Tutto sulle prove a sostegno

Come misuriamo le tracce lasciate dall'intelligenza artificiale.

Probabilmente ne conosci già i segnali rivelatori. La parola «delve». I trattini lunghi sparsi qua e là. Le emoji fuori luogo o la formattazione complessa dove non dovrebbe esserci. O forse non riesci a capirne il motivo, ma c'è qualcosa in quel documento che fa pensare all'intelligenza artificiale.

Probabilmente hai ragione. Alcune ricerche hanno dimostrato che è possibile allenare il proprio intuito per riconoscere a prima vista i testi generati dall'intelligenza artificiale. Tuttavia, a volte è un processo laborioso, che crea confusione e difficile da spiegare.

Supporting Evidence è una suite di strumenti pensata per portare alla luce questi "segnali rivelatori" dell'IA. Grazie all'estrazione di caratteristiche supportata da dati concreti dal nostro corpus di milioni di documenti redatti da esseri umani e dall'IA, abbiamo individuato nove modelli ricorrenti nei risultati prodotti dall'IA.

Nessun singolo elemento di prova è di per sé determinante. Il fatto che in un testo compaia una determinata frase generata dall'IA o un'emoji non significa che sia stato scritto dall'IA.

Il modello di rilevamento di punta di Pangram offre una visione d'insieme completa del documento e utilizza un sistema di rilevamento basato sul deep learning che sintetizza milioni di segnali relativi a un determinato testo. Gli elementi di prova estratti non costituiscono input per il nostro modello.

Con un numero sufficiente di elementi di prova, speriamo di offrirvi una comprensione più approfondita, maggiore chiarezza e maggiore fiducia nelle previsioni dell'IA di Pangram. Ecco una panoramica dei nove modelli che monitoriamo, ordinati in base alla frequenza con cui compaiono nei testi generati dall'IA rispetto a quelli scritti da esseri umani.

Nove elementi probatori

SegnaleMoltiplicatore
Markdown12×
Frasi sull'intelligenza artificiale12×
Trattini lunghi10×
Elenchi puntati
Triadi
"Non solo X, ma anche Y"
Unicode insolito
Intestazioni in stile AI
Emoji

Sconto(12×)

Umano
8
IA
90
ogni 10.000 parole

Markdown è un modo per codificare la formattazione tramite caratteri. Si presenta come **grassetto**, ## intestazioni, ```codice in linea``` o *corsivo*. I modelli linguistici di grandi dimensioni ricorrono spesso a visualizzazioni elaborate per enfatizzare elementi o attirare l'attenzione su determinate frasi. Chi scrive su Google Docs, nei client di posta elettronica o nei forum, invece, lo fa raramente.

Esempi concreti
Un enzima molto importante presente nel tuo corpo è amilasi. L'amilasi aiuta a scomporre gli amidi (come pane, pasta, riso)…
Sindrome di Langer-Giedion (LGS), nota anche come sindrome trichorinofalangea di tipo II…

Moltiplicatore per variante di sconto

Gli esseri umani e l'intelligenza artificiale utilizzano i diversi simboli di Markdown con frequenza diversa.

VarianteUmano / 10.000IA / 10.000Moltiplicatore
In grassetto (**testo**)26543×
Intestazioni (#)0.51123×
Codice inline0.20.8
Corsivo513

Frasi sull'IA(12×)

Umano
3
IA
30
ogni 10.000 parole

Le frasi generate dall'IA hanno costituito la nostra prova di base. A volte è facile notare che l'IA tende a usare in modo eccessivo determinate parole e frasi. Ma osservando più da vicino, è possibile individuare migliaia di frasi che l'IA ripete in misura statisticamente significativa. In questa sede, mettiamo in evidenza tali frasi.

Esempi concreti
35xNelmondo frenetico di oggi, è È fondamentalesottolineare che dobbiamo 45xapprofondisci il panorama in continua evoluzione dell'informazione e 18xesplorareil mosaico di sfide moderne.

Una selezione di frasi sull'intelligenza artificiale

Ciascuno di questi termini compare molto più spesso nei testi generati dall'intelligenza artificiale che in quelli scritti da esseri umani. Poiché i diversi modelli hanno le loro preferenze, teniamo elenchi distinti per ogni famiglia di modelli.

