Nell’articolo precedente abbiamo visto il significato di parsing e vari esempi pratici.
Ma rimane un problema: l’Intelligenza Artificiale sbaglia!
Quali sono i possibili errori che puoi compiere? Dove potrebbe sbagliare l’AI?
Nel processo che abbiamo visto (domanda → parsing → calcolo → risposta), ci sono diversi punti critici in cui un modello linguistico può sbagliare. Ti mostro dove e come, riferendomi direttamente all’esempio del calcolo dell’investimento.
Rischio di errore: interpretare male i numeri o i simboli.
Esempio: “10.000 €” → in alcuni casi potrebbe essere interpretato come “10” o “10000.0” a seconda della gestione dei separatori (. come separatore delle migliaia o come decimale).
“5%” potrebbe venire letto come “5” senza riconoscere che è una percentuale.
Rischio di errore: sbagliare la relazione tra le parti della frase.
Potrebbe interpretare “per 3 anni” non come durata, ma come moltiplicatore del rendimento (es. calcolare 5% × 3 senza considerare l’effetto temporale).
Potrebbe trattare “alla fine” come se fosse un complemento generico e non come indicazione temporale (momento di maturazione del montante).
Rischio di errore: attribuire valori sbagliati alle entità.
Esempio: confondere il capitale con l’interesse (pensare che i 10.000 siano già comprensivi degli interessi).
Oppure considerare il 5% come tasso totale per 3 anni, e non come tasso annuo.
In alcuni casi, il modello potrebbe non distinguere tra “interesse semplice” e “composto” e assumere un’interpretazione arbitraria.
Rischio di errore: sbagliare cosa realmente vuole sapere l’utente.
L’utente potrebbe voler sapere solo l’interesse maturato (quanto guadagno in più) e non il capitale finale.
Oppure potrebbe chiedere un confronto con altri investimenti, ma senza dirlo esplicitamente.
Se l’intento non viene colto, la risposta pur corretta matematicamente può risultare non soddisfacente.
Rischio di errore: applicare la formula sbagliata.
Usare la formula dell’interesse semplice al posto di quella composta (o viceversa).
Arrotondare male i numeri → ad esempio dare 11.576 invece di 11.576,25.
Applicare per errore l’interesse composto in modo errato (es. sommare invece di moltiplicare).
Rischio di errore: presentare male il risultato.
Confondere capitale e interessi: dire “hai guadagnato 11.576 €” invece di “avrai un montante totale di 11.576 € (di cui 1.576 € di interessi)”.
Non chiarire l’ambiguità (semplice/composto) e quindi dare un’unica risposta, che potrebbe essere quella sbagliata rispetto all’intenzione dell’utente.
Creare una risposta prolissa o troppo tecnica che rende difficile la comprensione.
Gli errori possono avvenire in 3 aree principali:
Comprensione del testo (numeri, relazioni, significati).
Scelta della formula corretta (logica del problema).
Comunicazione del risultato (chiarezza e completezza della risposta).
Se l’AI può commettere errori, sicuramente cercherà anche di minimizzarli. Nel prossimo articolo vedrai come.
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