Page 119 - Rassegna 2025-3

IN gIro per Le “reTI” frA DeNSITà gLobALe e feNoMeNoLogIA ArTIfIcIALe QuALI opporTuNITà?

Altri studi (Sartori, orrù, 2023) hanno confermato non solo la medesima asso-
ciazione fra parole e concetti ma anche la sovrapponibilità del linguaggio, rilevando
che le prestazioni dei LLM sono simili a quelle dell’uomo (Kozlov, Biever, 2023).
Alcuni autori hanno anche rilevato la sovrapponibilità fra prestazioni umane
e modelli artif ciali anche con testo e immagini (Mishra et al. 2024), anche se la
bontà del modello deve essere af nata al f ne di ridurre il numero di errori presenti
in sede di addestramento .
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Se il ragionamento associativo è sovrapponibile a quello umano, una proprie-
tà emergente dei LLM risiede proprio nel ragionamento causale e controfattuale
(Chen et al., 2021; Nguyen, Nadi, 2022; Bubeck et al., 2023; Katz et al., 2023; Wei
et al., 2022). Cosa sia una proprietà emergente sarà presto detto, per adesso basta
solo dire che è una caratteristica del modello di fornire risultati inaspettati.
Nel ragionamento causale, l’inferenza logica deduttiva o abduttiva rappresen-
ta l’elemento cardine che spiega la plausibilità di una ipotesi esplicativa nella descri-
zione di un evento.
Il ragionamento controfattuale è, per def nizione, un’articolazione di uno sce-
nario o un evento non ancora verif catosi, che sia opposto rispetto lo scenario attua-
le, esempi di questo tipo sono: “Come sarebbe mondo se i dinosauri non si fossero
estinti?” o “Se avessi studiato di più, avrei preso un voto migliore?”. Mentre la cau-
salità interventistica predice le conseguenze delle azioni, la causalità controfattuale
confronta la realtà con un mondo alternativo in cui l’azione non si è verif cata
(Lasheras, et. al. 2025). Per mostrare la straordinaria portata innovativa dei LLM,
consideriamo il quesito proposto da Wei (Wei, 2022).
Consideriamo il problema:
D: Roger ha 5 palle da tennis, ne compra 2 scatole ognuna contenente 3 palle.
Quante palle da tennis ha Roger?
R: Roger parte con 5 palle, 2 barattoli con tre palle ciascuna, contengo in tota-
le 6 palle. 6+5=11.
La risposta è 11.
Un particolare adattamento di questo modello consiste nella chain of thougth
prompting, ossia catena di pensiero richiesta nel linguaggio naturale: questa innova-
zione ha diverse proprietà interessanti per facilitare il ragionamento nei modelli lin-
guistici. La particolarità di questo comando risiede nel:
1. In primo luogo, la catena del pensiero, permette ai modelli di scomporre i
problemi a più fasi in passaggi intermedi, una competenza che può essere assegnata
ai problemi che richiedono più fasi di ragionamento;

11 è proprio questo il pericolo che nell’addestramento è relativo al f ne tunning di cui nel paragrafo
precedente menzionavo nelle note.

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