{"id":52197,"date":"2026-10-02T14:23:32","date_gmt":"2026-10-02T12:23:32","guid":{"rendered":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/it\/?p=52197"},"modified":"2026-10-02T14:25:14","modified_gmt":"2026-10-02T12:25:14","slug":"chi-si-nasconde-davvero-dietro-il-caso-di-thelyson-orelien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legrandcontinent.eu\/it\/2026\/10\/02\/chi-si-nasconde-davvero-dietro-il-caso-di-thelyson-orelien\/","title":{"rendered":"Chi si nasconde davvero dietro il caso di Th\u00e9lyson Or\u00e9lien?"},"content":{"rendered":"\n
Scopri <\/em>\u201cIl Grand Continent\u201d. Idee e analisi che non si trovano da nessun\u2019altra parte. Ma che presto vedrai ovunque. Nella tua casella di posta a partire da 8 euro al mese<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n Mi chiamo Pierre-Thomas Eckert, sono dottore in filosofia morale presso l\u2019Universit\u00e0 Europea di Roma e ricercatore in metaetica presso il Centre for Character and Human Growth dell\u2019Universit\u00e0 Villanueva di Madrid. Insieme a Samuel Fitoussi e ad alcuni altri utenti di Internet, sono uno dei membri fondatori del collettivo \u00abBalance ton Claude\u00bb (@Pangramed), che ha rivelato come il libro di Th\u00e9lyson Or\u00e9lien fosse molto probabilmente il frutto di un\u2019intelligenza artificiale <\/span>1<\/sup><\/a><\/span><\/span>. <\/p>\n\n\n\n Perch\u00e9 ho partecipato a \u00abBalance ton Claude\u00bb? Anche se nutro grande stima per il lavoro di Fitoussi, ritengo importante che la lotta che stiamo conducendo contro l\u2019inquinamento della scrittura causato dai contenuti generati dall\u2019IA sia il pi\u00f9 ampia e trasversale possibile. \u00c8 proprio per questo motivo che inizialmente avevamo concordato di mantenere l\u2019anonimato, affinch\u00e9 fosse l\u2019esame dei fatti \u2013 e solo dei fatti \u2013 a influenzare il giudizio informato delle nostre lettrici e dei nostri lettori. Ora che il nome di Fitoussi \u00e8 stato reso pubblico dalla stampa, ritengo preferibile che venga reso noto anche il mio, affinch\u00e9 il grande pubblico comprenda meglio alcune delle altre motivazioni che animano il nostro collettivo. <\/p>\n\n\n\n “Era questo o morire<\/em>” e il suo autore non ci interessano di per s\u00e9: hanno attirato la nostra attenzione solo in quanto sintomi particolarmente evidenti di quel fenomeno di proliferazione di contenuti generati dall\u2019IA, particolarmente deleterio per la nostra societ\u00e0. <\/p>\n\n\n\n Condivido le analisi di Fitoussi pubblicate su queste pagine<\/a> riguardo al pericolo esistenziale che i progressi esponenziali delle capacit\u00e0 delle IA generative comportano per la produzione letteraria e per la qualit\u00e0 degli scambi sui social network. Ma mi sembra che un altro elemento altrettanto importante sia stato trascurato nel corso di questa polemica: il pericolo, altrettanto esistenziale, che l\u2019IA rappresenta per la qualit\u00e0 della produzione universitaria e accademica. Come spiega molto bene Fitoussi, la prospettiva di un futuro in cui regner\u00e0 un sospetto generalizzato<\/a> sulla paternit\u00e0 umana dei testi pubblicati online \u00e8 gi\u00e0 di per s\u00e9 poco incoraggiante, ma diventa particolarmente angosciante quando si aggiunge il mondo accademico all\u2019equazione. <\/p>\n\n\n\n Ritengo sia importante esprimere questa paura in modo razionale affinch\u00e9 non venga liquidata con un semplice gesto della mano dai \u201ctecnottimisti\u201d pi\u00f9 entusiasti, ed \u00e8 per questo che pubblico questo articolo. In Europa, la quasi totalit\u00e0 del nostro sistema di attribuzione dell\u2019autorit\u00e0 epistemica si basa, implicitamente o esplicitamente, sul mondo accademico. Se volete sostenere una tesi su qualsiasi argomento, \u00e8 molto probabile che farete ricorso, almeno implicitamente, a frasi del tipo \u00abUno studio ha