Il rilevatore sbaglia con regolarità
Un rilevatore di IA riceve un testo finito e tira a indovinare. Guarda la lunghezza delle frasi, la scelta delle parole, la prevedibilità — e da lì deduce la provenienza. Il metodo ha un difetto incorporato: più una persona scrive con cura, più il testo diventa levigato. Chi rivede dieci volte finché ogni frase non è al suo posto produce esattamente la regolarità che un rilevatore legge come artificiale.
A farne le spese sono soprattutto le persone che scrivono in una lingua straniera. Il loro lessico è scelto con più consapevolezza, la sintassi è più prudente — e il rilevatore le classifica come IA in misura sproporzionata. Le segnalazioni di studenti i cui lavori originali sono stati catalogati così sono ormai abbastanza numerose da non poter più essere liquidate come casi limite.
Il problema di fondo: un testo finito non conserva alcuna memoria di come è nato. Non si può vedere se è cresciuto in tre settimane o è stato generato in tre secondi. Il rilevatore deduce la storia dalla superficie — e una deduzione resta una deduzione, per quanto sicura sia la percentuale stampata accanto.
Le filigrane stanno arrivando — e rispondono alla domanda sbagliata
Il watermarking non è più un'ipotesi. Google marca già l'output dei suoi modelli Gemini con SynthID, Anthropic ha annunciato che marcherà tutto l'output dei propri modelli — spinta dagli obblighi di trasparenza dell'AI Act europeo — e altri fornitori seguiranno. Chi scrive con l'IA riceverà testo marcato, che lo voglia o no.
Due aspetti vengono regolarmente sottovalutati. Queste marcature sono invisibili e non dimostrabili senza lo strumento specifico del rispettivo fornitore. E sono più robuste di quanto si pensi: essendo incorporate statisticamente nella struttura del testo, sopravvivono al copia-incolla e a una lunga serie di modifiche.
Il problema vero però sta altrove — e per chi scrive è pericoloso.
Una filigrana marca l'output, non il contributo. Anthropic dichiara di marcare ogni output. Chi quindi passa al modello un paragrafo scritto di proprio pugno e gli fa correggere una sola parola si ritrova l'intero paragrafo marcato. Il testo è quasi interamente suo — e porta la stessa marcatura di uno scritto dalla macchina da zero.
Il metodo non misura dunque la paternità, ma il contatto. Ogni contatto. Ed essendo binario, non conosce alcuna gradazione tra «l'ho scritto io e mi sono fatto correggere un refuso» e «l'ha scritto la macchina».
Per il gruppo più numeroso di autrici e autori — quelli che scrivono da sé e ricorrono all'IA in modo puntuale — è la notizia peggiore possibile. Possederanno testo marcato senza accorgersene, senza poterlo rimuovere e senza nulla in mano da opporvi.
Non è un argomento contro le filigrane. Per il loro scopo effettivo — rendere riconoscibili su larga scala i contenuti generati a macchina — sono sensate, e l'AI Act ha buone ragioni per richiederle. Semplicemente non possono rispondere all'unica domanda che conta per chi scrive: non se un modello sia stato coinvolto, ma in quale misura.
Proprio per questo serve il percorso inverso.
Noi documentiamo invece la genesi
Hermes 3000 non tira a indovinare. Registriamo mentre si scrive.
Quando il nostro server produce un testo — una generazione, una revisione, la trascrizione di un dettato — lo sa. Non deve dedurlo. Annota ciò che ha prodotto e, al momento del salvataggio, confronta quanto ne sia finito nel manoscritto e quanto l'autrice abbia nel frattempo riscritto. A questo si aggiunge ciò che solo l'editor può sapere: se il testo sia stato digitato o sia comparso in un blocco unico, e quanto tempo si sia effettivamente lavorato al paragrafo.
La differenza decisiva: non è un'analisi del risultato, ma la registrazione del procedimento. Per questo sopravvive alla revisione — anzi, la revisione è essa stessa un'informazione che viene annotata.
E il testo che arriva da fuori?
