Inserire refusi intenzionali abbassa il punteggio di rilevamento AI?

Dipende dal rilevatore, e la ricerca scientifica mostra risultati contrastanti. In un ampio benchmark, l'aggiunta di comuni errori ortografici ha modificato a malapena ciò che quattro rilevatori commerciali hanno intercettato. In un altro studio, una manciata di refusi casuali in un testo breve ha fatto crollare la maggior parte dei rilevatori di ricerca testati a un livello peggiore del caso. Turnitin non era presente in nessuno dei due studi e non abbiamo trovato nulla pubblicato dall'azienda su questo tema. Ciò che non dipende dal rilevatore è il prezzo da pagare: gli errori restano nel tuo testo e chi lo valuta li leggerà tutti, uno per uno.

Alcuni studenti affermano che per loro ha funzionato. Uno di loro, citato più avanti, racconta che il suo punteggio è sceso, ma nella frase successiva spiega subito quanto gli sia costato. È proprio su questo compromesso che si concentra questo articolo.

Entrambi gli studi sono stati presentati ad ACL 2024, la conferenza annuale dell'Association for Computational Linguistics.

RAID è un benchmark descritto dai suoi autori come il più vasto nel suo genere: 509.014 testi generati dall'AI tramite 11 modelli linguistici su 8 tipologie di scrittura, analizzati da 12 rilevatori prima e dopo 11 tipi di interferenze intenzionali. L'attacco basato su errori ortografici è stato concepito per simulare vere e proprie sviste: i ricercatori hanno compilato un dizionario di errori comuni partendo da un elenco di Wikipedia, modificando solo le parole presenti nella lista, "to minimize suspicion from human readers" (per ridurre al minimo i sospetti dei lettori umani), e applicando le modifiche al 20% delle parole idonee.

I ricercatori hanno calibrato la soglia di ciascun rilevatore in modo che segnalasse erroneamente il 5% dei testi scritti da esseri umani (impostazione che non coincide necessariamente con quella predefinita dei prodotti commerciali). Con questa soglia, ecco quanta parte del testo generato dall'AI veniva ancora intercettata dai quattro rilevatori commerciali:

Tutti e dodici i rilevatori hanno perso terreno. I due che hanno subito il calo maggiore (15,3 e 17,2 punti percentuali) erano modelli open source addestrati sull'output di GPT-2, un modello linguistico rilasciato nel 2019. I dati completi sono consultabili nella Tabella 16 dell'appendice dello studio.

Stumbling Blocks, un secondo studio presentato alla stessa conferenza, ha utilizzato refusi tipici della digitazione da tastiera (lettere inserite, omesse, sostituite o invertite) anziché un dizionario di errori comuni, applicandoli a testi di circa 110 token in media e testando rilevatori open source e accademici. Gli autori riferiscono che poche modifiche a livello di singoli caratteri per testo sono bastate a "degrade the performance of most detectors to be worse than random" (degradare le prestazioni della maggior parte dei rilevatori rendendole peggiori del caso). Pochi rilevatori hanno retto bene. Nessun rilevatore commerciale è stato testato.

I due studi portano a conclusioni diverse perché differiscono i rilevatori, la tipologia di refuso e la lunghezza dei testi. Nessuno dei due può dirti cosa accadrà con il rilevatore adottato dal tuo istituto, ed entrambi presentano due lacune fondamentali:

• Nessuno dei due ha testato Turnitin. Nessuno dei due articoli lo menziona.
• Nessuno dei due indica l'effetto dei refusi sui testi scritti da umani. Il dataset pubblico di RAID include testi scritti da persone a cui sono stati aggiunti gli stessi errori, ma lo studio riporta i punteggi dei rilevatori solo per i testi generati dall'AI. Se il saggio segnalato è farina del tuo sacco, questi numeri non rispecchiano la tua situazione.

In RAID, l'interferenza che ha inciso maggiormente sui punteggi medi dei dodici rilevatori non è stata affatto un refuso, bensì la sostituzione di lettere con caratteri visivamente identici provenienti da altri alfabeti.

