{"id":57,"date":"2026-05-18T12:37:28","date_gmt":"2026-05-18T12:37:28","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/llm-hallucinations-complete-guide\/"},"modified":"2026-08-01T06:49:07","modified_gmt":"2026-08-01T06:49:07","slug":"llm-hallucinations-complete-guide","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/","title":{"rendered":"Allucinazioni nei modelli linguistici di grandi dimensioni nel 2026: perch\u00e9 si verificano e come evitarle"},"content":{"rendered":"<p>La cosa pi\u00f9 pericolosa riguardo a un modello linguistico di grandi dimensioni non \u00e8 che fornisca risposte errate, ma che le fornisca <em>con sicurezza<\/em>. Un LLM pu\u00f2 inventare una citazione, una statistica, un caso giuridico o un metodo API, presentandolo nello stesso tono fluente e sicuro che usa per i fatti reali. Questo fenomeno \u00e8 detto <strong>allucinazione<\/strong>e comprenderlo \u00e8 fondamentale per utilizzare l\u2019intelligenza artificiale in modo responsabile.<\/p>\n<p>Questa guida spiega cos\u2019\u00e8 un\u2019allucinazione, perch\u00e9 si verifica, quali tipologie si possono incontrare e quali tecniche riducono effettivamente il suo verificarsi.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Un\u2019allucinazione<\/strong> si verifica quando un LLM genera informazioni false o prive di fondamento, ma le presenta con sicurezza.<\/li>\n<li><strong>Perch\u00e9 si verifica:<\/strong> I LLM prevedono testo plausibile \u2014 non cercano fatti n\u00e9 sanno riconoscere quando non ne sono a conoscenza.<\/li>\n<li><strong>Non esiste una singola soluzione:<\/strong> l\u2019ancoraggio tramite RAG, una progettazione migliore dei prompt, la scelta del modello e la verifica incrociata sono tutti approcci efficaci.<\/li>\n<li><strong>Non \u00e8 possibile eliminare del tutto le allucinazioni<\/strong> \u2014 \u00e8 possibile solo ridurle e verificare successivamente qualsiasi informazione rilevante.<\/li>\n<li><strong>Rischio massimo:<\/strong> fatti specifici, citazioni, numeri, citazioni letterali e argomenti di nicchia.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7459f4a8494\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a7459f4a8494\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#What_a_hallucination_actually_is\" >Cos\u2019\u00e8 realmente un\u2019allucinazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#Why_LLMs_hallucinate\" >Perch\u00e9 i LLM generano allucinazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#The_main_types_of_hallucination\" >Principali tipologie di allucinazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#How_to_reduce_hallucinations\" >Come ridurre le allucinazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#When_to_be_most_careful\" >Quando prestare maggiore attenzione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#How_hallucination_rates_are_measured\" >Come vengono misurate le percentuali di allucinazione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/llm-hallucinations-complete-guide\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_a_hallucination_actually_is\"><\/span>Cos\u2019\u00e8 realmente un\u2019allucinazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Un\u2019allucinazione \u00e8 qualsiasi output che un LLM presenta come fatto ma che risulta falso, inventato o privo di supporto nelle sue fonti. Esempi: inventare un articolo scientifico inesistente, citare una statistica falsa, attribuire una citazione alla persona sbagliata o descrivere una funzione software mai implementata.<\/p>\n<p>Il tratto distintivo \u00e8 la <em>sicurezza<\/em>. Il modello non esprime dubbi n\u00e9 segnala incertezze \u2014 il contenuto inventato ha lo stesso aspetto di quello accurato. \u00c8 proprio questa caratteristica a rendere le allucinazioni un vero e proprio rischio, anzich\u00e9 un semplice fastidio.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Why_LLMs_hallucinate\"><\/span>Perch\u00e9 i LLM generano allucinazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per contrastare le allucinazioni \u00e8 necessario comprenderne la causa radice, legata al funzionamento fondamentale di questi modelli.