Il cronista e l’AI. Un corpo a corpo

Mentre l’IA diventa sempre più capace, che cosa conviene continuare a fare con la nostra testa? E quanto possiamo delegarle senza cambiare anche noi?

Rilanciamo volentieri questo pezzo con cui Marco D’Auria inaugura un filone su Open Italy, il suo blog su Substack

Ammazza quanto sono bravo.

È la prima cosa che ho pensato quando, un paio di settimane dopo il lancio, ho cominciato a spippolare con ChatGPT. Qualsiasi cosa scrivessi, la trasformava in testi chiari, ordinati. Plasticosi, spesso, a volte un po’ vuoti. Ma con le versioni successive sempre meglio, perfino brillanti. Certe frasi dicevano esattamente quello che avrei voluto dire, a volte rendevano più efficaci i concetti che volevo esprimere. C’erano collegamenti che mi sembravano intelligenti, conclusioni convincenti, parole che sentivo mie. Non sempre, però.

Ma alla fine il testo, con un bel po’ di lavoro di rifinitura, funzionava. E, siccome filava, una parte di me se ne attribuiva il merito. Poi mi sono fatto una domanda: quanto di quella “intelligenza” era davvero mia?

Avevo fornito il tema, indicato una direzione, corretto e ricorretto frasi, eliminato le esagerazioni, gli AI sounding, scelto la versione finale. Ma i passaggi migliori? Il collegamento al quale non avevo pensato? La formulazione capace di tenere insieme due idee che nella mia testa non erano ancora collegate? Quelle intuizioni sagaci erano mie perché le avevo approvate oppure appartenevano all’IA che me le aveva proposte?

Ancora non riesco a capire dove passa il confine: tra quello che penso io e quello che mi sembra mio quando me lo ritrovo formulato bene da qualcun altro. Succede anche fuori da ChatGPT. C’è chi riesce a dire così bene qualcosa che avevi già in testa che finisci per riconoscerti nelle sue parole. E magari lo voti, compri il suo libro o cominci a considerarlo un punto di riferimento.

L’intelligenza artificiale rende facilmente accessibile una capacità espressiva che fino a poco tempo fa presupponeva, almeno in parte, comprensione, cultura, dimestichezza con la scrittura e lavoro di elaborazione. Oggi si può produrre in pochi secondi una lettera impeccabile o una presentazione autorevole, e con la stessa facilità un post brillante o un curriculum perfetto. Anche un articolo che può avere le sembianze di un buon articolo.

Poi scopri che quel conoscente che finora sui social ha pubblicato solo le foto delle vacanze e delle cene al ristorante figo adesso discetta di delicate questioni di politica estera. Con testi plausibili, ben scritti, ma un po’ vuoti. E, conoscendolo, sai che da solo non sarebbe in grado di sostenerli. Perché ha scoperto che si può ottenere un testo complesso senza essere capaci di ricostruirne fino in fondo il ragionamento. Che magari non saprebbe difenderlo in una discussione. Che potrebbe non accorgersi di un errore concettuale se nessuno glielo facesse notare e firmare un ragionamento convincente senza avere gli strumenti per stabilire quanto valga.

Con l’IA possiamo fare un figurone anche su cose che non padroneggiamo davvero. E il primo a cascarci può essere proprio chi firma.

Se vuoi seguire questo viaggio dentro quello che l’IA sta facendo a noi, iscriviti a Open Italy. È gratis.

Il rischio? Se il testo viene bene, ce ne attribuiamo il merito. E se ChatGPT prende una tua frase ancora confusa e la rende brillante, è facile convincersi che fosse già tutto nella nostra testa.

Qualche volta è vero: abbiamo effettivamente un’ottima idea. Ed è anche uno degli aspetti più interessanti dell’intelligenza artificiale. Una persona può avere un’esperienza importante, un’intuizione originale, perfino una visione molto lucida di un problema, e non avere gli strumenti linguistici per esprimerla. L’IA può aiutarla a colmare quella lacuna. Può permettere a chi non sa scrivere bene di dire finalmente bene qualcosa che ha davvero pensato. Sarebbe assurdo considerarlo un impoverimento.

È difficile – e questo è forse il cuore del problema – capire se l’intelligenza artificiale ha dato forma a un mio pensiero originale oppure se quel pensiero me l’ha fornito lei.

