificiale siano trasparenti, accurati e non ingannevoli. Ma per poter applicare efficacemente tali normative, i regolatori, gli avvocati e i responsabili politici devono comprendere come l’IA effettivamente impara, memorizza e produce fatti. Non si tratta solo di “come appare” un sistema di IA dall’esterno, ma di come funziona a livello profondo, dentro i suoi algoritmi e la sua architettura.
Se i regolatori non sviluppano una comprensione di base dei processi di apprendimento statistico che avvengono all’interno dei modelli, interpretare e applicare le normative diventerà non solo speculativo, ma anche controproducente. La mancanza di conoscenza tecnologica potrebbe portare a leggi mal formulate che non affrontano le vere sfide dell’intelligenza artificiale. In effetti, la comprensione di come funziona un LLM è essenziale per evitare leggi che possano risultare troppo rigide o imprecise, e per assicurarsi che l’IA venga regolata in modo da ridurre al minimo i rischi di errori gravi.
Compliance Interna e Shadow AI: Perché Comprendere l’IA è Essenziale Anche per le Aziende
Anche all’interno delle aziende, comprendere come funzionano i modelli di IA è cruciale. Il rischio di “Shadow AI”, ovvero l’uso non regolamentato e non monitorato di intelligenza artificiale da parte dei dipendenti, è in aumento. Le aziende devono non solo essere consapevoli dei rischi legati all’IA che utilizzano, ma anche educare i propri team a riconoscere i potenziali errori nei risultati generati da sistemi di IA non supervisionati. In un contesto aziendale, questa comprensione aiuta a gestire correttamente i modelli AI, ad assicurarsi che vengano utilizzati in modo sicuro e per evitare rischi legali e operativi.
La capacità di spiegare come e perché un modello ha prodotto una determinata risposta è parte integrante dell’evoluzione dell’IA verso sistemi più “spiegabili” (Explainable AI). La regolamentazione dell’IA dovrà non solo garantire che i modelli siano accurati e trasparenti, ma anche che le aziende possano spiegare in modo chiaro e preciso come i risultati sono stati raggiunti, riducendo così il rischio di danni legali, reputazionali o operativi.
La ricerca sulle dinamiche di apprendimento degli LLM è molto più di una questione tecnica. È il fondamento su cui si costruirà la capacità di regolamentare correttamente l’IA, gestirla in modo sicuro nelle aziende e promuovere un utilizzo che sia etico, trasparente e responsabile. La conoscenza approfondita del funzionamento di questi sistemi non è solo una competenza da acquisire per gli esperti, ma una necessità urgente per chiunque sia coinvolto nella creazione di leggi e politiche sull’IA. Senza una comprensione reale del “come” e del “perché” dietro i modelli di IA, qualsiasi tentativo di regolamentarli rischia di essere inefficace, superficiale o addirittura dannoso.