Come giudichi se la risposta di un'IA è affidabile, soprattutto per il codice in produzione?

Question

Accepted Answer

Tratta la risposta di un'IA come una **bozza sicura di un collega competente ma inaffidabile**: utile, spesso corretta, ma mai autorevole di per sé. La fiducia deriva dalla *verifica*, non da quanto convincente suona l'output.

## La mentalità fondamentale

**La sicurezza non è correlata alla correttezza.** Un LLM genera testo fluido indipendentemente dalla sua veridicità (è un predittore di token successivo, non un archivio di fatti). Un'API allucinata e una reale si leggono identicamente. Pertanto non puoi giudicare la fiducia dal tono — solo da ciò che puoi confermare.

## Una checklist pratica

- **Eseguilo.** Per il codice, il segnale più forte è l'esecuzione: test, type checker, linter, compiler. Il codice che passa una vera suite di test è molto più affidabile di uno che sembra solo corretto.
- **Verifica la presenza di API allucinati.** Conferma che ogni funzione, metodo, flag e import esista effettivamente — nella documentazione o nella versione installata, non dalla memoria. Le API inventate ma plausibili sono il classico fallimento.
- **Verifica rispetto a fonti autorevoli.** Verifica le affermazioni rispetto alla documentazione ufficiale, allo standard o al codice sorgente — non rispetto alla riesposizione del modello stesso.
- **Ragiona sui casi limite e sulla sicurezza.** Input null/vuoti, concorrenza, percorsi di errore, injection, authz. L'IA spesso gestisce bene il percorso felice e omette gli angoli pericolosi.
- **Preferisci ciò che puoi confermare.** Favorisci gli approcci che puoi testare o ricercare rispetto a quelli intelligenti ma opachi in cui dovresti avere fiducia.
- **Richiedi una revisione umana per i percorsi critici.** Autenticazione, pagamenti, eliminazione di dati, migrazioni, infra — una persona che conosce il sistema deve approvare, indipendentemente da quanto sia buona la risposta.

## Una regola veloce

```text
Verifiable + verified        → trust
Verifiable + not yet checked → verify before using
Not verifiable               → don't depend on it
```

## Perché è importante

In produzione, una risposta sbagliata che *sembra* corretta è più pericolosa di una ovviamente rotta, perché passa inosservata. Man mano che l'IA scrive più codice, il collo di bottiglia si sposta dalla *generazione* alla *validazione*. Il giudizio senior è esattamente questo: sapere che la fluidità non è una prova, che **la sicurezza del modello non contiene informazioni sulla correttezza**, e che la fiducia deve essere guadagnata attraverso test, fonti e revisione umana per qualsiasi cosa che conti. Gli ingegneri che rimangono affidabili sono quelli che verificano piuttosto che credere.