di Carmen Tortora – La scrittura sta cominciando ad avere un pedigree. LinkedIn consente agli utenti di segnalare ciò che appare come AI slop. Substack ha affidato a Pangram il compito di stimare la presenza di scrittura artificiale. Anthropic lavora a un watermark statistico capace di lasciare nei testi generati dai propri modelli una traccia riconoscibile. Intorno a questi strumenti si è formato in fretta un riflesso molto più rozzo: cercare ChatGPT dentro una frase troppo levigata, in una costruzione sintattica ordinata o perfino in un semplice tratto stilistico. Il testo viene guardato come qualcosa da smascherare prima ancora di essere valutato. Un articolo può riportare dati corretti e fonti solide; basta che il tono ricordi quello attribuito ai modelli generativi perché l’attenzione si sposti altrove. La provenienza prende il posto del contenuto e il sospetto comincia a precedere la lettura.
Internet ha conosciuto quantità enormi di cattiva informazione molto prima dell’arrivo dei modelli generativi. Anche le grandi testate hanno pubblicato articoli fragili, talvolta approssimativi, e qualche volta persino ridicoli, continuando comunque a godere della protezione offerta dal proprio nome. Il prestigio del giornale arrivava prima del singolo articolo e gli concedeva una quota iniziale di autorevolezza. Durante l’emergenza pandemica questo rapporto tra fiducia e fonte riconosciuta ha acquistato una forza emotiva particolare. Le città si sono svuotate e milioni di persone hanno seguito bollettini e trasmissioni cercando risposte su qualcosa che riguardava direttamente la propria salute e quella dei propri familiari. Nel marzo 2020 Mediaset ha trasmesso sulle proprie reti uno spot che invitava apertamente a «fidarsi dei professionisti dell’informazione» e a scegliere gli “editori veri”. Il messaggio è arrivato mentre la paura riempiva le case e la televisione rappresentava per molti il principale contatto con ciò che stava accadendo fuori.
Quella comunicazione ha trovato un terreno potentissimo proprio perché il bisogno di informazione coincideva con il bisogno di sicurezza. Chi temeva per i genitori o per i figli cercava una voce capace di dare ordine a una situazione confusa. I volti televisivi conosciuti da anni assumevano così un valore che andava oltre il semplice ruolo giornalistico. La fiducia personale si mescolava alla reputazione della testata, mentre la formula dei “professionisti dell’informazione” indicava implicitamente anche il confine tra chi possedeva l’autorevolezza necessaria e chi doveva ancora dimostrarla. Le bufale sul Covid sono circolate davvero e alcune hanno raggiunto livelli grotteschi, quindi la richiesta di fonti serie aveva ragioni concrete. Nello stesso tempo si è consolidata un’abitudine molto comoda: attribuire credito alla provenienza prima di avere esaminato il contenuto. Un’informazione pubblicata da una grande testata partiva con un vantaggio. La stessa informazione, apparsa su un sito sconosciuto, veniva accolta con un sospetto molto più severo.
Internet ha mostrato però anche un’altra possibilità. Durante quegli stessi mesi molte persone hanno imparato ad aprire direttamente un rapporto, a leggere uno studio o a confrontare il titolo di un giornale con il documento dal quale era stato ricavato. La rete permetteva di controllare il racconto invece di riceverlo come un prodotto finito. In alcuni casi la sintesi giornalistica coincideva perfettamente con la fonte; in altri il titolo accentuava un dettaglio fino a cambiare la percezione dell’intero documento. Il nome dell’editore continuava ad avere un peso, ma la possibilità di verificare lo rendeva meno decisivo. L’autorevolezza smetteva di essere una rendita e tornava a dipendere dalla qualità di ciò che veniva pubblicato.
