L'IA marchia i testi che genera: l'università può accorgersene?

Dal 2 agosto un testo che passa da un modello di intelligenza artificiale può uscirne con un marchio invisibile, anche quando il modello si è limitato a tradurre l'abstract o a sistemare la sintassi di un capitolo. Secondo chi lo produce, che lo mette per iscritto, quel marchio dice soltanto che il testo potrebbe essere passato da un certo modello e non che l'ha scritto quel modello.

Oggi, in più, uno strumento pubblico per leggerlo non c'è ancora. Se appena letta la notizia hai riaperto la cronologia della chat per ricordarti cosa ci avevi incollato, puoi richiuderla con calma.

1. Cos'è la marcatura, in concreto

La marcatura sta nella scelta delle parole, senza caratteri nascosti nel testo e senza dati appiccicati al file. Quando un modello genera una frase, in molti punti ha davanti più parole ragionevoli, e dopo «il mercato sta…» può mettere «crescendo», «cambiando» o «accelerando». Il sistema di marcatura inclina appena quelle probabilità seguendo una regola legata a una chiave segreta.

Presa da sola, una scelta non significa niente, e nessuno legge «accelerando» e capisce da dove arriva. Ripetuta per centinaia di parole, però, la sequenza forma un pattern statistico che un rilevatore in possesso della chiave riesce a riconoscere. Siccome il marchio sta dentro le parole, sopravvive al copia-incolla e si degrada quando le parole cambiano.

Per i file il meccanismo è diverso. A un .png, .jpg o .svg generato viene allegata una firma di provenienza secondo lo standard C2PA, che sta nei metadati ed è quindi molto più fragile, perché per cancellarla bastano uno screenshot, un salvataggio in un altro formato o un caricamento su una piattaforma che ripulisce i metadati.

2. L'obbligo non è tuo

L'articolo 50 del Regolamento UE 2024/1689, cioè l'AI Act, si applica dal 2 agosto 2026 e divide gli obblighi fra due figure. Il fornitore è chi costruisce il sistema e lo immette sul mercato, e tocca a lui marcare gli output in formato leggibile dalle macchine e mettere a disposizione un modo per rilevarli. Il deployer è chi usa il sistema nell'ambito di un'attività professionale.

Chi si fa tradurre l'abstract la sera prima della consegna non costruisce sistemi e non li usa per lavoro, quindi uno studente non è né l'uno né l'altro. Lo dice la definizione stessa di deployer, che all'articolo 3 esclude chi usa un sistema di IA nel corso di un'attività personale non professionale, e lo ribadiscono le linee guida della Commissione del 20 luglio 2026, secondo cui gli obblighi del deployer non si applicano alle persone fisiche che usano un sistema di IA per finalità puramente personali.

C'è poi un secondo filtro. L'unico obbligo dell'articolo 50 che riguarda i testi in capo a chi li usa, quello del comma 4, vale per i testi pubblicati per informare il pubblico su questioni di interesse pubblico, come salute, ambiente, tutela dei consumatori, processi democratici e sviluppi scientifici rilevanti per il dibattito. Una tesi, una relazione o un elaborato consegnato al relatore non sono contenuti pubblicati in quel senso, e restano fuori dal comma.

3. Traduzioni e revisioni, il caso che riguarda più studenti

Se prendi un capitolo scritto interamente da te e lo passi al modello perché ti corregga la punteggiatura o te lo traduca, il testo che ti torna indietro può risultare marcato lo stesso, anche se le idee e le frasi sono tue.

Lo scrive la documentazione di Anthropic, il primo fornitore ad aver attivato la marcatura sui testi. Correzione di bozze, traduzione, sintesi e conversione di file possono produrre un output marcato pur avendo origine altrove, e per la stessa documentazione un marchio rilevato indica soltanto che il contenuto potrebbe essere stato processato dal modello, senza dire che ne sia l'autore.

In teoria la legge una via d'uscita ce l'ha, più stretta però di come viene raccontata. Le linee guida escludono dall'obbligo di marcatura lo standard editing, cioè correzione grammaticale e ortografica, formattazione, conversioni di formato, riduzione del rumore e ritocchi minori, a condizione che l'intervento non cambi significato, stile o intento del contenuto.

Sulla traduzione i commentatori non sono d'accordo. C'è chi la legge come editing assistivo e chi la colloca fra le alterazioni sostanziali, che vanno marcate insieme a riassunti e sintesi, e a leggerli uno dopo l'altro sembra che ognuno abbia tradotto la norma in una lingua diversa. In ogni caso l'esenzione descrive una funzione e non il modo in cui usi un assistente generalista, e un modello che marca a livello di modello marca tutto quello che produce.

4. Cosa il marchio non prova, in nessuna delle due direzioni

Un marchio trovato dice che quel contenuto è passato per quel modello, in un momento qualsiasi e in una misura qualsiasi, che può andare dalla generazione integrale alla rilettura di dieci righe.

Nell'altra direzione, un testo senza traccia rilevabile può venire da un modello lo stesso. Succede quando l'ha prodotto un modello uscito prima che la marcatura esistesse, quando è stato riscritto pesantemente, parafrasato, tradotto o mescolato ad altro materiale, oppure quando è troppo corto perché il rilevatore abbia abbastanza scelte da analizzare.