dimostrato che X\u00bb, \u00abIl professor Y afferma che Z\u00bb, \u00abI risultati dello studio A sono stati confermati dalla meta-analisi B pubblicata sulla rivista peer-reviewed C\u00bb, ecc. Anche se \u00e8 abbastanza plausibile che non ricorriate direttamente a queste formule nella vostra vita quotidiana, \u00e8 in realt\u00e0 molto improbabile che ci\u00f2 che affermano gli articoli di stampa o i programmi televisivi su cui baserete le vostre opinioni non faccia ricorso a questo tipo di informazioni. <\/p>\n\n\n\n La polemica che abbiamo sollevato con \u00abBalance ton Claude\u00bb ha del resto permesso di illustrare questo procedimento: abbiamo utilizzato lo strumento di rilevamento Pangram v.4 in modo cos\u00ec sistematico solo perch\u00e9 studi indipendenti ne avevano confermato l\u2019affidabilit\u00e0, e commentatori autorevoli come CheckNews<\/em> di \u00abLib\u00e9ration\u00bb<\/em> o St\u00e9phane Jourdain su France Inter hanno analizzato innanzitutto questo elemento della nostra argomentazione quando si sono occupati delle nostre affermazioni. <\/p>\n\n\n\n Questa piramide di giustificazione \u00e8 possibile solo se si pu\u00f2 fare affidamento sul fatto che gli accademici scrivano, riflettano, eseguano le operazioni che descrivono e ottengano effettivamente i risultati che pubblicano sulle riviste scientifiche. <\/p>\n\n\n\n C\u2019\u00e8 quindi una necessaria scommessa morale alla base della nostra fiducia negli studi e nella parola accademica: partiamo dal presupposto che gli autori che presentano un manoscritto abbiano 1) valutato attentamente il significato delle affermazioni e delle argomentazioni ivi presentate, 2) abbiano effettuato e verificato personalmente i calcoli e letto le fonti a cui fanno riferimento nella loro argomentazione; e scommettiamo inoltre che 3) i revisori incaricati di valutare i manoscritti li leggeranno essi stessi con scrupolo, senza tralasciare alcuna affermazione ingiustificata. <\/p>\n\n\n\n In pratica, i revisori basano il proprio lavoro su un accordo di fiducia implicito con il ricercatore che ha presentato il manoscritto, poich\u00e9 non hanno il tempo di verificare che ogni parola e ogni riferimento siano autentici. La revisione tra pari in doppio cieco (su cui si basa l\u2019intera produzione accademica) non \u00e8 stata infatti concepita come un sistema infallibile per individuare le frodi, ma come un filtro di qualit\u00e0 basato su una presunzione di buona fede.<\/p>\n\n\n\n Il problema \u00e8 che l’uso di LLM sufficientemente potenti compromette ciascuno di questi tre aspetti: <\/p>\n\n\n\n Le sanzioni, quando vengono comminate, sono ancora troppo rare e troppo poco sistematiche per essere dissuasive. Se non interveniamo, rischiamo di assistere a una generalizzazione del caso Sokal <\/span>2<\/sup><\/a><\/span><\/span> \u2013 che aveva gi\u00e0 minato la credibilit\u00e0 di alcuni settori delle scienze umane e sociali \u2013 all\u2019intero mondo accademico, comprese le scienze esatte e le discipline umanistiche pi\u00f9 rigorose come la filosofia analitica. <\/p>\n\n\n\n Non si potrebbe forse affermare che, in fin dei conti<\/em>, conta solo il risultato e che, purch\u00e9 l\u2019articolo sia valido, le preoccupazioni relative all\u2019uso dell\u2019IA sono infondate? A mio avviso, ci\u00f2 significa non cogliere la vera natura del processo di produzione della conoscenza nel mondo accademico. <\/p>\n\n\n\n Una prima ragione risiede nel fatto che la revisione tra pari in cieco si basa su determinati incentivi che verrebbero compromessi dalla diffusione della scrittura basata sull\u2019IA. Dato che tale processo implica che il revisore dedichi parte del proprio tempo a valutare il lavoro di un collega, se sa che quest\u2019ultimo ha lavorato esclusivamente con la propria IA e non si \u00e8 preso il tempo di soppesare le proprie affermazioni man mano che procedeva, perch\u00e9 