Per anni ci siamo chiesti quanto bene i chatbot riuscissero a parlare come noi. Adesso sta emergendo una domanda più strana: siamo noi che cominciamo a parlare come loro?
Ci sono segnali concreti che il linguaggio prodotto dai chatbot stia influenzando quello umano. Alcune parole, costruzioni sintattiche e formule particolarmente frequenti nei testi generati dall’IA sono aumentate anche negli scritti — e in alcuni casi nel parlato — dopo la diffusione di ChatGPT. Non significa però che ogni frase “da chatbot” sia stata copiata da un’IA.
Il fenomeno è abbastanza evidente da essere arrivato anche nelle conversazioni quotidiane e negli ambienti di lavoro. Il Wall Street Journal ha raccolto casi di professionisti che si sono accorti di usare espressioni, strutture e modi di comunicare simili a quelli dei chatbot che utilizzano ogni giorno.
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Ma la parte più interessante arriva dai dati.
Il vocabolario dell’IA sta entrando nel linguaggio umano
Quando ChatGPT è diventato popolare, alcune parole inglesi hanno rapidamente acquisito una fama particolare.
Delve è probabilmente l’esempio più noto. Poi ci sono tapestry, realm, meticulous, pivotal, intricate, underscore, landscape e varie altre.
Nessuna di queste parole è stata inventata dall’intelligenza artificiale. Esistevano da molto prima di ChatGPT. Il dettaglio interessante è la frequenza con cui i modelli linguistici le utilizzano e ciò che è successo successivamente nel linguaggio pubblicato online.
Un’analisi del Pew Research Center su circa 490.000 pagine web in lingua inglese provenienti dal Common Crawl ha individuato una crescita consistente di una serie di termini associati alla prosa dei sistemi AI.
Nel gennaio 2023 questo insieme di vocaboli appariva circa 11,94 volte ogni 10.000 parole. A luglio dello stesso anno era già salito a 21,42. Nel luglio 2025 raggiungeva 28,15 occorrenze ogni 10.000 parole.
La stessa analisi rileva cambiamenti anche in alcune scelte stilistiche. L’uso del trattino lungo inglese, l’em dash, passa per esempio da 5,79 casi ogni 10.000 parole all’inizio del 2023 a 11,19 all’inizio del 2026.
Attribuire ogni variazione direttamente ai chatbot sarebbe un errore. La lingua cambia continuamente e una correlazione temporale non dimostra da sola un rapporto di causa-effetto. Quando però molte caratteristiche tipiche degli output dei modelli iniziano ad aumentare contemporaneamente dopo la loro diffusione, il fenomeno diventa difficile da ignorare.
Non cambia soltanto la scrittura
Qui la faccenda si fa più curiosa.
Se una persona usa ChatGPT per preparare dieci email al giorno e poi invia quelle email quasi senza modificarle, non sorprende trovare tracce linguistiche del modello nei suoi messaggi.
È più interessante quando determinate abitudini finiscono nel linguaggio che quella persona produce autonomamente.
Il Wall Street Journal descrive professionisti che hanno iniziato a riconoscere nel proprio modo di parlare alcune caratteristiche diventate familiari attraverso ChatGPT, Claude e altri assistenti AI: frasi estremamente ordinate, formule ricorrenti, elogi eccessivamente levigati e costruzioni del tipo “non è X, è Y”.
Non serve immaginare una misteriosa capacità dell’IA di riprogrammare il cervello.
Il meccanismo può essere molto più banale.
Leggiamo una quantità enorme di testo prodotto dai chatbot. Lo correggiamo, lo copiamo, lo riscriviamo, lo inviamo. Alcune formule diventano familiari. E ciò che diventa familiare tende prima o poi a riapparire nel nostro vocabolario.
È sempre accaduto con libri, televisione, pubblicità, social network e linguaggio aziendale. La differenza è la scala: un chatbot può partecipare ogni giorno alla scrittura di email, documenti, presentazioni, post, messaggi e ricerche della stessa persona.
