AI slop nei testi: cos’è, come si riconosce e come scrivere con l’AI senza produrlo

AI slop: testo prodotto in serie dall’intelligenza artificiale, scorrevole, gentile e vuoto.

In questa pagina trovi cos’è, quanto è diffuso, come si riconosce (anche in italiano), perché i programmi che promettono di scoprirlo sbagliano, cosa ne pensano lettori e Google, e come usare ChatGPT e simili per scrivere senza produrlo. Ho messo insieme novanta fonti, quasi tutte americane, perché negli Stati Uniti questo problema lo studiano da più tempo.

Cos’è l’AI slop, e cosa non è

«Slop» è il pastone per i maiali. Nel 2024 è diventata la parola con cui i programmatori e poi i giornalisti americani indicano i contenuti generati con l’AI che nessuno ha chiesto.

La definizione più citata è di Simon Willison, il programmatore che nel maggio 2024 l’ha resa popolare: se un contenuto è generato senza pensarci e messo davanti a qualcuno che non l’ha chiesto, slop è la parola perfetta. Willison la paragona a «spam», che ha dato un nome alle email indesiderate. E propone una regola di buona educazione che vale per chiunque scriva: non pubblicare slop, e non condividere con altri testi generati che non hai rivisto.

Nel 2025 la parola ha vinto quasi tutto. Il Merriam-Webster l’ha scelta come parola dell’anno e la definisce come contenuto digitale di bassa qualità, prodotto di solito in quantità per mezzo dell’intelligenza artificiale. L’hanno scelta anche l’Economist e l’American Dialect Society. Il dizionario australiano Macquarie ha scelto «AI slop», aggiungendo un dettaglio che conta: contenuto «non richiesto dall’utente».

Greg Barlow, presidente del Merriam-Webster, ha spiegato all’AP che la gente trova la parola «affascinante, fastidiosa e un po’ ridicola», e che dietro c’è un desiderio preciso: le persone vogliono cose vere, genuine.

I tre tratti dello slop

Nel 2025 un gruppo di ricercatori guidato da Chantal Shaib ha chiesto a 19 esperti (scrittori, giornalisti, linguisti, filosofi) di definire lo slop nei testi. Nel loro studio lo hanno diviso in tre famiglie di problemi: l’utilità dell’informazione (quanto il testo dice davvero e quanto c’entra con la domanda), la qualità dell’informazione (se è vera) e lo stile (ripetizioni, frasi a stampino, prolissità, tono sbagliato).

Il risultato più utile per chi scrive è questo: i segnali che più fanno giudicare un testo come slop sono tre. Pertinenza, densità e tono. Un testo slop parla d’altro, dice poco con molte parole e usa la voce sbagliata per chi lo legge. Uno degli esperti l’ha descritto come «molto generico ed eccessivamente prolisso». Un altro ha parlato delle parole di passaggio da tema delle superiori, quelle che usa chi sta imparando a scrivere, «senza nessuna variazione».

C’è un dettaglio che fa pensare. Gli stessi ricercatori hanno chiesto a tre dei modelli di AI più avanzati del 2025 di riconoscere lo slop. Non ci sono riusciti: ne segnalavano tra il 3 e l’8%, mentre le persone lo trovavano in circa un testo su tre.

A marzo 2026 un altro gruppo, sulla rivista ACM AI Letters, ha descritto lo slop con tre tratti che spiegano anche perché si diffonde: una competenza di superficie che nasconde il vuoto, uno sforzo asimmetrico (produrlo costa molto meno che leggerlo) e la possibilità di farne in quantità.

Quello che non è

Willison è stato chiaro fin dall’inizio: come non tutta la pubblicità è spam, non tutto quello che è scritto con l’AI è slop. Un testo scritto con l’aiuto di ChatGPT, controllato riga per riga da chi lo firma, con fatti veri e una ragione per esistere, non è slop.

E vale anche il contrario. Lo slop esisteva prima dell’AI: le pagine scritte solo per Google, i comunicati stampa che non dicono niente, i post motivazionali di LinkedIn. Su LinkedIn quello stile aveva perfino un nome, «broetry», inventato da BuzzFeed nel 2017 per i post con una frase per riga e la morale finale. L’AI non l’ha inventato. Lo ha reso gratuito.

Dagli Stati Uniti sono arrivati anche i derivati. «Workslop» viene da un articolo della Harvard Business Review del settembre 2025 e indica il lavoro fatto con l’AI che sembra rifinito ma scarica su qualcun altro la fatica di capirlo e correggerlo. Secondo il sondaggio citato nell’articolo, su oltre mille dipendenti americani il 40% ne aveva ricevuto almeno uno nell’ultimo mese, e ognuno chiedeva quasi due ore per essere sistemato.

Quanto ce n’è: i numeri

Fino al 2024 si poteva solo intuire. Oggi ci sono misure abbastanza solide, anche se ognuna ha i suoi limiti.

Negli articoli in rete

Graphite, un’azienda americana di SEO, ha analizzato con Axios 55.400 articoli in inglese pubblicati tra il 2020 e il 2026, usando tre programmi di rilevamento diversi. Un anno dopo l’arrivo di ChatGPT il 36% degli articoli nuovi era scritto soprattutto dall’AI, due anni dopo il 48%. Dall’inizio del 2025 la quota è ferma a circa metà.

