Le prime generazioni di intelligenza artificiale conversazionale si basavano quasi esclusivamente su meccanismi probabilistici: prevedere la parola successiva più probabile in base al contesto fornito.
Questo approccio ha portato a risultati sorprendenti in termini di fluidità, ma anche a un problema noto come “allucinazioni” — risposte apparentemente sicure, ma inventate o inesatte.
Un modello basato solo sulle probabilità tende a “costruire” frasi plausibili senza una reale verifica logica.
Questo significa che, pur suonando convincente, può:
Generare dati non verificati.
Confondere eventi o fonti.
Collegare concetti in modo scorretto.
Con GPT-5, l’architettura è stata ottimizzata per integrare maggiore capacità di ragionamento:
Verifica interna dei legami logici tra le informazioni.
Maggiore coerenza nelle conversazioni lunghe.
Capacità di analizzare la domanda e individuare passaggi necessari per arrivare alla risposta.
Questo non significa che le allucinazioni siano scomparse, ma che il modello riesce più spesso a scartare risposte incoerenti prima di proporle.
Il ragionamento permette al modello di:
Capire non solo cosa dire, ma perché dirlo.
Individuare contraddizioni interne.
Gestire meglio richieste complesse che richiedono più passaggi logici.
Anche con un modello più “razionale”, il ruolo umano resta centrale:
Validare le informazioni.
Contestualizzare le risposte.
Aggiungere creatività e sensibilità.
In Edge, sfruttiamo il meglio del reasoning dei nuovi modelli come GPT-5, integrandolo con la supervisione e l’esperienza umana, per fornire contenuti più affidabili e utili ai nostri clienti.