dovrebbe affannarsi a cercare di decifrare ci\u00f2 che l\u2019IA avr\u00e0 generato? Perch\u00e9 dovrebbe fidarsi dell\u2019autore riguardo all\u2019accuratezza dei dettagli? Farebbe meglio a discutere l\u2019argomento con la propria IA o semplicemente a ignorare l\u2019articolo. Non sorprende, del resto, che l\u2019avvento delle IA generative abbia coinciso con un\u2019esplosione delle proposte di articoli e che i revisori esprimano un crescente malcontento al riguardo. <\/p>\n\n\n\n Se invece non c\u2019\u00e8 pi\u00f9 alcun modo di sapere se un articolo sia stato scritto da un essere umano o generato da un LLM, il segnale della buona ricerca rischia di perdersi nel rumore della marea di \u201cslop IA\u201d<\/a> <\/span>3<\/sup><\/a><\/span><\/span>, rendendo di fatto impossibile il processo di valutazione collettiva delle conoscenze. La maggior parte delle valutazioni dei testi si basa infatti in parte su meta-indicatori di affidabilit\u00e0 (la presunta competenza dell\u2019autore, il prestigio della rivista, l\u2019affidabilit\u00e0 della banca dati, ecc.); se questi indici non fossero pi\u00f9 affidabili, il processo diventerebbe impossibile da svolgere correttamente nei tempi previsti. Ogni ricercatore si ritroverebbe isolato, potendo fare affidamento solo sulla propria memoria, sulla propria coscienza e sui ricercatori che gi\u00e0 conosce personalmente. <\/p>\n\n\n\n Ci\u00f2 penalizzerebbe inoltre pesantemente i giovani ricercatori onesti, che avrebbero difficolt\u00e0 a ottenere la revisione tra pari attraverso i canali tradizionali: chi si imbarcherebbe in un dottorato se sapesse che il risultato di tre anni di duro lavoro rischia di essere considerato alla stregua di un testo generato in poche ore da un modello di linguaggio (LLM) abilmente guidato? Per quanto i ricercatori siano animati innanzitutto da un nobile interesse per la verit\u00e0, \u00e8 irrealistico pensare che le vocazioni continuino a fiorire con un sistema di incentivi cos\u00ec negativo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n Un approccio alla ricerca interamente incentrato sui risultati e che non tiene conto dell\u2019uso generativo dell\u2019IA trascura inoltre una dimensione importante della pratica accademica: il fatto che, sotto diversi aspetti, il percorso sia importante almeno quanto il risultato. <\/p>\n\n\n\n Il mondo accademico non \u00e8 una semplice macchina per produrre affermazioni vere: \u00e8 innanzitutto un fucina di esseri umani d\u2019eccellenza, ovvero di menti che hanno sviluppato qualit\u00e0 eccezionali, siano esse epistemiche (rigore, precisione, concisione, autonomia riflessiva, economia argomentativa, ecc.) o morali (pazienza, perseveranza, integrit\u00e0, capacit\u00e0 comunicativa, ecc.). <\/p>\n\n\n\n Ma queste virt\u00f9, ovviamente, non si sviluppano da sole: come Aristotele aveva ben intuito nell\u2019Etica Nicomachea<\/em>, esse richiedono sia un lungo processo di assuefazione sia la guida di un maestro virtuoso che permetta di correggere gli errori lungo il percorso. <\/p>\n\n\n\n L’uso regolare dell’intelligenza artificiale per la generazione dei nostri testi accademici \u2013 anche quelli pi\u00f9 semplici, come i riassunti di articoli o le note per le presentazioni \u2013 bypassa completamente i circuiti di ricompensa che consentono di acquisire in modo duraturo queste capacit\u00e0: come si pu\u00f2 imparare a cucinare correttamente se uno chef a tre stelle vi prepara un piatto abbondante a ogni pasto? <\/p>\n\n\n\n In teoria, ognuno \u00e8 libero di mettersi ai fornelli, ma contare sul fatto che la maggioranza lo faccia \u00e8 del tutto irrealistico. <\/p>\n\n\n\n Un ultimo punto su cui mi sembra che i tecnottimisti abbiano torto: l\u2019affermazione secondo cui l\u2019accelerazione dei progressi dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) non pu\u00f2 che portare a