L’accuratezza apparente ma infondata delle IA (confidently wrong) richiede continui controlli manuali, riducendo il ritorno sull’investimento.
Gli errori ad alta fiducia minano la fiducia asimmetricamente, danneggiando l’adozione delle soluzioni AI.
Senza indicazioni di incertezza non si capiscono le cause degli errori e manca la motivazione a migliorare il sistema.
Segnalare nativamente l’incertezza e i motivi specifici permette un ciclo di feedback umano-modello che aumenta l’accuratezza nel tempo.
Generare piani in un linguaggio specifico di dominio con confidenza calibrata migliora l’affidabilità e la scalabilità delle IA.
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