{"id":34694,"date":"2025-12-08T04:51:00","date_gmt":"2025-12-08T03:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/wp\/notiziole\/?p=34694"},"modified":"2025-12-29T18:46:16","modified_gmt":"2025-12-29T17:46:16","slug":"perche-unai-dovrebbe-sapere-che-un-articolo-e-stato-ritirato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2025\/12\/08\/perche-unai-dovrebbe-sapere-che-un-articolo-e-stato-ritirato\/","title":{"rendered":"Perch\u00e9 un’IA dovrebbe sapere che un articolo \u00e8 stato ritirato?"},"content":{"rendered":"

Nella sua newsletter Ivo Silvestro<\/a> ha segnalato questo articolo di Facta<\/a>, che cita alcuni studi secondo cui gli LLM possono tranquillamente dare risposte basate su articoli pubblicati su riviste scientifiche ma poi ritirati perch\u00e9 qualcuno si \u00e8 accorto che i risultati non erano replicabili (nella migliore delle ipotesi) oppure scientemente falsificati. Il mio commento? “Film at 11”. Per chi non avesse mai sentito l’espressione da boomer, “Film at 11” veniva detto dall’annunciatore se c’era una notizia importante che veniva trasmessa dal vivo e quindi spostava l’ora di programmazione del film in prime time: o almeno Wikipedia in inglese dice cos\u00ec<\/a>. Ma in realt\u00e0 gi\u00e0 alla fine degli anni ’80 su Usenet la frase veniva usata in modo ironico<\/a>: si cominci\u00f2 col dire “Si prevede la morte di Usenet. Film at 11.” qualunque cosa succedesse, e poi si lasci\u00f2 perdere la prima parte, e “Film at 11” era l’equivalente di “sai che novit\u00e0…”. Ma torniamo a bomba.<\/p>\n

Che un articolo scientifico sia stato o no ritirato non fa nessuna differenza dal punto di vista del materiale di addestramento di un LLM. Anche se la rivista in questione ha tolto l’articolo dal suo sito, o l’ha modificato aggiungendo “retracted” in cima al testo, esso rimarr\u00e0 comunque presente in mille altri posti della rete, e quindi far\u00e0 parte del corpus. Gi\u00e0 con la “intelligenza naturale” continuiamo dopo decenni a trovare citazioni dell’articolo di Wakefield sulla correlazione tra vaccini e autismo, articolo che \u00e8 stato dimostrato essere un voluto falso: che pretendete da una IA? Nell’articolo si parla di Retraction Watch<\/a>, una base dati di articoli ritirati che viene usata da qualche LLM specializzato per fare un controllo ex post su quanto scritto: ma \u00e8 piuttosto noto che gli LLM hanno problemi con le frasi in negativo<\/a>, e ad ogni modo un approccio del genere non pu\u00f2 essere applicato dai grandi sistemi. <\/p>\n

In realt\u00e0 il problema, come accennavo implicitamente sopra. Quand’\u00e8 che un LLM tirer\u00e0 fuori una frase corrispondente al testo di un articolo ritirato? Non possiamo saperlo esattamente, ma stocasticamente possiamo prevedere che sar\u00e0 tanto pi\u00f9 probabile quante pi\u00f9 occorrenze di un testo simile a quello fanno parte del corpus di addestramento e meno occorrenze esistano di un testo che parte in modo simile ma giunge a conclusioni opposte. Certo, se le risposte date dai chatbot avessero meno sicumera forse qualcuno non ci crederebbe acriticamente, anche se ho dei dubbi al riguardo. Ma resta sempre il fatto che moneta cattiva scaccia moneta buona, e che \u00e8 molto pi\u00f9 facile che se si pesca a strascico sulla rete per avere pi\u00f9 materiale possibile – e con la fame di dati dei modelli questa opzione \u00e8 molto probabile, anche perch\u00e9 la generazione automatica di contenuto \u00e8 una soluzione ben peggiore – si troveranno notizie false che vengono propagate molto pi\u00f9 che quelle vere: di nuovo, lo sapevamo gi\u00e0 da prima del boom dell’IA. In definitiva rimane sempre valida la solita massima: usate pure l’IA generativa, ma non fidatevi ciecamente di quello che dice.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ovvio che le cose vadano cos\u00ec: come fanno a distinguere lo status? <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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