un\u2019accelerazione delle scoperte. In questa argomentazione, la conoscenza \u00e8 concepita come un vastissimo giacimento di proposizioni vere, e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sarebbero i nostri strumenti pi\u00f9 efficaci per accelerarne lo sfruttamento: perch\u00e9 privarcene? <\/p>\n\n\n\n Questa visione ingenua trascura il fatto che una delle fasi fondamentali <\/em>del processo di scoperta o creazione della conoscenza consiste nella verifica da parte di esperti<\/em> del<\/em> settore. Ora, se un \u00abframmento di conoscenza\u00bb viene \u00abestratto\u00bb da un LLM senza che vi sia pi\u00f9 alcun essere umano sufficientemente competente a valutarlo, come potremmo essere sicuri che abbia realmente tale status? Attraverso \u00abpari\u00bb di IA estremamente potenti? <\/p>\n\n\n\n Il funzionamento interno dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) \u00e8 notoriamente opaco e il loro allineamento<\/a> ai nostri principi morali fondamentali suscita gi\u00e0 numerose preoccupazioni. La domanda \u00e8 quindi: \u00e8 auspicabile affidare all\u2019intelligenza artificiale una tale delega delle nostre autorit\u00e0 epistemiche? <\/p>\n\n\n\n Che la mia argomentazione sia ben chiara: non sto dicendo che la partita sia irrimediabilmente persa n\u00e9 che ogni utilizzo dell\u2019IA debba essere vietato. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) rimangono uno strumento di grande rilievo per generare critiche alle nostre stesse argomentazioni, esplorare nuove piste di ricerca o aprire la strada a nuovi approcci concettuali. <\/p>\n\n\n\n Ma un uso del genere \u00e8 necessariamente attivo e equivale ben pi\u00f9 a uno \u201csforzo cognitivo\u201d che a quell\u2019\u201calleggerimento cognitivo\u201d contro cui i membri di \u201cBalance ton Claude\u201d hanno unito le forze. In base alla mia esperienza nella filosofia analitica e a ci\u00f2 che sento e leggo da alcuni colleghi, non \u00e8 questo uso saggio e moderato che si sta diffondendo a macchia d\u2019olio nelle nostre istituzioni. <\/p>\n\n\n\n Alcuni di loro, compresi docenti gi\u00e0 affermati, non sembrano rendersi conto del pericolo che ci\u00f2 comporta per la credibilit\u00e0 della nostra intera professione. Il passaggio da un semplice brainstorming<\/em> assistito dall\u2019IA alla stesura integrale di \u00abun\u2019idea che avevamo in mente ma che non riuscivamo a formulare bene\u00bb per un articolo o una presentazione \u00e8 diventato molto pi\u00f9 diffuso di quanto si creda, e questa \u00e8 una pessima notizia: ritengo che il blocco creativo e la pagina bianca siano fasi necessarie per affinare la comprensione e che l\u2019IA ci faccia guadagnare nel breve termine ci\u00f2 di cui non potremo che pentirci nel lungo termine. <\/p>\n\n\n\n Come ben sottolinea il filosofo americano Eric Schwitzgebel, c\u2019\u00e8 un\u2019enorme differenza cognitiva tra il dare il proprio assenso leggendo qualcosa e il redigere un testo di proprio pugno <\/span>4<\/sup><\/a><\/span><\/span>: nel primo caso, si \u00e8 tentati di accontentarsi passivamente di un sinonimo approssimativo, mentre nel secondo si \u00e8 costretti a scervellarsi per esprimere la sfumatura esatta. Anche una riformulazione elegante e pi\u00f9 concisa da parte di un LLM rischia ogni volta di introdurre un sottile slittamento semantico rispetto a ci\u00f2 che avremmo espresso se avessimo preso carta e penna, e la qualit\u00e0 generale del risultato non pu\u00f2 che esserne compromessa, anche se ci\u00f2 non \u00e8 immediatamente visibile a occhio nudo. <\/p>\n\n\n\nIl punto oscuro del caso Th\u00e9lyson Or\u00e9lien<\/h2>\n\n\n\n
Il fondamento morale della ricerca <\/h2>\n\n\n\n
\n
I risultati non sono sufficienti<\/h2>\n\n\n\n
Formare le menti, elaborare affermazioni <\/h2>\n\n\n\n
Il miraggio della scoperta accelerata<\/h2>\n\n\n\n
Riorientare il dibattito<\/h2>\n\n\n\n