I rilevatori di testo IA crollano quando il modello copia il tuo stile di scrittura

I rilevatori di testo IA vengono usati per decidere cose reali: se uno studente ha copiato, se una candidatura viene letta, se chi cerca lavoro ha scritto da sé la lettera di presentazione. Un nuovo studio del gruppo Epoch AI suggerisce che sono molto meno affidabili di quanto questi usi presuppongano e che il trucco che li manda in crisi richiede una sola frase nel prompt.

Il gruppo ha provato Pangram 3.3.2, GPTZero 2026-05-11-base e Originality.ai Turbo 3.0.2. Ha costruito un corpus di 495 brani umani di 99 autori, equamente divisi fra blog, narrativa e scrittura scientifica, tutti anteriori alla comparsa di ChatGPT nel novembre 2022. Sul testo IA prodotto da un prompt semplice, i tre strumenti erano quasi impeccabili: il tasso massimo di mancata rilevazione era 0,7 per cento. Pangram e GPTZero non hanno segnalato falsi allarmi sui testi umani; Originality.ai ha invece marcato erroneamente 19 brani su 495, cioè il 3,8 per cento.

Poi i ricercatori hanno modificato una cosa: hanno dato a Claude Opus 4.8, GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro cinque brani autentici di un autore, chiedendo un nuovo testo nello stesso stile. Dei 297 brani ottenuti, in media 38 sono passati inosservati, circa il 13 per cento. La narrativa restava facile da intercettare, dall’1 al 5 per cento; la scrittura scientifica no: Pangram ne ha mancato il 25 per cento, GPTZero il 24 e Originality.ai il 29. Nel peggior abbinamento, Pangram contro testi accademici di Gemini, il 48 per cento è rimasto invisibile.

I tre strumenti funzionano in modi diversi e falliscono nello stesso modo. Pangram usa una rete neurale addestrata su testi umani e di macchina; GPTZero misura prevedibilità e varietà delle parole, supponendo che i modelli scrivano più uniformemente; Originality.ai cerca schemi statistici appresi in addestramento. L’imitazione dello stile batte tutti e tre perché attacca l’ipotesi comune: che il testo IA abbia una voce predefinita riconoscibile. Date al modello la voce di qualcun altro e il segnale svanisce. È inoltre una corsa asimmetrica: imitare costa un prompt, rilevare è un difficile problema statistico che peggiora mentre i modelli migliorano.

Cosa significa per te: Se insegni, valuti candidature o assumi, considera il risultato di un rilevatore un indizio debole, non una prova, soprattutto nella prosa formale o accademica, e mai il solo motivo per accusare qualcuno. Se studi o scrivi, conta anche il rischio speculare: Originality.ai ha segnato come IA quasi il quattro per cento dei brani umani, quindi un’accusa falsa è concreta; conservare bozze e cronologia delle versioni è una tutela economica. Per tutti gli altri, la sintesi onesta è che oggi non esiste una rilevazione affidabile della scrittura IA e che solo valutazioni progettate intorno al processo, non al risultato, resistono.

Fonti

• Epoch AI: sfide della rilevazione di testo IA
• The Decoder: i rilevatori di testo IA faticano quando i modelli linguistici imitano lo stile di un autore
• Dati e codice pubblicati su GitHub