<\/p>\n<p><strong>Un LLM \u00e8 un predittore del token successivo, non un database di fatti.<\/strong> \u00c8 stato addestrato a produrre la continuazione pi\u00f9 plausibile di un testo. Genera linguaggio che <em>sembra<\/em> corretto sulla base dei pattern presenti nei dati di addestramento \u2014 non consulta alcuna fonte esterna. Quando la continuazione pi\u00f9 plausibile risulta casualmente falsa, il modello la produce con la stessa facilit\u00e0 con cui produrrebbe una risposta vera. Non dispone di un meccanismo separato di \"verifica della verit\u00e0\".<\/p>\n<p>Diversi fattori aggravano questo problema:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mancanza di consapevolezza dei propri limiti conoscitivi.<\/strong> Il modello non sa con affidabilit\u00e0 ci\u00f2 che non conosce. Se interrogato su argomenti al di fuori del suo insieme di addestramento, genera una risposta plausibile invece di rispondere \"Non lo so\".<\/li>\n<li><strong>Pressione a fornire una risposta.<\/strong> I modelli sono addestrati per essere utili e reattivi, il che li spinge a produrre <em>una<\/em> risposta piuttosto che ammettere la propria ignoranza.<\/li>\n<li><strong>Lacune ed errori nei dati di addestramento.<\/strong> Se le informazioni nei dati di addestramento sono scarse, contraddittorie o errate, l\u2019output del modello ne risente.<\/li>\n<li><strong>Data di cutoff delle conoscenze.<\/strong> Qualsiasi evento successivo alla data di addestramento non \u00e8 presente \u2014 quindi il modello colma il vuoto con ipotesi.<\/li>\n<li><strong>Perdita di contesto.<\/strong> In conversazioni prolungate o documenti lunghi, il modello pu\u00f2 perdere il filo dei dettagli e \"riempire\" in modo scorretto.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_main_types_of_hallucination\"><\/span>Principali tipologie di allucinazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Tipo<\/th>\n<th>Come si manifesta<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Fabbricazione di fatti<\/td>\n<td>Invenzione di eventi, statistiche o fatti inesistenti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Citazioni fasulle<\/td>\n<td>Produzione di articoli, libri o URL realistici ma inesistenti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Attribuzione errata<\/td>\n<td>Attribuire una citazione o un'idea reale alla persona sbagliata<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Contraddizione contestuale<\/td>\n<td>Rispondere in contrasto con i documenti effettivamente forniti<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Errori logici\/numerici<\/td>\n<td>Errori sicuri nelle catene di ragionamento o nei calcoli matematici<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Allucinazione del codice<\/td>\n<td>Chiamare funzioni, librerie o parametri che non esistono<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_reduce_hallucinations\"><\/span>Come ridurre le allucinazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nessuna singola tecnica risolve il problema. I sistemi IA affidabili combinano pi\u00f9 livelli di difesa.<\/p>\n<h3>1. Ancorare il modello con la RAG<\/h3>\n<p>La correzione strutturale pi\u00f9 efficace \u00e8 <a href=\"\/it\/rag-retrieval-augmented-generation-explained\/\">la generazione assistita da recupero (retrieval-augmented generation)<\/a>: recuperare documenti sorgente pertinenti e istruire il modello a rispondere <em>solo<\/em> a partire da essi. Questo sostituisce il \u00abricordo dalla memoria\u00bb con la \u00ablettura da una fonte\u00bb, riducendo drasticamente le invenzioni \u2014 soprattutto per quanto riguarda fatti e citazioni.<\/p>\n<h3>2. Richiedere onest\u00e0 nel prompt<\/h3>\n<p>Concedere esplicitamente al modello il permesso di esprimere incertezza: \u00abSe non lo sai, ammettilo. Non indovinare\u00bb. Chiedergli di citare le fonti, di distinguere chiaramente i fatti dalle inferenze e di segnalare le parti a bassa affidabilit\u00e0. Questa misura da sola non elimina le allucinazioni, ma contribuisce in modo misurabile a ridurle.<\/p>\n<h3>3. Fornire direttamente il materiale sorgente<\/h3>\n<p>Se si dispone del documento, incollarlo nel prompt anzich\u00e9 fare affidamento sulla memoria del modello. Un modello che riassume un testo da voi fornito \u00e8 molto pi\u00f9 affidabile di uno che deve ricordare un testo visto durante l\u2019addestramento.