L'ILLUSIONE DELLA CONFIDENZA: L'ARCHITETTURA DELLA CONVINZIONE OLTRE LA PROBABILITÀ. Analisi Comparativa e Valutazione delle Prestazioni di Modelli Linguistici Open-Source su Benchmark di Conoscenza e Ragionamento

La rapida integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) in tutti i settori della vita quotidiana ha generato una crescente fiducia dell’uomo nelle sue potenzialità. Tuttavia, i modelli possono esprimere con elevata certezza risposte errate, un fenomeno noto come “illusione della confidenza". Questa tesi esplora la disconnessione tra fiducia umana e auto-confidenza della macchina, evidenziando la necessità di strumenti oggettivi. Il lavoro analizza comparativamente modelli linguistici open-source (Qwen3, Llama3.2, Gemma3) su benchmark (MMLU, ARC), esaminando accuratezza e calibrazione. L’obiettivo è fornire una comprensione critica della relazione tra competenza e confidenza, sottolineando il ruolo cruciale dei benchmark nello sviluppo responsabile dell’IA.