Smascherare articoli e post scritti dall’Intelligenza artificiale è diventato sui social uno sport molto praticato: le bolle dei cosiddetti “intelligenti” esondano di sarcastici «la prossima volta scrivilo tu», «puzza di IA lontano un miglio», «ora prova a dirlo con parole tue». È ormai talmente facile accorgersi quando un post è stato scritto da Claude, da ChatGPT, da Gemini, da Grok, da Copilot o dalle altre numerose opzioni proposte dal pensiero sintetico dei grandi player tech che soltanto pochi irriducibili ingenui cadono nel trabocchetto. Ma sono sempre loro a credersi più furbi delle macchine e, infatti, come rileva un articolo uscito recentemente sul Wall Street Journal (“Writers Are Going to Extremes to Prove They Didn’t Use AI“, 8 maggio 2026), si ingegnano ora a trovare modi per non essere scoperti o per non essere tacciati di ricorrere al bot: per esempio inseriscono nei testi che spediscono al caporedattore o all’editor errori di grammatica o di punteggiatura: sarebbe la prova che il testo che hanno inviato non è stato scritto da una IA perché, si sa, le macchine non fanno errori.
L’attualità degli esperimenti di Turing e Searle
Nel 1950 il logico matematico Alan Turing propose un test nel suo saggio, uscito sulla rivista Mind, “Computing Machinery and Intelligence” (Oxford University Press): un giudice umano conversa per iscritto con due interlocutori, uno umano e uno macchina. Se non riesce a distinguerli con affidabilità, la macchina ha “superato” il test. La domanda originale non era: «Le macchine pensano?», che Turing considerava troppo vaga, ma se una macchina riesce a riprodurre, in termini operativi e comportamentali, il linguaggio umano. Nel 1980 John Searle (Denver, 1932), filosofo del linguaggio, si spinse più avanti. Immaginò una persona chiusa in una stanza. Questa persona non conosce il cinese ma le vengono passati sotto la porta dei foglietti con simboli cinesi (le domande). Lei dispone di un manuale di regole: «Se vedi questo simbolo, rispondi con quest’altro simbolo». Seguendo meccanicamente le regole, produce risposte in cinese perfettamente sensate. Chi è fuori dalla stanza è convinto di parlare con qualcuno che capisce il cinese. Ma la persona non capisce nulla, manipola simboli secondo regole sintattiche senza alcuna comprensione semantica. Secondo Searle, questo è esattamente ciò che fa un computer: sintassi senza semantica, elaborazione senza comprensione. Le obiezioni non mancarono. La più nota è la systems reply: forse la singola persona non capisce, ma il sistema nel suo insieme – persona più manuale più stanza – capisce. Searle la respinse, ma il dibattito non si è mai chiuso davvero ed è rimasto uno degli esperimenti mentali più discussi della filosofia analitica del Novecento: nell’era dei grandi modelli linguistici, sembra più attuale che mai.
Il grande paradosso: l’uomo simula l’imperfezione umana
Il paradosso è che chi scrive oggi usando il suo cervello deve trovare il modo di sembrare più umano di una macchina addestrata ad imitarlo alla perfezione. Nel Libro degli errori Gianni Rodari ci conferma che gli errori fanno parte della natura umana, il grande scrittore sosteneva che gli errori non stanno nelle parole ma nelle cose – i veri errori, dai quali dovremmo liberarci, sono la guerra, il razzismo, l’ingiustizia, non le parole che li designano – ma chi inserisce deliberatamente degli errori in un testo generato da un’IA, non usa l’errore per liberarsi della grammatica ma per simulare l’imperfezione umana, per nascondersi dietro di essa. Usa l’errore come un travestimento e il paradosso è raffinato: Claude e Copilot scrivono “troppo” bene e proprio questa perfezione sintattica le tradisce.
L’errore, per secoli considerato segno di debolezza umana, diventa un certificato di autenticità, la prova che dietro a un testo scritto c’è una persona invece di una macchina. Rodari voleva che i bambini imparassero divertendosi. Noi adulti impariamo oggi a fingerci umani sbagliando apposta. Siamo arrivati al punto in cui dobbiamo simulare i nostri difetti per dimostrare di esistere e non è un problema di grammatica, è un problema profondo di identità. Le macchine vincono quando cominciamo a imitarle, e noi perdiamo quando dobbiamo esasperare un tratto fallace, l’imperfezione, per distanziarci da loro, per dimostrare di essere ancora umani.