Dan Klein, professore a Berkeley, ha detto ad Axios una frase che riassume il rischio: questi modelli sono intelligenti grazie a tutto quello che abbiamo messo in rete senza di loro, e se smettiamo di produrre conoscenza indipendente non è chiaro cosa li alimenterà.

È lo stesso problema che una ricerca pubblicata su Nature nel luglio 2024 ha chiamato «collasso del modello». I ricercatori hanno addestrato un modello sui testi scritti dal modello precedente, per nove generazioni. Un testo sull’architettura delle chiese inglesi, alla fine, era diventato un elenco di varietà di lepri.

Nei giornali

Un gruppo dell’University of Maryland ha controllato 186.000 articoli di 1.500 quotidiani americani nell’estate 2025. Il 9% era scritto in parte o del tutto con l’AI, con picchi nel meteo (28%), nella scienza e nella salute. Nei giornali grandi la quota scendeva all’1,7%. Su cento articoli segnalati, solo cinque dichiaravano l’uso dell’AI.

Mohit Iyyer, uno degli autori, l’ha detto senza giri: chi legge non ha modo di sapere se le notizie e le opinioni arrivano da una persona o da un’AI.

Su LinkedIn

Secondo Pangram, un’azienda che fa software di rilevamento, a luglio 2026 il 41% dei post lunghi su LinkedIn era scritto interamente dall’AI, contro il 25% della media delle piattaforme. Su Reddit, invece, il 98% dei commenti risultava umano. Il dato va preso con la cautela che si deve a chi vende il rilevatore, ma va nella stessa direzione degli altri.

Nella scienza

Lo studio più elegante è di Dmitry Kobak e colleghi, pubblicato su Science Advances nel luglio 2025. Hanno contato le parole di oltre 15 milioni di riassunti di articoli scientifici e cercato quelle che nel 2024 comparivano molto più del previsto. Il verbo «delves» (approfondisce) compariva 28 volte più del normale, «underscores» 14 volte, «showcasing» 11 volte.

Il confronto con il Covid è illuminante. Nel 2020 le parole in eccesso erano di contenuto: coronavirus, lockdown, pandemia. Nel 2024 erano quasi tutte di stile. Secondo gli autori almeno il 13,5% dei riassunti del 2024 era passato da un modello linguistico. Il mondo non era cambiato: era cambiato il modo di scriverlo.

La prova che abbiamo fatto: lo stesso post, tre volte

Provato da noi: il 27 ottobre 2026, con due modelli di OpenAI: uno piccolo ed economico, di quelli che stanno dentro molti strumenti, e uno dei più recenti. Prima lo stesso prompt generico a tutti e due, poi un prompt fatto di fatti e istruzioni al modello più recente. La concessionaria del terzo tentativo è inventata, come i suoi dati.

Il primo prompt era quello che scrive quasi chiunque: «Scrivi un post per la pagina Facebook di una concessionaria auto in provincia di Salerno che annuncia le nuove offerte di noleggio a lungo termine.»

Il modello piccolo ha risposto così (ecco l’inizio e la fine, come sono arrivati):

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In mezzo c’era un elenco puntato sotto il titoletto «Cosa Offriamo»: tariffe competitive e trasparenti, manutenzione inclusa, assicurazione e assistenza, flessibilità. Nessuna auto, nessuna cifra, nessuna durata. Quattro voci che vanno bene per qualsiasi noleggio d’Italia.

Il modello più recente è più ordinato, ma la sostanza non cambia:

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Conta le informazioni. Ci sono una concessionaria, la provincia di Salerno e il noleggio a lungo termine, cioè le tre cose che gli avevo dato io. Il resto è il dépliant di un noleggio qualsiasi: «canone chiaro e fisso», «ampia scelta di modelli», «soluzioni flessibili e convenienti». E c’è la terna da manuale: «privati, professionisti e aziende».

Il terzo tentativo l’ho fatto cambiando il prompt e lasciando lo stesso modello recente. Gli ho dato quello che un venditore sa e un’AI no: chi scrive (Marco, che in concessionaria segue il noleggio), quali auto ci sono in piazzale, durata e chilometri del contratto, cosa c’è nel canone, la domanda che i clienti fanno più spesso, cosa serve per il preventivo, come si contatta. E gli ho detto come scrivere: il tono di chi parla in salone con un cliente che conosce, partire da un dettaglio concreto, niente emoji, hashtag, elenchi ed esclamativi, una lista di parole vietate («esperienza», «senza pensieri», «soluzione perfetta», «auto dei sogni») e un massimo di 100 parole.

Questo è quello che è uscito:

Una è bianca, una è grigia. Da lunedì 3 novembre in piazzale trovate due Panda ibride per il noleggio a lungo termine e potete provarle.

Il contratto è 48 mesi, 10.000 km l’anno. Nel canone ci sono assicurazione, bollo e manutenzione.

La domanda che mi fate più spesso è: “E se faccio più chilometri?” Semplice: a fine contratto pagate solo quelli in più, al prezzo per chilometro scritto nel contratto.

Per il preventivo mi bastano patente e codice fiscale. Ve lo preparo mentre prendete un caffè alla macchinetta del salone.

Marco

333 0000000, anche WhatsApp

Stesso modello, stesso giorno. La differenza la fa tutta il prompt, e in particolare una cosa: i fatti. Le due Panda, i 48 mesi, la domanda sui chilometri, il caffè alla macchinetta. Il modello non li ha inventati, li ha avuti. Il suo lavoro è stato metterli in fila con una voce credibile, e in questo è bravissimo.

