Riconoscere un articolo scritto dall’intelligenza artificiale è sempre meno immediato. I modelli linguistici LLM si sono moltiplicati, sono diventati più sofisticati, meno rigidi, più capaci di imitare registri e stili umani. Eppure alcuni pattern ricorrenti sono duri a morire, soprattutto quando i testi non vengono rielaborati: si vedono magari nell’uso smodato di aggettivi per cui ogni panorama è mozzafiato o in termini desueti nella lingua corrente e che lasciano esterrefatti. Alcuni sono solo indizi, come la mancanza di refusi, la divisione in paragrafi, i titoli con le iniziali maiuscole, l’uso di frasi fatte. Ma diciamo che tre indizi fanno una prova.
Un articolo generato dall’AI presenta quasi sempre un’introduzione che spiega cosa verrà detto, un corpo che lo dice, e una conclusione che spiega cosa è stato detto. Non c’è deviazione, tutto segue dei modelli. In questo articolo analizzeremo i principali.
Come quello dei climax di tre concetti. Tirano le fila, ribadiscono le idee principali, talvolta aprono a “scenari futuri” senza dire nulla di concreto.
Oppure l’uso di espressioni ricorrenti. Negli ultimi anni. Sempre più spesso. Un ruolo chiave. È fondamentale. L’AI ama queste formule perché funzionano sempre. Riempiono lo spazio testuale con una sensazione di competenza. È importante sottolineare che se un articolo sembra un comunicato stampa universale valido per ogni settore, forse non è un caso.
Non è questo il problema principale, ma quest’altro. Non è tanto l’uso delle formule, quanto la loro serialità. L’AI costruisce il ragionamento per opposizioni prefabbricate. Non X, ma Y. Non solo A, ma anche B. Non è retorica, è pigrizia.
Altro segnale evidente è l’uso ossessivo dei trattini – che servono a chiarire, specificare, precisare – anche quando non ce n’è bisogno – e che spezzano il periodo in una serie di micro-aggiunte – spesso superflue – dando l’illusione della profondità analitica.
Poi ci sono le frasi brevi. Molto brevi. Isolate.
Che vanno a capo.
Servono a dare ritmo.
A simulare decisione.
A suggerire autorevolezza.
Ma quando ogni concetto viene smontato in frammenti minimi, il testo assomiglia più a una presentazione che a un ragionamento. L’AI spezza perché non sa quando respirare.
Per evitare ambiguità, poi l’AI definisce. Per “intelligenza artificiale” si intende. Con il termine “pattern” si fa riferimento a. X è un concetto che indica Y. La definizione è il rifugio sicuro di chi non può permettersi il non detto. E’ la parafrasi necessaria per spiegare un significato.
E non parliamo delle metafore che non lasciano nulla all’immaginazione. L’autore umano spesso introduce un concetto mostrandolo in azione. L’AI lo inchioda a una formula, come un insetto sotto vetro.
E poi arrivano le domande. Ma cosa significa davvero tutto questo? Perché è così importante? Cosa cambia per il futuro dei contenuti? Le domande retoriche dell’AI non cercano risposte. Cercano di evitare il silenzio. Funzionano come ganci di attenzione, cliffhanger da fine paragrafo. Se ogni sezione termina con una domanda, non è che magari il problema è l’autore che non sa chiudere?
Un altro indizio meno evidente è l’assenza di memoria. L’AI scrive come se il mondo fosse cominciato stamattina. Non c’è un prima personale, non c’è una continuità editoriale, non c’è una storia vissuta. Gli eventi vengono citati, mai ricordati. Le fonti vengono evocate, raramente esplicitate. Come ribadito da molti esperti.
Infine, la conclusione. In sintesi, possiamo affermare che l’intelligenza artificiale rappresenta una sfida e un’opportunità da un lato. Dall’altro sarà fondamentale trovare un equilibrio. Il futuro dipenderà da come sapremo usare questi strumenti. Se una chiusura sembra applicabile a qualsiasi articolo scritto negli ultimi cinque anni, fareste meglio a tagliarla.
A questo punto vale la pena spostare il fuoco su come evitare questi errori, soprattutto quando l’AI viene usata come strumento di supporto e non come autore finale.
Il primo consiglio è spezzare la simmetria. Variare volutamente la lunghezza dei paragrafi. Alternare frasi lunghe e articolate a periodi più secchi, senza seguire uno schema fisso. La discontinuità controllata è uno dei segni più forti della scrittura umana.
Secondo: ridurre drasticamente le formule. Ogni volta che compare un’espressione come “non è questo, ma quest’altro” o “più che X, Y”, chiedersi se è davvero necessaria. Spesso può essere sostituita da una presa di posizione diretta, più semplice e più onesta.
Terzo: limitare gli incisi e i trattini. Se un chiarimento è essenziale, integrarlo nella frase. Se è accessorio, eliminarlo. L’editing umano si riconosce anche dalla capacità di togliere, non solo di aggiungere.
Quarto: diffidare delle definizioni esplicite. Meglio mostrare un concetto in azione, raccontarlo attraverso un caso, un dato, una conseguenza concreta. La definizione è comoda, ma raramente è memorabile.
Quinto: usare le domande retoriche con estrema parsimonia. Una domanda ben piazzata può essere efficace. Tre domande in un articolo sono quasi sempre troppe. Se una domanda non apre davvero un problema, probabilmente è solo un artificio.
Sesto: inserire elementi non ottimizzati. Un dettaglio laterale, una micro-contraddizione, una sfumatura non risolta. L’AI tende a chiudere tutto. L’umano può permettersi di lasciare qualcosa in sospeso, non per creare suspense, ma perché la realtà è spesso incompleta.
Settimo: rileggere il testo chiedendosi non se è corretto, ma se è necessario. L’AI produce testi pieni. Il lavoro umano sta nel decidere cosa non serve essere detto.