Il caso di “delve” è diventato quasi un esperimento naturale
Uno dei dati più citati riguarda la letteratura scientifica.
Un’analisi discussa dalla Cambridge University Press osserva che le occorrenze di delve nei documenti indicizzati da PubMed sono passate da 510 nel 2021 a 629 nel 2022, quindi a 2.872 nel 2023 e 9.193 entro metà novembre 2024.
Il salto è notevole.
Non dimostra che migliaia di autori abbiano semplicemente copiato ChatGPT. In molti casi l’IA potrebbe essere stata utilizzata per traduzione, revisione o miglioramento dello stile. È esattamente per questo che cercare di distinguere oggi un testo “umano” da uno “AI” contando una parola è sempre meno affidabile.
Un’altra ricerca pubblicata negli atti dell’ACL nel 2025 ha trovato qualcosa di ancora più interessante: dopo che termini come delve erano diventati famosi come indicatori di ChatGPT, la loro frequenza ha cominciato a diminuire in alcuni abstract scientifici.
Secondo gli autori, una possibile spiegazione è che gli utenti abbiano iniziato a modificare gli output proprio per eliminare le parole ormai riconosciute come tipiche dell’IA.
In pratica si crea una specie di inseguimento linguistico: il chatbot influenza gli esseri umani, gli esseri umani riconoscono quella firma stilistica e modificano il chatbot, mentre i modelli futuri vengono addestrati su testi che contengono a loro volta queste trasformazioni.
Come riconoscere lo “stile ChatGPT”
Non esiste una parola magica che permetta di stabilire se un testo sia stato scritto dall’IA.
Anzi, fare affidamento su un singolo segnale porta facilmente a falsi positivi.
Le differenze emergono meglio osservando combinazioni di caratteristiche. Una ricerca pubblicata su Lingua, che ha confrontato testi accademici generati da ChatGPT con lavori scritti da esseri umani, ha rilevato nel modello una maggiore tendenza a utilizzare vocabolario accademico poco frequente, formulazioni più elaborate e determinate sequenze linguistiche ricorrenti. Gli autori hanno trovato anche differenze nella complessità sintattica.
La sensazione di “testo scritto da ChatGPT” nasce quindi spesso dall’accumulo:
- lessico insolitamente formale rispetto al contesto;
- strutture molto regolari;
- paragrafi costruiti con ritmo simile;
- contrapposizioni del tipo “non X, ma Y”;
- transizioni e collegamenti inseriti con estrema regolarità;
- tono costantemente composto e levigato.
Il problema nasce quando si trasforma questa osservazione in un detector improvvisato.
Una persona può scrivere in quel modo senza aver mai aperto ChatGPT. E un testo prodotto da un modello, se ben guidato e modificato, può non mostrare quasi nessuno di quei segnali.
Gli studenti stanno già cambiando stile
Un dataset particolarmente interessante arriva da uno studio su 4.820 elaborati universitari di psicologia, scritti da circa 2.000 studenti tra il 2016 e il 2025.
Gli autori hanno trovato cambiamenti di stile dopo il lancio di ChatGPT nel novembre 2022. Nei testi del periodo successivo sono aumentati alcuni marcatori lessicali associati ai modelli GPT, insieme a un linguaggio mediamente più formale e positivo.
C’è però un dettaglio da non perdere: lo studio è osservazionale.
Gli stessi ricercatori precisano che non è possibile concludere automaticamente che ogni cambiamento sia stato causato dall’intelligenza artificiale.
È una distinzione essenziale, soprattutto oggi che “sembra scritto da ChatGPT” viene spesso usato quasi come una diagnosi.
Non lo è.
Il paradosso: l’IA impara da noi mentre noi impariamo dall’IA
I large language model nascono analizzando enormi quantità di linguaggio prodotto dagli esseri umani.
Per questo il processo iniziale era abbastanza semplice:
esseri umani → testi → modello AI.