C'è esattamente un caso in cui il registro non sa nulla: il testo incollato e importato. È arrivato dall'esterno — può essere testo proprio preso da un altro documento, una citazione, qualcosa uscito da un altro strumento di IA. L'editor vede solo che all'improvviso ci sono 1.800 caratteri che prima non c'erano.
Invece di indovinare, chiediamo.
Chi incolla un paragrafo di una certa dimensione riceve poco dopo un avviso con un pulsante: Da dove vengono questi caratteri? Non una finestra che interrompe il flusso di scrittura — un'offerta che dopo quindici secondi sparisce da sola. All'importazione di un manoscritto la domanda viene posta una volta, subito dopo, finché si ricorda ancora che cosa si è importato.
Si può scegliere fra ciò che accade davvero: scritto da me (altrove), da un'altra persona, da un altro strumento di IA, citazione da una fonte, di pubblico dominio. Con, a richiesta, una nota.
Tre proprietà per noi sono importanti:
La domanda è agganciata a un evento concreto. «Da dove vengono questi 1.833 caratteri?» ha una risposta. «Quanta IA c'è nel tuo libro?» no — perciò la domanda è legata all'incollaggio e all'importazione, non a un modulo nelle impostazioni.
«Più tardi» è una risposta vera. Il pulsante per rimandare ha lo stesso peso di quello per rispondere. Chi non vuole rispondere non deve essere spinto verso un'indicazione falsa. La domanda resta aperta e l'attestato la riporta come non spiegata.
E un'indicazione non diventa mai una misurazione. Compare nell'attestato in un campo a sé, dichiarata espressamente come affermazione dell'autrice, e il documento firmato indica entrambe le cose: quanti caratteri si basano su un'autodichiarazione — e quanti sono arrivati dall'esterno e non sono stati spiegati affatto. Un attestato che facesse passare un'affermazione per una prova varrebbe meno di uno che ammette la lacuna.
All'importazione l'indicazione vale per l'intero manoscritto e i singoli paragrafi la ereditano — si spiega un libro, non quattrocento passaggi.
Ecco come si presenta: la ripartizione per provenienza, l'autodichiarazione sul testo incollato — e l'attestato emesso con link verificabile e QR code.
Perché è meglio per tutti e tre i gruppi
Chi scrive tutto da sé
Oggi questo gruppo si trova nella situazione più assurda: non ha nulla da nascondere e ciononostante nulla in mano. Se un rilevatore classifica il suo manoscritto come IA, può solo protestare. Un attestato di provenienza ribalta la situazione probatoria — non «giuro che sono stato io», ma una registrazione che mostra come il testo sia cresciuto per settimane a piccoli passi. Chi usa l'IA solo ogni tanto per un parere su un passaggio vede esattamente questo nell'attestato: una richiesta, e nessuna traccia nel testo.
Gli ibridi — il gruppo più numeroso
Oggi la maggior parte lavora così: scrive da sé, ogni tanto si fa riformulare una frase, di quando in quando genera un passaggio e poi lo rivede a fondo. Per questa realtà finora non esiste un linguaggio. La domanda «con l'IA o senza?» non ha per loro una risposta onesta, e ogni casella sì/no li costringe a un'indicazione sbagliata.
Un attestato di provenienza sa esprimere esattamente ciò che è successo: questo paragrafo è tuo, uno strumento ne ha levigato 300 caratteri sul piano linguistico. Quell'altro viene da una generazione, e tu ne hai riscritto due terzi. Non è un annacquamento, è precisione.
Fino al singolo paragrafo — con l'avvertenza esplicita che i valori si sovrappongono e non si sommano alla lunghezza del paragrafo.
Chi lavora in larga parte con l'IA
Anche qui vale la pena guardare da vicino — ed è forse la parte più sorprendente. Tra «scrivi il capitolo 3» e un libro in cui sono confluiti personaggi elaborati, una trama ragionata, skill stilistiche selezionate e otto varianti provate per ogni scena c'è un abisso. Entrambi i risultati sono generati dall'IA. Solo che uno è nato in due minuti e l'altro in molte ore.
