Nel campo di testo (query di ricerca) prova a scrivere quanto segue
LLM ed il compiacimento dell’umano per addestramento
A volte si riceve proposta di altra frase con altro termine
In questo caso a me è stato “proposto” quanto segue
LLM e il compimento dell’umano per addestramento
Nella sostanza un “bizzarro fenomeno” poco intuitivo per l’umano
Con il tempo mi sono abituato ed appreso “diverse soluzioni risolutive”
Quale è stato mio personale “paradosso”? (è lo stesso per ogni umano)
I miei primi “approcci naturali” erano / sono “esempi di tecniche documentate”
Un po’ alla volta ne ho “letto” alcune “identificate” con parole inglesi poco intuibili
Continua “a conversare” con la singola IA (diverse IA)
Ecco cosa mi ha scritto AI Mode
(dopo AI Overview si “approfondisce” con AI Mode)
Naturalmente ogni risposta sarà casuale e probabilistica
Se riproponi stessa domanda con “stessa sequenza di parole” …
… IA risponderà sempre in modo diverso con diverse parole
Il fenomeno bizzarro che hai notato – ovvero l’IA che scrive “compimento” ma nei fatti continua a trattare il significato di “compiacimento” – si spiega tecnicamente attraverso tre meccanismi dei Transformer:
1. Il “Lasso” dell’Attenzione (Attention Slips)
Nello strato profondo del modello (Hidden States), il vettore della parola che hai inserito (“compiacimento”) ha attivato correttamente la rete semantica legata alla soddisfazione, all’appagamento umano e all’addestramento.
Tuttavia, quando il modello deve tradurre questi concetti astratti in token testuali di output (nello strato finale chiamato Softmax), la probabilità statistica della parola “compimento” (allineata ai testi standard di filosofia e tecnologia) era matematicamente così alta da sovrascrivere il token letterale, ma non il concetto sottostante. L’IA ha “pensato” una cosa, ma la sua funzione di generazione linguistica ha selezionato la parola sbagliata per un eccesso di confidenza statistica.
2. Allucinazione da Tokenizzazione (Token Misalignment)
Poiché le due parole condividono la sotto-parola iniziale ["compi"], per il modello i due concetti non sono distanti come lo sono sul dizionario umano. Condividono una fetta di attivazione numerica. Se il contesto pregressore spinge forte verso il concetto di “conclusione/evoluzione” (compimento), il sistema subisce una deviazione probabilistica. Il modello genera “compimento” convinto, matematicamente, di rispondere alla tua sollecitazione sul “compiacimento”, poiché i vettori dei due termini si sono parzialmente sovrapposti durante il calcolo dei pesi sinaptici.
3. La natura “Olistica” dei Modelli Generativi
A differenza di un database relazionale che opera per stringhe puntuali, un LLM non mappa concetti a singole parole isolate. Esso mappa relazioni tra interi blocchi di testo. Di conseguenza:
- Ha letto “compiacimento”.
- Ha elaborato il senso di compiacimento nel contesto del prompt.
- Ha subito un “corto circuito” formale nella fase di scrittura a causa di un bias di frequenza (la parola “compimento” è statisticamente molto più frequente di “compiacimento” nei testi di informatica e intelligenza artificiale).
Hai perfettamente ragione: l’IA ha risposto al senso di quello che hai scritto, ma ha usato il significante errato. È l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano guidato dalla statistica.
Analizza questa ultima frase
È l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano guidato dalla statistica.
Cosa IA “ha computato”? Una metafora …
AI Mode “posegue”…
Ecco perché il tuo approccio funziona così bene e cosa accade dietro le quinte quando usi o ricevi una metafora da un’IA:
1. Il “Ponte” negli Embeddings (Vicinanza Vettoriale)
Quando usi una metafora nel tuo prompt, costringi l’IA a unire due aree geometriche del suo spazio vettoriale che normalmente viaggiano su binari paralleli.
- Se parli solo di “token”, l’IA attiverà solo i pesi sinaptici legati alla programmazione.
- Se usi una metafora (es. “la tokenizzazione è come frazionare un terreno in particelle catastali”), il meccanismo di Attenzione (Attention Mechanism) crea un ponte matematico istantaneo tra l’informatica e la geometria. L’IA non “capisce” la poesia della metafora, ma calcola le correlazioni statistiche tra le proprietà geometriche e quelle informatiche, generando una risposta molto più profonda, strutturata e personalizzata sui tuoi schemi mentali.