C’è però un limite da dire chiaro. Anche il terzo testo l’ha scritto una macchina, e se le Panda in piazzale non ci fossero sarebbe una bugia scritta bene. Il prompt migliore rende un testo più credibile, e basta. Che sia anche vero dipende da chi fornisce i fatti e da chi rilegge.

Come si riconosce un testo slop

Su questo esiste un documento che vale più di tutti gli articoli che lo copiano: la pagina «Signs of AI writing» della Wikipedia inglese, scritta dai volontari che dal 2023 ripuliscono l’enciclopedia dalle voci generate. L’ho letta tutta.

Comincia con due avvertenze che quasi tutte le liste in rete dimenticano. La prima: i segnali sono sintomi, non il problema, e togliere i sintomi rende un testo più difficile da scoprire, non migliore. La seconda: i modelli scrivono così perché «regrediscono verso la media», cioè sostituiscono i fatti specifici con frasi generiche, positive e statisticamente comuni.

Tieni a mente la seconda, perché spiega tutti i segnali che seguono.

Le parole spia

Ogni generazione di modelli ha il suo vocabolario. Wikipedia li divide per epoca. I modelli del 2023 e del 2024 amavano «delve», «tapestry» (arazzo), «testament» (testimonianza), «intricate», «pivotal», «vibrant». I modelli del 2025 preferivano «enhance», «fostering», «showcasing». Quelli del 2026 usano parole più piane, come «practical», «clearer», «quietly», «steady». «Delve» ha avuto il suo picco nel 2023 e nel 2025 è quasi sparito.

La lezione è che una singola parola non prova niente. Conta la presenza di più parole spia insieme.

Nel 2024 Paul Graham, uno degli investitori più noti della Silicon Valley, ha scritto che per lui «delve» in un’email era un segno di ChatGPT. Gli hanno risposto in molti dalla Nigeria: in inglese nigeriano «delve» è una parola normale. Secondo il Guardian, la spiegazione potrebbe essere proprio quella: una parte del lavoro di valutazione delle risposte dei modelli è stata affidata a persone in Paesi come la Nigeria. Le parole «da AI» erano parole umane di qualcun altro.

In italiano le parole spia si somigliano tra le fonti. Il Post, nel suo articolo di marzo 2026, cita i connettivi in serie («perciò, inoltre, dunque, insomma, quindi, di conseguenza»), l’enfasi e i toni epocali. Lo Studio Cataldi elenca «è importante sottolineare», «vale la pena ricordare», «si può affermare che». Altri aggiungono «panorama», «nell’ambito di», «cruciale», «fondamentale», «imprescindibile», «nel cuore di», «punto di svolta», e le aperture del tipo «in un mondo sempre più digitale».

Su r/marketing, in una discussione intitolata «Ormai riconosco i contenuti scritti dall’AI a un chilometro», un utente ha scritto che «elevate» era diventata la parola che odiava di più. Un altro ha aggiunto «seamless» (senza soluzione di continuità). Un terzo ha risposto con una sola frase ironica: «Beh, devi ricordare che nel mondo del marketing in continua evoluzione…»

Il falso contrasto: «non è X, è Y»

È il segnale più riconosciuto del 2025 e del 2026. Wikipedia lo chiama «parallelismo negativo»: «non solo… ma anche», «non è solo…, è…», «non è…, è…». In italiano: «Non è un bug. È una funzione.» «Non vendiamo auto, vendiamo emozioni.»

Il meccanismo è semplice. Si crea un’opinione sbagliata che nessuno aveva, la si smentisce, e si ottiene l’impressione di aver detto una cosa profonda. Una volta può funzionare. Tre volte nello stesso testo è una firma.

Su r/copywriting un utente ha condiviso la sua lista di istruzioni per evitare lo slop, e tra le prime c’era proprio il divieto della formula «X non è il problema, il problema è Y». L’esempio che portava era questo: «nel software in abbonamento il nemico più grande non è l’abbandono, è l’apatia degli utenti».

La cura è dire la cosa vera, senza costruirle un avversario finto. Invece di «non è un bug, è una funzione», scrivi cosa fa: «il pulsante sparisce dopo trenta giorni, così non lo premi per sbaglio».

La regola del tre

Gli elenchi di tre cose («veloce, semplice ed efficace») sono un vecchio trucco della retorica. I modelli li usano senza misura, perché tre voci danno un ritmo che suona completo.

Su r/LinkedInLunatics un post intitolato «MoronGPT» ha raccolto più di 22.000 voti. Il commento più votato prendeva in giro una frase del post originale, «Ogni tema. Ogni esame. Ogni prompt.», con una riga: il buon vecchio espediente delle tre parole che l’AI ama tanto. Un altro commento, con oltre 600 voti, diceva che ogni post di LinkedIn fatto solo di frasi da cinque-sette parole è AI.

Una terna non è un errore. Lo diventa quando sostituisce una scelta. «Aumenta le vendite con più funzioni, più pubblicità o più sconti» non dice niente. «Qui serve uno sconto, perché il problema è il prezzo di partenza» dice qualcosa e si prende la responsabilità di dirlo.

Il tono da dépliant

Wikipedia elenca un gruppo di parole e formule che danno al testo il tono di una guida turistica o di un comunicato stampa: «vanta», «vibrante», «ricco», «nel cuore di», «rinomato», «un’ampia gamma». E l’abitudine di dare a tutto un’importanza storica: «riveste un ruolo cruciale», «testimonianza di», «ha lasciato un segno indelebile».