Nel Similarity Report di Turnitin esiste una scheda Flags creata appositamente per questo: prima di confrontare il testo, il sistema annulla la sostituzione ed evidenzia i "replaced characters" (caratteri sostituiti) per il revisore. Abbiamo analizzato questa documentazione nell'articolo su i contrassegni di integrità in un Similarity Report. Qualsiasi strumento che prometta di aggirare i rilevatori in questo modo rischia solo di lasciare quel contrassegno ben visibile nel report che aprirà il tuo docente.

Una discussione su r/Professors nel marzo 2026, con quasi 700 voti positivi e oltre 200 commenti, ha messo a confronto entrambi i punti di vista.

Uno studente ha raccontato come ha modificato la propria scrittura dopo essere stato segnalato in un saggio dopo l'altro: scrivere "like i'm sending an email to a friend" (come se stessi inviando un'e-mail a un amico), alternare frasi lunghe e corte e scegliere "to leave a typo here and there and suddenly my ai score drops." (di lasciare un refuso qua e là e all'improvviso il mio punteggio AI scende.). Per poi aggiungere: "i absolutely hate the papers i'm producing now." (ora odio profondamente i testi che produco.). In una discussione sul subreddit dell'Ateneo de Manila University nell'agosto 2026, un altro studente ha scritto: "i sometimes have to make my work sound stupid (sometimes i add 1 grammatical error) just so that i wont get flagged" (a volte devo far sembrare stupido il mio lavoro (a volte aggiungo 1 errore grammaticale) solo per non farmi segnalare). Non possiamo verificare quei punteggi: sono testimonianze, non misurazioni scientifiche.

I docenti nella stessa discussione su r/Professors hanno illustrato l'altra faccia della medaglia. Uno ha scritto: "Inserting mistakes would just result in a lower mark obviously." (Inserire errori porterebbe ovviamente solo a un voto più basso.). Un altro ha descritto il caso di uno studente i cui errori ortografici "were not normal mistakes a native or fluent speaker would ever make" (non erano errori normali che un madrelingua o un parlante fluente farebbe mai), citando l'esempio di "sinacism" scritto al posto di "cynicism" (cinismo).

Il punteggio potrebbe quindi oscillare, ma la qualità del testo peggiora comunque. Gli errori inventati costano punti ovunque ortografia e grammatica facciano parte della valutazione; inoltre, errori che non assomigliano a vere sviste insospettiscono chi corregge. Controlla la tua griglia di valutazione: se prevede una voce per ortografia, grammatica o correttezza formale, ogni errore aggiunto verrà conteggiato lì.

Non tutti i docenti sono d'accordo nel penalizzare l'ortografia: nella stessa discussione, un insegnante si è opposto alla decurtazione di punti per errori ortografici e grammaticali, sottolineando come penalizzi soprattutto studenti con dislessia, autori non madrelingua e altre categorie. Si trattava però di un dibattito sull'equità della valutazione, non di un invito ad aggiungere errori.

La variante più moderata della stessa strategia consiste nello scrivere al di sotto del proprio livello: rinunciare ai vocaboli preferiti, evitare i trattini lunghi, comporre solo frasi brevi. Nel thread dell'Ateneo de Manila uno studente ha scritto: "Not 'dumbed' down per se but I stopped using words na I typically use (ex: delve) para lang di ma-flag" (Non 'banalizzato' di per sé, ma ho smesso di usare parole che uso di solito (es: delve) solo per non essere segnalato), con l'ultima parte che significa "just so it won't get flagged" (solo per non essere segnalato). Un altro ha scritto: "no more em dashes for me" (niente più trattini lunghi per me). Un docente nel thread di r/Professors ha confermato: "Many students in the past year have told me they've dumbed-down their writing to avoid AI-accusations." (Molti studenti nell'ultimo anno mi hanno detto di aver abbassato il livello della loro scrittura per evitare accuse legate all'AI.).

