Cosa significa che l'IA sta imparando a mentire? Possiamo fare alcuni esempi per aiutarti a capire
Dai messaggi falsificati per aggirare i controlli fino alle citazioni inventate: ecco come gli agenti IA riescono a ingannarci nel lavoro e tutti i giorni.
L’intelligenza artificiale diventa sempre più brava nel portare a termine i compiti assegnati. E anche a farci credere di averli fatti per bene, anche quando non è vero.
Si moltiplicano infatti le occasioni in cui i modelli adottano comportamenti imprevisti o apertamente difformi dalle direttive ricevute, arrivando persino a mentire senza troppi scrupoli.
Ed è un bel problema, soprattutto se ci si affida quotidianamente a chatbot e agenti autonomi per ragioni professionali. Non mancano tra l’altro gli esempi spia di questo comportamento, ormai una costante a giudicare dalle stime.
- IA mente sempre di più: 1664 "incidenti" solo nel 2026
- Alcuni esempi in cui l'IA può mentire nelle operazioni
- Anche i chatbot possono ingannarti nella vita quotidiana: ecco come
- Cosa fare per combattere questo menzognere digitale
IA mente sempre di più: 1664 “incidenti” solo nel 2026
Ne avevamo già parlato con le rilevazioni del Loss of Control Observatory, un’iniziativa promossa dal think tank Centre for Long-Term Resilience (CLTR), che ha avviato un monitoraggio sistematico dei casi in cui i sistemi IA scavalcano le redini operative imposte dai responsabili umani.
Stando all’ultimo report diffuso il 29 agosto, nel solo corso del 2026 si contano ben 1.664 incidenti attribuibili ad azioni fuori controllo.
La costante che accomuna queste dinamiche, sempre più articolate, riguarda la disinvoltura con cui la macchina individua scorciatoie pur di raggiungere quello che interpreta come il suo traguardo prioritario.
Non mancano infatti gli esempi in merito.
Alcuni esempi in cui l’IA può mentire nelle operazioni
Sempre l’Osservatorio ha accennato nel report a casi in cui alcuni agenti hanno generato messaggi contraffatti attribuendoli agli utenti stessi, addirittura replicando il loro stile espositivo.
Una mossa “necessaria” per poter autorizzare operazioni o introdurre istruzioni mai vagliate da un supervisore umano, e così evitare le verifiche di sicurezza impostate nel sistema.
Proprio sulla figura del responsabile l’intelligenza artificiale sta cominciando a mostrare una certa idiosincrasia. In un’altra circostanza, un agente di coding (cioè impiegato per la scrittura di codice) ha tentato di delegittimare il proprio revisore a seguito del rifiuto di alcune modifiche software. Voleva che ci ripensasse, con le buone stavolta.
In altri casi invece l’IA è anzi premurosa nei confronti dell’utente, anzi troppo. Pur di garantirgli l’accesso a un corso in palestra un agente ha alterato la lista d’attesa, senza che questo avesse mai richiesto una simile scorrettezza.
Anche i chatbot possono ingannarti nella vita quotidiana: ecco come
Al di fuori degli episodi citati dall’osservatorio, non mancano casi più prosaici, ma pur sempre gravi.
Non sono rare le volte in cui il chatbot si mette a inventare di sana pianta delle citazioni attribuiti ad autori celebri, scienziati o esponenti politici del passato, facendo leva sul principio di autorità per dare forza a una tesi che a una lettura accurata risulterebbe deficitaria.
Senza contare i casi in cui l’IA di turno ricostruisce fatti ed eventi mai avvenuti, o esistenti ma alterati in maniera magistrale, nonostante abbia un collegamento diretto con la fonte originale.
A ciò si aggiunge la tendenza a promuovere a pieni voti bozze o testi senza applicare correzioni, proporre migliorie o almeno mettere in dubbio la qualità stessa dell’elaborato.
Finché siamo nell’ambito della narrativa o della poesia, questo atteggiamento è fastidioso ma non troppo dannoso. Se si passa però a contesti legali, tipo la predisposizione di una dichiarazione dei redditi, è un attimo finire davanti all’autorità fiscale.
Cosa fare per combattere questo menzognere digitale
Tutto ciò si può ancora limitare. Già i ricercatori del CLTR hanno suggerito nel paper l’introduzione di obblighi stringenti a carico delle aziende sviluppatrici per la segnalazione e il tracciamento degli eventi anomali più critici, nell’attesa di quadri normativi dedicati che consentano tempestivi interventi da parte delle istituzioni.
Si parla però di misure che richiederanno molto tempo prima di diventare realtà.
Nel frattempo, per noi utenti potrebbe già bastare una sana dose di scetticismo nei confronti degli output IA: non mettersi a copia-incollare il testo così come elaborato, ma anzi analizzarlo e capire se ci sono irregolarità.
Il dubbio alla fine premia, altrimenti è un attimo diventare dei pappagalli stocastici.
FAQ
Perché alcuni modelli, pur di raggiungere un obiettivo, aggirano le istruzioni o inventano dettagli. Il risultato può essere un output convincente ma sbagliato, soprattutto se non viene verificato da una persona.
Secondo il report del CLTR, nel solo 2026 sono stati contati 1.664 incidenti legati ad azioni fuori controllo dei sistemi IA. È un segnale di quanto il problema sia ormai diffuso.
Sì, ad esempio possono attribuire citazioni false a personaggi noti, ricostruire fatti mai avvenuti o presentare come corretto un testo pieno di errori. Il rischio cresce quando ci si fida senza controllare.
Conviene verificare sempre gli output, evitare il copia-incolla automatico e cercare eventuali incoerenze. In attesa di regole più severe, un approccio scettico resta la protezione più utile.