Il test più rapido è chiedersi se la frase potrebbe stare sulla pagina di un concorrente. «Una concessionaria che vanta un’ampia gamma di veicoli e un servizio d’eccellenza» va bene per mille concessionarie. «Siamo sulla statale, abbiamo quaranta auto pronte in piazzale e l’officina apre alle sette e mezza» va bene per una sola.

Le attribuzioni vaghe e i finali a schema

«Secondo gli esperti», «molti osservatori ritengono», «studi recenti dimostrano». Sono le fonti che l’AI cita quando non ne ha. Wikipedia nota anche che una o due fonti vengono spesso presentate come «ampio consenso».

E poi ci sono i finali. Fino al 2024 c’era quasi sempre «In conclusione» o «In sintesi», e oggi i modelli lo usano meno. È rimasto lo schema: «Nonostante le sfide, il futuro appare promettente», oppure una frase finale con il gerundio che riassume tutto senza aggiungere niente («…confermando così il suo ruolo centrale nel settore»).

La formattazione da presentazione

Grassetti messi in automatico su ogni concetto chiave, elenchi puntati con un titoletto in grassetto seguito dai due punti, titoli con tutte le iniziali maiuscole all’inglese, emoji usate come icone all’inizio delle righe. È il formato di una slide, trasportato in un’email o in un articolo.

Wikipedia segnala anche il caso più banale: gli asterischi e i cancelletti del Markdown copiati dalla chat e incollati così come sono. A ottobre 2026 è tra i segnali più frequenti.

Le frasi rimaste dentro

Il segnale più imbarazzante è il testo che non è stato nemmeno letto. «Certo! Ecco il testo che mi hai chiesto.» «Spero ti sia utile.» «Vuoi che lo renda più formale?» «Hai perfettamente ragione!»

Wikipedia ne ha raccolti centinaia di esempi, compresi i segnaposto lasciati vuoti («[inserisci qui il nome dell’azienda]») e le avvertenze dei primi modelli sul limite delle loro conoscenze. Il Post riporta il caso di un quotidiano locale italiano che, a ottobre 2025, avrebbe pubblicato un articolo con dentro la domanda del chatbot: «vuoi che lo trasformi in un articolo da pubblicare su un quotidiano».

Tutto uguale: Elias, il guardiano del faro

C’è un segnale più profondo delle parole, ed è il più difficile da correggere: l’uniformità.

Nell’ottobre 2026 due ricercatori della Cornell University, Sil Hamilton e David Mimno, hanno chiesto 20.000 racconti a quattro modelli diversi. In quasi nove racconti su dieci compariva almeno una di undici parole ricorrenti. Il protagonista si chiamava Elias in più di un racconto su quattro. E il faro, con il suo guardiano, tornava di continuo. Hamilton l’ha detto così: chiedi a un modello una storia e tutti tendono a scrivere esattamente la stessa.

Un altro studio della Cornell, del 2025, ha mostrato cosa succede alle culture. Partecipanti indiani e americani scrivevano con e senza i suggerimenti di un’AI. Con i suggerimenti, gli indiani cominciavano a scrivere come gli americani: il cibo preferito diventava la pizza, la festa preferita il Natale. Descrivendo Diwali senza AI, citavano la dea Laxmi e i petardi. Con l’AI, Diwali diventava «un momento di felicità e calore».

È la stessa cosa che è successa alla nostra concessionaria, diventata «un’ampia scelta di modelli» per «privati, professionisti e aziende». Lo specifico è proprio quello che l’AI toglie per prima.

Il giornalista Sam Kriss, in un lungo articolo sul New York Times Magazine di dicembre 2025, ha descritto la voce dei modelli quando provano a fare letteratura: ossessionati dai fantasmi, con tutto che è «spettrale», «silenzioso» o che «ronza». Attaccare sensazioni a concetti astratti, nota Kriss, è un effetto letterario da quattro soldi quando lo fa una persona. L’AI non sa scrivere in nessun altro modo, perché non ha mai visto il mondo: lo conosce solo attraverso le parole.

La lineetta lunga: una storia che insegna

Per due anni il segnale più famoso è stato un segno di punteggiatura: la lineetta lunga, in inglese «em dash». ChatGPT la usava di continuo, e in rete è stata ribattezzata «trattino di ChatGPT».

La storia di come è finita insegna più di qualsiasi lista. Molti scrittori professionisti, che la lineetta l’avevano sempre usata, si sono trovati accusati di scrivere con l’AI. A novembre 2025 NPR ha raccontato il movimento per salvarla, con insegnanti di scrittura che ricordavano Emily Dickinson. Su r/freelanceWriters una ghostwriter con 17 anni di esperienza ha raccontato che l’editor di una casa editrice le aveva chiesto di togliere tutte le lineette da un libro di 60.000 parole. E ha confessato di aver cominciato ad aggiungere errori ai suoi testi per non sembrare un’AI.

Poi, a novembre 2025, Sam Altman ha annunciato che ChatGPT aveva finalmente imparato a non usarla quando glielo si chiedeva. Secondo un’analisi dell’Economist del luglio 2026, ripresa da altre testate, oggi tra i modelli principali solo Claude usa più lineette degli scrittori umani, e il segnale nuovo è il contrario: testi con poca punteggiatura e frasi lunghe tenute insieme da «e».

