Tutto nasce negli Stati Uniti da una vicenda che, vista dall’Italia, potrebbe sembrare marginale ma che racconta molto bene il rapporto sempre più complicato tra autori e intelligenza artificiale. Hank Green è uno dei volti storici della divulgazione scientifica su Internet: da quasi vent’anni produce contenuti su YouTube, ha partecipato alla creazione di progetti molto conosciuti come SciShow e Crash Course e raggiunge complessivamente milioni di persone. Durante un video pubblicato nell’estate del 2026, mentre rispondeva a un’obiezione, Green ha pronunciato spontaneamente la frase “I appreciate the pushback”, traducibile più o meno con “apprezzo l’obiezione” o “apprezzo il contraddittorio”.
È bastato questo perché alcuni utenti riconoscessero nell’espressione una formula frequentemente utilizzata da ChatGPT e iniziassero ad accusarlo di farsi scrivere i contenuti dall’intelligenza artificiale. La questione è rapidamente cresciuta sui social e sulla stampa tecnologica americana, al punto da costringerlo a spiegare pubblicamente il proprio metodo di lavoro. Green ha precisato che quella frase era sua e non proveniva da alcun LLM, ma ha anche ammesso di utilizzare strumenti di intelligenza artificiale come supporto nella ricerca e nell’organizzazione delle informazioni e di essersi, a suo giudizio, affidato troppo a questi sistemi. Ha quindi rivisto alcune proprie abitudini e definito regole più restrittive sul loro utilizzo. È proprio questa sproporzione a rendere interessante il caso: da una normale espressione pronunciata da un essere umano si è arrivati alla ricerca di una presunta “impronta” dell’AI e, da lì, a mettere in discussione l’autenticità del lavoro dell’autore. Il tema serio dell’eccessiva delega all’intelligenza artificiale esiste e merita di essere discusso; altra cosa è trasformare una frase, un segno di punteggiatura o una particolare costruzione linguistica in una prova sufficiente per stabilire che “questo non l’hai fatto tu”.
Il paradosso è evidente: i grandi modelli linguistici sono stati addestrati sui testi prodotti dagli esseri umani quindi molte delle espressioni che oggi consideriamo “tipiche dell’AI” esistevano già prima dell’AI. Ora sta avvenendo anche il contrario: leggendo ogni giorno testi generati o rielaborati dai modelli, finiamo inevitabilmente per assorbirne alcune strutture e abitudini linguistiche. Il rischio è arrivare a un punto in cui gli esseri umani sembreranno artificiali proprio perché le macchine hanno imparato a sembrare umane. Per questo cercare di stabilire l’origine di un testo sulla base di qualche indizio stilistico diventerà sempre più fragile e poco affidabile.
Avevo affrontato indirettamente la questione già nel 2023, in un articolo dedicato al rapporto tra progettazione e intelligenza artificiale. Il principio di fondo era semplice: rendere universalmente disponibile uno strumento non rende universale la competenza necessaria per utilizzarlo. L’esempio era quello della stampa 3D. Chiunque può acquistare una stampante, scaricare o creare un modello e produrre un oggetto fisico; questo però non trasforma automaticamente quella persona in un progettista. Lo strumento democratizza l’accesso alla produzione, non dà accesso automaticamente esperienza, conoscenza e capacità di giudizio.
Lo stesso vale per gli LLM: due persone possono usare lo stesso modello e ottenere risultati molto diversi, perché cambiano competenze, domande, verifiche, capacità di riconoscere errori e qualità dell’idea di partenza. Per questo chiedersi soltanto “hai usato ChatGPT?” dice poco. C’è una differenza enorme tra copiare una risposta senza verificarla e usare l’AI per sviluppare una propria tesi, metterla alla prova, correggerla e portarla a un risultato coerente con il proprio pensiero. In entrambi i casi è stata usata l’intelligenza artificiale, ma il contributo intellettuale dell’autore non è affatto lo stesso.
