Formazione sull'intelligenza artificiale

Come possono gli insegnanti capire se qualcosa è stato generato dall'intelligenza artificiale?

9 aprile 2025

Prima dell'intelligenza artificiale, non c'era modo di evitarlo: scrivere un saggio richiedeva ore, se non giorni o settimane. Oggi, gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di produrre testi simili in pochi secondi, il che rende allettante per gli studenti il tentativo di spacciare per proprio un lavoro generato dall'intelligenza artificiale. Ma al di là delle implicazioni etiche – poiché ciò costituisce una violazione dell'integrità accademica – è improbabile che riescano a farla franca. Esistono diversi modi in cui gli insegnanti possono capire se un testo è stato scritto dall'intelligenza artificiale:

  • Il lavoro non corrisponde a quanto lo studente ha fatto in precedenza. Attraverso discussioni in classe, esercizi scritti a mano e altri compiti, un insegnante si fa un'idea delle capacità e dello stile di uno studente. Spesso, questo rende facile capire se il lavoro consegnato non è effettivamente frutto del suo lavoro. Ad esempio, se uno studente di terza media con un vocabolario nella media consegna un saggio pieno di parole più avanzate, questo potrebbe essere un segnale d'allarme, così come un elaborato palesemente privo di errori ortografici e grammaticali. Allo stesso modo, se la sofisticatezza delle idee nel saggio va oltre qualsiasi cosa lo studente abbia dimostrato in passato, ciò potrebbe suggerire che sia stato scritto dall'IA.
  • Alcuni indizi linguistici suggeriscono che il testo sia stato scritto da un'intelligenza artificiale. Proprio come molti scrittori hanno una manciata di parole che usano continuamente, l'intelligenza artificiale dispone di una serie di frasi ricorrenti a cui ricorre molto più spesso di quanto faccia un essere umano medio. Da «ha affrontato numerose sfide» a «commovente», gli insegnanti riconoscono questi elementi come segnali che indicano che un saggio è stato generato da un computer.
  • Il saggio presenta delle "allucinazioni". Gli scritti degli studenti possono talvolta contenere errori fattuali, ma quelli generati dall'IA rischiano di essere molto più evidenti. Questi errori, definiti "allucinazioni", potrebbero consistere nell'affermare in modo errato fatti di dominio pubblico — ad esempio, il nome dell'attuale vicepresidente — o nell'inventare citazioni. Un elaborato generato dall'IA potrebbe anche non seguire semplici istruzioni. Ad esempio, se si chiede all'IA di scrivere un saggio citando il terzultimo paragrafo de "Il grande Gatsby", il risultato è un testo che fa riferimento a una frase più famosa tratta da una parte precedente del romanzo. Uno scrittore umano, al contrario, andrebbe a sfogliare la parte finale del libro per trovare una citazione.
  • Uno strumento di controllo antiplagio come Pangram lo segnala automaticamente. Il modo più semplice per gli insegnanti di capire se un compito è stato generato dall'IA è quello di sottoporlo a un rilevatore di IA. Pangram è uno degli strumenti di trasparenza più accurati e affidabili, ma anche i software che gli insegnanti utilizzano da anni per individuare i casi di plagio ora spesso verificano anche la presenza di contenuti generati dall'IA. Nel confrontare i rilevatori di IA, l'accuratezza e i bassi tassi di falsi positivi sono fondamentali.

Questi indizi non costituiscono una prova definitiva del fatto che un saggio sia stato generato dall'intelligenza artificiale, ma se gli insegnanti li considerano segnali di allarme, ciò potrebbe dare adito a una discussione sul processo di scrittura dello studente o addirittura a un'indagine su eventuali violazioni del codice etico. Assicuratevi di agire con cautela e di utilizzare uno strumento con un basso tasso di falsi positivi quando controllate i compiti degli studenti.

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Max Spero
Max SperoAmministratore delegato, cofondatore

Max è un ingegnere esperto nel campo del machine learning. Di recente ha lavorato al progetto sui veicoli autonomi presso Nuro, guidando le attività di apprendimento attivo. Vanta una lunga esperienza nella realizzazione di prodotti di machine learning di successo presso Google, Two Sigma e Yelp.

Max ha conseguito una laurea in Informatica teorica e un master in Intelligenza artificiale presso l'Università di Stanford. Oltre alla sua passione per la creazione di cubi, è anche un membro attivo della comunità dei cubi di Magic: The Gathering.

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