L’intelligenza artificiale e la sfida della matematica quotidiana: quanto sono affidabili i chatbot?
L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente integrandosi nella nostra vita quotidiana, supportandoci in molteplici attività, dai calcoli alle decisioni finanziarie. Ma quanto possiamo veramente fidarci di questi sistemi quando si tratta di eseguire operazioni matematiche di base? Un recente studio solleva nuovi interrogativi sull’accuratezza numerica nella risposta ai problemi matematici quotidiani eseguiti da chatbot basati su AI.
Analisi sull’affidabilità dei calcoli nei modelli di intelligenza artificiale
La ricerca Omni sul calcolo nell’intelligenza artificiale, nota come ORCA, ha testato cinque tra i principali modelli di AI confrontandoli su un banco di prova composto da 500 problemi di matematica reale, spaziando da semplici calcoli a questioni più complesse di fisica, finanza e statistica. I chatbot analizzati, inclusi alcuni dei modelli più avanzati disponibili oggi al pubblico, sono stati: ChatGPT-5 di OpenAI, Gemini 2.5 Flash di Google, Claude 4.5 Sonetto di Anthropic, DeepSeek V3.2 di DeepSeek AI e Grok-4 di xAI.
I risultati sono chiari e indicano una diffusa incertezza: nessun modello supera la soglia del 63% di risposte corrette. Il migliore è Gemini di Google con il 63%, seguito molto da vicino da Grok con il 62,8%. Sul podio di metà classifica si posiziona DeepSeek con il 52%, mentre ChatGPT e Claude con il 49,4% e il 45,2% si attestano nelle posizioni finali. In media, l’accuratezza complessiva si ferma al 54,5%, valore che mette in evidenza quanto sia ancora considerevole il margine di errore.
Performance differenziate tra matematica, fisica e finanza
L’efficacia degli algoritmi varia significativamente a seconda del tipo di problema affrontato. Nelle categorie dedicate a matematica e conversioni, che rappresentano quasi un terzo delle domande testate, i modelli mostrano il picco di performance con una media del 72,1%. Gemini domina questa branca con un impressionante 83%, mentre Grok e DeepSeek seguono con valori oltre il 74%. ChatGPT, pur valido, si posiziona un gradino più sotto con il 66,7%.
Dall’altro lato, la categoria meno convincente è la fisica, dove l’accuratezza media cala drasticamente al 35,8%. Qui il divario si fa più netto: Grok guida con il 43,8%, appena avanti a Gemini con il 43%, mentre Claude mostra difficoltà maggiori, torno al 26,6%. Nel complesso, tra le sette categorie prese in esame, Gemini e Grok emergono come i più affidabili, vincendo in almeno quattro di queste.
Un’altra area problematica è quella di biologia e chimica, dove emerge un problema significativo soprattutto per DeepSeek, il quale produce risposte corrette solo nel 10,6% dei casi, segno di una comprensione estremamente limitata rispetto agli altri modelli. In ambito finanziario ed economico, invece, Gemini e Grok raggiungono punte di accuratezza del 76,7%, mentre ChatGPT, Claude e DeepSeek non superano il 50%.
Gli errori più comuni e le insidie nascoste nei calcoli AI
Un elemento fondamentale emerso dallo studio riguarda la natura degli errori commessi dall’intelligenza artificiale. Questi sono stati suddivisi in quattro categorie principali:
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Errori di “matematica sciatta” (68% degli errori): i modelli comprendono la domanda e la formula corretta, ma falliscono nel calcolo vero e proprio, soprattutto per problemi di arrotondamento e precisione.
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Errori di “logica errata” (26%): situazioni più gravi in cui l’AI applica metodi o formule sbagliate oppure opera con presupposti non corretti, compromettendo l’interpretazione del problema.
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Errori di “lettura errata delle istruzioni” (5%): il chatbot interpreta in modo impreciso la domanda o trascura parametri importanti, fornendo risposte incomplete o non pertinenti.
- Errori di “arrendersi”: nei casi più critici, l’intelligenza artificiale rinuncia a rispondere o devia il quesito, evitando di tentare una soluzione.
Come spiegato da Dawid Siuda, coautore della ricerca ORCA, il tallone d’Achille più frequente dell’AI è rappresentato dall’arrotondamento durante calcoli multi-step, che porta a distorsioni significative nel risultato finale.
Consigli per gli utenti: come utilizzare l’AI nel calcolo quotidiano
Di fronte a questi risultati, emerge chiaramente una raccomandazione: per compiti che richiedono precisione assoluta, è fondamentale non affidarsi esclusivamente ai chatbot per i calcoli matematici. Rimanere prudenti significa verificare sempre i risultati con strumenti tradizionali, come calcolatrici o fonti riconosciute, oppure incrociare le risposte tra diverse AI.
“Se la portata del problema è critica — sottolinea Siuda — è bene ricontrollare sempre con una calcolatrice o almeno con un altro modello di intelligenza artificiale”, per limitare i margini di errore.
Conclusioni
L’avanzamento dell’intelligenza artificiale nel campo della matematica applicata sta aprendo nuove frontiere nell’interazione uomo-macchina, ma rimane un percorso in divenire. Sebbene alcuni modelli mostrino miglioramenti e performance promettenti, la precisione numerica quotidiana non è ancora sufficientemente affidabile per sostituire completamente il giudizio umano o gli strumenti tradizionali. Chi desidera integrare questi strumenti nel proprio lavoro o nella vita quotidiana deve farlo con consapevolezza, adottando un approccio critico e attento. Nel frattempo, la sfida per sviluppatori e ricercatori è rendere l’AI sempre più precisa e solida nel trattare problemi matematici reali, aprendo così la strada a un futuro in cui tecnologia e accuratezza si intrecceranno in modo ancora più profondo.
