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AI Summary
Key Moments
Preferenze linguistiche di modelli AI
Graphite ha mappato oltre 13.000 espressioni più frequenti nella scrittura AI rispetto a quella umana.Tic stilistici di Opus 5.5
Uso ripetuto di 'affidabile' e formule come 'perché X è importante' sono segnali chiave.Indizi specifici di Astra
Astra usa 'inquadramento correttivo' e perifrasi che si differenziano da altri modelli.Difficoltà nell'eliminare i segnali
Nonostante i miglioramenti, i modelli mantengono tic stilistici difficili da sradicare completamente.Opus 5.5 adora dirti “conta” (e altri indizi di scrittura AI)
Con i testi generati da LLM ovunque, cresce la voglia — comprensibilissima — di capire quando stiamo leggendo parole di una macchina. Se i vecchi segnali come l’abuso del trattino lungo o il verbo “to delve” sono stati in gran parte eliminati, la ricerca dice che restano parecchie abitudini ricorrenti a cui i modelli tornano quando scrivono.
Una nuova analisi realizzata dall’agenzia di marketing Graphite ha mappato le preferenze linguistiche dei modelli di punta, identificando parole e costruzioni ricorrenti. Anche se i “vecchi” indizi sono stati ripuliti, i modelli continuano a puntare forte sui contrasti e su schemi frasali ripetitivi, ciascuno con tic stilistici ben riconoscibili. La sorpresa? L’ampiezza del fenomeno: Graphite ha individuato 13.000 espressioni almeno due volte più frequenti nei testi AI rispetto a quelli umani — la loro definizione di “tell”.
“Curiosamente, i modelli Claude si stanno avvicinando alla distribuzione lessicale umana nel tempo,” ha detto a TechCrunch Greg Druck, chief AI officer di Graphite. “Per i modelli GPT, invece, ci si sta allontanando.”
Come è stata condotta la ricerca
Per analizzare la scrittura AI su larga scala serviva un impianto metodologico solido. Graphite è partita da un corpus di 10.000 articoli pubblicati prima del lancio di ChatGPT, usati come baseline umana. Poi ha chiesto a diversi modelli di riscrivere quegli articoli a partire da riassunti, così da ridurre il più possibile i bias della fonte. Con campioni bilanciati — umani e generati per ciascun modello — i ricercatori hanno potuto confrontare frequenze di parole ed espressioni, oltre a pattern più ampi nella costruzione delle frasi.
I tic di Opus 5.5
Secondo i risultati, il segnale più evidente di Claude Opus 5.5 è l’uso di “affidabile” (“dependable”), 23 volte più frequente rispetto ai testi umani. Pur evitando ormai la classica struttura “non è X, è Y”, il modello tende a ricadere in formule come “è più di un X: è un Y”.
Soprattutto, Opus ha il pallino di spiegare perché qualcosa è importante: l’espressione “this matters” ricorre 116 volte più spesso rispetto alla scrittura umana, e la formula “perché X è importante/conta” compare 92 volte in più.
I segnali di Astra
OpenAI Astra mostra un set diverso di indizi. Ama introdurre “un’altra dimensione” dell’argomento trattato e smussa le affermazioni con perifrasi come “può fornire” o “potrebbe offrire” un certo beneficio. Il suo tratto più marcato è quello che Graphite definisce “inquadramento correttivo”: definire un tema come “non semplicemente X” oppure proporre un’alternativa “anziché affidarsi a X”. Secondo la ricerca, queste costruzioni sono oltre 100 volte più comuni nei testi generati da Astra rispetto a quelli umani.
Il tramonto dell’em dash (quasi)
Le principali lab hanno chiaramente recepito le critiche sull’uso eccessivo del trattino lungo. Nei campioni di Graphite, Opus 5.5 lo usa il 99% in meno rispetto a Opus 5. Astra lo impiega l’88% in meno che nei testi umani, e Gemini 3.1 Pro praticamente lo ha eliminato.
Meno segnali? Non proprio
Anche se cambiano gli indizi specifici, il numero complessivo sembra stabile. “Non è che i tell stiano diminuendo,” ha detto Druck a TechCrunch. “Riescono a rimuovere quelli più noti, ma ne emergono altri. E ogni nuova versione ha i suoi.”
Sorprende che i segnali restino così persistenti, considerando quanto le lab puntino a stili sempre più “umani”. Nel lancio di Opus 5.5, Anthropic ha sottolineato che il modello “comunica in modo più naturale rispetto ai precedenti”, e che i primi utenti ne hanno trovato la scrittura “più chiara e facile da seguire.”
OpenAI ha fatto promesse analoghe presentando le versioni GPT-6 di Sol e Luna, parlando di “più chiarezza, meno gergo e meno giri di parole strani.”
Quanto si possono davvero eliminare i tell?
Druck resta scettico sulla possibilità di sradicare del tutto certe costruzioni o espressioni spia. “La mia ipotesi è che le lab abbiano meno controllo di quanto si pensi,” afferma. “Parliamo di modelli enormi, con miliardi di parametri. Hanno un numero finito di test possibili, e qualcosa sfugge sempre.”