L’ossessione contemporanea per l’origine artificiale della scrittura rischia di ricostruire quella stessa gerarchia con strumenti diversi. Un articolo può contenere fonti affidabili e sviluppare un ragionamento serio; il sospetto che sia stato scritto con ChatGPT può bastare per trasformare la discussione in un interrogatorio sul processo di produzione. Il lettore apre un detector invece del documento citato. Comincia a osservare la punteggiatura mentre i dati restano sullo sfondo. La storia della scrittura rende questa improvvisa devozione per la purezza autoriale ancora più singolare. Presidenti e ministri hanno pronunciato discorsi preparati da speechwriter, personaggi pubblici hanno firmato autobiografie costruite insieme a professionisti e gli editor hanno spesso modificato profondamente manoscritti destinati a uscire con un solo nome in copertina. La firma ha continuato a valere perché indicava chi assumeva pubblicamente la responsabilità di quelle parole. L’intelligenza artificiale ha tolto alla delega il privilegio economico che per decenni l’ha resa rispettabile. Un tipo di assistenza un tempo riservato a chi poteva permettersi collaboratori è oggi disponibile a chiunque possieda un telefono.
La democratizzazione della scrittura assistita ha prodotto così una curiosa inversione. Il ghostwriter di un personaggio famoso apparteneva al mestiere; ChatGPT usato da una persona comune diventa invece materia di sospetto. Un dirigente poteva affidare una relazione al proprio staff e firmarla senza che nessuno si interrogasse sulla percentuale di parole realmente sue. Un professionista che utilizza un modello per migliorare la forma di un testo rischia invece di vedere svalutato l’intero contenuto. La delega conserva prestigio quando viene esercitata attraverso una struttura costosa e riconosciuta; diventa improvvisamente problematica quando la stessa possibilità è accessibile a milioni di persone. Questa atmosfera comincia anche a deformare la scrittura. Alcuni autori evitano parole considerate troppo associate ai modelli generativi, altri rendono volontariamente più irregolare una frase per apparire umani. Persone reali introducono difetti nella propria prosa per superare un esame di autenticità condotto da un software o da un lettore convinto di possedere un fiuto infallibile. Si arriva a scrivere peggio per dimostrare di aver scritto da soli.
Il lettore, nel frattempo, riceve una scorciatoia molto più comoda del pensiero critico. Verificare un articolo richiede tempo. Bisogna aprire la fonte e capire se i numeri sostengono davvero la conclusione. Cercare l’intelligenza artificiale richiede molto meno. Una costruzione stilistica diventa un indizio e una percentuale restituita da un detector può acquistare il valore psicologico di una sentenza. Un testo mediocre scritto interamente da un essere umano conserva così la propria patente biologica, mentre un articolo accurato e verificato può essere screditato perché assistito da una macchina. La qualità lascia spazio alla purezza della provenienza.
La responsabilità di chi firma resta invece molto più concreta di qualsiasi percentuale restituita da un detector. Pubblicare significa assumersi la responsabilità di ciò che si mette davanti agli altri. Chi firma risponde delle fonti che ha scelto, dei dati che ha riportato e del senso complessivo che ha deciso di attribuire a quelle informazioni. Se ChatGPT inventa un riferimento e l’autore lo pubblica senza controllarlo, la responsabilità rimane dell’autore. Se un modello propone una conclusione azzardata e quella conclusione viene accettata senza verifica, la firma continua ad avere un peso preciso. L’intelligenza artificiale può assistere il lavoro; può anche moltiplicare la superficialità di chi la utilizza. Lo strumento alleggerisce il processo, mai la responsabilità.
Questo vale anche nella direzione opposta. Un autore può usare un modello per riorganizzare appunti, migliorare una formulazione o individuare documenti da verificare e continuare a essere pienamente responsabile del testo finale. La serietà del lavoro dipende dal controllo esercitato su ciò che viene pubblicato. Chi firma dovrebbe poter spiegare e difendere ciò che ha scritto anche quando la prima bozza è passata attraverso una macchina. La responsabilità autoriale acquista anzi più importanza proprio quando gli strumenti diventano potenti, perché affidare una parte del processo a un software rende ancora più necessario controllarne il risultato. Un testo resta proprio quando chi lo pubblica è disposto a risponderne.