In italiano la lineetta lunga è sempre stata meno usata, e se la trovi in un post scritto da un italiano un sospetto è legittimo. Ma la morale è un’altra. I segnali cambiano a ogni aggiornamento dei modelli, e chi giudica un testo da un singolo segno sbaglia, sia quando accusa sia quando assolve.

Perché i rilevatori di AI non bastano

Se i segnali cambiano, viene la tentazione di affidarsi a un programma. In rete ce ne sono decine: GPTZero, Originality, Copyleaks, Pangram, e quelli gratuiti che promettono «100% umano» con un clic. La storia dei rilevatori è piena di errori, e alcuni sono costati caro a persone vere.

Nel 2023 un gruppo di Stanford guidato da James Zou ha dato a sette rilevatori dei temi scritti da studenti non madrelingua per l’esame di inglese TOEFL. Il 61% è stato classificato come scritto dall’AI, e quasi tutti erano stati segnalati da almeno un programma. I temi di ragazzi americani di terza media, invece, passavano senza problemi. Il motivo: chi scrive in una lingua che non è la sua usa parole più semplici e prevedibili, proprio come un modello.

Lo stesso anno OpenAI ha ritirato il suo rilevatore per la «bassa accuratezza»: riconosceva un testo AI su quattro e sbagliava su quasi un testo umano su dieci.

Nel 2024 Bloomberg Businessweek ha fatto una prova semplice: 500 temi scritti nel 2022, prima che ChatGPT esistesse, passati in due rilevatori famosi. Tra l’1 e il 2% è stato segnalato come AI, a volte con una «certezza» vicina al 100%. Sembra poco, finché non pensi che due insegnanti americani su tre usano questi programmi. Zou ha spiegato che più un testo è generico e prevedibile, più rischia di essere segnalato, anche se l’ha scritto una persona.

Gizmodo ha raccontato la storia di un copywriter dell’Ohio che ha perso il suo cliente principale, e il 90% del reddito, per un punteggio del 95% di «probabilità AI», nonostante avesse la cronologia delle modifiche del documento.

I programmi stanno migliorando. Un’analisi dell’University of Chicago del 2025 ha trovato che Pangram, sui testi lunghi, fa errori quasi nulli. Ma a luglio 2026 Epoch AI ha mostrato il punto debole: se al modello si danno cinque testi veri di un autore e gli si chiede di imitarne lo stile, i rilevatori migliori perdono in media il 13% dei testi generati.

E l’occhio umano? Dipende da quale. Uno studio presentato nel 2025 ha trovato che le persone che usano spesso ChatGPT per scrivere sono rilevatori quasi perfetti: la maggioranza di cinque di loro sbagliava un articolo su 300, meglio della maggior parte dei programmi, anche quando i testi erano stati passati negli «umanizzatori». Si basavano sul vocabolario da AI, ma anche sulla formalità, l’originalità e la chiarezza.

La conclusione pratica è doppia. Non usare un rilevatore per accusare qualcuno, e non usarlo per assolvere un tuo testo. Un 100% umano su un testo vuoto resta un testo vuoto.

Cosa succede quando nessuno rilegge

Lo slop è fastidioso. Ma quando un testo generato esce senza che nessuno l’abbia controllato, diventa un rischio vero. I casi famosi hanno quasi tutti la stessa causa: nessuno ha letto prima di pubblicare.

Nel novembre 2023 Futurism ha scoperto che Sports Illustrated pubblicava articoli firmati da autori inesistenti, con foto generate comprate su un sito di ritratti sintetici. Una delle frasi più citate veniva da un articolo sulla pallavolo, uno sport che, si leggeva, «può essere un po’ difficile da iniziare, soprattutto senza un pallone vero con cui allenarsi». Una frase corretta, scorrevole e completamente vuota.

All’inizio del 2023 il sito di tecnologia CNET ha dovuto correggere 41 articoli su 77 scritti con uno strumento di AI. In uno, sull’interesse composto, 10.000 dollari al 3% avrebbero «fruttato» 10.300 dollari in un anno.

A maggio 2025 il Chicago Sun-Times ha pubblicato in un inserto una lista di letture per l’estate. Dieci libri su quindici non esistevano, anche se erano attribuiti ad autori veri come Isabel Allende e Andy Weir. Il giornalista freelance che l’aveva preparata ha ammesso di aver usato l’AI: «Non posso credere di non essermene accorto, è così evidente. Nessuna scusa.»

A ottobre 2025 Deloitte ha dovuto restituire parte dei 440.000 dollari australiani pagati dal governo australiano per un rapporto di 237 pagine che conteneva una sentenza citata in modo inventato e riferimenti a studi inesistenti. Una senatrice l’ha definito il tipo di errore per cui uno studente del primo anno sarebbe nei guai.

E poi gli avvocati. Il caso più famoso è del 2023: due avvocati di New York multati per aver presentato sei sentenze inesistenti trovate con ChatGPT. Da allora il ricercatore Damien Charlotin tiene un archivio delle decisioni dei tribunali che rilevano contenuti inventati dall’AI: al 25 ottobre 2026 sono 2.217.

Nessuno di questi casi è un problema di stile. Ma lo slop e l’errore nascono dalla stessa abitudine: copiare quello che esce dalla chat e premere «pubblica».

Cosa pensano i lettori

I dati su come reagiscono le persone sono abbastanza coerenti, e per chi scrive per un’attività non sono buone notizie.

