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Da qualche giorno Grok sta restituendo ad alcuni utenti risposte che non stanno in piedi, frasi costruite bene sul piano grammaticale ma completamente prive di senso una volta lette per intero. Non si tratta del classico errore di contenuto, quello che passa inosservato quando l’argomento è poco conosciuto, ma di qualcosa di molto più visibile: interi paragrafi che sembrano scritti da qualcuno che ha dimenticato dove voleva andare a parare.
Il meccanismo è curioso proprio perché salta subito all’occhio. Un’intelligenza artificiale che sbaglia una data o attribuisce una citazione alla persona sbagliata può ingannare chiunque non abbia gli strumenti per verificare. Un’intelligenza artificiale che allinea parole scollegate tra loro, invece, si smaschera da sola. E questo è esattamente il tipo di comportamento segnalato da chi utilizza il chatbot voluto da Elon Musk.
Cosa succede esattamente nelle conversazioni
Il caso più raccontato riguarda una richiesta piuttosto banale, la generazione di un PDF. A quel punto il chatbot ha iniziato a produrre una sequenza di termini che, presi uno per uno, avrebbero anche un senso compiuto. Messi in fila, però, non costruiscono nulla. Nessun ragionamento, nessuna risposta, nessun collegamento con la domanda di partenza. Una specie di flusso automatico che gira a vuoto. Il fenomeno sembra colpire soprattutto Grok Lite, la versione più leggera del modello, e soltanto una fetta degli utenti. Non tutti, quindi, si sono imbattuti nel problema, e questo rende la faccenda ancora più difficile da inquadrare. Chi lo ha incontrato, comunque, ha notato che aprire una nuova conversazione oppure chiedere di rigenerare la risposta spesso basta a rimettere le cose a posto. Il condizionale resta d’obbligo, perché non è una soluzione definitiva: il comportamento anomalo può ripresentarsi anche dopo, senza preavviso.
Non è il primo inciampo per il chatbot di xAI
Vale la pena ricordare che il chatbot sviluppato da xAI non è nuovo a episodi problematici. Nel corso del tempo ha già collezionato più di una segnalazione, tra risposte fuori controllo e comportamenti che hanno acceso discussioni sul modo in cui il modello viene addestrato e aggiornato. Ogni intervento sui parametri interni di un sistema di questo tipo può produrre effetti collaterali difficili da prevedere, e quando gli aggiornamenti arrivano con la frequenza a cui l’azienda ha abituato il pubblico, la possibilità che qualcosa scivoli fuori posto cresce di conseguenza.
Il punto interessante è proprio la natura del bug. Non è una risposta sbagliata, è una risposta che non è nemmeno una risposta. Il modello continua a produrre testo, mantiene la forma corretta, rispetta la struttura di una frase italiana o inglese ben costruita, ma perde completamente il filo del significato. È il tipo di malfunzionamento che mette in evidenza come questi sistemi lavorino, alla base, prevedendo la parola successiva più probabile. Quando quel meccanismo si inceppa, il risultato è un testo che assomiglia a una risposta senza esserlo. Per chi usa il chatbot in modo occasionale, l’inconveniente si risolve con un paio di clic. Per chi invece lo ha integrato in flussi di lavoro più strutturati, la faccenda pesa un po’ di più, perché significa dover controllare ogni output prima di considerarlo affidabile. Al momento le segnalazioni restano circoscritte a una porzione limitata dell’utenza e riguardano in particolare la versione alleggerita del modello, quella pensata per rispondere in fretta e consumare meno risorse.