Nel mio caso la risposta è ancora più complicata, perché con l’intelligenza artificiale ci faccio a lotta. Spesso impiego più tempo a correggere le sue risposte di quanto ne avrei impiegato a scrivere da solo. Sono soddisfatto raramente. Le faccio riscrivere una frase e poi le dico che la nuova versione è peggiore. Le segnalo le ripetizioni, le formule prevedibili, le opposizioni costruite per sembrare incisive, e tolgo le parole astratte in cerca del fatto concreto, cambiando il ritmo. Una frase può essere formalmente corretta e continuare a non piacermi.

A volte la discussione diventa surreale. ChatGPT mi dà ragione, si scusa, assicura di avere capito e due risposte dopo ricade nello stesso difetto.

Faccio il giornalista. Per me scegliere una parola o controllare un nesso non è una rifinitura. Neppure capire se una frase aggiunge qualcosa. È l’essenza del mio lavoro. Un testo può essere scritto benissimo e avere dentro pochissimo. E questo succedeva già molto prima dell’intelligenza artificiale.

L’esperienza professionale mi permette almeno di difendermi da alcune cose. Mi accorgo quando una frase non mi appartiene o quando un’affermazione è troppo sicura rispetto ai fatti disponibili; lo stesso vale per un collegamento che non regge. Riconosco molte formulazioni standard dell’IA appena le leggo.

Eppure sarebbe falso sostenere che l’IA si limiti a sistemare quello che avevo già pensato. A volte propone un collegamento che non avevo visto. Apre una strada. Formula una domanda migliore della mia. Mette in relazione una riflessione ancora abbozzata con qualcosa che conosco ma che in quel momento non avevo richiamato. Posso controllare quel suggerimento, svilupparlo o buttarlo via. Resta il fatto che, prima che comparisse sullo schermo, non ci avevo pensato.

Il momento in cui mi sento davvero autore, però, è spesso quello in cui una sua proposta la scarto. ChatGPT può trovare una frase migliore della mia, ma dentro quella frase infilare una conclusione che io non avrei tratto o una certezza che non ho.

A chi appartiene, allora, l’idea?

La domanda non nasce con ChatGPT. Le idee arrivano dai libri, dalle persone con cui parliamo, da un’osservazione ascoltata per caso. Nessuno pensa nel vuoto. Una frase di un amico può diventare l’inizio di un lavoro molto personale. Un libro, un articolo o un’esperienza possono farci vedere qualcosa che avevamo sotto gli occhi da anni.

Con l’intelligenza artificiale, però, basta una domanda per ricevere una formulazione già pronta, spesso molto convincente, e incorporarla nel nostro ragionamento quasi senza accorgerci del momento in cui è entrata.

Potremmo chiamarla “intelligenza in prestito”.

La prova dell’intelligenza in prestito

Chiudi ChatGPT e prova a spiegare l’idea senza riaprire la chat. Se qualcuno la contesta o salta fuori un fatto che la smentisce, riesci a discuterla e magari a cambiarla? Se no, forse quell’idea è ancora in prestito.

Perché c’è una grande differenza tra usare l’intelligenza artificiale per sviluppare un pensiero nostro e adottare un pensiero che ci convince soprattutto perché ChatGPT l’ha formulato bene.

E non succede solo quando scriviamo. Se chiedo a ChatGPT di aiutarmi a capire una guerra o una scelta politica, le sue risposte orientano il modo in cui guardo il mondo.

Mi è capitato con una crisi internazionale che seguivo distrattamente. Ho chiesto a ChatGPT di ricostruirmi cause e responsabilità, poi ho controllato le fonti, come faccio sempre. I fatti tornavano. Ma a un certo punto mi sono accorto che avevo adottato anche il modo in cui ChatGPT li aveva messi insieme: quali fatti venivano prima, quali sembravano più importanti, da dove partire per spiegare quello che stava succedendo. Insomma, avevo verificato le informazioni, ma la lettura del problema me l’aveva già suggerita l’IA.

La domanda allora è: quanto sono mie le idee con cui giudico ciò che succede? Qui c’è di mezzo l’autonomia. E se quelle idee contribuiscono a formare le nostre scelte pubbliche, anche la cittadinanza.

Si dice spesso che con l’intelligenza artificiale bisogna imparare a fare le domande giuste. È vero. Ma una buona domanda non coincide con un buon prompt. Per fare una domanda interessante bisogna prima accorgersi che esiste un problema, sapere abbastanza dell’argomento per vedere quello che manca, capire quali presupposti diamo per scontati e riconoscere quando una spiegazione è troppo facile. Una domanda può essere tecnicamente impeccabile e intellettualmente povera.

