L’intelligenza artificiale di Google non sa scrivere “Google“: se interrogate, le AI Overview, chiedendole quando P ci sono nella parola rispondono due, mentre nella parola “journalism” ci sarebbero due D: j-o-u-r-n-a-d-i-s-m. Errori banali, eppure difficilissimi da eliminare, che riemergono proprio mentre il colosso di Mountain View scommette tutto sull’IA generativa come cuore del suo motore di ricerca.
Non è la prima volta. Al debutto delle AI Overview, il sistema citò post satirici di The Onion e Reddit, consigliando agli utenti di mangiare rocce e spalmare colla sulla pizza. Questa volta gli errori sono ortografici, ma la radice del problema è la stessa: i modelli linguistici di grandi dimensioni non sono progettati per comprendere l’ortografia. Da anni circola la barzelletta di chiedere a qualsiasi nuovo modello quante R ci siano in “strawberry“: sistemi capaci di scrivere codice in pochi secondi o risolvere teoremi matematici irrisolti falliscono come un bambino di cinque anni davanti all’alfabeto.
Il motivo è strutturale. Gli LLM non leggono il testo come farebbe un essere umano: lo scompongono in token — parole, sillabe o singole lettere — convertendoli in rappresentazioni numeriche. «Quando vede “the”, il modello ne ha una codifica, ma non conosce “T”, “H”, “E”», spiega il ricercatore Matthew Guzdial. Un’architettura che rende il problema ortografico probabilmente irrisolvibile, almeno con gli approcci attuali.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (11/01/2026).