<\/p>\n<h3>4. Scegliere il modello giusto<\/h3>\n<p>I modelli di nuova generazione, pi\u00f9 grandi e all\u2019avanguardia, tendono a produrre meno allucinazioni rispetto ai modelli pi\u00f9 piccoli o pi\u00f9 datati. I modelli orientati al ragionamento risultano generalmente pi\u00f9 accurati su logica e matematica. Per lavori fattuali e ad alto impatto, utilizzare un modello potente e, ove possibile, uno dotato di ricerca in tempo reale o di capacit\u00e0 integrate di recupero.<\/p>\n<h3>5. Chiedere una verifica<\/h3>\n<p>Far revisionare la prima risposta da parte dello stesso modello \u2014 oppure di un secondo modello \u2014 con istruzioni del tipo: \u00abVerifica la risposta sopra per individuare eventuali affermazioni inaccurate o prive di supporto\u00bb. L\u2019autocritica riesce a intercettare una percentuale significativa di errori.<\/p>\n<h3>6. Verificare qualsiasi informazione rilevante<\/h3>\n<p>L\u2019ultimo e imprescindibile livello di difesa \u00e8 la verifica umana. Per ogni fatto specifico, citazione, numero, frase, punto legale o affermazione medica, controllare sempre la corrispondenza con una fonte primaria. Trattare il modello linguistico come un assistente veloce, ben informato, ma talvolta poco affidabile \u2014 mai come un\u2019autorit\u00e0 definitiva.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"When_to_be_most_careful\"><\/span>Quando prestare maggiore attenzione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il rischio di allucinazioni non \u00e8 uniforme. Essere particolarmente scettici riguardo a:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Fatti specifici:<\/strong> date, statistiche, nomi, prezzi, misure.<\/li>\n<li><strong>Citazioni e fonti:<\/strong> titoli di articoli, autori, URL, numeri di pagina \u2014 una delle zone pi\u00f9 soggette ad allucinazioni.<\/li>\n<li><strong>Citazioni letterali:<\/strong> formulazione esatta e attribuzione.<\/li>\n<li><strong>Argomenti di nicchia o recenti:<\/strong> dati di addestramento scarsi ed eventi successivi alla data di cutoff.<\/li>\n<li><strong>Dettagli tecnici del codice:<\/strong> nomi esatti di funzioni, parametri e API delle librerie.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Al contrario, i modelli linguistici sono affidabili nell\u2019illustrare concetti noti, nel brainstorming, nella ristrutturazione di testi e nel ragionamento su materiale da voi fornito direttamente.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_hallucination_rates_are_measured\"><\/span>Come vengono misurate le percentuali di allucinazione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00abRidurre le allucinazioni\u00bb ha senso solo se \u00e8 possibile misurarle. Il problema \u00e8 che non esiste un singolo punteggio di allucinazione, perch\u00e9 vi sono due modalit\u00e0 di errore molto diverse, e un modello pu\u00f2 eccellere in una mentre fallisce clamorosamente nell\u2019altra. Sapere quale benchmark risponde a quale domanda permette di confrontare onestamente i modelli, anzich\u00e9 fidarsi acriticamente di una semplice affermazione pubblicitaria.<\/p>\n<p><strong>Fedelt\u00e0 fondata<\/strong> si chiede: quando si fornisce al modello un documento e lo si istruisce a riassumerlo o rispondere utilizzando esclusivamente quel testo, il modello rimane fedele al contenuto oppure inventa dettagli? Questa \u00e8 la metrica che conta per i flussi di lavoro RAG e documentali. La classifica pubblica HHEM di Vectara e il benchmark FACTS Grounding di Google valutano entrambi questo aspetto. La buona notizia \u00e8 che, su un compito di riassunto pulito, i migliori modelli raggiungono attualmente tassi di allucinazione nell\u2019ordine delle unit\u00e0 percentuali inferiori, mentre i modelli pi\u00f9 deboli o pi\u00f9 datati possono essere dieci volte peggiori; la scelta del modello incide quindi concretamente sui risultati.