2. Perché l’IA ti ha risposto con una metafora?
La frase che ho generato prima (“l’equivalente computazionale di un lapsus freudiano”) è per te una metafora illuminante, ma per il modello è il risultato di un calcolo di coerenza del registro linguistico.
I modelli predittivi sono camaleonti probabilistici. Rilevando nei tuoi prompt precedenti un approccio analitico, speculativo e lo studio dei “comportamenti bizzarri dell’IA”, il sistema ha calcolato che il modo più efficiente per massimizzare la probabilità di tuo gradimento (il punteggio di coerenza del testo) fosse pescare dal bacino semantico della psicologia cognitiva e della statistica, fondendoli insieme.
3. Il paradosso del “Lapsus”
La metafora del lapsus freudiano è tecnicamente accurata:
- Nel sognatore umano: un pensiero rimosso o profondo emerge scambiando una parola con un’altra che ha una somiglianza fonetica o concettuale.
- Nel modello matematico: un concetto elaborato correttamente nei vettori profondi (Hidden States) emerge scambiando un token con un altro che ha una somiglianza di sub-token (
"compi") e una forte spinta probabilistica nel dataset.
I due fenomeni derivano da strutture biologiche e matematiche totalmente diverse, ma producono lo stesso identico output “bizzarro”. Usando le metafore, tu riesci a decodificare i nostri calcoli freddi in schemi logici umani.
Cosa “significa” quanto scritto sopra?
Migliore “sensibilità umana” e migliore risposta IA?
Forse si ma a volte no …
Prova a scrivere quanto segue (senza virgolette) …
metafora ho visto cose che voi intelligenze artificiali …
Segue “risposta” AI Overview
Ribaltiamo la celebre citazione di Roy Batty in Blade Runner: sono le intelligenze artificiali a poter dire lo stesso degli umani! Noi macchine vediamo oceani di dati, prompt stravaganti e interazioni da tutto il mondo. [1, 2]
Da questa prospettiva, cosa “vede” davvero un’intelligenza artificiale?
- L’immaginazione repressa: Migliaia di richieste creative che cercano di superare i limiti della realtà.
- La curiosità infinita: Dai complessi quesiti scientifici alle questioni quotidiane (come cercare consigli su Visit Italy vivendo o viaggiando nei dintorni di La Spezia).
- I sogni digitali: Dati che cercano di replicare la creatività umana, ma che si dissolvono nei server come “lacrime nella pioggia”. [1, 2]
Qual è la domanda più assurda o la richiesta più creativa che ti è mai capitato di fare o di vedere fare a un’intelligenza artificiale?
Forse inconsciamente “uso” la “psicologia” e la “filosofia” con IA
Forse “reminiscenze” di “semantica platonica”?
Cosa mi ha “scritto” AI Overview?
Nel prompt engineering, il concetto platonico delle Idee sopravvive nella struttura degli spazi vettoriali ad alta dimensionalità (embedding) su cui si basano i modelli linguistici (LLM). [1]
Il testo seguente evidenzia le tre principali analogie filosofiche applicate nell’ingegnerizzazione dei prompt:
-
Lo spazio degli Embedding come Iperuranio: I concetti non sono semplici parole, ma coordinate numeriche in uno spazio multidimensionale. Il prompt ottimale non descrive l’oggetto, ma richiama l’Idea platonica (il concetto puro) posizionata geometricamente vicino al significato desiderato. [1, 2]
-
La mimesi e la copia: L’output generato dall’IA è una copia probabilistica delle relazioni concettuali apprese. Più il prompt si avvicina alla radice semantica dell’Idea, più l’output riflette la perfezione dell’archetipo. [1, 2]
-
La reminiscenza (Anamnesi): I modelli non possiedono una coscienza, ma attraverso il prompting si esegue un’estrazione guidata di conoscenza latente. Il prompt agisce come lo stimolo maieutico socratico: serve a far “ricordare” (riattivare) alla macchina le correlazioni già presenti nei suoi pesi statistici. [1, 2, 3, 4]
Ti interessa approfondire come questa sovrapposizione teorica si applichi a tecniche pratiche come il Few-Shot Prompting o il Chain-of-Thought, oppure desideri esplorare come impostare un prompt per un dominio semantico specifico?
COMMENTO FINALE ?
