Cosa succede a citazioni, tabelle ed equazioni in un "humanizer" AI?

Turnitin esclude le bibliografie quando elabora l'AI Writing Report e il report analizza solo frasi in prosa, quindi riscrivere l'elenco dei riferimenti non cambia il numero. Può comunque costarti i riferimenti stessi. I correttori si accorgono quando le frasi vengono unite o divise, i campi del gestore di riferimenti si appiattiscono in testo morto e una recensione documentata mostra uno strumento che ha riscritto l'elenco dei riferimenti producendo una citazione che non era nell'input.

Tutto ciò che segue riguarda quella seconda frase, perché è quella che nessuno mette in conto.

Esistono due tipi di strumenti di riscrittura e falliscono in modo diverso.

Il primo usa una casella di testo. Incolli, lui riscrive, tu reincolli. Lo strumento non vede mai il tuo documento, quindi ogni domanda su tabelle e campi riguarda in realtà ciò che hai fatto prima e dopo aver incollato. Qualsiasi struttura ci fosse nel file, l'hai rimossa a mano e stai per rimetterla a mano.

Il secondo prende il file. Apre il documento, trova le sequenze di testo al suo interno, ne riscrive alcune e riscrive il documento. Questo tipo di strumento può proteggere la struttura, ma può anche distruggerla su una scala che non riusciresti mai a gestire manualmente, perché tocca tutti i paragrafi in un'unica passata.

Nessuna delle due forme è sicura di default. A decidere l'esito è l'estensione: quanto del documento entra nella riscrittura e se hai potuto vedere quel confine prima dell'esecuzione.

Vale la pena leggere una volta la descrizione che Turnitin stessa dà del meccanismo di rilevamento, perché spiega perché nulla delle tue citazioni è protetto dal lato del detector. Le submission vengono tagliate in segmenti sovrapposti; ogni segmento riceve un punteggio da 0 a 1; una frase qualificante raccoglie i valori di tutti i segmenti che la coprono; quelli vengono aggregati nel numero che appare sul report (AI writing detection FAQs). Non c'è alcun passaggio in quella sequenza che riconosca una citazione.

La stessa cecità opera al contrario in uno strumento di riscrittura. Per un modello che riscrive la prosa, `(Smith, 2019)` è una sequenza di caratteri dentro una frase, senza nulla che la indichi come portante. Unisci due frasi e il marcatore resta indietro rispetto a un'affermazione che la sua fonte non ha mai fatto. Dividi una frase e una metà tiene il marcatore mentre l'altra diventa un'affermazione senza supporto che sembra perfettamente valida.

Questo fallimento è invisibile a una revisione, perché nulla è agrammaticale e nulla manca. La frase regge da sé. Semplicemente non dice più ciò che diceva la fonte. Abbiamo coperto come auditare quel collegamento affermazione per affermazione in revisionare una literature review senza rompere la catena delle evidenze.

Il secondo fallimento è meccanico, non semantico. Se le tue citazioni vengono da Zotero, Mendeley o EndNote, non sono testo. Sono campi e un passaggio in plain-text le trasforma in caratteri identici nell'aspetto che non si aggiornano più. Campi di Word, indici e riferimenti incrociati spiega quanto costa questo in un documento lungo.

Non è ipotetico e preferisco puntare alla registrazione di qualcun altro piuttosto che a una mia affermazione.

Tadhg Blommerde tiene lezioni alla Northumbria University, ha accesso lato docente a Turnitin e dichiara nelle descrizioni delle sue recensioni che sono non sponsorizzate e senza link di affiliazione.

Il suo metodo in una recensione del febbraio 2025 è ciò che rende il risultato verificabile. Il saggio di test non è scritto da lui. Lo chiede a ChatGPT — "1.500 parole in inglese UK", con "citazioni nel testo e bibliografia in stile APA" — quindi esiste un input noto sullo schermo prima che qualsiasi altra cosa lo tocchi. Quel file passa poi per Walter Writes e lui riferisce che ha "humanizzato anche la bibliografia". Si ferma anche su una citazione nell'output con la riga che conta: non era nella versione di ChatGPT.

Ecco perché il secondo risultato vale più del primo. Un riferimento storpiato è un errore che alla fine noteresti. Una citazione che nessuno ha scritto è una fonte inventata in un documento a cui stai per mettere il tuo nome e l'unico motivo per cui qualcuno può dire che è inventata è che l'input è stato prodotto nel video per primo e può essere confrontato riga per riga con l'output.