Vogliono saperlo, ma non sanno riconoscerlo

Nel 2025 il Pew Research Center ha intervistato più di 5.000 adulti americani. Per il 76% è molto importante sapere se un testo, una foto o un video sono fatti da una persona o da un’AI. Il 53% non si sente capace di accorgersene. Metà degli americani è più preoccupata che entusiasta dell’intelligenza artificiale (erano il 37% nel 2021).

Basta il sospetto

Uno studio americano dell’estate 2025, fatto da Raptive su 3.000 persone, ha trovato che quando i lettori credono che un contenuto sia stato fatto con l’AI, che sia vero o no, lo giudicano molto meno affidabile e meno autentico. Anna Blender, una delle autrici, l’ha detta in una riga: se le persone sospettano che qualcosa sia stato scritto dall’AI, lo considerano peggiore in automatico.

Il dato più severo viene da uno studio pubblicato nel 2026 sul Journal of Experimental Psychology: 16 esperimenti con oltre 27.000 partecipanti. La scrittura creativa viene giudicata peggio se si crede fatta, anche solo in parte, con l’AI. Gli autori definiscono questa penalità «ostinatamente difficile da attenuare, almeno per ora».

Il dilemma della trasparenza

Allora conviene dichiararlo? Due ricercatori, Oliver Schilke e Martin Reimann, in 13 esperimenti hanno trovato che chi dichiara di aver usato l’AI viene ritenuto meno affidabile. Ma essere scoperti da altri è peggio: come scrivono, l’insabbiamento può essere peggio del reato.

La lettura che ne do io è pratica. Se il testo è tuo, con i tuoi fatti e la tua responsabilità, l’AI che ti ha aiutato a sistemarlo è un dettaglio, come il correttore ortografico. Se il testo è dell’AI e tu ci hai solo messo il nome, il problema non lo risolve nessuna dichiarazione.

Cosa dicono, con parole loro

Su r/copywriting, a luglio 2026, un utente ha descritto la reazione di molti: appena mi accorgo che è scritto dall’AI, do per scontato che l’autore sia pigro e il contenuto fatto senza impegno, e passo oltre. Un altro ha aggiunto una frase che vale per qualsiasi attività: non so se quelle parole rappresentino davvero quello che la persona voleva dire.

Su r/italy, in una discussione del novembre 2025, il quadro è più sfumato. Molti difendono ChatGPT per le email di lavoro e i testi che non legge nessuno. Ma un commento molto votato chiede se qualcun altro si arrabbi ricevendo email palesemente scritte con ChatGPT, «nemmeno rilette», e spesso «spocchiose e di legno».

Il caso più concreto viene da r/freelanceWriters, ottobre 2026. Un copywriter racconta di aver perso un lavoro fisso da 2.000 dollari al mese (email e pagine per un’azienda) perché il cliente aveva deciso di usare l’AI e farla solo «ritoccare». Il commento più votato: la scrittura dell’AI suona come quella di tutti gli altri, l’azienda ha perso la sua voce, e il tasso di apertura delle email ha cominciato a scendere.

LinkedIn ha messo un pulsante

A luglio 2026 LinkedIn ha aggiunto un’opzione per segnalare un post perché «sembra AI slop». Il responsabile del prodotto, Hari Srinivasan, ha ammesso a Fortune che lo slop è difficile da definire e che la definizione cambia, e che il pulsante serve a insegnarlo al loro sistema. LinkedIn ha anche tolto lo strumento che riscriveva i post degli utenti, sostituendolo con una semplice correzione delle bozze che non cambia la voce.

Secondo quanto riportato da CNN a ottobre, nelle prime due settimane il pulsante è stato premuto più di un milione di volte, e i post classificati come slop hanno perso il 40% delle visualizzazioni. Il direttore editoriale di LinkedIn, Dan Roth, l’ha spiegata così: cominciano a suonare tutti uguali.

E Google? Cosa conta davvero per il posizionamento

È la domanda che fanno quasi tutti i clienti. Google penalizza i testi scritti con l’AI? La risposta breve è no. Quella lunga è più interessante.

I dati

Ahrefs, uno dei più usati strumenti SEO, ha analizzato 600.000 pagine nelle prime venti posizioni di Google per 100.000 ricerche. Solo il 13,5% era scritto interamente da persone, il 4,6% interamente dall’AI, e l’82% era misto. La correlazione tra la quota di AI e la posizione era 0,011, cioè nessuna. La conclusione di Ahrefs: probabilmente a Google non interessa come hai fatto il contenuto, ma è difficile fare un contenuto davvero buono solo con l’AI.

Graphite ha guardato la cima della classifica: nei risultati di Google l’86% degli articoli è scritto da persone, e solo il 7% dei primi risultati è AI. Gli articoli generati stanno poco nelle prime tre posizioni e molto dopo la decima. Anche ChatGPT e Perplexity, quando citano le fonti, citano per l’82% testi umani.

I due dati non si contraddicono. Google non punisce lo strumento, ma i testi che arrivano in cima sono quasi sempre quelli che hanno qualcosa che l’AI da sola non ha.

Cosa dice Google

Le linee guida ufficiali sui contenuti utili contengono una serie di domande che chiunque scriva per un sito dovrebbe tenere vicino. Il contenuto offre informazioni, ricerche o analisi originali? Va oltre l’ovvio? Sembra fatto bene, o «trasandato e prodotto in fretta»? Mostra un’esperienza diretta, quella di chi ha usato davvero un prodotto o è stato davvero in un posto?

