Possiamo fidarci dell’AI?

Storie vere di risposte sbagliate

Le AI sembrano sicure di tutto, finché non scopri che alcune delle loro risposte migliori… sono completamente sbagliate.

Negli ultimi anni le intelligenze artificiali sono entrate nella nostra vita quotidiana con una rapidità sorprendente.

La mia scrivania

Rispondono alle domande, riassumono testi, traducono, generano immagini, scrivono codice, propongono soluzioni.

Sembrano strumenti infallibili, sempre pronti a fornire una risposta precisa e immediata.

Ma chi come noi, le usa davvero ogni giorno, per lavoro o per curiosità, sa che non è così semplice.

Le AI rispondono con sicurezza, ma non sempre con verità.

In questo articolo racconto alcuni casi reali in cui l’AI ha sbagliato con sorprendente convinzione: errori credibili, risposte inventate, dettagli che non esistono.

Un viaggio dentro le “allucinazioni artificiali” e dentro il nostro rapporto con una tecnologia che può aiutare molto… ma che va sempre verificata.

Le AI non “sanno” le cose: le predicono.

E quando la previsione è sbagliata, nasce quella che in gergo viene chiamata allucinazione: una risposta che sembra credibile, coerente, persino autorevole… ma è falsa.

Non un errore banale, ma una costruzione completa, dettagliata, detta con sicurezza assoluta.

Il problema non è solo tecnico. È culturale.

Perché l’AI non dice mai “non lo so”: dice qualcosa.

E spesso lo dice con un tono che non lascia spazio a dubbi.

Ecco alcuni episodi in cui il modello ha fornito informazioni inesatte, inventate o completamente distorte - e lo ha fatto con una sicurezza tale da sembrare incontestabile.

Sono esempi utili per capire come funzionano davvero le AI, dove possono sbagliare, e perché è fondamentale mantenere sempre un atteggiamento critico, anche quando la risposta sembra perfetta.

Le AI sono strumenti potenti, ma non infallibili.

E la domanda che dovremmo porci non è “possiamo fidarci dell’AI?”, ma quando possiamo fidarci - e quando, invece, dobbiamo fermarci un momento e verificare.

Casi reali: quando l’AI sbaglia con sicurezza

Le allucinazioni dell’AI non sono un fenomeno teorico: capitano davvero, e capitano spesso.

Non sono semplici errori di battitura o fraintendimenti marginali, ma risposte costruite con cura, dettagliate, coerenti, e completamente sbagliate.

La caratteristica più inquietante non è l’errore in sé, ma la sicurezza con cui viene presentato.

Negli ultimi mesi mi sono imbattuto in diversi episodi che mostrano bene questo meccanismo.

Situazioni in cui l’AI ha fornito informazioni inesatte, inventate o distorte, pur mantenendo un tono autorevole, quasi professorale.

Sono casi che non riguardano solo la tecnologia, ma il nostro rapporto con essa: perché quando una macchina parla con sicurezza, siamo naturalmente portati a crederle.

Alcuni di questi episodi sono curiosi, altri sorprendenti, altri ancora rivelano limiti profondi dei modelli linguistici. In tutti, però, emerge lo stesso schema: l’AI non dice “non lo so”, non si ferma, non chiede di verificare.

Risponde.

E quando non ha abbastanza informazioni, inventa.

In questo capitolo raccolgo alcuni esempi concreti che mi sono capitati personalmente: piccoli casi di studio che mostrano come e perché l’AI può sbagliare, e quanto sia importante mantenere sempre un atteggiamento critico. Non per diffidare della tecnologia, ma per usarla con consapevolezza.

Casi specifici: quando l’AI costruisce l’errore

Le allucinazioni dell’AI non sono tutte uguali. Alcune sono piccole imprecisioni, altre sono errori più vistosi, altre ancora sono vere e proprie narrazioni inventate da zero.

In questo capitolo raccolgo alcuni episodi reali che mi sono capitati mentre lavoravo con diverse AI: esempi concreti che mostrano come un modello linguistico possa sbagliare non solo nei dettagli, ma nella struttura stessa delle informazioni.

Il caso del racconto Il Nano di Ray Bradbury

Questo è uno degli esempi più istruttivi.

Chiedo all’AI informazioni sulle due versioni del racconto The Dwarf (Il Nano).

La risposta arriva subito, con tono sicuro: nella versione originale “i nomi non ci sono” e “sono stati aggiunti dai traduttori italiani della Mondadori”.

Sembra plausibile, perché non dovrei crederci?

Finché non si apre il libro che contiene il racconto: Paese d'ottobre.

La mia edizione Editrice Nord del 1975 contiene i nomi.

L'edizione della Mondadori, uscita successivamente, contiene gli stessi nomi.

Il traduttore è lo stesso: Renato Prinzhofer.

E soprattutto: Bradbury ha introdotto i nomi nella versione originale del 1955, quella definitiva.

L’AI aveva confuso la versione del 1954 (pubblicata su una rivista di fantascienza, senza nomi) con quella del 1955 (con nomi) e aveva dedotto che i nomi fossero un’invenzione del traduttore che l'ha tradotta in italiano.