Sulle debolezze del sistema la Commissione non si fa illusioni. I tre studi tecnici che ha commissionato e pubblicato a maggio 2026 rilevano che per i testi la marcatura perde efficacia sotto le poche decine di token, che la parafrasi la rimuove e che far riscrivere il contenuto a un secondo modello produce un testo equivalente e ripulito. Il Codice di condotta sulla trasparenza pubblicato il 10 giugno 2026 include infatti, fra le prove di robustezza richieste, proprio la parafrasi e le traduzioni ripetute.

Togliere il marchio non rende tuo un testo che non hai scritto, e non ti protegge in una contestazione di integrità accademica, perché quella non si gioca su un rilevatore ma su cosa sai spiegare quando il relatore ti fa una domanda su un passaggio.

5. Chi può leggerlo, oggi

Oggi il marchio lo leggono praticamente solo i fornitori. Anthropic dichiara che renderà disponibile la rilevazione a utenti e terze parti, come il Codice di condotta impone, ma la documentazione tecnica non è ancora uscita. OpenAI applica firme di provenienza a immagini e audio e mette a disposizione uno strumento pubblico di verifica per le immagini, mentre sui testi non ha ancora un watermark attivo. Google usa SynthID su più modalità, testo incluso.

La situazione è a macchia di leopardo anche per via del transitorio, perché per i sistemi generativi già sul mercato prima del 2 agosto 2026 l'obbligo di marcatura scatta il 2 dicembre 2026. La proroga riguarda solo la marcatura e lascia com'erano gli altri obblighi dell'articolo.

I rilevatori di testo IA che circolano, quelli che alcuni atenei affiancano al software antiplagio, non leggono nessun marchio e fanno una stima dallo stile, misurando quanto le frasi sono prevedibili e quanto varia la loro lunghezza. Sono un'altra tecnologia, con un tasso di falsi positivi noto e particolarmente antipatico in italiano accademico, dove la prosa lunga e subordinata che si impara a forza di relazioni somiglia per costruzione a quella di un modello.

6. La regola che ti vincola è quella del tuo ateneo

Nel 2025 e nel 2026 la gran parte degli atenei italiani si è data linee guida proprie sull'uso dell'IA, e da un ateneo all'altro cambiano parecchio. La prima differenza è se e come va dichiarato l'uso, spesso con una nota metodologica o una dichiarazione in coda all'elaborato che riporta il nome dello strumento e la finalità. La seconda riguarda quali usi sono ammessi, per esempio la revisione linguistica sì e la generazione di contenuto no, con confini che variano.

La terza è quali strumenti puoi usare, perché diversi atenei vietano di caricare materiale non pubblicato o dati riservati su sistemi non autorizzati dall'ateneo.

Quest'ultimo punto vale la pena prenderlo sul serio anche fuori dalla tesi: il tuo libretto, con nomi degli esami, voti e date, è un dato personale che non ha nessun motivo di finire incollato dentro a un servizio che non sai dove lo tiene. LibrettoUni è costruito esattamente su questo vincolo — niente account e niente server: gli esami restano nella memoria del tuo dispositivo, e non esiste un nostro computer che possa leggerli.

Una regola nazionale non esiste. Quella del tuo ateneo la trovi cercando «linee guida intelligenza artificiale [tuo ateneo]», anche se è probabile che prima del documento ti escano un paio di convegni sull'IA organizzati dall'ateneo stesso. Il resto sta nel regolamento didattico del tuo corso di laurea.

Come capire in un minuto se la cosa ti riguarda

La prima cosa da chiedersi è se il testo che consegni è passato da un modello. Se non l'hai mai incollato da nessuna parte, il marchio non ti riguarda in nessun modo. Se invece ci è passato, conta quando è uscito il modello, perché uno uscito dopo il 2 agosto 2026 marca dal primo giorno e uno precedente sta nel transitorio fino al 2 dicembre 2026.

Poi conta cosa gli hai chiesto. Fra generare e rivedere, per il marchio cambia poco e per il regolamento del tuo ateneo cambia quasi tutto, quindi se l'ateneo chiede una dichiarazione le linee guida vanno controllate prima di consegnare, non dopo. Anche le versioni intermedie del file vanno tenute da prima, visto che sono l'unica prova che costruisci tu e dopo non si possono più ricostruire.

Lo stesso vale per i numeri della tua laurea

Quando una regola sembra nazionale, quasi sempre non lo è. Vale per la marcatura dei testi e vale identico per i numeri con cui ti laurei, ed è lo stesso motivo per cui la media che leggi sul portale può non coincidere con quella che ti sei calcolato, visto che quanto vale una lode, quali attività entrano nel conto e su che base si parte in centodecimi sono decisioni del tuo regolamento e non costanti nazionali.

È il motivo per cui nell'app quelle voci sono impostazioni e non numeri scritti nel codice: il valore della lode si sceglie in Impostazioni → Calcolo della media, la base del voto di laurea è un campo della carriera, e i punti bonus li imposti tu. Il conto che ne esce è quello del tuo corso, non una media qualunque.