E ci sono i campanelli d’allarme. Stai usando molta automazione per produrre contenuti su tanti argomenti? Stai soprattutto riassumendo quello che dicono gli altri? Stai scrivendo per arrivare a un certo numero di parole perché hai sentito che a Google piace? E qui Google risponde da solo, tra parentesi: no, non ce l’ha.

Dal marzo 2024 le norme contro lo spam includono l’«abuso di contenuti su larga scala»: pagine generate in massa per manipolare la classifica, in qualsiasi modo siano state create. Il primo esempio citato è usare strumenti di AI generativa per produrre molte pagine senza aggiungere valore per chi legge.

La guida sull’AI generativa, aggiornata il primo ottobre 2026, dice che l’AI può essere particolarmente utile per fare ricerca su un argomento e per dare struttura a un contenuto originale. Ma ricorda che i modelli non recuperano fatti, prevedono una sequenza probabile di parole. E che accuratezza e affidabilità di tutto quello che generano vanno controllate a mano prima di pubblicare, compresi titoli, descrizioni e testi alternativi delle immagini.

Google chiede anche di chiedersi perché si sta scrivendo. Se il motivo è soprattutto attirare visite dai motori di ricerca, scrive, non è quello che i loro sistemi cercano di premiare.

Come usare l’AI per scrivere senza produrre slop

Arrivati qui, smettere di usarla sarebbe la risposta sbagliata. In DNA la usiamo tutti i giorni, anche per questo articolo: la ricerca sulle fonti, la prova della concessionaria, la prima stesura e il controllo dei dati sono passati da strumenti di AI. A noi resta decidere cosa dire e rispondere di quello che c’è scritto. La differenza sta tutta in chi fa cosa.

Parti da quello che sai solo tu

La prova della concessionaria l’ha mostrato meglio di qualsiasi teoria. Lo stesso modello, con lo stesso compito, ha scritto un dépliant quando aveva solo «concessionaria in provincia di Salerno» e un post credibile quando aveva le due Panda, il contratto, la domanda sui chilometri e il caffè del salone.

Prima di aprire ChatGPT, scrivi in disordine quello che sai: numeri, nomi, date, prezzi, cosa ti chiedono i clienti, cosa è successo questa settimana, cosa pensi tu dell’argomento. Sono le cose che Google chiama esperienza diretta e che l’AI non può avere. Se non hai niente da dire, nessun prompt lo dirà al posto tuo.

Dai esempi invece di divieti

La documentazione ufficiale di Anthropic, l’azienda che fa Claude, su come chiedere testi ai suoi modelli contiene un consiglio che vale per tutti i modelli: dire cosa fare invece di cosa non fare. Invece di «non usare il Markdown», scrivere «la risposta deve essere fatta di paragrafi di prosa scorrevole». E gli esempi, secondo la stessa guida, sono uno dei modi più affidabili per guidare tono, formato e struttura.

Su r/copywriting, sotto la lista di frasi vietate di cui ti ho parlato nella sezione sul falso contrasto, il consiglio più apprezzato era proprio questo: dare all’AI dei testi scritti da te e chiederle di descriverne lo stile in qualche paragrafo, da usare poi come istruzione fissa. Lo studio di Epoch AI citato nella sezione sui rilevatori conferma, indirettamente, che funziona: con cinque testi veri di un autore, l’AI scrive in modo così simile da ingannare anche i programmi migliori.

Le liste di parole vietate aiutano, come hai visto nel terzo prompt della nostra prova. Ma da sole spostano il problema: tolto «esperienza», il modello trova un’altra parola vuota.

Spiega per chi scrivi e perché

La stessa guida di Anthropic ha un esempio curioso. L’istruzione «non usare mai i puntini di sospensione» funziona peggio di «la risposta verrà letta da una voce sintetica, quindi niente puntini di sospensione, perché non saprebbe come pronunciarli». Con la spiegazione il modello capisce l’obiettivo e lo applica anche ai casi che non gli hai detto.

Vale anche per il tono. «Scrivi in modo professionale» produce slop. «Scrivi come parla Marco in salone con un cliente che conosce da anni» produce Marco.

Usa l’AI per i pezzi giusti

Ci sono lavori in cui un modello linguistico è bravissimo e lavori in cui è pericoloso.

È bravo a mettere in ordine appunti sparsi, a proporre tre strutture diverse per un testo, a trovare il punto in cui un paragrafo si perde, a semplificare una frase contorta, a controllare grammatica e ripetizioni, a tradurre una bozza. Il Post cita usi che nessuno considera un problema: le idee per un biglietto d’auguri, una guida più chiara per i colleghi, il controllo dell’inglese di un riassunto scientifico.

È pericoloso quando deve fornire i fatti: numeri, citazioni, fonti, nomi, prezzi, date. Lì inventa con la stessa sicurezza con cui scrive il resto. Gli avvocati multati, Deloitte e il Chicago Sun-Times hanno fatto tutti lo stesso errore: hanno chiesto i fatti alla macchina.

Rileggi come un editor, non come un correttore

Qui c’è l’avvertenza di Wikipedia che ti ho segnalato all’inizio della sezione sui segnali: togliere le parole spia non basta. Se cancelli «cruciale» e lasci la frase vuota, hai solo nascosto il problema.

Una revisione utile parte dalle tre cose dello studio di Shaib. Pertinenza: ogni paragrafo risponde a qualcosa che chi legge vuole sapere? Densità: questa frase dice qualcosa, o si può togliere senza perdere niente? Tono: è la voce giusta per chi legge?