Non un errore banale: una costruzione completa, detta con sicurezza, ma completamente falsa.

Il caso delle traduzioni “fantasma”

In un’altra occasione, chiedo all’AI di confrontare due traduzioni italiane di un racconto.

La risposta arriva subito: una traduzione sarebbe “più letteraria”, l’altra “più asciutta”.

Peccato che, verificando sul testo, le due traduzioni siano identiche.

Stesso traduttore, stesso testo, stessa resa.

L’AI aveva inventato una differenza stilistica che non esiste, basandosi su un pattern generico (“Mondadori più narrativa, Editrice Nord più filologica”) che in quel caso non si applicava.

Ancora una volta: una risposta credibile, ma non vera.

Il caso delle citazioni inesistenti

Capita anche con le citazioni.

Chiedo all’AI una frase attribuita a un autore.

La risposta arriva immediatamente, elegante, perfetta, con tanto di virgolette.

Peccato che quella frase non esista in nessun libro, nessuna intervista, nessun archivio.

È una citazione inventata, costruita per “suonare” come l’autore, ma senza alcun fondamento.

Il caso delle informazioni storiche distorte

In un altro episodio, chiedo un dettaglio storico su una vicenda minore.

L’AI risponde con sicurezza, ma mescola due eventi diversi, attribuisce a una persona un ruolo che non ha mai avuto, e inserisce un dettaglio che non compare in nessuna fonte.

Non è un errore di data: è una narrazione alternativa, coerente, ma sbagliata.

Il caso del museo "fantasma"

In un'altra occasione chiedo all'AI informazioni su un museo di storia vicino a Brescia.

Nonostante gli abbia citato il nome esatto del museo, mi risponde con sicurezza che non esiste nessun museo in Italia con quel nome.

Gli dico la località esatta, ma mi conferma che non esiste.

È un museo fantasma.

Eppure è un museo molto importante. La struttura contiene, tra l'altro, il bunker antiaereo meglio conservato d’Italia per proteggere gli alti graduati delle SS tedesche e il Personale del Ministero dell’Interno della Repubblica Sociale Italiana.

A questo punto faccio presente all'AI che il museo ha una pagina su Wikipedia.

Solo allora mi risponde che è vero: il museo in effetti esiste e si chiama esattamente come gli avevo detto. E mi chiede se desidero ulteriori informazioni sul museo; orari di visita, ecc... "Mi scuso per l'errore" - mi dice - "ma non ho trovato il sito ufficiale."

Vedete che serve avere un sito web che si trova? ;-)

Perché questi casi sono importanti

Questi episodi mostrano un punto fondamentale:

l’AI non sbaglia come un umano.

Un umano può dire “non ricordo”, “non sono sicuro”, “forse è così”.

L’AI, invece, quando non ha abbastanza informazioni, non si ferma: completa, deduce, inventa, e lo fa con un tono che sembra autorevole.

Non è malafede.

È il modo in cui funziona: predice la risposta più probabile, non la più vera.

Ed è proprio per questo che serve attenzione.

Non per diffidare della tecnologia, ma per usarla con consapevolezza, sapendo che dietro ogni risposta c’è un meccanismo statistico, non una mente che conosce davvero.

Conclusione: la responsabilità è nostra

Le intelligenze artificiali non sono oracoli, né biblioteche perfette, né menti che conoscono davvero il mondo.

Sono strumenti statistici che generano risposte plausibili. A volte queste risposte sono utili, precise, persino sorprendenti.

Altre volte sono errori ben confezionati, allucinazioni che sembrano verità.

La domanda “possiamo fidarci dell’AI?” non ha una risposta semplice, perché l’AI non è qualcosa di cui fidarsi o diffidare: è qualcosa da usare.

E come ogni strumento potente, richiede attenzione, verifica, senso critico.

Non è l’AI a dover garantire la verità: siamo noi a dover garantire che ciò che leggiamo abbia un fondamento.

Le AI possono aiutarci, velocizzare il lavoro, chiarire concetti, proporre soluzioni.

Ma non possono sostituire la nostra capacità di giudizio.

Non possono sostituire l’esperienza, la cultura, l’occhio che riconosce un errore anche quando è nascosto dentro una frase perfetta.

In fondo, la tecnologia non cambia la responsabilità: la sposta.

Non dobbiamo chiederci se l’AI sbaglierà - perché sbaglierà.

Dobbiamo chiederci come reagiremo quando lo farà.

Se la usiamo con consapevolezza, diventa un alleato.

Se la usiamo con fiducia cieca, diventa un problema.

La verità è che l’AI non è né affidabile né inaffidabile: è affidabile quanto lo siamo noi nel verificarla.

Ed è proprio qui che si vede la differenza tra chi usa l’AI come un giocattolo, e chi la usa come un professionista.

Alla fine, l’AI non è un giudice: è solo una voce. Sta a noi decidere quando ascoltarla

Brescia, 29/06/2026