Con la diffusione dell’IA generativa, la catena diventa più complicata:
esseri umani → modelli AI → nuovi testi → esseri umani → altri testi → futuri modelli.
È un circuito di feedback.
E rende sempre più difficile stabilire dove inizi lo “stile artificiale” e dove finisca quello umano.
La ricerca sull’evoluzione congiunta della scrittura accademica e dei modelli linguistici parla proprio di questa progressiva coevoluzione: autori e sistemi AI si adattano reciprocamente, rendendo più debole la semplice ricerca di parole-spia.
Perché i chatbot tendono a suonare tutti un po’ allo stesso modo
Un modello linguistico non decide quale parola usare perché la considera elegante o simpatica. Genera una sequenza sulla base delle regolarità apprese e del contesto ricevuto.
Da qui nasce una caratteristica facilmente percepibile: di fronte a richieste simili, alcune strutture hanno una probabilità elevata di ricomparire.
La situazione diventa ancora più evidente quando il prompt è generico.
Chiedere semplicemente “scrivi un articolo professionale su questo argomento” tende a spingere il modello verso una sorta di registro medio: ordinato, prudente, grammaticalmente pulito e generalmente poco idiosincratico.
Nella pratica, è uno dei motivi per cui migliaia di pagine generate con prompt quasi identici finiscono per assomigliarsi.
E, dopo averne lette abbastanza, quello stile comincia a sembrare normale anche a noi.
Non tutto l’effetto dell’IA sul linguaggio è negativo
Parlare di omologazione non significa che utilizzare un chatbot peggiori necessariamente la scrittura.
In determinati contesti accade il contrario.
Studi sull’impiego di ChatGPT nella scrittura in una seconda lingua hanno trovato benefici possibili nella generazione delle idee, nella varietà lessicale e nel rispetto delle convenzioni di determinati generi testuali, soprattutto quando lo studente mantiene il controllo del processo.
Anche l’uso dei chatbot come strumenti di feedback può essere utile, ma richiede capacità di valutare e correggere ciò che il sistema propone. Una ricerca del 2024 sugli studenti che utilizzavano ChatGPT per la revisione linguistica ha mostrato proprio quanto il risultato dipenda dalle competenze della persona e dal modo in cui interagisce con il sistema.
La distinzione più utile, quindi, non è tra “scrivere con AI” e “scrivere senza AI”.
È tra usare il modello come strumento e lasciare che diventi il proprio stile.
C’è anche un rischio di omologazione linguistica
Se milioni di persone utilizzano gli stessi pochi sistemi per correggere e riscrivere ciò che producono, alcune differenze linguistiche possono attenuarsi.
Dialetti, costruzioni locali, modi di dire insoliti, imperfezioni e preferenze individuali sono esattamente le caratteristiche che spesso vengono eliminate quando qualcuno chiede a un chatbot di rendere un testo “più professionale”.
Il risultato può essere impeccabile dal punto di vista grammaticale e contemporaneamente meno riconoscibile.
Un’ulteriore difficoltà riguarda le lingue diverse dall’inglese. Uno studio pubblicato su Scientific Reports nel 2025 ha confrontato l’impiego di contenuti AI in inglese, arabo e cinese su compiti di comunicazione aziendale con 480 partecipanti. I risultati non erano equivalenti tra le tre lingue e gli autori hanno rilevato svantaggi per alcuni partecipanti che lavoravano in lingue diverse dall’inglese, soprattutto nei compiti più tecnici.
Pensare all’IA come a un correttore linguistico neutrale e identico per qualsiasi lingua sarebbe quindi una semplificazione.
Come evitare di iniziare a scrivere tutti nello stesso modo
La soluzione non è smettere di utilizzare ChatGPT.
È evitare il pilota automatico.
Chi usa quotidianamente un chatbot per scrivere può conservare molto più facilmente la propria voce se parte da idee, giudizi e materiale originale anziché chiedere al modello di generare tutto da zero.
