La IA ya sta vincendo premi letterari, e l’unica cosa che possiamo fare per dimostrare che siamo umani e` scrivere male

Nel maggio scorso, alcuni utenti di X hanno espresso forti sospetti riguardo al vincitore del premio Commonwealth per le narrazioni brevi 2026. Secondo un'indagine informale, il racconto vincitore della categoria caraibica, pubblicato da Granta—una delle riviste letterarie anglofone più rispettate al mondo—mostrava segni di essere stato generato da un modello come ChatGPT. Gli indizi erano molteplici, inclusa l'immagine dell'autore, che sembrava artificiale, e lo stile del testo stesso, che alcuni hanno interpretato come inconfondibilmente automatizzato.

Come si riconosce uno stile di intelligenza artificiale

Riconoscere un testo generato da un modello linguistico può sembrare complesso ma, con l’esperienza, diventa più facile. I modelli di linguaggio non cercano le parole esatte, ma generano quelle più probabilmente corrette in base al contesto, seguendo una logica statistica. Un segnale comune è l'uso di espressioni come "non è X, è Y", talvolta chiamate "piedra de Rosetta" nell'identificazione dei testi di IA.

Altri indicatori sono l'accumulo di metafore incomprensibili, l’uso di verbi come “profondizzare” e le descrizioni sonore e sensoriali che non hanno un referente specifico. Questo tipo di scrittura tende a rispecchiare le istruzioni fornite agli sviluppatori dell'IA durante il training e mostra una clartà burocratica, che sembra adattarsi facilmente al linguaggio comune ma priva di profondità.

Che tipo di racconto era?

Nel testo incriminato apparivano frasi come "l’ora di mezzo che ronzava" o “l’aria dolce con sapore di canna da zucchero e dimenticanza”, espressioni che, come ha notato il giornalista Benjamin Breen, sono tipiche dell’interesse dei modelli linguistiche per gli stimoli sensoriali e gli stati emotivi vago, come nostalgia e tristezza. Sono descrizioni che i modelli applicano in modo meccanico, riproducendo modelli stilistici imparati senza comprenderne il significato.

Il risultato è che i testi di IA appaiono quasi perfetti nella forma, ma privi di una personalità emotiva autentica. Queste caratteristiche possono saltare all’occhio una volta che si sa cercare, ma sono spesso sfuggenti per lettori meno allenati.

I detector di IA non sono all’altezza

Il problema vero è che, anche se sappiamo riconoscere l’IA a livello intuitivo, non abbiamo strumenti affidabili per dimostrarlo in modo oggettivo. La prima serie di rilevatori disponibili—come GPTZero e Originality.ai—ha un tasso di errori significativo. OpenAI ha addirittura rimosso la propria classe di test AI nel luglio 2023, rivelando che in quel momento riconosceva correttamente solo il 26% del testo artificiale, generando quasi il 9% di risultati falsi su testi veri.

L’eccezione sembra essere Pangram, un rilevatore che utilizza una metodologia chiamata "mirror data", addestrandosi su coppie di testi stilisticamente simili ma con origine diversa. Secondo un benchmark indipendente del settembre 2025, Pangram ha una percentuale di falsi positivi quasi inesistente, con falsi negativi compresi tra il 2% e il 4%. Gli altri rilevatori, invece, registrano performance intorno al 10-40%.

Tuttavia, si alza un’altra preoccupazione: Pangram vende sia i suoi rilevatori che strumenti di "humanizzazione", strumenti che correggono un testo al fine di renderlo meno identificabile come prodotto di un modello linguistico. I percentuali di identificazione, a volte, sono così bassi da sollevare sospetti sulla loro affidabilità.

La guerra accademica

Se l’incidente di Granta ha acceso dibattiti tra critici e addetti ai lavori, nell’ambiente accademico si respira un clima diverso: guerra aperta tra studenti e professori. Secondo un ampio reportage pubblicato negli Stati Uniti, insegnanti e studenti si troverebbero spesso in situazioni di tensione. I primi utilizzano detector per identificare la presenza di AI nei testi; i secondi, per evitare punizioni, sfruttabbero tecnologie di "humanizzazione o pur semplicemente adottando uno stile più rozzo.

Joseph Thibault, fondatore del servizio Cursive, che ha tracciato 43 strumenti per umanizzare la scrittura, riferisce che i suoi strumenti hanno ricevuto complessivamente 33,9 milioni di visite. L’azienda Grammarly ha sviluppato una funzione chiamata Authorship, che registra le sessioni di editing al fine di verificare che un testo sia stato scritto manualmente. Secondo Grammarly, sono state prodotte cinque milioni di tracce di sessioni l’anno scorso.

Una professore intervistata ha commentato: "Migliore è la scrittura, maggiore è la percentuale con cui i detector pensano che sia un’AI. Per capire come funzionano, adesso metto i miei testi in quelli e vengono segnalati come IA al 98%, anche se non ne ho mai usata." Questo scenario pone una questione difficile: se la scrittura umana è riconosciuta come artefatto artificiale, che cosa rimane del valore intrinseco di un testo?

Le conseguenze editoriali

Il caso di Granta non è isolato: mostra un problema sistemico. Secondo il Wall Street Journal, uno dei libri più venduti a gennaio negli Stati Uniti, London Falling di Patrick Radden Keife, ha piazzato 13.468 copie solo nella settimana di lancio. Harper Group, sua casa editrice, ha attribuito il successo non tanto al contenuto del libro, ma a una tendenza: oggi gli ascoltatori sembrano preferire i podcast, che offrono una soluzione istantanea alle storie.

L’AI rappresenta il prossimo passo: non sostituisce solo i libri e i podcast, ma li rende obsoleti con risposte istantanee basate su domande. La problematica, però, è che questa pratica elimina la necessità di attenzione, di riflessione, e di costruzione di un percorso intellettuale—esattamente ciò che rende prezioso il non-fiction.

I rischi dell’imitazione perfetta

La scrittrice Vauhini Vara, in un articolo pubblicato su Vox, ha condotto un esperimento interessante. Ha chiesto a un analista tecnico di addestrare un modello su alcuni dei suoi testi pubblicati, per generare passaggi simili alla sua voce autoriale, da includere in un manoscritto. Li ha poi mischiati con tratti veri e ha inviato il mix ai suoi amici. Nessuno ha potuto distinguere i pass