Riconoscere l’uso dell’intelligenza artificiale nelle pubblicazioni scientifiche e nei testi accademici sta diventando sempre più difficile. L’ultima ricerca condotta dal linguista computazionale Fırat Mıhcı ha dimostrato che i modelli di intelligenza artificiale possono riscrivere le proprie bozze, riuscendo così a disattivare completamente i sistemi di rilevamento. L’approvazione di questi testi da parte di editor umani e la loro pubblicazione con nomi reali fanno sì che, nel tempo, gli schemi linguistici prodotti dalle macchine vengano adottati come parte del vocabolario umano standard.
Lo studio ha analizzato 18 mila 989 abstract accademici
Lo studio ha esaminato nel dettaglio 18 mila 989 abstract accademici pubblicati in tre discipline diverse tra il 2019 e il 2026. Confrontando i periodi precedente e successivo all’inizio dell’uso degli strumenti di intelligenza artificiale, diffusisi verso la fine del 2022, la percentuale di parole associate all’intelligenza artificiale negli abstract di linguistica computazionale è salita da 1,9 ogni 10 mila parole a 14,0. L’aumento è stato registrato come una crescita di circa sette volte.
Un orientamento simile è stato osservato anche negli abstract di neuroscienze. In questo ambito, il rapporto è aumentato da 1,7 a 8,7 ogni 10 mila parole, con una crescita di circa cinque volte. Negli abstract di matematica, invece, il rapporto è passato da 0,9 a 1,3. I ricercatori hanno considerato questo cambiamento, statisticamente incerto, come gruppo di controllo.
Studi come il rapporto di MIT, che aveva già evidenziato l’automazione dei compiti di laurea negli istituti di istruzione, avevano richiamato l’attenzione sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulla produzione accademica. La nuova ricerca mostra con dati concreti in quale misura questo impatto si rifletta nella letteratura pubblicata.
Il cambiamento nelle parole usate più frequentemente
Nell’analisi della frequenza è stato stabilito che, nel corso del tempo, sono cambiate le parole comunemente utilizzate nei testi prodotti dall’intelligenza artificiale. Negli abstract esaminati, la frequenza della parola “delve” (esaminare in profondità), utilizzata nel 2024 nel 2,75% dei casi, è scesa allo 0,12% nel set di dati del 2026, non ancora completo. D’altra parte, è stato rilevato che termini utilizzati frequentemente dall’intelligenza artificiale, come “intricate”, “showcase”, “nuanced” e “underscore”, si sono ormai affermati nella letteratura.
È stato stabilito che revisori ed editor non hanno inserito, prima della pubblicazione di questi testi, alcuna nota relativa alla loro origine artificiale.
Circolo vizioso nei sistemi di rilevamento
Il fatto che i testi generati dall’intelligenza artificiale si correggano da soli, avvicinandosi all’aspetto della scrittura umana, crea un rischio duplice per gli attuali software di rilevamento. I sistemi di rilevamento addestrati su testi più vecchi possono erroneamente contrassegnare come generati dall’intelligenza artificiale i testi originali di autori umani reali influenzati dall’intelligenza artificiale. Al contrario, i nuovi modelli addestrati utilizzando articoli attuali risultano insufficienti nell’individuare i testi generati dall’intelligenza artificiale in futuro, poiché considerano il linguaggio plasmato dall’intelligenza artificiale una base normale.
I ricercatori segnalano che i meccanismi di controllo basati sui testi hanno perso la loro affidabilità. Sottolineando che il concetto di scrittura umana è cambiato nel corso del tempo, i ricercatori evidenziano la necessità di metodi che vadano oltre il controllo dello stile per poter preservare l’integrità accademica.