L’autorialità, allora, non può essere misurata contando quante parole siano state materialmente formulate da una macchina ma occorre chiedersi chi abbia determinato il pensiero, le scelte, la direzione e il risultato finale. Un progettista che utilizza un software CAD non perde l’autorialità di un componente perché il computer genera in modo semplice e veloce raccordi, pattern, superfici o geometrie complesse. Nessuno pretende che disegni manualmente ogni singola linea per dimostrare di aver davvero progettato quel pezzo. La sua professionalità si manifesta nella capacità di definire il problema, stabilire i vincoli, scegliere le soluzioni, riconoscere gli errori, ottimizzare il risultato e assumersene la responsabilità.
Proprio per questo, però, abbiamo bisogno di criteri più sofisticati e non di giudizi più semplici. Il vero discrimine non è chiedersi quanto abbia fatto la macchina, ma quanto abbia fatto l’uomo per determinare ciò che la macchina ha prodotto.
Esiste poi un’altra ingenuità nella caccia alle presunte tracce dell’AI: immaginare che tutti utilizzino questi strumenti nello stesso modo. L’immagine implicita è sempre quella dell’utente che apre una finestra, scrive una richiesta e copia la risposta. Ma, come per qualsiasi tecnologia, esistono livelli di competenza molto diversi. C’è chi utilizza un LLM occasionalmente, chi lo adopera quotidianamente nel proprio lavoro e chi è in grado di configurare modelli, costruire flussi di lavoro complessi, utilizzare sistemi locali, integrare basi documentali, creare agenti e personalizzare profondamente il comportamento della macchina.
In altre parole, c’è chi utilizza la nuova “macchina da scrivere” e c’è chi è capace di costruirsela.
Questo significa che l’assenza di tracce non dimostra l’assenza dell’AI, così come la presenza di una presunta traccia non ne dimostra l’utilizzo. La caccia all’impronta stilistica rischia quindi di essere doppiamente inutile: può accusare un essere umano che non ha utilizzato alcun modello e contemporaneamente non riconoscere affatto un contenuto prodotto attraverso sistemi molto più sofisticati.
C’è poi un’accusa ancora più radicale: “senza l’intelligenza artificiale quella persona non sarebbe stata capace di produrre quel risultato”. Ma siamo sicuri che questa constatazione dimostri ciò che pensiamo? La storia della conoscenza è anche la storia di uomini che sono riusciti ad andare oltre i propri limiti grazie alle conoscenze, alle capacità e agli strumenti di altri.
Un episodio curioso arriva dalla storia della matematica. La celebre regola di de l’Hôpital porta il nome di Guillaume de l’Hôpital, matematico e aristocratico francese vissuto tra Seicento e Settecento, ma la sua origine è legata a Johann Bernoulli, dal quale de l’Hôpital ricevette lezioni private. I due arrivarono anche a stipulare un accordo economico che permetteva a de l’Hôpital di accedere alle nuove scoperte del matematico svizzero. La regola che ancora oggi porta il suo nome viene generalmente attribuita proprio a Bernoulli. Sarebbe però troppo semplice trasformare de l’Hôpital in un incapace che si limitò a comprare un risultato: era un matematico competente e contribuì alla sistematizzazione e alla diffusione del nuovo calcolo. L’episodio, semmai, mostra quanto il confine tra capacità individuale, accesso alla conoscenza e attribuzione sia sempre stato più complesso di quanto immaginiamo.
Per gran parte della storia aumentare le proprie capacità intellettuali è stato anche un privilegio economico. Chi possedeva le risorse poteva permettersi un grande maestro, pagare collaboratori, commissionare ricerche, circondarsi di tecnici, copisti, assistenti ed esperti. Poteva, in qualche modo, ampliare le proprie capacità attraverso quelle delle persone alle quali aveva accesso. Gli altri semplicemente non potevano farlo.
