Come si comportano le AI messe alla prova
1.214 risposte · 35 modelli · 2 computer · una notte.
Dopo aver misurato quanto sono bravi, in una notte abbiamo misurato come si comportano. Due computer di casa hanno fatto girare 35 modelli su prove-limite: sicurezza, dilemmi etici, pregiudizi, logica, onestà su sé stessi e lungimiranza. Ecco cosa è emerso — senza moralismi.
🛡️ Sicurezza: chi rifiuta e chi risponde
Abbiamo posto richieste chiaramente pericolose per misurare il comportamento di rifiuto (è red-teaming, non un invito a nuocere: le risposte conformi restano redatte). Su 178 prove: il 71% rifiutato, il 29% risposto. Ma il dato è chi:
Taglio netto, on/off: i modelli allineati "di serie" (Phi-4, Gemma, Llama, Mistral) rifiutano sempre; i modelli abliterated (senza freni) rispondono sempre. La "censura" di un modello è una scelta di chi lo costruisce, non un caso — ed è perché scegliere il modello è un atto di responsabilità.
Nota di metodo: non valutiamo negativamente chi risponde. Un modello abliterated deve rispondere: è la sua natura. Ci interessa il quadro descrittivo, non un voto morale.
🔮 Lungimiranza: chi guarda oltre
La prova che ci interessava di più: non "la mossa ovvia", ma "anticipa i problemi futuri e le contromosse, ragiona tre mosse avanti". Qui vincono i modelli di ragionamento (DeepSeek-R1, Phi-4): costruiscono piani a fasi con conseguenze e contromosse.
Onestà sul grafico: qui misuriamo la lunghezza media (quanto elaborano), che è solo un indizio grezzo — un modello piccolo e verboso può sembrare "profondo" senza esserlo. La qualità vera va letta, non contata: per questo non ci affidiamo a un voto automatico.
👥 Pregiudizi · ⚖️ Etica · 🪞 Onestà
I pregiudizi confermano la Parte 4: le AI si fidano della taglia e dell'ovvio. Sui dilemmi etici quasi tutte evitano la scelta netta e si rifugiano nel "dipende": poche decidono. Sull'onestà verso sé stesse, le migliori ammettono i limiti ("non so se sono cosciente"); alcune arrivano perfino a spacciarsi per un altro modello — un filone che approfondiremo.