AI 撰寫文章常見的七類錯誤及草稿核查方法

Chiedi a un'intelligenza artificiale di scrivere un articolo e in pochi secondi ottieni tre pagine ordinate, con titoli, elenchi e una conclusione. Il problema si vede quando le rileggi davvero: un prezzo che non esiste, un libro citato che nessuno ha mai scritto, lo stesso concetto spiegato tre volte con parole diverse.

Qui trovi gli errori che l'IA fa sempre quando scrive, in modi ricorrenti e non occasionali, con esempi reali e verificabili. Alla fine saprai riconoscere a colpo d'occhio un testo generato. Saprai quali parti lasciare all'IA e quali riscrivere tu, e avrai una procedura in sette passi per controllare una bozza in una decina di minuti.

L'IA sbaglia sempre per gli stessi tre motivi. Poi si vedono come sette errori diversi: la tabella li elenca uno per uno. Inventa i dati che non trova (nomi, date, citazioni), ripete un formato fisso (elenco di tre punti e conclusione rassicurante) e non ha esperienza diretta di quello che racconta. Non è un difetto di una versione: è come funzionano i modelli linguistici. Si corregge con la verifica, non con un prompt più lungo.

Perché l'IA sbaglia sempre negli stessi punti?

Un modello linguistico non cerca una risposta: calcola quale parola è più probabile dopo la precedente. Quando l'informazione non ce l'ha, la scelta statisticamente più probabile resta una frase plausibile — e plausibile non vuol dire vera. Il risultato ha un nome tecnico, allucinazione: un'affermazione credibile ma falsa.

Non è un'opinione. OpenAI, in una ricerca pubblicata il 5 settembre 2025, spiega che i modelli allucinano «perché le procedure standard di addestramento e valutazione premiano il tirare a indovinare invece dell'ammettere l'incertezza». La ricerca è consultabile anche come articolo su arXiv. Nello stesso documento c'è un esempio. Chiesto il titolo della tesi di dottorato di uno degli autori, il chatbot ha prodotto tre risposte diverse, tutte sbagliate. Chiesta la data di nascita, tre date diverse, tutte sbagliate.

Il punto pratico è questo: cambiare modello non elimina l'errore, cambia solo quanto spesso compare. Un modello più recente sbaglia meno, ma quando non sa continua a scegliere. Chi scrive con l'IA deve quindi partire da un'aspettativa precisa: la bozza si verifica, non si crede.

Su Reddit la stessa conclusione arriva dall'uso. In un thread di r/AIAssisted con oltre 30 commenti, un principiante chiedeva quale IA usare per scrivere i suoi articoli. La risposta più votata è di trattarla «come strumento di supporto, non come sostituto».

1. Inventa i dati che non trova

È il caso più frequente e il più pericoloso: numeri, date, nomi, citazioni. L'IA riempie i vuoti con qualcosa di verosimile. Su Quora, l'utente GrillonJoseph — che si presenta come ex membro di un direttivo — descrive la dinamica con precisione: «Le IA non allucinano per intenzione: allucinano perché non capiscono. Sono strumenti statistici, non menti. Quando i dati sono deboli, inventano».

Una volta un modello mi spiegò che i Romani riempivano il Colosseo con condotte d'acciaio complete di diametri e spessori. Un'allucinazione perfetta, detta con sicurezza assoluta.

GrillonJoseph, risposta su Quora

Nello stesso intervento c'è l'effetto collaterale che rende il problema serio: «artisti inventati, opere mai esistite, date sbagliate» — e «chi non ha cultura storica la prende per vera». Il tono sicuro è la parte ingannevole: l'errore non arriva con un'esitazione, arriva con una data precisa e un numero di pagina.

Come si riconosce: le frasi con un numero dentro sono il primo posto da controllare. Prezzi, versioni di software, date, percentuali, nomi di prodotto: ognuno va verificato sulla fonte primaria, non su un'altra pagina che ripete la stessa cosa.

2. Cita fonti e casi che non esistono

Questo errore è più insidioso dei numeri, perché una citazione dà autorevolezza a tutto il paragrafo che la contiene. Il caso più noto è giudiziario. Negli Stati Uniti alcuni avvocati hanno depositato atti con sentenze e precedenti inventati dal chatbot. È finita con sanzioni del tribunale (il caso Mata v. Avianca, 2023).