L’intelligenza artificiale introduce una novità enorme: rende accessibile a milioni di persone almeno una parte di quella leva cognitiva. Questo significa che potranno emergere nuovi “de l’Hôpital”, persone che grazie all’accesso a strumenti enormemente più capaci di loro in alcuni specifici ambiti riusciranno a formulare idee, sviluppare programmi, esplorare ipotesi o creare prodotti che da sole non sarebbero mai riuscite a realizzare. Dovremmo considerarlo necessariamente un male?
Forse non dobbiamo quindi preoccuparci del fatto che l’intelligenza artificiale permetta a qualcuno di arrivare dove prima non sarebbe arrivato. Forse è esattamente questo il motivo per cui l’umanità ha sempre costruito strumenti. La vera questione resta un’altra: da dove nasce l’idea, chi stabilisce l’obiettivo, chi riconosce ciò che vale e ciò che non vale, chi prende le decisioni, chi verifica e chi si assume la responsabilità del risultato.
Tutto questo non significa che qualsiasi uso dell’AI sia automaticamente valido. Se un sistema inventa una fonte e l’autore la pubblica senza verificarla, la responsabilità resta sua; se genera contenuti falsi spacciati per reali, il problema è la falsificazione; se qualcuno pubblica un testo che non comprende e al quale non ha dato alcun contributo sostanziale, l’autorialità diventa più difficile da sostenere. Lo stesso vale per l’espressione AI slop: dovrebbe indicare contenuti mediocri, prodotti in massa e senza vero controllo, non qualsiasi cosa realizzata con l’intelligenza artificiale. Per questo la domanda più utile non è semplicemente “hai usato l’AI?”, ma come l’hai usata, cosa hai verificato, quali decisioni hai preso e quanto sei in grado di comprendere e assumerti la responsabilità del risultato finale.
Il caso Hank Green mostra bene il rischio di questa deriva: quattro parole sono bastate a molti per credere di poter riconoscere l’uso di ChatGPT e mettere in discussione l’autenticità del suo lavoro. Ma sapere che un autore ha usato l’AI non basta a stabilire quanto valore intellettuale gli appartenga davvero, così come non basta dimostrare che senza quello strumento avrebbe prodotto qualcosa di peggiore. Gli strumenti servono proprio ad ampliare ciò che sappiamo fare: ciò che conta è capire chi ha guidato il processo, preso le decisioni e dato forma al risultato finale.
La differenza continua a farla la persona che li utilizza. La sua competenza, la sua capacità critica, il suo bagaglio di conoscenze, la qualità delle domande che pone e soprattutto l’idea dalla quale è partita. È lì che dobbiamo cercare l’autore, non nella frequenza dei trattini o in una frase che assomiglia a qualcosa che abbiamo già letto in ChatGPT.
E forse alcuni dei nuovi de l’Hôpital non avranno nemmeno bisogno di essere ricchi per potersi permettere il loro Bernoulli.
Il Gruppo Civico “A Difesa del Territorio!” ha trasmesso in data odierna una richiesta formale indirizzata al Sindaco, e alla Giunta di San Bonifacio per [continua a leggere…]
“Due comunità divise da una ferrovia e da un torrente vengono ora unite da un’unica opera particolarmente attesa e che trova finalmente la luce, un’opera [continua a leggere…]
Palazzo Pirelli ha accolto oggi gli alunni delle classi 3^A e 2^F della scuola secondaria di I grado “Alighieri” dell’istituto Comprensivo “Romagnosi” di Carate Brianza (MB) per una visita formativa alla sede [continua a leggere…]
Nella mattinata di mercoledì 7 ottobre, piazza Vittorio Emanuele II a Badia Polesine ha ospitato il gazebo politico di Futuro Nazionale. L'appuntamento ha rappresentato un'importante [continua a leggere…]
Oltre 1,3 milioni di euro per sostenere il commercio, valorizzare il centro urbano e rafforzare l’attrattività di Codigoro. È il valore complessivo del progetto “Codigoro, [continua a leggere…]
Nel corso della mattina di venerdì 9 ottobre 2026, nella suggestiva cornice della Piazza Santi Filippo e Giacomo di Predazzo, si è svolta la cerimonia [continua a leggere…]
+ There are no comments
Add yours