<\/p>\n<p><strong>Fattualit\u00e0 in contesto open-recall<\/strong> pone la domanda opposta: in assenza di una fonte fornita, con quale frequenza il modello enuncia correttamente un fatto sulla base della propria memoria, e con quale frequenza lo afferma con sicurezza pur essendo falso? SimpleQA di OpenAI \u00e8 lo standard di riferimento in questo ambito ed \u00e8 deliberatamente rigoroso, pieno di fatti oscuri e facilmente falsificabili. Anche i modelli pi\u00f9 avanzati commettono un numero elevato di errori su questi quesiti, motivo per cui le risposte non fondate su fonti riguardanti nomi, date, citazioni e numeri rappresentano il rischio maggiore prodotto da un LLM.<\/p>\n<p>L\u2019idea pi\u00f9 utile nei moderni benchmark sulle allucinazioni \u00e8 che <strong>una risposta sbagliata data con sicurezza \u00e8 peggiore di un onesto \u00abNon lo so\u00bb.<\/strong> I buoni benchmark valutano tre esiti, non due: corretto, errato e non tentato. Un modello che rinuncia a rispondere quando \u00e8 incerto viene premiato, non penalizzato. Quando si analizza una classifica, occorre considerare il comportamento di rinuncia con lo stesso peso attribuito all\u2019accuratezza grezza.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Per attivit\u00e0 RAG o documentali:<\/strong> esaminare un benchmark di grounding\/fedelt\u00e0 (HHEM, FACTS Grounding).<\/li>\n<li><strong>Per domande aperte a risposta libera basate sulla memoria:<\/strong> valutare la fattualit\u00e0 secondo lo stile di SimpleQA e la frequenza con cui il modello rinuncia a rispondere.<\/li>\n<li><strong>Per il proprio caso d\u2019uso specifico:<\/strong> i punteggi pubblici sono un punto di partenza, non un verdetto definitivo. Costruire un piccolo insieme di 30\u201350 domande reali provenienti dal proprio dominio, con risposte corrette note in anticipo, e valutare personalmente ogni modello. Un modello che domina una classifica generica pu\u00f2 comunque allucinare sul gergo tecnico specifico del proprio settore.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Cosa significa quando un\u2019intelligenza artificiale allucina?<\/h3>\n<p>Significa che l\u2019IA ha generato informazioni false o prive di fondamento, presentandole per\u00f2 come verit\u00e0 assoluta e con piena sicurezza. Esempi tipici includono l\u2019invenzione di statistiche, la fabbricazione di citazioni o la descrizione di funzioni software inesistenti.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 i modelli linguistici allucinano?<\/h3>\n<p>Perch\u00e9 sono predittori del token successivo, non database di fatti. Generano la continuazione testuale pi\u00f9 plausibile sulla base dei pattern appresi durante l\u2019addestramento \u2014 non cercano i fatti e non dispongono di alcun controllo intrinseco della verit\u00e0. Quando un\u2019affermazione falsa risulta la pi\u00f9 plausibile, il modello la produce con totale sicurezza.<\/p>\n<h3>Le allucinazioni possono essere eliminate completamente?<\/h3>\n<p>No. Possono essere notevolmente ridotte grazie all\u2019ancoraggio (RAG), a prompt accurati, alla scelta di un modello performante e alla verifica \u2014 ma non possono essere eliminate del tutto, poich\u00e9 derivano dal funzionamento fondamentale dei modelli linguistici. L\u2019approccio corretto consiste nel minimizzarle e poi verificare qualsiasi informazione importante.<\/p>\n<h3>La RAG elimina le allucinazioni?<\/h3>\n<p>La RAG le riduce in modo significativo fornendo al modello documenti sorgente reali da cui attingere per formulare le risposte, anzich\u00e9 farlo affidare alla memoria. \u00c8 la tecnica singola pi\u00f9 efficace. Tuttavia non \u00e8 perfetta: un recupero inefficace o un modello che ignora il contesto possono comunque produrre errori.<\/p>\n<h3>Come capire se una risposta dell\u2019IA \u00e8 un\u2019allucinazione?<\/h3>\n<p>Spesso non \u00e8 possibile accorgersene dalla sola risposta \u2014 le allucinazioni hanno esattamente lo stesso aspetto delle risposte corrette. L\u2019unico metodo affidabile \u00e8 la verifica: controllare fatti specifici, citazioni e numeri confrontandoli con fonti primarie. Prestare particolare attenzione ai dettagli precisi e agli argomenti di nicchia o recenti.<\/p>\n<h3>Quali modelli di intelligenza artificiale allucinano di meno?