La ricerca condotta dalla società di marketing Graphite ha rivelato che i modelli di intelligenza artificiale continuano a produrre testi caratterizzati da schemi che li distinguono dalla scrittura umana. Confrontando i testi umani con quelli generati dall’intelligenza artificiale, i ricercatori hanno individuato 13,000 espressioni che nel contenuto prodotto dall’intelligenza artificiale compaiono almeno il doppio delle volte. Secondo Greg Druck, chief AI officer di Graphite, mentre i modelli Claude si avvicinano nel tempo alla distribuzione delle parole usata dagli esseri umani, i modelli GPT se ne allontanano.
Nello studio, 10,000 articoli pubblicati prima del lancio di ChatGPT sono stati utilizzati come gruppo di controllo prodotto da esseri umani. I ricercatori hanno chiesto a diversi modelli di intelligenza artificiale di riscrivere questi articoli a partire dai riassunti, confrontando l’uso di parole, espressioni e strutture sintattiche.
- Il segnale più evidente di Claude Opus 5.5 è la parola “dependable”, utilizzata 23 volte più spesso rispetto ai testi umani. Il modello usa inoltre l’espressione “this matters” 116 volte più spesso e lo schema “why X matters” 92 volte più spesso.
- Il modello Astra di OpenAI tende a usare l’espressione “another dimension” e gli schemi “may provide” o “can provide”, che indicano che un’azione potrebbe apportare un beneficio. Le strutture definite “corrective framing”, “not simply X” e “rather than relying on X”, compaiono nei testi di Astra oltre 100 volte più spesso rispetto alla scrittura umana.
I modelli hanno ridotto l’uso delle lineette lunghe eccessivamente frequenti. Opus 5.5 utilizza questo segno il 99% in meno rispetto a Opus 5, mentre Astra ne fa un uso inferiore dell’88% rispetto agli esempi umani; Gemini 3.1 Pro, invece, ha quasi completamente abbandonato la lineetta lunga. Nonostante ciò, Graphite sottolinea che il numero complessivo dei segni tipici dell’AI non è diminuito: al posto degli schemi noti ne sono comparsi semplicemente di nuovi. Druck sostiene che sia difficile controllare completamente caratteristiche di questo tipo nei modelli con miliardi di parametri.
La ricerca, pubblicata il 1 ottobre 2026, mostra che, nonostante le dichiarazioni di Anthropic e OpenAI a favore di una scrittura più naturale, chiara e comprensibile, i modelli conservano i propri schemi distintivi.
Perché è importante
I risultati mostrano che distinguere i testi generati dall’AI non può dipendere da un unico segno, in particolare da elementi facilmente riconoscibili come la lineetta lunga. Poiché i modelli possono ridurre un determinato schema e utilizzare più frequentemente altre espressioni, i criteri impiegati nella valutazione dei testi devono cambiare nel tempo. Questa situazione crea un problema metodologico per i lettori e gli editori interessati a distinguere i contenuti preparati con il supporto dell’AI dalla scrittura umana. Il fatto che la ricerca si basi sul confronto tra testi umani e output dei modelli fa pensare che le caratteristiche individuate siano legate a determinate tendenze di generazione, più che a preferenze casuali. Tuttavia, resta aperto il nodo di come colmare la distanza tra l’obiettivo di Anthropic e OpenAI di ottenere una scrittura più naturale e la conservazione, da parte dei modelli, dei loro schemi distintivi.