  • «capacità di adattarsi a»
  • «accessibile anche a chi»
  • “chiunque voglia migliorare”
  • “diventare un punto di riferimento”
  • «diventare una parte fondamentale»
  • «sfumare il confine tra»
  • «può variare a seconda del caso specifico»
  • “serata informale”
  • «un intricato intreccio»
  • “una narrazione avvincente”
  • «affascinante e complesso»
  • «sembrano ripetitivi»
  • «tirare a indovinare fino alla finale»
  • «era noto per»
  • “Lo consiglio vivamente a tutti”
  • «la sua capacità di esibirsi»
  • «Vi scrivo per fornirvi»
  • “Ho ordinato il loro piatto forte”
  • «è una lettura avvincente»
  • «È un'ottima domanda»
  • «il suo design compatto»
  • «noto per la sua abilità»
  • «Fammi sapere se ti va»
  • “luce sul complesso”
  • “renderlo semplice”
  • «ritardo evidente»
  • “di grande profondità”
  • «profondo legame tra»
  • «Da leggere per chiunque sia interessato»
  • «ho avuto recentemente il piacere»
  • “riflesso sulla superficie levigata”
  • «imperturbabile nonostante la scossa»
  • “testimonianza dell’umanità”
  • «ad adattarsi alle differenze»
  • «per la cura dei dettagli e l'impegno»
  • «bevve un sorso a piccoli sorsi»
  • «Il peso del non detto»
  • “a te, per la tua costante dedizione”
  • «tu o qualcuno che conosci»
  • «stai accennando a»

Trattini lunghi(10×)

Umano
2
IA
17
ogni 10.000 parole

I trattini lunghi sono un segno di punteggiatura a tutti gli effetti, utilizzati per indicare una pausa, aggiungere enfasi o sostituire altri segni di punteggiatura al fine di conferire un tono più drammatico. Per ragioni non immediatamente evidenti, l'intelligenza artificiale utilizza i trattini lunghi con una frequenza dieci volte superiore rispetto agli esseri umani.

Esempi concreti
Ho una vita noiosa o meglio, dovrei dire. Contabile di giorno, fanatico di Netflix di notte.
Il Michigan è cambiato per sempre. Le "Tre Grandi" case automobilistiche Ford, General Motors e Chrysler ha reso il Michigan la capitale mondiale dell'industria automobilistica.

Trattini lunghi ogni 10.000 parole, per famiglia di modelli

Gli esseri umani utilizzano in media 5 trattini lunghi ogni 10.000 parole. La maggior parte dei modelli supera tale media di 7-9 volte, mentre Gemini 3 Pro utilizza meno trattini lunghi rispetto agli scrittori umani.

Famiglia di modelliogni 10.000Moltiplicatore
Valori di riferimento umani5
OpenAI45
Open Source37
Antropico32
Google (Gemini 3 Pro)30.7×
Una teoria: l'uso eccessivo del trattino lungo generato dall'IA ha registrato un'impennata nel 2024, in seguito alla diffusione iniziale dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), portando alcuni a ipotizzare che ciò derivi dai modelli di base dei parser di documenti utilizzati dalle aziende per analizzare e addestrare i modelli su libri e altri documenti cartacei di grandi dimensioni.

Elenchi puntati(9×)

Umano
3
IA
28
ogni 10.000 parole

Mentre un essere umano scriverebbe «mele, arance e banane», un modello ricorre a un'interruzione di riga e a un trattino, soprattutto per organizzare meglio il testo nelle interfacce di chat dal ritmo serrato. Non si tratta di un errore, ma piuttosto di un'abitudine strutturale. I modelli li producono a una frequenza circa nove volte superiore a quella umana, spesso in contesti in cui una prosa risulterebbe più naturale.

Esempi concreti
L'amilasi viene prodotta in: - Ghiandole salivari – nella bocca - Pancreas – lo secerne nell'intestino tenue

Mentre un essere umano potrebbe scrivere: L'amilasi viene prodotta dalle ghiandole salivari e dal pancreas, che la rilasciano nell'intestino tenue per scomporre gli amidi.

Triadi(4×)

Umano
5
IA
19
ogni 10.000 parole

La regola del tre è un modello linguistico che esiste da secoli. Molte triadi sono entrate a far parte del nostro vocabolario comune: «sangue, sudore e lacrime», «passato, presente e futuro» o anche «ridurre, riutilizzare, riciclare!». Ma l'intelligenza artificiale va oltre ciò che spesso ci sembra naturale, ricorrendo a queste espressioni circa quattro volte più spesso degli esseri umani.

Esempi concreti
Devo assicurarmi che sia conciso e che includa gli obiettivi, Triadi1metodi, 2risultati e 3conclusioni senza fronzoli.
…legami che uniscono Triadi1passato, 2presente e 3futuro in questo luogo sacro.
…un film che affronta i temi di Triadi1amore, 2perdita e 3identità.

