LLM: più risposte, meno idee. Il paradosso dell’argument collapse
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Uno studio confronta migliaia di testi umani e generati dall’AI, mostrando che gli LLM tendono a convergere su poche linee argomentative. Per imprese, media e istituzioni la nuova sfida è progettare sistemi capaci di recuperare casi, contesti e prospettive meno frequenti
Uno studio dell’Università del Maryland confronta quasi 1.500 testi scritti da persone con oltre 23 mila saggi prodotti da cinque modelli di frontiera. Il risultato non dice che l’AI ragiona peggio o che gli esseri umani abbiano sempre idee migliori. Mostra qualcosa di diverso: di fronte alle stesse questioni, i modelli tendono a percorrere un numero molto più ristretto di strade argomentative. Chiedere ai bot di essere più creativi risolve il problema solo in parte.
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