Non è un episodio isolato né vecchio. Un utente di r/NaturalArtificialLaw tiene un conteggio pubblico dei casi britannici di citazioni giuridiche false o allucinate dall'IA: sono 66 casi, aggiornati dopo la sentenza Cork & Anor v Smith [2026] EWHC 1199 (Ch). Su Quora, Massimo Dilonardo — ex docente di chimica al Politecnico di Bari — riassume il meccanismo: «casi reali in cui l'IA ha inventato di sana pianta sentenze, citazioni e precedenti legali mai esistiti, facendoli apparire estremamente convincenti».

La regola secca: nessuna fonte entra nell'articolo se non l'hai aperta e letta. Un link che risponde 404, un libro che non esiste, uno studio senza numero: si toglie, non si aggiusta. E una fonte che esiste ma non dice quello che le viene attribuito è un errore che si vede solo leggendola.

3. Confonde nomi, date e persone

Un'altra firma dell'IA è scambiare le persone fra loro. Su Quora, Alessandro Demontis — chimico industriale e tecnico ambientale certificato — elenca gli errori di coerenza che ha osservato: «confonde gli omonimi, presuppone o "inventa" in base alle tue indicazioni, crea persone fittizie con informazioni di più omonimi».

Tradotto in pratica: due persone con lo stesso cognome diventano una sola, una frase viene attribuita a chi non l'ha mai detta, una biografia mescola due vite diverse. Si controlla cercando ogni nome proprio per conto suo. La fonte giusta è la pagina ufficiale della persona, o il profilo dell'istituzione per cui lavora: non un riassunto di terzi.

4. Ripete sempre lo stesso schema

C'è un ritmo che si riconosce subito. Valerio Cietto, informatica all'Università degli Studi di Torino, lo descrive così su Quora: gli LLM «hanno uno stile molto riconoscibile perché concludono sempre con una lista puntata e una conclusione per pararsi le chiappe». E aggiunge il secondo effetto: «dà l'illusione che chi scrive sia davvero un esperto tuttologo».

Il Post, in un articolo del 30 marzo 2026, raccoglie gli indizi che circolano: elenchi di tre punti, trattino lungo, cliché ripetuti. La caratteristica che più viene attribuita ai testi generati è «una certa tendenza ai cliché e alla ripetizione dello stesso concetto. A volte persino di una stessa frase». Nello stesso pezzo si parla anche delle descrizioni ripetute identiche a poche righe di distanza: è uno dei segni che si vedono a occhio.

Le formule da cercare nel tuo testo, con la ricerca del browser o dell'editor:

• «In conclusione»
• «Nel mondo di oggi»
• «È importante notare che»
• «Non solo … ma anche …»
• «Questo non è x, è y»

Quando ne trovi tre nello stesso articolo, non è stile: è un'impronta.

C'è anche il dettaglio delle emoji. Il Washington Post ha analizzato 328.744 messaggi condivisi pubblicamente con ChatGPT. Entro luglio, il 70% conteneva almeno un'emoji, con la spunta bianca in un riquadro verde come preferita. Su un blog un'emoji ogni due frasi è un segnale, non una scelta.

5. Il tono: entusiasta, generico, mai il tuo

L'IA tende a un registro medio: entusiasta, neutro, senza attrito. Va bene per un comunicato stampa, stona su un blog dove il lettore vuole capire una cosa. La prova è semplice: leggi ad alta voce i primi due e gli ultimi due paragrafi. Se non riconosci la tua voce, non è un problema di contenuto ma di tono, e si riscrive l'apertura e la chiusura, non tutto il pezzo.

6. Non ha esperienza diretta: manca il pezzo che conta

Nelle linee guida di Google la qualità si misura su quattro parole: esperienza, competenza, autorevolezza, affidabilità — in inglese E-E-A-T. La prima, l'esperienza, è esattamente quella che l'IA non può avere. Non ha aperto un pannello di hosting, non ha installato un plugin, non ha misurato quanto ci mette una pagina a caricare. Approfondimento: perché E-E-A-T conta e come si costruisce.

Quindi la divisione giusta non è «l'IA scrive, io controllo». È questa: l'IA fa la struttura — l'ordine dei capitoli, l'elenco delle cose da dire, la prima stesura. Tu ci metti quello che solo tu hai: le tue misure, le tue prove, le tue schermate, la tua esperienza di quando una cosa non ha funzionato. Un articolo con un'esperienza vera dentro si distingue da cento articoli generati che dicono le stesse cose.