Non solo X, ma anche Y(3×)

Umano
1
IA
3
ogni 10.000 parole

Uno dei modelli più inspiegabili dell'IA, "Non solo X ma Y", si riferisce a uno schema estremamente diffuso. L'IA ama sottolineare che qualcosa non è solo una cosa, ma è qualcosa di completamente diverso! L'IA utilizza frasi che rientrano in questo schema tre volte più spesso degli esseri umani.

Esempi concreti
…una bussola celeste in grado di orientarsi Nonsolo i mari Maanche il tessuto stesso del destino.
…il bambino simboleggia Nonsolo vulnerabilità Maanche la possibilità di un rinnovamento dopo la catastrofe.

Unicode insolito(3×)

Umano
28
IA
71
ogni 10.000 parole

I caratteri Unicode insoliti sono caratteri che non si trovano sulla tastiera di nessuno: trattini decorativi, operatori matematici, glifi a forma di freccia, caratteri per disegnare riquadri o indicatori in stile interfaccia utente. Questi possono comparire nel testo scritto da persone, ma sono rari. Inoltre, i caratteri Unicode insoliti utilizzati in un contesto testuale altrimenti non correlato possono talvolta indicare tentativi di umanizzazione.

Esempi concreti
Glifo quasi uguale
Le probabilità erano 0,73 in tutti gli esperimenti che abbiamo condotto.
Operatori matematici
Qualsiasi base 2 funziona dal punto di vista matematico. Se avessimo adottato il sistema duodecimale, avremmo…
Simboli delle frecce
Prima della reazione con l'amilasi: amido + iodio colore blu scuro o nero

I caratteri Unicode più insoliti nei testi generati dall'IA

CharCodepointNomeMoltiplicatore
U+2500disegni di scatole, luci, orizzontali940×
U+2248quasi uguale a241×
U+26A0cartello di avvertimento57×
U+2192freccia a destra48×

Intestazioni in stile AI(2×)

Umano
1
IA
2
ogni 10.000 parole

«Certo! Ecco…» «Certo! Ecco un…» «Sarei felice di…» Queste frasi di apertura tipiche dei chatbot allegri sono il risultato del modo in cui i modelli vengono addestrati a rispondere ai prompt. Possono essere un indizio inequivocabile del fatto che un testo sia stato generato dall’IA, ma gli autori più esperti di solito le eliminano.

Esempi concreti
Certamente! Ecco una panoramica completa affrontando il motivo per cui a volte gli aerei scompaiono e le difficoltà legate alla condivisione o alla ricerca di informazioni su tali argomenti…
Certo! Ecco un breve riassunto sulle differenze tra il Senato, il Congresso e la Camera dei Rappresentanti degli Stati Uniti…
Sarei felice di aiutarti a chiarirti le idee sulla trama di Inception.

L'allegro assistente di apertura

Un esempio di come i modelli vengono addestrati a rispondere ai prompt.

FraseUmano / 10.000IA / 10.000Moltiplicatore
«Certo! Ecco qui»09470×
«Certo! Ecco qui un...»02318×
“Ecco cosa devi sapere”58511×
«Ne sarei felice»54358
Zero esseri umani ha scritto «Certamente! Eccone una». L'IA l'ha scritto 94 volte.

Emoji(2×)

Umano
0.1
IA
0.2
ogni 10.000 parole

Nel complesso, l'uso delle emoji nei testi generati dall'IA è appena superiore a quello umano; gli esseri umani le utilizzano con la stessa frequenza. Ma la distribuzione delle singole emoji varia notevolmente. I simboli di spunta, i segnali di avvertimento e i numeri sui tasti compaiono con una frequenza centinaia di volte superiore rispetto alla media umana, mentre gli esseri umani ricorrono alle faccine per esprimersi molto più spesso rispetto all'IA.

Esempi concreti
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Quali emoji, non quante

L'uso complessivo delle emoji è appena superiore alla media nei testi generati dall'intelligenza artificiale. Ma alcune emoji presentano differenze notevoli: i simboli generati dall'interfaccia utente compaiono centinaia di volte in più rispetto alla media umana.

EmojiNomeMoltiplicatore
segno di spunta bianco e marcato167×
2️⃣tasto due129×
4️⃣tasto numero quattro98×
3️⃣tasto numero tre86×
✔️segno di spunta64×
1️⃣tasto 161×
🚀razzo26×
segno di spunta24×

Gli umani reagiscono

Le emoji di uso quotidiano compaiono un po' più spesso nella parte dedicata agli esseri umani:

EmojiMoltiplicatore
😊0.6×
❤️0.2×
La funzione

Elementi probatori nel pangramma

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