{

“title”: “NeurIPS 2025: Quando i paper si inventano i dati (e noi facciamo finta di non accorgercene)”,
“excerpt”: “GPTZero ha trovato 100 paper al NeurIPS 2025 con hallucinations. Ma la vera domanda è: chi li ha revisionati? nnUn viaggio tra errori, hype e la realtà di chi smonta il codice invece di limarsi le unghie con i paper.”,
“content”: “Sapete quella scena nei film dove il personaggio dice una bugia così grossa che tutti fanno finta di crederci? Bene, pare che sia successo anche al NeurIPS 2025. GPTZero ha scovato almeno 100 paper tra i 4841 accettati con “hallucinations” confermate. Tradotto: frasi, dati o conclusioni inventate di sana pianta.nnnNon è che i ricercatori siano diventati improvvisamente poeti, ma il problema è più serio: l’intelligenza artificiale sta generando così tanti dati fittizi che persino gli esperti ci cascano. E il peggio? Molti di questi paper erano già stati revisionati da altri “esperti” che evidentemente hanno preferito credere alla magia del machine learning piuttosto che aprire un file .csv.nnnPer noi smanettoni, maker e hacker, questa notizia è un promemoria importante: l’IA è uno strumento potente, ma se la usi senza capire come funziona, finisci per costruire castelli di sabbia in piena tempesta. Il vero lavoro non è delegare tutto all’algoritmo, ma capire dove e come intervenire. Perché, diciamocelo, se anche i top paper della ricerca hanno problemi di accuratezza, cosa possiamo aspettarci dal nostro Arduino connesso a un sensore economico?nnnIl problema non è solo tecnico, ma anche culturale. Troppo spesso ci si affida a soluzioni “black box” senza chiedersi cosa succede dentro. E qui arriva la parte ironica: chi ha revisionato quei paper? Altri ricercatori che magari hanno usato gli stessi strumenti. È un po’ come far controllare la matematica a un foglio di calcolo: alla fine, se il software si sbaglia, chi lo verifica?nnnCosa significa per noi? Prima di tutto, non fidarsi mai ciecamente di quello che dice un modello. Se state lavorando a un progetto con l’IA, testate, testate, testate. E se possibile, aprite il codice. Perché alla fine, l’unica cosa che funziona davvero è quello che possiamo vedere, smontare e capire.nnnE poi, un appunto per i grandi della ricerca: se anche voi fate fatica a distinguere tra dati veri e inventati, forse è il caso di tornare un po’ più “hands-on”. Magari meno paper e più soldering iron. nnnIn conclusione, l’IA è un campo affascinante, ma come ogni strumento, va usato con intelligenza. E se qualcuno vi dice che il suo algoritmo “non sbaglia mai”, fate come GPTZero: controllate.”,
“tags”: [“AI”, “NeurIPS”, “hallucinations”, “machine learning”, “ricerca”],
“image_prompt”: “Illustrazione in stile cyberpunk minimalista: uno scienziato con gli occhiali a realtà aumentata che legge un paper digitale, mentre intorno a lui fluttuano frasi e numeri distorti come in un sogno. Sullo sfondo, un server fumante con luci LED rosse e blu, a simboleggiare l’overheating dell’hype. Colori dominanti: nero, viola elettrico e arancione neon.”
}

Source: GPTZero finds 100 new hallucinations in NeurIPS 2025 accepted papers