C’è anche un controllo molto semplice: leggere il testo ad alta voce.
Le parti che non pronunceremmo mai durante una conversazione spesso saltano fuori immediatamente. Una frase può essere grammaticalmente perfetta e allo stesso tempo non appartenerci per niente.
Conviene poi diffidare della richiesta “rendilo più professionale” usata senza altre indicazioni. È uno dei modi più rapidi per trasformare una voce riconoscibile in un registro generico.
Meglio specificare cosa deve cambiare: accorcia le frasi troppo lunghe, correggi gli errori, elimina le ripetizioni, mantieni le espressioni colloquiali, non modificare il lessico tecnico.
Il modello interviene. L’autore resta riconoscibile.
Domande frequenti
ChatGPT sta davvero cambiando il nostro modo di parlare?
Esistono segnali misurabili di cambiamenti nel vocabolario e nella scrittura dopo la diffusione dei chatbot. Stabilire un rapporto causale per ogni singola espressione è però molto più difficile. Il fenomeno sembra derivare dall’esposizione continua ai testi AI e dal loro utilizzo quotidiano.
Quali parole fanno sembrare un testo scritto dall’IA?
In inglese termini come delve, tapestry, intricate, realm, pivotal e underscore sono stati associati frequentemente agli output AI. Nessuna di queste parole dimostra da sola l’uso di ChatGPT: erano utilizzate dagli esseri umani molto prima della nascita dei chatbot.
È possibile riconoscere con certezza un testo scritto da ChatGPT?
Non semplicemente leggendo alcune parole o strutture. Esistono differenze statistiche tra determinati corpus umani e testi generati dall’IA, ma un testo modificato da una persona può perdere quelle caratteristiche. Allo stesso modo, uno scrittore umano può avere naturalmente uno stile che sembra “da chatbot”.
Perché ChatGPT usa spesso le stesse espressioni?
I modelli linguistici generano testo scegliendo sequenze statisticamente plausibili in base al contesto. Prompt generici e richieste simili possono quindi favorire strutture e parole ricorrenti. I modelli possono produrre registri molto diversi quando ricevono indicazioni più precise sullo stile desiderato.
Usare ChatGPT peggiora il modo di scrivere?
Non necessariamente. La ricerca mostra che può aiutare nella revisione, nell’ideazione e nell’apprendimento linguistico. Il rischio aumenta quando l’utente accetta sistematicamente l’output senza modificarlo: in quel caso lessico, ritmo e struttura proposti dal sistema possono progressivamente sostituire le proprie abitudini.
Una lingua che ormai evolve in entrambe le direzioni
La cosa più curiosa non è che alcune persone abbiano iniziato a usare delve più spesso. È che per la prima volta utilizziamo quotidianamente strumenti linguistici che imparano dal nostro modo di esprimerci mentre, contemporaneamente, modificano il nostro.
Tra qualche anno potrebbe diventare molto difficile stabilire quali caratteristiche appartenevano originariamente agli esseri umani e quali ai chatbot. Probabilmente sarà una distinzione meno netta di quanto immaginiamo oggi.
Fonti
- The Wall Street Journal, Now We’re All Starting to Talk Like AI Chatbots Too, 1 ottobre 2026. Articolo del Wall Street Journal
- Pew Research Center, analisi sull’aumento di parole e costruzioni associate ai testi AI nel web. Pew Research Center
- Geng M., Trotta R., Human-LLM Coevolution: Evidence from Academic Writing, ACL 2025. ACL Anthology
- Lingua, A corpus-driven comparative analysis of AI in academic discourse, 2024. Studio su Lingua / ScienceDirect
- Scientific Reports, Cross-lingual effects of AI-generated content on human work, 2025. Studio su Scientific Reports
- Computers and Education: Artificial Intelligence, studio su 4.820 elaborati universitari dal 2016 al 2025 e cambiamenti dello stile nell’era dell’AI.
- Cambridge University Press, From revolution to evolution: What generative AI really means for language learning.