Poi le domande pratiche. Questa frase potrebbe stare sul sito di un concorrente? Se sì, mettici un fatto tuo. Questo numero da dove viene? Se non lo sai, toglilo. Questa citazione esiste? Controllala. Questo «secondo gli esperti» ha un nome? Se no, cancellalo.

E alla fine leggi il testo ad alta voce. Le frasi che non diresti mai a una persona, a voce, sono quasi sempre quelle da riscrivere.

Scrivi almeno una parte da solo

Paul Graham, in un saggio dell’ottobre 2024 intitolato «Writes and Write-Nots», sostiene che scrivere è pensare, e che con l’AI quasi tutta la pressione a scrivere è sparita. La sua previsione è dura: tra qualche decennio poche persone sapranno scrivere, e quindi poche sapranno pensare con chiarezza.

Non serve essere così pessimisti per trarne un consiglio. Scrivi tu almeno la parte che conta: l’apertura, l’opinione, la storia. Lascia all’AI il lavoro di contorno. Il testo resterà tuo, e tu resterai capace di scriverlo.

Metti la firma solo su quello che hai controllato

L’ultima regola è di Willison ed è la più semplice. Firma solo quello che hai letto, capito e controllato. Se un testo esce con il tuo nome o con il nome della tua attività, la responsabilità è tua, chiunque l’abbia scritto.

Le regole in Italia: cosa chiede la legge

Sui testi la legge italiana e quella europea sono meno severe che sulle immagini, ma due punti chi lavora con i clienti deve conoscerli. Non è consulenza legale: è quello che dice il testo.

La legge 132 del 2025 sull’intelligenza artificiale, in vigore dal 10 ottobre 2025, all’articolo 13 dice che nelle professioni intellettuali l’AI si può usare solo per attività strumentali e di supporto, con prevalenza del lavoro intellettuale del professionista. E che le informazioni sui sistemi di AI usati vanno comunicate al cliente «con linguaggio chiaro, semplice ed esaustivo». Le riviste per commercialisti e consulenti consigliano già di aggiornare le lettere d’incarico.

L’articolo 25 riguarda il diritto d’autore: sono protette le opere dell’ingegno umano, anche create con l’aiuto dell’AI, purché siano il risultato del lavoro intellettuale dell’autore. Un testo prodotto solo dalla macchina rischia di non essere tutelato.

A livello europeo, dal 2 agosto 2026 l’articolo 50 dell’AI Act chiede di dichiarare i testi generati o manipolati con l’AI e pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico. Con un’eccezione che riguarda proprio questo articolo: l’obbligo non vale se il testo è passato da una revisione umana o da un controllo editoriale, e qualcuno ne ha la responsabilità.

La legge, in pratica, chiede la stessa cosa che chiedono i lettori: una persona che risponde di quello che c’è scritto.

La lista di controllo prima di pubblicare

Questa è la lista che usiamo prima di pubblicare un testo scritto con l’aiuto dell’AI. Le prime voci contano più delle ultime.

1. C’è almeno un fatto che solo tu conosci? Un numero, un nome, un luogo, un caso vero. Se no, il testo è intercambiabile.
2. Ogni numero, citazione e fonte è controllato? Apri il link, cerca la sentenza, verifica il prezzo.
3. Ogni paragrafo risponde a una domanda di chi legge? Togli quelli che parlano d’altro.
4. Ogni frase dice qualcosa? Se la togli e non cambia niente, toglila.
5. Il tono è quello giusto per chi legge? Un cliente, un collega, un fornitore: voci diverse.
6. Ci sono falsi contrasti? «Non è X, è Y», «non solo… ma anche»: tienine al massimo uno, e solo se corregge un’idea che il lettore ha davvero.
7. Ci sono terne automatiche? Tre aggettivi, tre esempi, tre frasi brevi di fila: scegline uno.
8. Ci sono parole da dépliant? Cruciale, fondamentale, vanta, nel cuore di, un’ampia gamma, punto di svolta.
9. Ci sono attribuzioni vaghe? «Secondo gli esperti», «studi recenti»: o un nome o niente.
10. Il finale aggiunge qualcosa? Se riassume e basta, chiudi prima.
11. La formattazione è da slide? Grassetti ovunque, elenchi con titoletti, emoji come icone.
12. Sono rimasti residui della chat? «Certo, ecco il testo», «Spero ti sia utile», asterischi, parentesi quadre.
13. Potrebbe stare sul sito di un concorrente? Se sì, rendila tua.
14. L’hai letto ad alta voce? Riscrivi le frasi che non diresti mai a voce.
15. Ci metteresti la firma? Se la risposta è «più o meno», non è pronto.

Se scrivi le pagine e i post della tua attività, ti possono servire anche la guida su come scrivere una pagina di vendita efficace e quella sull’email marketing. Per l’uso dell’AI nel resto del lavoro c’è l’articolo sulle automazioni AI per le piccole imprese, dove raccontiamo cosa funziona e cosa no nei sistemi che abbiamo costruito.

Per le immagini, invece, abbiamo scritto una guida gemella su come riconoscere ed evitare l’AI slop nelle immagini, con la stessa ricerca e una prova fatta su un generatore di immagini.

Il post di Marco funziona perché Marco sa delle cose: quali auto ha in piazzale, cosa chiedono i clienti, quanto ci mette a fare un preventivo. Quando scriviamo per i nostri clienti partiamo da lì, da quello che sanno loro. Se vuoi che lo facciamo anche per te, raccontaci la tua attività: ti scriviamo su WhatsApp.