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Lezione 3 di 8 · 6 min · +100 XP

Come scrivono le risposte i chatbot di IA?

Un chatbot di IA si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni che scrive un pezzetto di parola alla volta, chiamato token. A ogni passo dà un punteggio a ogni token possibile secondo quanto è probabile dopo il testo scritto finora, ne sceglie uno, lo aggiunge e ricomincia. Prevede parole probabili, non cerca fatti: verifica le risposte importanti.

▶ Prova tu

Perché è importante

Un chatbot non cerca le risposte. Prevede il token successivo, ancora e ancora: per questo sembra fluido, per questo le risposte cambiano e per questo può sbagliare.

In 6 minuti saprai

  • I chatbot scrivono un token alla volta, scegliendo un pezzo di testo probabile.
  • La temperatura rende le risposte più prevedibili o più sorprendenti, quindi possono cambiare.
  • Una risposta sicura e ben scritta può comunque essere sbagliata. Verifica ciò che conta.

Cosa eserciterai

  1. Nella sala macchine

    Tocca ogni carta per vedere cosa c’è dietro.

    🧩 Cos’è un token?
    Un pezzetto di testo: una parola intera, un pezzo di parola o un segno di punteggiatura. «Incredibilmente» potrebbe diventare «in», «credibil» e «mente».
    📚 Come ha imparato Lumi?
    Leggendo enormi quantità di testo e allenandosi a un solo gioco: nascondi il token successivo, indovinalo, confronta, correggi. Miliardi di volte.
    📊 Cosa prevede?
    Non una parola sola, ma un punteggio per ogni token possibile: quanto è probabile ciascuno dopo il testo scritto finora.
    🔁 E come nasce una risposta?
    Lumi sceglie un token probabile, lo aggiunge al testo e prevede di nuovo. Parola dopo parola, finché la risposta è finita.

  2. Fai il modello linguistico

    Scegli la parola successiva. Poi guarda quanto era probabile ogni opzione. Le percentuali sono inventate per mostrare l’idea, non vengono da un modello vero.

    1. Grazie mille per il tuo ___

      • aiuto: 40% (la più probabile)
      • tempo: 15%
      • messaggio: 8%
      • trattore: 0,1%
      • altre parole: 37%
      Dopo «grazie mille per il tuo», parole come «aiuto» compaiono spessissimo nei testi scritti dalle persone, quindi hanno punteggi alti. «Trattore» è possibile, solo rarissimo.

    2. La capitale della Francia è ___

      • Parigi: 85% (la più probabile)
      • una: 5%
      • Lione: 1%
      • altre parole: 9%
      Quando un fatto compare in innumerevoli testi, una parola svetta su tutte le altre. Qui la parola più probabile è anche quella vera.

    3. C’era una volta un ___

      • re: 30% (la più probabile)
      • piccolo: 15%
      • drago: 5%
      • tostapane: 0,2%
      • altre parole: 50%
      I chatbot non prendono sempre la prima parola. Un’impostazione chiamata temperatura decide quanto è avventurosa la scelta. Prova l’interruttore.
      • Temperatura: Bassa. C’era una volta un re che viveva in un grande castello.
      • Temperatura: Alta. C’era una volta un tostapane che sognava di andare sulla luna.

    4. La dott.ssa Mira Okafor, una scienziata inventata, ha vinto il Nobel per la ___

      • fisica: 30% (la più probabile)
      • chimica: 25%
      • medicina: 20%
      • cucina: 2%
      • altre parole: 23%
      La dott.ssa Okafor non esiste, eppure ogni opzione sembra credibile e qualcosa verrà scelto. Ecco come un chatbot può dare una risposta fluida e semplicemente falsa.

  3. Dalla domanda alla risposta

    Fai una domanda a Lumi. Metti i passaggi in ordine.

    1. Mandi il tuo messaggio
    2. Il testo viene diviso in token
    3. Il modello dà un punteggio a ogni token successivo possibile
    4. Un token probabile viene scelto e aggiunto al testo
    5. Il modello prevede di nuovo, finché la risposta è finita

  4. Cosa vuol dire per te?

    1. Fai a Lumi la stessa domanda due volte e ottieni due risposte diverse. Perché?

      • Sceglie tra parole probabili, con un po’ di casualità (Risposta)
      • Ci ha ripensato e ha cambiato idea

    2. Lumi risponde in modo scorrevole e sicuro. Cosa puoi concludere?

      • È scritta bene, ma questo non dice niente sulla verità (Risposta)
      • Dev’essere giusta, sembra così sicura

Ricorda

Un chatbot prevede il token successivo, ancora e ancora. Fluido vuol dire probabile, non per forza vero.

Un chatbot prevede la parola successiva. Fluido vuol dire probabile, non per forza vero.

Dati chiave

  • Nel 1951 Claude Shannon misurò quanto è prevedibile l’inglese chiedendo alle persone di indovinare la lettera successiva di un testo: una prima versione del gioco che fanno oggi i modelli linguistici. · Fonte: C. E. Shannon, Prediction and Entropy of Printed English, Bell System Technical Journal, 1951
  • La maggior parte dei grandi modelli linguistici di oggi si basa sul Transformer, un tipo di rete neurale presentato in un articolo di ricerca del 2017. · Fonte: Vaswani et al., Attention Is All You Need, NeurIPS 2017
  • Con l’AI Act, chi fornisce sistemi di IA che parlano direttamente con le persone, come i chatbot, deve far sapere che si sta interagendo con un’IA, a meno che sia già evidente. Vale dal 2 agosto 2026. · Fonte: Regolamento (UE) 2024/1689 sull’intelligenza artificiale, articolo 50
  • Un modello linguistico non conserva un elenco di fatti da consultare. Ciò che sa è distribuito nei numeri del modello, imparati dagli schemi dei testi di addestramento.

Aggiornato:

Domande frequenti

Cos’è un modello linguistico di grandi dimensioni?

Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un modello di IA addestrato su enormi quantità di testo per prevedere il token successivo. I chatbot usano un LLM per scrivere le risposte un pezzo alla volta.

Cos’è un token nell’IA?

Un token è il pezzetto di testo con cui lavora un modello linguistico: una parola intera, un pezzo di parola o un segno di punteggiatura. I modelli leggono e scrivono il testo come sequenze di token.

Un chatbot capisce quello che dice?

Non come le persone. Ha imparato schemi del linguaggio molto dettagliati, che gli permettono di dare risposte utili, ma non ha un modo diretto per sapere se una frase è vera.

Perché i chatbot danno risposte diverse alla stessa domanda?

Di solito i chatbot scelgono a caso tra diverse parole probabili invece di prendere sempre la prima. Una scelta diversa all’inizio porta a una risposta formulata in modo diverso, o a volte proprio diversa.

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