Nel mezzo di uno dei dibattiti più accesi del panorama tecnologico contemporaneo, un giornalista e scrittore professionista ha deciso di affrontare la questione con un esperimento diretto e senza filtri: mettersi a confronto con ChatGPT in un duello di scrittura creativa, documentando ogni passaggio con la lucidità di chi sa che il risultato potrebbe non piacergli. La domanda che molti evitano di porsi apertamente — i sistemi basati su Large Language Models possono davvero sostituire un autore umano? — trova qui una risposta parzialmente scomoda, parzialmente liberatoria, e profondamente rivelatrice delle tensioni tra creatività umana e generazione automatica del testo.
Il punto di partenza è quasi antropologico: Rhik Samadder, columnist e drammaturgo che tiene laboratori di scrittura creativa in Toscana, osserva come tutti i suoi colleghi scrittori dichiarino pubblicamente di non usare mai l'AI per principio, salvo poi farne uso in privato. Questa doppiezza collettiva rivela quanto il dibattito sull'AI generativa applicata alla scrittura sia carico di insicurezze esistenziali, molto più che di valutazioni tecniche oggettive. Il test che propone è metodologicamente semplice: sfide di scrittura estratte a caso da un manuale creativo, poi valutazione comparativa dei risultati.
Il primo round riguarda l'invenzione di parole nuove per cose esistenti — un classico esercizio di creatività linguistica. L'autore produce "stinkchizzle" per la grattugia del formaggio, "slodgepuff" per una strada lunghissima, "piffsnut" per un'emissione gassosa e "asterfantastic" per un sogno. ChatGPT risponde con "scritchygrater" (bocciato), "Neverendipath" (troppo letterale), "Trumpelsnort" (approvato) e "slumberwhim" (apprezzato). Il verdetto del primo esercizio va allo scrittore umano, ma entrambi i contendenti operano, come lui stesso ammette, nel perimetro del pastiche: un territorio in cui il modello dimostra già competenze notevoli di pattern matching linguistico.
Il secondo round è dove l'esperimento assume una dimensione quasi perturbante. Samadder carica una vasta selezione dei propri articoli giornalistici nella funzione di personalizzazione del modello, creando quello che battezza "RhikGPT" — un'istanza fine-tuned sul proprio stile. Il fine-tuning, tecnica che adatta un modello pre-addestrato su dati specifici dell'utente, permette al sistema di interiorizzare pattern stilistici, preferenze lessicali, strutture sintattiche ricorrenti. Alla domanda "Come stai?", la risposta generata è: "Running on tea and curiosity. Mildly chaotic, but mostly cheerful, like a fox rifling through the recycling." L'autore descrive la sensazione come brividi lungo il braccio: assonanze, allitterazioni fallite, similitudini animali apparentemente casuali. Il modello aveva estratto le impronte digitali dello stile altrui con precisione inquietante.
La sfida più impegnativa prevede cinque frasi contenenti la parola "heart" in contesti diversi, seguita da un testo di 200 parole che integri almeno due di quelle idee. Samadder, che nelle sue settimane di scrittura creativa in Italia insegna agli studenti il valore della specificità, sceglie di raccontare un momento ambiguo tra due donne che lavorano in un negozio al dettaglio — un frammento di storia d'amore silenziosa, percettivo, fisicamente radicato. Il testo prodotto è denso di dettagli sensoriali precisi: la pelle che prude sul piano vendita, il battito confuso con l'indigestione, la battuta finale sul jazz e sull'odio divino per i ritmi irregolari. È la specificità incarnata — l'esperienza vissuta trasformata in lingua — il terreno su cui il vantaggio umano si manifesta con più chiarezza.
Il testo generato da RhikGPT, invece, racconta una visita a un fiorista in chiave malinconica e auto-ironica. La qualità tecnica è evidente: metafore funzionali, humour calibrato, una struttura narrativa coerente. Frasi come "il mio petto si sente non arredato, come un Airbnb tra inquilini" o "una piccola lezione di dolore: il focus ti affila, ma perderai un po' di sangue" dimostrano capacità generative sofisticate. Il modello produce testo fluido, stilisticamente coerente, con un tono emotivo riconoscibile. Le limitazioni esistono — troppi strati metaforici, una certa mancanza di respiro narrativo, una qualità da "lista di belle frasi" piuttosto che da organismo testuale unitario — ma sono limitazioni che un editor umano potrebbe correggere in pochi minuti.
La valutazione finale di Samadder è disarmante nella sua onestà: preferisce il proprio testo, ritiene quello del modello superficiale e privo di autentico significato, ma riconosce che molti lettori potrebbero giudicare il contrario. La distinzione cruciale che traccia non è artistica ma strutturale: quello tra AI e scrittura umana è ormai un problema di scelte aziendali ed etiche, non di qualità percepita. Se un modello produce contenuti "abbastanza buoni" a costo quasi zero e con velocità illimitata, le forze di mercato tendono a privilegiarlo indipendentemente dalla profondità espressiva.
ChatGPT e i sistemi basati su architetture transformer come quella di GPT-4 non "comprendono" nel senso cognitivo del termine: generano sequenze di token statisticamente plausibili sulla base di enormi corpus testuali. La coerenza stilistica che producono è il risultato di miliardi di parametri addestrati su testi umani, non di esperienza vissuta. Questo è esattamente il punto che Samadder difende: la scrittura come pensiero incarnato, come residuo di una presenza biologica nel mondo, non come ottimizzazione di pattern linguistici. La domanda aperta, però, è quanto questa distinzione reggerà nel mercato editoriale dei prossimi anni, con modelli sempre più capaci di simulare anche quella dimensione.
Il dibattito si inserisce in un contesto normativo europeo in rapida evoluzione: l'AI Act impone obblighi di trasparenza per i sistemi generativi, inclusa la marcatura dei contenuti prodotti da AI quando distribuiti al pubblico. Ma le implicazioni pratiche per il mondo dell'editoria e del giornalismo restano ancora da definire con precisione. La prossima frontiera non sarà probabilmente il confronto tra un testo umano e uno artificiale, ma la gestione di un ecosistema ibrido dove la distinzione sarà sempre più difficile da tracciare — e sempre più urgente da preservare.