Per questo, nel testo prodotto dall'IA, distinguiamo se una persona lo abbia guidato: rigenerato più volte, con un'istruzione propria invece del semplice titolo del capitolo, oppure rivisto a mano il risultato. Chi si prende questa briga ha plasmato il testo in modo determinante — solo non attraverso la tastiera. Una filigrana non ne vede nulla. Un rilevatore ancora meno.
E per chi lavora a un libro in più persone
I libri nascono di rado da soli. Editing, coaching, mentoring, una coautrice — ognuna di queste mani lascia tracce che in un testo finito non si distinguono più. Poiché registriamo durante la scrittura, la successione resta conservata: quando è stata aggiunta quale parte, quanto è stato ancora rivisto dopo, nell'arco di quanti giorni.
Per i programmi di coaching e i corsi di scrittura è questa l'applicazione davvero interessante. Non come controllo, ma come prova del lavoro svolto.
Che cos'è una Verifiable Credential — e perché qui calza
I numeri dentro il proprio strumento si raccontano in fretta. La cosa si fa interessante quando una casa editrice può verificarli senza doversi fidare di noi.
Esattamente per questo esistono le Verifiable Credentials, uno standard del W3C. Un emittente — qui Hermes 3000 — racchiude un'affermazione in un documento e lo firma crittograficamente con la propria chiave privata. Chiunque disponga della corrispondente chiave pubblica può ricalcolare che il documento proviene da quell'emittente e che dalla firma in poi non è stato modificato un solo carattere. Nessun registro centrale, nessun account, nessuna telefonata a noi.
In pratica significa: l'autrice emette l'attestato, i valori vengono congelati e firmati, lei riceve un link e un QR code. La casa editrice apre il link — senza registrarsi — e vede i valori che sono stati firmati, più l'indicazione di quanto il libro sia cambiato da allora. Chi vuole verifica la firma con un qualsiasi strumento standard, invece di credere al nostro segno di spunta verde.
Perché proprio qui calza così bene: un attestato di provenienza è un'affermazione riferita a un momento. Deve essere congelato, altrimenti alla seconda apertura descrive un altro libro. Deve essere verificabile senza che chi verifica si fidi dell'emittente. E deve essere revocabile, qualora qualcosa si rivelasse falso. Sono esattamente le tre proprietà che lo standard porta con sé.
Che cosa deliberatamente non affermiamo
Un attestato vale solo quanto dice sui propri limiti. Per questo lo si legge sulla pagina di verifica e nel documento firmato stesso:
La firma attesta che Hermes ha registrato questo procedimento così — non che la registrazione sia completa, e tanto meno da chi vengano i pensieri. Chi ricopia a mano testo di IA da un'altra finestra aggira la misurazione; non è riconoscibile, e lo diciamo. Il tempo di scrittura indicato è un limite inferiore: pensare senza premere tasti non viene conteggiato. E ciò che è stato incollato dal nulla può spiegarlo solo l'autrice — indicazioni del genere sono dichiarate espressamente come autodichiarazione, mai come misurazione.
Non lo consideriamo una debolezza, ma la condizione alla quale un attestato del genere vale qualcosa. Un sigillo che promette più di quanto possa mantenere consuma esattamente quella fiducia di cui si tratta.
Perché ne servono di più
Il dibattito sta puntando verso la domanda sbagliata. «Questo testo è IA?» non ha, per la maggior parte di chi lavora seriamente alla scrittura, né un sì né un no come risposta — e un metodo che una risposta la impone comunque sbaglierà in modo sistematico. Il più delle volte a danno di chi lavora con più cura.
La domanda migliore è: come è nato questo testo? Ha una risposta, è documentabile e rende giustizia alla realtà in cui oggi si scrive. Case editrici, università e piattaforme avranno bisogno di attestati del genere — non perché diffidino delle persone, ma perché serve loro una base più solida della sensazione a pelle di un classificatore.