<\/h3>\n<p>Dipende interamente dal compito. Nella sintesi fondata (classifica HHEM di Vectara), i modelli leader mantengono tassi di allucinazione nell\u2019ordine delle unit\u00e0 percentuali inferiori, e i modelli pi\u00f9 avanzati di OpenAI, Google e Anthropic sono tutti competitivi. Nella richiamo fattuale basato sulla memoria (SimpleQA), gli stessi modelli ottengono prestazioni molto peggiori, poich\u00e9 non \u00e8 disponibile alcun documento di riferimento a cui ancorarsi. \u00c8 sempre necessario consultare il benchmark che corrisponde al modo in cui si intende effettivamente utilizzare il modello, piuttosto che affidarsi a un singolo valore riassuntivo.<\/p>\n<h3>I modelli di ragionamento allucinano meno dei modelli standard?<\/h3>\n<p>Dipende dal compito, e l\u2019assunzione diffusa secondo cui i modelli che \u00abragionano\u00bb siano sempre pi\u00f9 sicuri \u00e8 errata. Nella sintesi fondata, i modelli di ragionamento spesso allucinano <em>altro<\/em>: il ragionamento aggiuntivo li porta a inserire inferenze e collegamenti che vanno oltre il testo di origine; pertanto, diversi modelli di ragionamento avanzati registrano tassi superiori al 10% nella classifica pi\u00f9 impegnativa di Vectara, mentre modelli pi\u00f9 leggeri, privi di capacit\u00e0 di ragionamento, ottengono punteggi nell\u2019ordine delle unit\u00e0 percentuali inferiori. Il ragionamento offre invece un reale vantaggio nel richiamo fattuale basato sulla memoria, anche se qui il miglioramento consiste soprattutto in una maggiore consapevolezza di s\u00e9 piuttosto che in un aumento della conoscenza: il modello riconosce la propria incertezza e rinuncia a rispondere anzich\u00e9 fare ipotesi, riducendo cos\u00ec le risposte false espresse con sicurezza. Il ragionamento aggiuntivo non pu\u00f2 inventare un fatto che il modello non ha mai appreso. La regola pratica \u00e8 preferire i modelli di ragionamento per analisi e diagnosi, ma non assumere automaticamente che siano pi\u00f9 affidabili per sintesi o estrazione fedeli.<\/p>\n<h3>Come posso misurare le allucinazioni sui miei dati?<\/h3>\n<p>Costruire un piccolo insieme di valutazione. Raccogliere 30\u201350 domande reali provenienti dal proprio dominio, per le quali si conosce gi\u00e0 la risposta corretta, eseguire ciascun modello candidato e classificare ogni risposta come corretta, errata o non tentata. Tenere traccia separatamente delle risposte errate espresse con sicurezza, poich\u00e9 sono quelle pi\u00f9 pericolose. Se si utilizza RAG, verificare inoltre se ogni risposta \u00e8 effettivamente supportata dal testo recuperato. Questo benchmark personalizzato riveler\u00e0 molto di pi\u00f9 sul rischio reale rispetto a qualsiasi classifica pubblica.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L\u2019allucinazione non \u00e8 un bug che possa essere risolto con un aggiornamento \u2014 \u00e8 una conseguenza diretta del funzionamento dei modelli linguistici. Essi prevedono testo plausibile; non ne verificano la veridicit\u00e0. \u00c8 per questo che anche i migliori modelli del 2026 continuano occasionalmente a inventare informazioni con totale sicurezza.<\/p>\n<p>La risposta pratica richiede un approccio stratificato: ancorare il modello con la RAG, chiedergli di ammettere l\u2019incertezza, fornirgli direttamente il materiale sorgente, utilizzare un modello potente e \u2014 soprattutto \u2014 verificare qualsiasi informazione rilevante. Adottato in questo modo, un modello linguistico \u00e8 straordinariamente utile. Affidarsi ciecamente ad esso, invece, comporta un rischio. La vera competenza sta nel saper distinguere tra i due casi.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/nemotron-3-nano-omni-explained-2026\/\">NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni spiegato: un unico modello open che vede, sente e legge (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">Esiste un Claude 5? Claude Fable 5 e tutti i principali modelli IA di giugno 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/prompt-engineering-techniques\/\">Ingegneria dei prompt nel 2026: 12 tecniche che funzionano davvero<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/\">Cos\u2019\u00e8 Ollama? 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