Introduzione
Prompt di sistema nascosto: il materiale fornito mostra che GPT‑5 riceve istruzioni di sistema non sempre visibili all'utente, inclusa la data corrente, e che queste istruzioni influenzano risposte e comportamento. Per chi usa modelli via API è cruciale capire cosa emerge dai testi, quali limiti esistono nella trasparenza e come valutare i rischi operativi.
Contesto: il prompt di sistema nascosto
I testi forniti documentano esempi concreti: chiamate all'LLM che restituiscono la data corrente (es. "2025-08-15") e osservazioni secondo cui il modello potrebbe ricevere un "hidden system prompt" con istruzioni aggiuntive. Viene mostrato che anche tentativi di sovrascrivere l'istruzione di sistema (es. inserire un sistema che parli francese) non cancellano del tutto elementi della configurazione invisibile.
Il problema / Sfida
La sfida principale è la trasparenza: quando un modello incorpora un prompt di sistema nascosto, gli utenti e gli sviluppatori possono non sapere quali regole o dati guida il comportamento del modello. Ciò impatta la riproducibilità, la valutazione dei bias e la verifica di conformità a policy interne o legali.
Soluzione / Approccio pratico
Dal materiale emerge un approccio pragmatico per ridurre incertezza e rischi:
- Verificare empiricamente comportamento e output del modello con test controllati (es. domande sulla data, lingua e ruoli).
- Documentare le osservazioni: registrare versioni, prompt usati, e risposte in un test log per audit.
- Considerare limiti tecnici: se la piattaforma invia una data o altre istruzioni, trattarle come variabili esterne e non come metadati affidabili.
- Adottare criteri di difesa: validazione degli output critici fuori dal modello e fallback umani quando necessario.
Indicazioni pratiche per sviluppatori
- Eseguire test unitari con input ripetuti per rilevare istruzioni persistenti non documentate.
- Confrontare comportamenti tra versioni e provider per isolare differenze di sistema.
- Non assumere che modifiche di "system" prompt locale sovrascrivano istruzioni invisibili del provider.
Conclusione
I testi forniti descrivono un fenomeno concreto: modelli come GPT‑5 possono essere accompagnati da istruzioni di sistema non evidenti che influenzano usabilità e governance. Per mitigare i rischi, suggeriamo test di comportamento ripetibili, documentazione dettagliata e procedure di validazione esterne alle risposte del modello.
FAQ
1) Che cosa è il "prompt di sistema nascosto" in GPT‑5?
È un'istruzione o configurazione inviata al modello che non è sempre visibile all'utente, e che può includere la data corrente o regole comportamentali.
2) Come posso verificare la presenza di un prompt di sistema nascosto?
Eseguendo test controllati (es. chiedere la data o cambiare lingua) e confrontando risposte tra esecuzioni multiple e provider diversi.
3) Il prompt di sistema nascosto influisce su risultati critici per compliance?
Sì: se istruzioni invisibili guidano il comportamento, possono alterare output rispetto alle policy previste; per dati sensibili serve validazione esterna.
4) Quali limiti ha l'analisi descritta nei testi forniti?
I testi mostrano esempi e osservazioni pratiche, ma non una lista esaustiva delle istruzioni occulte né accesso alle configurazioni interne del provider.
5) Che azioni pratiche raccomandate per team che usano API AI?
Implementare test ripetibili, logging dettagliato degli input/output e processi di review umana per output ad alto rischio.