Poi bisogna saper leggere la risposta.

Per anni – questo è il paradosso – abbiamo spiegato ai ragazzi che con Filosofia e Lettere sarebbe stato difficile trovare lavoro, mentre il futuro apparteneva agli informatici. Adesso arriva un’intelligenza artificiale che scrive, traduce, programma, riassume e mette insieme informazioni a una velocità impossibile per un essere umano. E improvvisamente il problema non è più soltanto saper fare. È capire se quello che è stato fatto ha senso.

E allora sì: su questo terreno il laureato in Filosofia o in Lettere può battere l’informatico quattro a zero, e non c’è partita.

Se hai passato anni a leggere, discutere, distinguere concetti, ricostruire un ragionamento, riconoscere una citazione travestita da idea nuova, accorgerti che una parola è usata male o che manca un pezzo di storia, hai esattamente gli strumenti che servono davanti a un sistema capace di produrre risposte molto convincenti.

Più l’intelligenza artificiale diventa brava a rispondere, più diventa importante sapere se la risposta vale qualcosa. Una laurea umanistica, naturalmente, non immunizza dalle sciocchezze. Ma senza una cultura con cui confrontare la risposta dell’IA è più difficile capire il valore di una risposta. Altrimenti rischiamo di giudicare tutto soprattutto da come suona.

Per questo fenomeno esiste ormai anche un nome: epistemia. Nel significato legato all’intelligenza artificiale, il termine è stato introdotto nel 2025 da Edoardo Loru, Jacopo Nudo, Niccolò Di Marco e altri ricercatori del gruppo coordinato da Walter Quattrociocchi. In uno studio pubblicato su PNAS hanno chiesto a sei grandi modelli linguistici di valutare l’affidabilità e l’orientamento politico di oltre duemila siti di informazione e hanno confrontato i risultati con quelli di valutatori esperti e di persone coinvolte in un esperimento.

Spesso i modelli arrivavano a conclusioni simili a quelle degli esperti. La conclusione, però, poteva essere giusta anche perché il sistema riconosceva parole, formule e altri segnali che aveva imparato ad associare a una fonte affidabile, senza valutarla come farebbe una persona competente.

È come giudicare un ristorante senza aver mangiato. Guardi l’ingresso, il menu, il modo in cui sono scritti i piatti, magari perfino il quartiere. Sono segnali che associ a un certo livello di qualità. E magari ci prendi. Ma non hai giudicato il cibo: hai giudicato ciò che di solito accompagna un buon ristorante.

Gli autori chiamano epistemia l’illusione di conoscenza che nasce quando una risposta plausibile prende il posto della verifica. Va fatta però una distinzione: lo studio riguarda il modo in cui i modelli valutano una fonte, non quello che succede a noi quando leggiamo una risposta di ChatGPT. Ma io mi chiedo: se una risposta suona bene e arriva alla conclusione giusta, quanto siamo ancora portati a chiederci come sia stata ottenuta? E se quella risposta l’abbiamo chiesta noi, quanto è facile scambiare la sua qualità per nostra?

Lo confermano anche i dati di alcune riviste scientifiche: con l’intelligenza artificiale produciamo di più. Non necessariamente meglio.

A un certo punto mi sono accorto che ChatGPT stava lasciando qualche traccia anche nel mio modo di scrivere. All’inizio riconoscevo subito certi suoi tic proprio perché non mi appartenevano. Leggevo una costruzione e pensavo: questa non la scriverei mai. Poi ho passato ore davanti a quei testi, a correggerli e farli riscrivere, ma intanto continuavo a leggerli.

Finché mi sono sorpreso a usare da solo una locuzione che qualche tempo prima avrei attribuito immediatamente all’IA. Non la stavo copiando e ChatGPT non era nemmeno aperto. Mi era entrata in testa.

È normale: impariamo anche per esposizione. Il linguaggio degli altri modifica il nostro. Leggere Hemingway, Flaiano o il tuo quotidiano preferito per anni lascia inevitabilmente qualcosa nella scrittura. E ChatGPT lo usano ogni giorno milioni di persone.

Quindi: se passiamo ore a leggere testi scritti dall’IA, alla fine finiamo anche noi per scrivere come lei?