L'unico dataset aperto che ho trovato su questo ha un'obbligo di disclosure allegato e la disclosure deve viaggiare con i numeri. Il benchmark, HumanizerBench, è gestito da WriteHuman — uno dei dodici strumenti nella leaderboard che pubblica e lo strumento al primo posto nel ciclo che sto per citare. Non l'ho scoperto io; lo dicono loro stessi nella pagina about e di nuovo nel footer di ogni pagina del sito. Indipendente non è una parola che può essere associata, qualunque cosa ne dica chi lo cita.

Quello che è, insolitamente per questa categoria, è un benchmark che consegna i file. Ogni input e output del ciclo di agosto 2026 sta in un repository pubblico sotto CC BY 4.0. Questo è ciò che lo rende utilizzabile nonostante chi lo gestisce: puoi essere in disaccordo con il riassunto di chiunque, questo incluso, aprendo lo stesso file e contando.

Ecco quindi la parte che vale la pena contare e la regola è semplice così com'è — un heading Markdown è una riga che inizia con un cancelletto e dopo la riscrittura o è ancora lì o non lo è. Dei dodici strumenti in quel ciclo, quattro hanno restituito output senza nemmeno un heading e tre hanno restituito tutti gli heading che gli input avevano. "Questi strumenti ti distruggono tutta la formattazione" è comodo da credere e i file pubblicati non lo supportano. Lo spettro dentro questa categoria è l'intero range.

Poi c'è il limite della misurazione, che conta più di qualsiasi percentuale. Quello che si conta è un carattere cancelletto all'inizio di una riga di testo plain. Ogni strumento in quel dataset è paste-in, paste-out; nessun `.docx` passa di mano. Stili, definizioni di numerazione, oggetti tabella, parti di nota a piè di pagina, bookmark per riferimenti incrociati e campi TOC vivono in un layer diverso e non ho trovato nessun dataset pubblico che si avvicini a quel layer.

Quindi l'abbiamo contato noi, sul nostro output. Questo siamo noi che misuriamo noi stessi — tre coppie prima-dopo dai nostri run, lette con uno script che apre `word/document.xml` invece di fidarsi di ciò che il prodotto riporta su se stesso. Prendi il più grande dei tre: 405 paragrafi non vuoti, 46 paragrafi con uno stile heading, una tabella di 7 righe e 14 celle. Dopo, tutti e tre i conteggi erano identici.

Due precisazioni e la seconda è quella importante.

Un heading che sopravvive come heading non significa che la sua formulazione sia sopravvissuta. Di quei 46 heading, 18 sono tornati con parole diverse sotto l'impostazione balanced, ancora attaccati allo stesso stile. Essere riformulati ed essere appiattiti in corpo testo sono eventi separati e i conteggi Markdown nella sezione précédente colgono il secondo.

Il limite maggiore è ciò che il corpus non conteneva. Nessun campo table of contents, nessun riferimento incrociato, nessuna nota a piè di pagina: zero `fldChar`, zero anchor, nessun `footnotes.xml` da nessuna parte nel pacchetto. Quelle sono le parti che più probabilmente si rompono in silenzio, dato che nessuna di loro è memorizzata accanto alle parole a cui appartiene; un marcatore di nota e la nota stessa stanno in file diversi dentro il pacchetto, connessi solo da un numero. Quindi l'estensione onesta di quella misurazione è paragrafi, stili heading e una tabella, su tre documenti che abbiamo scelto noi.

Non puoi riprodurre i nostri numeri. I file non sono nostri da pubblicare e un numero dal corpus di un vendor vale più o meno ciò che ti aspetti. Quello che puoi riprodurre è la procedura, sul documento che ti interessa davvero, in un pomeriggio: copia il `.docx`, rinomina la copia in `.zip`, apri `word/document.xml`, conta gli elementi `<w:p>` non vuoti, conta quanti hanno uno stile paragrafo il cui nome inizia con `Heading` e cerca nel pacchetto `fldChar` e `footnotes.xml`. Fallo prima e dopo qualsiasi strumento che stai considerando, nostro incluso, e il numero che ottieni riguarda la tua tesi, non i nostri tre file.

Chiunque ti dica che il suo strumento preserva i riferimenti incrociati, noi inclusi, dovrebbe rispondere a cosa ha contato.

La pagina AI writing detection model di Turnitin ha delle release note e la voce del 9 agosto 2023 dice che il modello ora è in grado di elaborare testo in prosa long-form nelle tabelle. La stessa voce aggiunge che le submission esistenti contenenti tabelle devono essere reinviare prima di essere rielaborate.

