Quando l’università non sa più che cosa sta valutando

Orion Newby frequentava l’Adelphi University, un’università privata nello Stato di New York. Nel novembre del 2024 aveva consegnato un saggio per un corso di storia. Per prepararlo si era fatto aiutare da un tutor online, un servizio fornito dall’università agli studenti con difficoltà di apprendimento.

Il professore gli assegnò un voto pari a zero. Turnitin, il sistema utilizzato dall’ateneo per smascherare i testi scritti dall’AI, aveva attribuito al testo un punteggio di generazione artificiale del cento per cento. Newby negò di aver fatto scrivere il tema all’AI e la sua famiglia sottopose il documento ad altri due rilevatori, che lo classificarono invece come interamente umano.

La vicenda è finita davanti a un tribunale e nel gennaio scorso la Corte suprema dello Stato di New York ha annullato il provvedimento disciplinare e ordinato all’università di cancellarlo dal fascicolo dello studente. La sentenza non ha stabilito scientificamente chi avesse scritto il testo, né ha dichiarato illegali tutti i rilevatori di AI, ma ha stabilito che la decisione dell’ateneo era priva di una base valida e che il procedimento non aveva garantito allo studente un’effettiva possibilità di difendersi.

Il software aveva formulato una probabilità. L’università l’aveva trattata come una prova e aveva emesso la sua ‘sentenza’.

Una macchina chiamata a smascherarne un’altra

La storia di Newby racconta un paradosso che riguarda ormai università e scuole di tutto il mondo. Gli studenti usano i chatbot IA per generare testi, riassumere articoli, trovare idee, correggere la grammatica o organizzare una ricerca. I professori utilizzano altri sistemi per tentare di capire quanto di quel lavoro appartenga davvero allo studente.

Il risultato è una corsa agli armamenti nella quale una macchina produce e un’altra prova a riconoscere ciò che è stato prodotto.

Secondo un’indagine pubblicata nel marzo del 2026 dall’Higher Education Policy Institute, il 95 per cento degli universitari britannici intervistati utilizza l’intelligenza artificiale almeno in qualche modo. Il 94 per cento dichiara di servirsene anche per attività collegate a lavori sottoposti a valutazione. La quota di chi inserisce direttamente testi generati dall’AI negli elaborati è salita al 12 per cento, rispetto al 3 per cento registrato nel 2024. Il problema dell’uso improprio, quindi, esiste.

Un’università che non riuscisse più a distinguere una competenza reale da una prestazione delegata all’IA rischierebbe di perdere la propria funzione. Un titolo di studio dovrebbe certificare che una persona sa comprendere, argomentare, verificare le fonti e applicare ciò che ha imparato. Non soltanto che è stata capace di consegnare un testo corretto.

Perché i rilevatori possono sbagliare

I programmi antiplagio tradizionali cercano corrispondenze tra un testo e contenuti già esistenti e possono mostrare che una frase compare in un libro, in un articolo o su una pagina sul web. I rilevatori di AI affrontano un compito molto più difficile e incerto.

Analizzano la prevedibilità delle parole, la struttura delle frasi, la regolarità dello stile e altre caratteristiche statistiche. Non possono sapere chi abbia materialmente scritto un testo. Possono soltanto stimare quanto quella scrittura somigli ai contenuti prodotti da un modello linguistico.

Il problema riguarda soprattutto chi scrive in una lingua diversa dalla propria.

Uno studio presentato dallo Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence ha sottoposto a sette rilevatori alcuni temi scritti in inglese da studenti non madrelingua. Il 61,22 per cento dei testi è stato classificato erroneamente come prodotto dall’AI. In 18 casi su 91, tutti e sette i programmi hanno raggiunto contemporaneamente la stessa conclusione sbagliata.

Una scrittura più semplice, regolare o prevedibile può essere interpretata come artificiale. Ciò che per un professore potrebbe rappresentare lo sforzo di uno studente straniero, per un algoritmo può diventare un indizio di colpevolezza.

Il confine che non esiste più

La difficoltà più grande è che oggi un testo può essere scritto interamente da uno studente o essere generato interamente da una macchina oppure può trovarsi nel mezzo. Uno studente può chiedere all’AI una struttura, riscrivere ogni paragrafo, controllare le fonti e correggere gli errori. Può usare un traduttore automatico, affidarsi a un programma per correggere la grammatica o farsi suggerire una bibliografia e poi sviluppare autonomamente il ragionamento.

Dove finisce l’assistenza legittima di un chatbot e dove comincia la sostituzione, la truffa? La risposta cambia tra università, facoltà, corsi e singoli professori. Ciò che in un’aula viene incoraggiato può essere vietato in quella accanto. Questa frammentazione produce confusione, ma soprattutto rompe il rapporto di fiducia.

Gli studenti non sanno sempre quali strumenti possono utilizzare. I professori temono di valutare lavori che non riflettono le capacità reali. Chi svolge un compito senza AI può sentirsi penalizzato rispetto a chi ottiene in pochi minuti un risultato apparentemente migliore.

Tornare a valutare il processo

Per molto tempo l’università ha misurato soprattutto un prodotto finale: un saggio, una relazione, una tesi, un esercizio. Si sono diffusi negli anni gli esami scritti, gli elaborati, gli esami con risposte a domanda aperta, i ‘compiti’ a casa. Ma se quel prodotto può essere generato in pochi secondi, non è più sufficiente osservarne soltanto il risultato.

Bisogna ricostruire il percorso. Come sei arrivato a quella conclusione? Quali fonti hai utilizzato? Perché ne hai scartate altre? Sai spiegare ciò che hai scritto? Sai riconoscere un errore prodotto dall’intelligenza artificiale? Esistono bozze, appunti e versioni precedenti del lavoro?

Che cosa certifica ancora una laurea

L’intelligenza artificiale non sta distruggendo il sistema universitario, ma mostra quanto sia fragile un modello che spesso confonde il risultato finale con la conoscenza necessaria per produrlo. Se un compito può essere completato da un chatbot attraverso una richiesta di poche righe, un prompt, la domanda non è soltanto come impedire agli studenti di utilizzarlo. Bisogna chiedersi se quel compito sia ancora una buona misura dell’apprendimento. Vietare l’AI significherebbe preparare gli studenti per un mondo che non esiste più. La useranno nella medicina, nell’ingegneria, nella ricerca, nel diritto, nel giornalismo e in quasi ogni professione.

Il compito dell’università non può essere quello di fingere che l’intelligenza artificiale non esista. Deve insegnare quando utilizzarla, come verificarla e quali parti del pensiero non devono essere delegate.

Perché imparare non significa solo produrre una risposta corretta per prendere un buon voto. Significa anche commettere errori, cambiare idea e comprendere qualcosa che prima non si comprendeva.