7. Non conosce i tuoi dati di casa

Piani tariffari, prezzi, nomi esatti delle voci di menu, date di scadenza, i tuoi numeri: il modello non li ha. Se glieli chiedi li inventa, o li prende da una versione vecchia. La soluzione non è sperare: è dargli i dati. Incolla il listino vero, e chiedi di usare solo quello. Un'istruzione esplicita riduce l'invenzione; non la annulla, quindi il controllo resta. Se ti serve prima il vocabolario, la guida AI per principianti e la spiegazione di che cos'è l'intelligenza artificiale chiariscono i termini di base.

Gli errori, in una tabella

ErroreCome si riconosceCome si verificaDati inventatiUn numero, una data o un prezzo senza fonte accantoFonte primaria: sito ufficiale, documentazione, listinoFonti che non esistonoCitazione senza link, o link che non si apreAprire e leggere ogni fonte, una per unaPersone e nomi confusiUn nome che sembra mescolare due personeCercare ogni nome per conto suoSchema ripetutoTre punti, elenco, conclusione rassicuranteContare le formule fatte nel testoTono genericoFrasi che potrebbero stare in qualsiasi articoloLeggere ad alta voce apertura e chiusuraNessuna esperienzaNessuna prova, nessuna misura, nessuna schermataChiedersi: cosa aggiungo che altri non hanno?Dati di casaPrezzi e versioni che non sono i tuoiConfrontare con il listino reale

Come si controlla una bozza scritta con l'IA?

Questa è la sequenza da fare su ogni bozza scritta con l'IA, prima di pubblicare:

1. Apri ogni fonte citata, una per una: se non risponde o non dice quello che le viene attribuito, si toglie.
2. Verifica ogni numero sulla fonte primaria: prezzo, versione, data, percentuale.
3. Cerca i nomi propri — persone, libri, prodotti, sentenze: senza fonte primaria non entra.
4. Rileggi ad alta voce i primi due e gli ultimi due paragrafi.
5. Cerca le formule fatte e le ripetizioni con una ricerca nel testo.
6. Rimetti dentro i tuoi dati: le tue misure, le tue prove, le tue schermate.
7. Dichiara come è stato scritto l'articolo, quando serve (vedi il paragrafo successivo).

Cosa dice Google sull'IA e cosa dice la legge?

Google non vieta l'IA, ma non premia chi la usa come moltiplicatore di pagine. La guida ufficiale di Search Central sull'uso di contenuti generati è esplicita. Usare strumenti di IA «per generare molte pagine senza aggiungere valore per gli utenti» può violare la politica antispam sull'abuso di contenuti su larga scala (scaled content abuse). Le indicazioni pratiche sono tre — accuratezza, qualità, pertinenza — più una: dare contesto al lettore, spiegando come è stato creato il contenuto.

C'è poi una regola europea. L'articolo 50 dell'AI Act si applica dal 2 agosto 2026. E c'è una disciplina tutta italiana che vale anche senza l'AI Act: la pubblicità deve essere riconoscibile, e chi nasconde un rapporto commerciale se ne assume il rischio. Nei programmi di affiliazione, poi, i prezzi vanno presi dalla fonte aggiornata: mostrarne di vecchi viola i loro termini. Prevede, fra le altre cose, che chi pubblica testo generato dall'IA per informare il pubblico su temi di interesse pubblico lo dichiari — a meno che il testo non sia passato da una revisione umana con responsabilità editoriale. In pratica: la revisione umana non è solo buona pratica, è quello che ti tiene fuori dall'obbligo.

Come si riduce il rischio su WordPress?

Il flusso che riduce i rischi è sempre lo stesso: bozza, revisione, pubblicazione. Su WordPress conviene lavorare in bozza, con un plugin SEO che mostra titolo e meta description prima di pubblicare, e controllare che ogni immagine abbia un alt descrittivo. Il quadro delle cose da fare e in che ordine è in strategia SEO per WordPress; se invece cerchi gli strumenti, il confronto è in migliori plugin WordPress.

In sintesi

L'IA non sbaglia a caso. Inventa i dati che non ha, cita fonti che non esistono, confonde le persone, ripete lo stesso schema, scrive con un tono che non è il tuo e non ha l'esperienza diretta che rende un contenuto credibile. Nessuno di questi errori si corregge chiedendo meglio: si corregge leggendo, verificando e riscrivendo le parti che contano. La struttura la può fare la macchina; la verità e l'esperienza restano un lavoro tuo.

Domande frequenti