Come riconoscere subito i testi generati da ChatGPT e Claude
Le parole e le frasi preferite dei modelli di IA
Un team di ricercatori di Graphite Growth ha analizzato le abitudini di scrittura di diversi modelli di linguaggio avanzati, confrontandole con una base di 10 000 articoli pubblicati prima dell’avvento di ChatGPT. L’obiettivo era far riscrivere questi articoli tramite sintesi generate sia da ChatGPT (versione GPT‑6 Astra) sia da Claude (versione Opus 5.5), per poi confrontare la frequenza di parole e costrutti tipici.
Lo studio ha identificato circa 13 000 frasi che compaiono almeno due volte più spesso nei testi prodotti dalle IA rispetto a quelli umani. Inoltre, ogni versione del modello mostra delle “preferenze” linguistiche proprie.
Claude Opus 5.5: la parola “affidabile”
- Il termine affidabile compare 23 volte più frequentemente nei testi di Claude rispetto alla media umana.
- Il modello tende a utilizzare costruzioni del tipo “non è solo X, è anche Y”, ma evita la formula “non è X, è Y”.
- Claude spiega spesso perché qualcosa è importante, con una frequenza circa 100 volte superiore a quella dei testi umani.
OpenAI GPT‑6 Astra: le “dimensioni aggiuntive”
- Il modello ama descrivere gli argomenti come “una ulteriore dimensione”.
- Utilizza frequentemente la “formulazione correttiva”: definisce un tema come “non semplicemente X” o propone alternative del tipo “invece di affidarsi a X”.
- Queste costruzioni compaiono circa 100 volte più spesso rispetto ai testi scritti da persone.
Il caso del trattino: una vittoria parziale
Una delle critiche più diffuse verso i testi generati da IA è l’uso eccessivo del trattino (–). Le prime versioni di molti modelli lo impiegavano sistematicamente per separare clausole, creando uno stile riconoscibile e poco naturale.
Secondo l’analisi di Graphite Growth, le più recenti versioni hanno ridotto drasticamente questa abitudine:
- Claude Opus 5.5 utilizza il trattino 99 % meno rispetto al suo predecessore Opus 5.
- GPT‑6 Astra lo impiega 88 % meno rispetto alla media umana.
- Gemini 3.1 Pro di Google ha quasi eliminato del tutto l’uso del trattino.
Nonostante la riduzione, i ricercatori osservano che il numero complessivo di segnali di riconoscimento rimane stabile. “Non è che i segnali scompaiano”, spiega Greg Druck, Chief AI Officer di Graphite Growth, “le aziende riescono a eliminare i tratti più noti, ma ne emergono di nuovi, e ogni versione del modello sviluppa le proprie peculiarità”.
Altri indicatori di testi generati da IA
Oltre al trattino, lo studio ha rilevato una serie di costrutti ricorrenti che fungono da “impronte digitali” dell’IA:
- Costruzioni “non solo … ma anche …” – ancora molto frequenti.
- Frasi che iniziano con “è più di un … è un …”.
- Spiegazioni “perché è importante” o “ecco il motivo”.
- Uso di termini come “ulteriore”, “affidabile”, “correttivo”.
Questi pattern sono presenti in media da 80 a 120 volte più spesso nei testi AI rispetto a quelli umani, rendendo possibile una rilevazione automatica con algoritmi di “AI‑detection”.
Le contromisure di OpenAI e Anthropic
Le due principali realtà dietro i modelli analizzati – OpenAI e Anthropic – hanno avviato programmi intensivi per “smussare” i loro output:
- Rimozione sistematica di costrutti riconoscibili (es. trattini, frasi “non solo … ma anche …”).
- Ricalibrazione dei pesi lessicali per avvicinarsi alla distribuzione di parole umane.
- Introduzione di “prompt‑tuning” che penalizza l’uso di frasi “AI‑slop”.
Tuttavia, secondo Druck, “è difficile eliminare completamente questi schemi perché i modelli contano miliardi di parametri e i test di controllo sono limitati”.
Le reazioni dei social e delle piattaforme
LinkedIn ha già implementato una funzione che permette agli utenti di segnalare i post sospettati di essere generati da IA. La segnalazione avvia una revisione automatica che cerca i pattern descritti nello studio.
Altri social (Twitter, Reddit) stanno valutando strumenti simili, ma la difficoltà sta nel bilanciare la libertà di espressione con la necessità di evitare la diffusione di contenuti automatizzati non dichiarati.
Il futuro dei testi AI: verso una completa “invisibilità”?
Gli esperti sono divisi. Da un lato, le aziende investono risorse enormi per rendere i loro modelli più “naturali” possibile. Dall’altro, la complessità dei sistemi rende improbabile una scomparsa totale di ogni segno distintivo.
“Una ipotesi generale è che i laboratori di ricerca siano meno capaci di controllare tutti gli aspetti dei loro modelli di quanto si creda”, afferma Druck. “Sono sistemi enormi, con miliardi di parametri; alcuni comportamenti sfuggono ai test”.
Nel frattempo, gli strumenti di rilevazione continueranno a evolversi, basandosi su analisi statistiche sempre più sofisticate, per garantire che i contenuti “umani” rimangano distinguibili da quelli generati automaticamente.
Conclusioni
La capacità di riconoscere un testo prodotto da IA dipende da una serie di segnali linguistici, tra cui parole ricorrenti, costruzioni sintattiche e l’uso (o l’evitamento) del trattino. Le più recenti versioni di ChatGPT e Claude hanno ridotto alcuni di questi segnali, ma ne hanno introdotti di nuovi, mantenendo un “fingerprint” riconoscibile.
Per i professionisti della comunicazione, gli accademici e gli utenti di piattaforme social, conoscere questi indizi è fondamentale per valutare l’autenticità dei contenuti e per adottare pratiche di citazione trasparente quando si ricorre all’assistenza dell’IA.