Qualche indizio, però, c’è. Viene da Your Brain on ChatGPT, uno studio di Nataliya Kosmyna e altri ricercatori legati al MIT Media Lab. Ha coinvolto 54 persone: un gruppo scriveva usando ChatGPT, uno poteva usare un motore di ricerca, un terzo doveva fare tutto da solo. Durante il lavoro i ricercatori misuravano anche l’attività cerebrale. Nel compito di scrittura, il gruppo che usava l’intelligenza artificiale mostrava una connettività cerebrale complessivamente più debole, ricordava peggio quello che aveva appena scritto e sentiva meno proprio il testo prodotto. Lo studio è ancora un preprint, quindi questi risultati vanno presi con cautela.

Alla quarta prova hanno partecipato in tutto soltanto 18 persone, quindi servono conferme su numeri più grandi. Ma nel gruppo che aveva usato ChatGPT e poi ha scritto senza alcun aiuto continuavano a comparire parole e costruzioni già usate nelle sessioni precedenti con l’IA.

La macchina tace. Ma intanto ci ritroviamo le sue parole in bocca.

Se questo effetto esiste, allora l’IA lascia tracce anche nei testi che scriviamo senza usarla. E il risultato può essere persino una buona scrittura: testi ben fatti, perfettamente presentabili, che però finiscono per assomigliarsi sempre di più. Uno stile personale non è sempre pulito. A volte lo riconosci proprio da una frase un po’ storta che un buon editor sistemerebbe e che invece, proprio così, appartiene a chi l’ha scritta. Se usiamo sempre l’IA come editor, finiamo per farci correggere anche quella.

Scrivere non significa semplicemente mettere sulla pagina un pensiero già completo. L’IA tende a sistemare subito quello che nel testo non torna. Se manca un passaggio, ne propone uno; se una conclusione non arriva, te ne offre una. È comodo. Ma a volte quel punto irrisolto è lì perché non abbiamo ancora capito bene che cosa vogliamo dire.

A chi non è capitato di capire meglio qualcosa proprio mentre provava a scriverla? Una frase che non viene può voler dire che l’idea non è ancora a fuoco. Ci torni sopra, cambi una parola, provi a rimettere in ordine il ragionamento e, facendo quello sforzo, capisci meglio anche che cosa stai cercando di dire. Quella fatica è parte del lavoro di capire.

Se l’IA ci dà subito la frase che mancava o la conclusione che non riuscivamo a trovare, possiamo superare quel punto senza aver capito davvero che cosa ci stava bloccando. Risparmiamo tempo, certo. Ma qualche volta saltiamo proprio lo sforzo che ci avrebbe fatto capire qualcosa in più.

Tornare alla macchina da scrivere o rifiutare l’intelligenza artificiale sarebbe ridicolo, oltre che incoerente con il modo in cui lavoro io. Dovremo però imparare a decidere anche quando usarla. In certi momenti può essere straordinariamente utile averla accanto. In altri può valere la pena provare prima a scrivere, cancellare, cercare il collegamento che non arriva, lasciando per un po’ irrisolto un problema invece di ottenere immediatamente una risposta plausibile.

Resta la domanda da cui sono partito: quanto dell’intelligenza che vediamo in un testo appartiene davvero a chi lo firma? Un confine preciso, credo, non lo troveremo.

Probabilmente cambierà anche il significato della parola autore. Il valore di un lavoro non dipenderà necessariamente dall’avere digitato personalmente ogni frase. Potrà stare soprattutto nel giudizio: nelle domande che facciamo, in quello che accettiamo o rifiutiamo delle risposte, nelle verifiche che siamo capaci di fare.

Ma per giudicare bisogna avere un criterio proprio, e quel criterio si costruisce con ciò che sappiamo e con l’esperienza.

L’IA può farci sembrare competenti senza che lo siamo davvero. Il rischio è che a un certo punto ci crediamo anche noi.

Finché sappiamo che quell’intelligenza è in prestito, possiamo usarla, imparare da essa e magari trasformarla in qualcosa di nostro.

La competenza importante, leggendo un articolo, sarà ancora quella che era prima di ChatGPT: capire se quelle pagine ci fanno comprendere qualcosa che prima non avevamo capito e se chi le firma è in grado di assumersi la responsabilità di ciò che dicono.

Chissà se un giorno faremo con gli articoli quello che già facciamo con il cibo. Leggeremo l’etichetta e controlleremo gli ingredienti, cercando di capire quanto il prodotto sia stato lavorato.

Pezzo scritto a mano. Pezzo scritto con l’IA. E, per quelli peggiori, pezzo ultraprocessato.

E questo articolo, secondo voi, è fatto a mano, con l’aiuto dell’IA oppure ultraprocessato?

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