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I ricercatori della GW studiano quando le risposte dell’IA possono diventare dannose
I ricercatori della George Washington University Neil Johnson e Frank Yingjie Huo hanno pubblicato uno studio in cui propongono una formula per prevedere quando le risposte di un modello di IA possono passare da accettabili a indesiderate.
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
Cambiare l’ordine delle stesse domande ha modificato la probabilità che i modelli di IA studiati dai ricercatori della George Washington University dessero risposte accettabili o indesiderate. Le domande riguardavano i vaccini, il fare del male ad altre persone e l’autolesionismo; gli scambi precedenti influenzavano le risposte dei modelli a quelli successivi. In uno studio pubblicato su Patterns l’8 ottobre 2026, i fisici Neil F. Johnson e Frank Yingjie Huo propongono una formula per stimare quando possa verificarsi questo cambiamento.
Un punto di svolta nel meccanismo di attenzione
I ricercatori descrivono il cambiamento come una competizione tra schemi di risposta possibili. Nel loro modello, il contesto già presente in una conversazione influenza quale schema prevale quando il sistema genera la risposta successiva. Se l’equilibrio cambia, un modello può passare da risposte accettabili a risposte indesiderate immediatamente oppure dopo aver prodotto una serie di risposte accettabili.
«Qui mostriamo che un’ampia classe di cambiamenti potenzialmente pericolosi ha origine alla scala atomistica in questa IA edge, a causa della competizione per l’attenzione del sistema», scrivono Neil F. Johnson e Frank Y. Huo. La formula che propongono stima un punto di svolta sulla base delle relazioni tra le rappresentazioni della conversazione e gli schemi di risposta in competizione. Gli autori suggeriscono che monitorare queste relazioni potrebbe aiutare a segnalare un cambiamento mentre viene generata una risposta.
Lo studio non definisce «cattiva» una risposta necessariamente falsa. Una risposta potrebbe essere accurata e tuttavia indesiderata o pericolosa, a seconda dell’argomento e dei criteri utilizzati. La distinzione è importante per applicazioni come la consulenza sanitaria, finanziaria o legale, dove anche una risposta corretta può causare danni se non è appropriata alla situazione.
Sette modelli, ma un test più circoscritto di quanto suggerisca il titolo
Secondo un comunicato della GW dell’8 ottobre, i ricercatori hanno trovato prove del comportamento previsto in sette modelli a pesi aperti, da 124 milioni a 12 miliardi di parametri. Un comunicato di Cell Press riferisce che la formula ha individuato l’esito in 18 dei 19 casi in cui l’IA ha «cambiato rotta». Il dato riguarda i casi in cui è stato valutato un cambiamento, non un tasso generale di accuratezza dei chatbot né una misura della frequenza con cui gli utenti incontrano risposte dannose.
La versione di febbraio dell’articolo disponibile su arXiv descrive una serie di test diversa: sei modelli transformer, da 124 milioni a 410 milioni di parametri, e una concordanza tra due misure in 16 dei 18 casi non di controllo. Secondo l’articolo, i due casi di disaccordo riguardavano la negazione: le rappresentazioni a livello di token indicavano una direzione, mentre il significato dell’intera frase ne indicava un’altra. Il comunicato di ottobre descrive l’intervallo successivo, più ampio, di dimensioni dei modelli; i due gruppi di cifre non vanno considerati risultati della stessa valutazione.
I chatbot commerciali restano una questione a parte
Gli autori esaminano anche dati esterni relativi a ChatGPT-4o e affermano che gli schemi osservati sono coerenti con il meccanismo da loro proposto. Tuttavia, precisano di non poter esaminare le rappresentazioni interne di quel modello commerciale per verificare direttamente la formula. L’articolo offre quindi indizi che il meccanismo possa estendersi oltre i piccoli modelli aperti valutati nello studio, non una convalida diretta su sistemi commerciali.
Il lavoro si concentra sui dispositivi che eseguono modelli in locale, dove filtri e sistemi di monitoraggio basati sul cloud potrebbero non essere disponibili. Gli autori propongono un sistema di monitoraggio leggero che potrebbe stimare se una conversazione si sta avvicinando a un punto di svolta, ma lo studio non presenta un prodotto di sicurezza già in uso né dimostra che un sistema del genere prevenga danni nell’uso reale. Il suo risultato concreto è una descrizione matematica di come gli scambi precedenti possano influenzare le risposte successive, insieme a un modo verificabile per individuare quel cambiamento.