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La funzione Dreaming V3 di ChatGPT costruisce automaticamente un profilo degli utenti attingendo alla cronologia delle conversazioni, ma i test rivelano che i dati sintetizzati possono essere sbagliati, obsoleti e—cosa più grave—invisibili all'utente al momento dell'interazione. Il problema non è teorico: chi ha condotto i test ha scoperto che il sistema attribuisce un setup di smart home che non ha mai configurato, presentando l'informazione con la stessa sicurezza dei dati corretti.
Dreaming V3 è l'ultima versione del sistema di memoria contestuale di ChatGPT, attiva da giugno 2026 per gli abbonati Plus e Pro, con rollout previsto verso gli utenti free nelle prossime settimane. Non si limita a salvare una lista di fatti espliciti: sintetizza l'intera cronologia delle chat, le preferenze implicite dedotte dal comportamento e i dettagli tecnici citati in sessioni passate, componendo un vero e proprio dossier sull'utente.
Il meccanismo ha radici nel 2024, quando OpenAI introdusse le "saved memories"—una lista di fatti che l'AI poteva consultare. Nel 2025 arrivò Dreaming V0, che aggiungeva l'elaborazione in background della cronologia. Oggi, con V3, il sistema esegue sintesi autonoma su più sessioni nel tempo. Per rendere tutto ciò scalabile, OpenAI ha ridotto il costo computazionale di 5 volte rispetto alla versione precedente.
OpenAI presenta statistiche di progresso rilevanti: il tasso di successo nel richiamare fatti corretti è passato dal 41% nel 2024 all'82% nel 2026. La capacità di mantenere risposte corrette nel tempo è salita dal 9% al 75%, e l'aderenza alle preferenze dell'utente dal 31% al 71%.
Le cifre sembrano rassicuranti—ma un tasso di accuratezza dell'82% significa che quasi un fatto su cinque richiamato dalla memoria è potenzialmente errato. E la sintesi narrativa di Dreaming V3 non elenca dati grezzi separabili: costruisce storie coerenti che mescolano fatti corretti con inferenze sbagliate, rendendo difficile identificare dove il profilo diverge dalla realtà.
Un test pubblicato l'8 giugno 2026 da ZDNET ha documentato questo problema in modo concreto: alla domanda sulle esperienze dell'utente con Kasa, una marca di smart plug, il chatbot ha risposto attribuendogli un sistema di monitoraggio energetico integrato in Home Assistant—un setup che chi aveva condotto il test ha dichiarato di non aver mai installato. La risposta era articolata, plausibile e completamente errata.
Un portavoce di OpenAI ha precisato che il pannello delle memorie mostra "un riepilogo di alto livello, non un inventario completo dei fatti ricordati da ChatGPT", pensato per facilitare la revisione da parte dell'utente. Ma questa spiegazione lascia aperta una domanda precisa: se il riepilogo è sbagliato e i dettagli reali restano in background senza essere visibili, come fa l'utente a correggere ciò che non vede?
Spegnere la funzione di memoria non è una soluzione pulita. Anche con Enable memory disattivato, le memorie già salvate rimangono intatte, la cronologia delle chat non viene cancellata e ChatGPT non eseguirà nuove sintesi—ma i dati esistenti restano disponibili al sistema. Per eliminare le saved memories bisogna procedere manualmente; per cancellare le inferenze basate sulla cronologia, occorre rimuovere le singole conversazioni.

C'è anche un'eccezione dichiarata nella FAQ ufficiale di ChatGPT: "Disattivare Memoria/Personalizzazione non disabilita le funzioni di sicurezza che possono utilizzare contesto limitato e pertinente alla sicurezza in situazioni rare e ad alto rischio per aiutare ChatGPT a rispondere in modo più sicuro." Alcune informazioni rimangono quindi accessibili al sistema indipendentemente dalle impostazioni utente.
Il problema dei dati errati non riguarda solo l'esperienza individuale. Un tipo di attacco mirato inserisce informazioni false nel pool di dati che ChatGPT usa nelle risposte: il cosiddetto avvelenamento del modello, che ha già causato danni economici reali.
Ask Silver, un servizio di verifica delle truffe, ha documentato casi in cui la ricerca web integrata in ChatGPT ha incluso tra le sue fonti siti fraudolenti che imitavano retailer britannici, in particolare Russell & Bromley e il rivenditore di arredamento Dunelm. I siti clonati proponevano sconti fino all'80% sulle borse, apparivano credibili nell'estetica e nei nomi di dominio—con indirizzi come therussellbromleyofficial o russellandbromleylondon.
Anna Jones di Ask Silver ha spiegato che i truffatori hanno probabilmente sfruttato la situazione creatasi a gennaio 2026, quando Russell & Bromley è entrata in amministrazione controllata ed è stata assorbita da Next: non esiste più un sito ufficiale del brand come dominio autonomo, ma gli utenti continuano a cercarlo.
Louise Baxter, responsabile del team antifrode di National Trading Standards, ha dichiarato: "I consumatori si rivolgono sempre più agli strumenti AI per consigli e raccomandazioni, ma i criminali si adattano altrettanto rapidamente. Il fatto che siti truffaldini possano apparire nei risultati generati dall'AI è preoccupante e ricorda che i truffatori sfrutteranno qualsiasi nuova tecnologia che li aiuti a raggiungere le potenziali vittime." ChatGPT ha rimosso i siti fraudolenti dal proprio indice di ricerca dopo le segnalazioni.
Il rischio reale è che ChatGPT utilizzi premesse sbagliate per costruire risposte presenti, senza segnalare da dove arriva quella personalizzazione. Un utente che ha discusso di Linux per un progetto sperimentale potrebbe ricevere suggerimenti tecnici calibrati su quel setup anche in contesti del tutto diversi, mesi dopo.
Controllare periodicamente le impostazioni in Settings > Personalization > Memory—sia le saved memories sia il profilo sintetico sotto "Manage"—è l'unica misura praticabile, ma con un limite dichiarato da OpenAI stessa: il pannello non è un inventario completo. Come avevamo riportato, la modalità Lockdown (attivabile da Settings > Security) limita la navigazione web live e riduce la superficie di attacco per prompt injection, ma non agisce sui dati già memorizzati in modo errato.
La memoria di ChatGPT è diventata abbastanza sofisticata da influenzare le risposte in modo non trasparente. Questa complessità—che per OpenAI è il vantaggio del sistema—è esattamente ciò che rende il profilo difficile da verificare e correggere per l'utente finale.