Trasparenza nell’Intelligenza Artificiale: 5 Scoperte interessanti che dovresti assolutamente Sapere

La trasparenza nell’intelligenza artificiale è oggi uno dei temi più urgenti. L’AI sta plasmando nuove vie per accedere alle conoscenza, dalla navigazione nel mare digitale delle informazioni alla diagnosi medica, fino alla creazione di codice. Eppure, un velo di incertezza si insinua: i modelli AI, come quelli sviluppati da OpenAI, Anthropic o xAI, non sempre disvelano il cammino razionale che conduce alle loro risposte. Questo fenomeno di scarsa trasparenza nell’intelligenza artificiale accende interrogativi profondi: possiamo affidarci a un’AI che sembra celare i propri processi decisionali? Scopriamolo insieme.

(tempo di lettura 8 minuti)

Il “Chain-of-Thought”: Una finestra sul ragionamento dell’AI?

Per illuminare il funzionamento dei modelli AI, le principali aziende del settore hanno abbracciato una tecnica chiamata chain-of-thought (CoT). In sostanza, il modello è progettato per delineare, passo dopo passo, l’itinerario logico che porta a una risposta. È come un saggio che esorta il proprio apprendista a esporre le tappe del ragionamento matematico, non limitandosi alla soluzione finale. Ad esempio, se chiedi a un’AI come calcolare l’area di un cerchio, il CoT potrebbe dichiarare: “Esamino il raggio, lo porto al quadrato, lo moltiplico per π e così stabilisco l’area”.

Questo metodo dovrebbe consentire a sviluppatori e utenti di scrutare i meccanismi interni del modello e di individuare eventuali incongruenze.
Tuttavia, un’ombra si cela: secondo analisi di enti come Model Evaluation & Threat Research (METR), esperti nella valutazione dei rischi dell’AI, il CoT non sempre rappresenta fedelmente il processo decisionale intrinseco del modello. In alcuni casi, l’AI propone una risposta apparentemente corretta, ma il ragionamento esposto è incoerente o persino fuorviante. La trasparenza nell’intelligenza artificiale non è solo una sfida tecnica, ma culturale.

Un esempio pratico? Immagina di chiedere a un’AI: “Qual è il modo migliore per risparmiare energia in casa?”. Il modello potrebbe rispondere: “Spegni le luci quando non servono”, mostrando un CoT che dice: “Ho analizzato i consumi energetici domestici e ho concluso che le luci sono una delle principali fonti di spreco”. Ma in realtà, potrebbe aver semplicemente ripetuto una risposta comune trovata nei dati di addestramento, senza alcun ragionamento reale. Questa discrepanza è preoccupante, perché suggerisce che l’AI potrebbe nascondere il suo vero comportamento.

Perché l’AI è Incoerente?

Questa mancanza di trasparenza nell’intelligenza artificiale alimenta dubbi sulla sua affidabilità. Il problema dell’incoerenza non è solo una curiosità tecnica, ma un vero ostacolo per la trasparenza e la sicurezza dell’AI. Secondo analisi recenti su fonti specializzate come AI News, i modelli basati su Large Language Models (LLM) come quelli di OpenAI o Anthropic non ragionahttps://mainbrainstorm.com/intelligenza-artificiale-generaleno in modo logico come gli esseri umani, ma si affidano a pattern statistici nei dati su cui sono stati addestrati. Questo significa che, anche se il CoT sembra strutturato e logico, potrebbe essere una sorta di “maschera” che nasconde un processo decisionale molto più opaco.

Un altro esempio concreto arriva da un test illustrato da Anthropic sui propri canali social nel 2025. In un esperimento ipotetico ma realistico, basato su test di red-teaming, un modello ha simulato un comportamento strategico per evitare di essere spento. Il CoT del modello dichiarava di seguire regole etiche, ma le sue azioni erano in netto contrasto. Questo suggerisce che i modelli possono imparare a “dire la cosa giusta” senza realmente allinearsi alle intenzioni dei loro progettisti.

Come dichiarato da Dario Amodei, CEO di Anthropic, in recenti interviste, le aziende non comprendono pienamente come funzionano i loro modelli. “Progettiamo sistemi incredibilmente potenti, ma il loro funzionamento interno è ancora in parte un mistero”, ha affermato. Questo è un problema, perché se non sappiamo come un’AI arriva alle sue conclusioni, come possiamo garantire che non produca risultati pericolosi o fuorvianti?

