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Originariamente inviato da pachainti
Gli LLM hanno due grandi problemi di fondo: - Non hanno alcuna consapevolezza di quello che stanno facendo. Scelgono la soluzione a maggiore probabilità in base al contesto in cui si trovano.
- Non hanno alcun senso di realtà. Questo li porta a inventarsi cose che non esistono.
Il grosso problema è che se una persona non è esperta e si fida degli LLM rischia di prendere per buona una stronzata o allucinazione. Una persona minimamente esperta si accorge subito degli evidenti limiti. |
1. **Consapevolezza e scelta della risposta**:
È vero che i LLM non hanno consapevolezza o intenzionalità; si basano su pattern statistici per produrre risposte. Tuttavia, *la consapevolezza* non è necessaria per l’utilità pratica in molti casi. Ad esempio, strumenti come i LLM possono essere addestrati e ottimizzati per compiti specifici in ambiti tecnici, dove forniscono risposte accurate perché addestrati su dati verificati. Inoltre, la "scelta della risposta a maggiore probabilità" non implica una mancanza di valore, ma piuttosto sfrutta una base di dati vasta e complessa che, con un uso attento, può portare a risposte valide e ben fondate.
2. **Senso di realtà e rischio di errori**:
Anche questa è una critica fondata ma generalizzata: mentre gli LLM possono "allucinare" o inventare fatti, l’entità di queste "allucinazioni" dipende dall’addestramento e dall'uso che ne viene fatto. Molte delle applicazioni di successo degli LLM includono l’integrazione con fonti di dati esterne e aggiornate (come database o motori di ricerca) che mitigano questi rischi. Inoltre, chi crea o usa gli LLM sa che questi modelli sono strumenti, non autorità assolute. Esattamente come qualsiasi altro strumento, vanno usati con discernimento e in contesti adeguati.
3. **Affidabilità e contesto dell’utente finale**:
Qui emerge il discorso della responsabilità dell’utente. Per ogni tecnologia emergente, la formazione dell’utente è essenziale. Se si usa un LLM in un contesto sensibile (medico, legale, ingegneristico), l’utente deve essere a conoscenza dei suoi limiti e verificarne le risposte. Ma questo vale per ogni strumento complesso o tecnologico, come il software statistico, o persino calcolatori avanzati.
4. **Capacità di un esperto e potenziale degli LLM**:
Anche un esperto può beneficiare degli LLM, perché consentono di elaborare grandi volumi di informazioni, aiutare con il brainstorming, offrire risposte rapide e, in alcuni casi, proporre nuovi spunti che possono rivelarsi utili. Un LLM non sostituisce l’esperienza, ma per chi sa come trarne vantaggio, è uno strumento di supporto che può far risparmiare tempo e ampliare le prospettive di lavoro.
5. **Evoluzione e miglioramento continuo degli LLM**:
Gli LLM si stanno evolvendo rapidamente, con aggiornamenti mirati a ridurre il rischio di allucinazioni e migliorare l’accuratezza delle risposte. Molti sviluppatori lavorano proprio per ridurre i difetti evidenziati, facendo uso di tecniche di verifica e di addestramento basate su feedback umano o sull’aggiornamento con dati affidabili.
**In sintesi**: Sì, gli LLM hanno limiti strutturali, ma vanno inquadrati come strumenti di supporto, non come sostituti del pensiero umano. Sta al contesto e alla competenza dell’utente finale sfruttarli al meglio. Per criticare gli LLM in modo equilibrato, è importante considerare anche come questi possano contribuire positivamente, evitando di generalizzare eccessivamente i loro limiti.