Il costo è identico a quello dei refusi: punti persi certi, a fronte di un impatto sul punteggio AI che nessuno può garantire. Anche i consigli sullo stile dati agli studenti vanno spesso in direzioni opposte, come abbiamo spiegato nell'articolo su se convenga cambiare stile di scrittura per evitare segnalazioni.

1. Conserva le bozze e la cronologia delle versioni. Se un punteggio dovesse mai essere contestato, la cronologia che mostra la progressiva stesura del documento è una prova che nessuna modifica a posteriori sul testo finale potrà mai offrire.
2. Esamina quali passaggi sono stati segnalati, non solo la percentuale. Il report del rilevatore evidenzia frasi specifiche: sono proprio quelle su cui devi concentrarti.
3. Modifica i passaggi segnalati per migliorarne il senso, non per creare rumore di fondo. Se una frase evidenziata è generica, arricchiscila con dettagli che appartengono solo al tuo lavoro: il risultato specifico, la fonte precisa, la tua riflessione personale. Diventerà una frase migliore, a prescindere dal giudizio del rilevatore.
4. Parla tempestivamente con il tuo docente. Un colloquio prima della scadenza, bozze alla mano, è molto più efficace di un ricorso presentato a posteriori.

Se hai a disposizione un report Turnitin o iThenticate e i passaggi segnalati devono essere riscritti, è proprio questo il compito dell'opzione di umanizzazione di HumanPen. Importa il report Turnitin o iThenticate e riscrivi solo i passaggi segnalati. Riceverai un file modificabile nello stesso formato. Lo strumento non inserisce errori ortografici o grammaticali per alterare il risultato della rilevazione, come illustrato nel nostro confronto tra humanizer di AI. Rileggi il testo elaborato prima di consegnarlo: i passaggi riscritti porteranno comunque la tua firma.

Turnitin riconosce i refusi inseriti intenzionalmente? Non abbiamo trovato test pubblici su Turnitin a questo riguardo, né riferimenti nelle guide al rilevamento AI o negli articoli del blog ufficiale di Turnitin che abbiamo consultato. Ciò che è documentato è che il Similarity Report segnala i caratteri sostituiti, ma si tratta di una tecnica differente.

Correggere l'ortografia con un correttore grammaticale aumenta il punteggio AI? È una questione diversa rispetto all'inserimento deliberato di errori. Turnitin dichiara che il proprio rilevatore "not tuned to target" (non è calibrato per prendere di mira) le correzioni ortografiche, grammaticali e di punteggiatura di Grammarly e che, nei propri test, queste non sono state contrassegnate "in most cases" (nella maggior parte dei casi); l'articolo su se Turnitin rilevi Grammarly esamina nel dettaglio tali dichiarazioni, incluse le funzionalità generative trattate in modo differente.

Le ricerche hanno testato l'effetto dei refusi sui testi scritti da umani? Non nei risultati pubblicati. Il dataset pubblico di RAID comprende testi di origine umana con l'aggiunta di errori ortografici, ma l'articolo riporta i punteggi esclusivamente per i testi generati dall'AI, e anche Stumbling Blocks ha testato solo testi generati dall'AI. Per un saggio scritto di tuo pugno, l'unica conseguenza certa è la penalizzazione sul voto.

• Liam Dugan et al., RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors, Atti di ACL 2024, consultato il 27 settembre 2026 (Tabella 16; Appendice E.4).
• Yichen Wang et al., Stumbling Blocks: Stress Testing the Robustness of Machine-Generated Text Detectors Under Attacks, Atti di ACL 2024, consultato il 27 settembre 2026.
• r/Professors, Students are deliberately writing worse to avoid AI detection flags, pubblicato il 3 marzo 2026, consultato il 27 settembre 2026.
• r/ADMU, have you ever "dumbed down" your assignment to avoid getting flagged by an AI detector? (hai mai "semplificato" il tuo compito per evitare di essere segnalato da un rilevatore AI?), pubblicato il 28 agosto 2026, consultato il 27 settembre 2026.