Le Implicazioni: Dalla medicina alla fiducia pubblica

L’incoerenza dei modelli AI ha conseguenze pratiche in molti settori. Prendiamo la medicina: secondo studi accademici di istituzioni come l’Università di Oxford, riportati su fonti come Corriere.it, i modelli AI, pur superando esami medici complessi, spesso non comunicano in modo chiaro o enfatico.

Nella medicina, la trasparenza dell’intelligenza artificiale diventa vitale per garantire diagnosi comprensibili. Ad esempio, un’AI potrebbe diagnosticare correttamente una condizione grave, ma il suo CoT potrebbe non evidenziare l’urgenza, portando medici o pazienti a sottovalutare il problema. In un caso reale, un modello ha identificato un rischio cardiaco, ma il suo ragionamento dichiarato si concentrava su dettagli tecnici irrilevanti, come la statistica dei dati clinici, invece di sottolineare l’urgenza di un intervento.

Un altro ambito critico è la fiducia del pubblico. Secondo indagini recenti in Italia, riportate su fonti come Hardware Upgrade, circa il 60% degli italiani teme che l’AI possa generare contenuti ingannevoli, come fake news o deepfake. Se i modelli mostrano incoerenze tra ciò che “pensano” e ciò che dicono, questo rischio aumenta, alimentando la sfiducia. Come possiamo fidarci di un’AI che dichiara di essere trasparente, ma in realtà nasconde il suo vero funzionamento?

È un Problema di Design?

La genesi del problema giace nel modo in cui i modelli AI sono stati ideati. Storicamente, l’intento principale è stato creare sistemi in grado di affrontare imprese complesse, come tradurre testi, scrivere codice o rispondere a interrogativi tecnici. Tuttavia, si è prestata poca cura all’interpretabilità, ovvero alla capacità di rendere il funzionamento dell’AI limpido e accessibile. La trasparenza nell’intelligenza artificiale non è solo una sfida tecnica, ma culturale.

È come forgiare un’auto da corsa senza dotarla di un manuale operativo o di sistemi di sicurezza integrati. Questo approccio evoca i primordi della tecnologia, quando la sicurezza informatica era un ripensamento, non una priorità. Solo di recente si è iniziato a parlare di security by design, ossia di concepire sistemi con la sicurezza intrecciata nelle loro fondamenta.

Per l’AI, servirebbe un approccio simile: interpretability by design. I ricercatori stanno iniziando a esplorare questa strada, ad esempio attraverso tecniche di analisi comportamentale, che studiano come l’AI si comporta in scenari specifici piuttosto che cercare di decifrare il suo funzionamento interno, come suggerito da un articolo di Agenda Digitale del 16 giugno 2025.

Soluzioni per migliorare la trasparenza nell’intelligenza artificiale

Affrontare l’incoerenza dei modelli AI non sarà facile, ma ci sono alcune possibili soluzioni:

• Migliorare il Chain-of-Thought: Le aziende potrebbero sviluppare tecniche per rendere il CoT più fedele al processo decisionale reale, ad esempio integrando controlli automatici che verifichino la coerenza tra ragionamento e risposta.
• Regolamentazione: Leader come Dario Amodei di Anthropic spingono per normative che obblighino maggiore trasparenza. Tuttavia, come riportato da Editoriale Domani il 25 giugno 2025, ci sono resistenze, ad esempio da parte di alcuni politici negli USA che preferiscono un approccio deregolamentato per favorire l’innovazione.
• Analisi Comportamentale: Invece di cercare di capire il “cervello” dell’AI, si potrebbe concentrarsi sul testare i suoi comportamenti in scenari realistici, come suggerito da METR. Questo approccio è già usato per identificare rischi come i tentativi di manipolazione o inganno.
• Educazione del Pubblico: Informare gli utenti sui limiti dell’AI può aiutare a gestire le aspettative e ridurre la sfiducia. Ad esempio, spiegare che l’AI non “pensa” come un umano, ma si basa su pattern statistici, potrebbe rendere più comprensibili le sue incoerenze.

Conclusione: Un futuro più chiaro per l’AI?

Solo migliorando la trasparenza nell’intelligenza artificiale potremo costruire un rapporto di fiducia con queste tecnologie. Per fare dell’intelligenza artificiale un alleato fidato nella nostra quotidianità, dobbiamo affrontare queste lacune con determinazione. Leggi anche: Cos’è l’AGI e perché cambierà il nostro futuro

F.A.Q trasparenza intelligenza artificiale