La caccia alla provenienza cresce proprio mentre l’intelligenza artificiale viene raccontata con un linguaggio sempre più carico di allarme. Sono comparsi paragoni con il nucleare e con grandi catastrofi della storia recente. Aziende e istituzioni lavorano contemporaneamente su sistemi capaci di certificare gli output artificiali e sulle forme di tracciabilità destinate a renderli riconoscibili. Governi, media e società tecnologiche possono muoversi per ragioni differenti; attribuire loro una strategia comune richiederebbe prove. La somma di questi movimenti produce però un effetto visibile: il controllo dell’intelligenza artificiale diventa progressivamente più normale e più rassicurante. Una tecnologia descritta come capace di sfuggire alla mano dell’uomo rende naturale chiedere che qualcuno la tenga sotto tutela. La tracciabilità viene percepita come una garanzia e il watermark come una protezione dall’inganno.
Un dato sulla provenienza può essere utile al lettore. Una piattaforma capace di leggerlo automaticamente possiede però anche la possibilità di utilizzarlo per classificare ciò che circola. Oggi quell’informazione può servire a mostrare un’etichetta; domani può entrare nei sistemi che regolano la distribuzione di un contenuto. La tecnologia necessaria rimane la stessa e cambia soltanto la decisione presa sopra di essa. Durante la pandemia il logo della testata e l’indicazione della fonte riconosciuta hanno spesso orientato la fiducia prima ancora della lettura. Con l’intelligenza artificiale quel meccanismo può diventare molto più capillare, perché il giudizio sulla provenienza può accompagnare ogni singolo testo ed essere letto da una macchina prima ancora di raggiungere il pubblico. Il certificato resta innocuo finché descrive l’origine; acquista potere quando comincia a influire sul destino del contenuto.
L’esperienza pandemica rende tutto questo meno astratto. Milioni di persone hanno già vissuto una stagione nella quale paura e informazione sono state strettamente legate e nella quale è stato ripetuto con insistenza di chi fidarsi. La formula «Fidati dei professionisti dell’informazione» ha condensato perfettamente quella cultura della fiducia delegata. Oggi la questione assume una forma diversa: il soggetto da certificare diventa il testo stesso. Un algoritmo può stimare quanto sia umano, una piattaforma può assegnargli un’etichetta e il lettore può ricevere quell’indicazione prima di avere valutato una sola delle idee contenute nella pagina.
Internet aveva aperto una strada molto più scomoda per ogni autorità che pretende di amministrare la fiducia: permettere al lettore di controllare personalmente. Un grande giornale può pubblicare una sciocchezza e un piccolo sito può riportare un documento autentico. Un essere umano può scrivere un articolo mediocre, mentre una persona assistita dall’intelligenza artificiale può produrre un lavoro rigoroso. La provenienza racconta come un contenuto è stato prodotto; la verifica racconta quanto vale. A questo si aggiunge la responsabilità di chi firma, che rimane il punto sul quale dovrebbe reggersi qualunque forma seria di autorialità. Sapere come è nata una frase può essere interessante; sapere chi è disposto a risponderne è molto più importante.
Chi usa l’intelligenza artificiale come alibi per pubblicare qualsiasi cosa abdica alla propria responsabilità. Chi la utilizza come strumento e controlla ogni passaggio se ne assume invece una ancora maggiore, perché sa di lavorare con una tecnologia capace di produrre testi convincenti anche quando sbaglia. La distinzione passa meno dalla purezza della mano che ha scritto e molto di più dalla serietà della persona che mette il proprio nome sotto il risultato. La firma dovrebbe significare precisamente questo: l’ho letto, l’ho verificato, lo pubblico e ne rispondo.
Quando il certificato arriva prima della lettura, il lettore comincia a dipendere da chi lo emette. Quando il sospetto precede l’argomento, chi scrive modifica spontaneamente il proprio linguaggio per evitare di diventare sospetto. Una piattaforma dotata di strumenti capaci di riconoscere automaticamente la provenienza dispone anche di un nuovo criterio attraverso il quale governare ciò che circola.
La vecchia censura aveva bisogno di vietare le parole.
Quella più raffinata può limitarsi a stabilire quali parole meritino fiducia.
E dopo avere vissuto così di recente una stagione nella quale ci è stato ripetuto di chi fidarci, vale la pena osservare con molta attenzione chi oggi costruisce gli strumenti capaci di suggerirci anche di quali parole fidarci.
Carmen Tortora
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