Due cose seguono. La prosa in una cella di tabella può portare highlighting AI, quindi "è in una tabella, non conta" è indietro di due anni. E questo mette le tabelle anche nell'estensione di uno strumento di riscrittura: se la cella conta per il punteggio, uno strumento a livello file ha motivo di entrarci, cella per cella.

Non ho misurato cosa fanno strumenti diversi dentro una cella, quindi tratta il resto di questo paragrafo come dove guardare, non come risultati. Una cella che conteneva due paragrafi vale la pena di essere riaperta. Anche una riga che è cresciuta perché il testo si è allungato. E in una tabella dei risultati, la cella da controllare per prima è quella che tiene un numero con un'unità scritta dopo, perché è il contenuto in una tabella che più assomiglia a una frase.

Non ho misurazioni da offrire sulle equazioni e preferisco dirlo piuttosto che riempire il vuoto con un paragrafo sicuro.

Quello che posso darti è il confine che conta e non riguarda davvero le equazioni. Riguarda qualsiasi cosa il cui valore è il valore. Una frase citata deve tornare con le stesse parole dentro le virgolette o non è più una citazione. Una dimensione campionaria, un p-value, un intervallo di confidenza, un'unità, una data e un nome proprio devono sopravvivere carattere per carattere. La prosa può muoversi. Questi no.

Cosa puoi riformulare in Methods e Results e cosa deve restare esatto divide un paper in quelle due colonne correttamente.

1. Apri il file in Word, premi Ctrl+A, poi F9. I campi sopravvissuti si aggiorneranno. Quelli appiattiti staranno lì a non fare nulla, ed è così che li trovi.
2. Conta le voci del tuo elenco riferimenti prima e dopo. Un numero che cambia è il segnale più forte che ci sia e ci vogliono dieci secondi.
3. Cerca nell'output ogni marcatore nel testo e controlla che la frase in cui sta ora supporti ancora quell'affermazione. Questo è quello lento. È anche quello che becca il supporto inventato.
4. Leggi ogni cella della tabella che contiene un numero. Non la prosa intorno. La cella.
5. Fai il diff del materiale citato. Qualsiasi cosa tra virgolette dovrebbe essere byte-identica alla fonte.

La versione completa di questo, con il setup di versioning del file che lo rende ripetibile, sta in come revisionare un documento Word humanizzato prima della submission.

La premessa dietro HumanPen è che "cosa è stato toccato" dovrebbe essere una risposta che dai tu, non una che scopri in Word dopo.

Il motore non riscrive nulla più piccolo di un paragrafo. Fermi una selezione a metà di uno e l'intero paragrafo è ciò che viene riscritto e vedi quel confine tracciato prima che qualsiasi cosa giri. Puoi impostare il confine tu stesso oppure importare un report Turnitin o iThenticate e lasciare che siano i passaggi flaggati a impostarlo; in tal caso solo il testo flaggato viene riscritto. I crediti si contano sulle parole effettivamente riscritte, quindi un lavoro esteso a quattro paragrafi ha il prezzo di quattro paragrafi, non di una tesi. I risultati idonei possono continuare ad abbassare l'AI gratis.

La nostra FAQ chiude quella sezione con "Review complex documents after download" e non toglierei quella riga. Una riscrittura di un documento complesso è qualcosa che controlli. Quello che l'estensione ti compra è una lista molto più corta di cose da controllare.

Un humanizer cambia la mia bibliografia? Dipende interamente dal fatto che la bibliografia fosse in estensione. Nulla di una bibliografia aiuta il tuo numero AI, perché le release note di Turnitin dicono che le bibliografie sono escluse quando l'AI Writing Report viene elaborato, quindi non c'è motivo che sia in estensione in primo luogo. Una recensione registrata di uno strumento mostra una bibliografia riscritta comunque.

Le mie citazioni nel testo corrisponderanno ancora alla mia bibliografia dopo? I marcatori di solito sopravvivono come caratteri. Ciò che si rompe è la connessione tra il marcatore e l'affermazione, quando le frasi vengono unite o divise intorno ad esso. Controlla la frase, non la parentesi.

Le tabelle vengono riscritte? Possono esserlo e Turnitin analizza la prosa long-form dentro le tabelle, quindi uno strumento ha motivo di entrarci. Le celle che contengono numeri, unità ed etichette brevi sono quelle da ispezionare per prime.

Perché si è rotto il mio table of contents? Quasi sempre perché il documento è passato per uno stage plain-text. Un TOC è un campo, non testo; appiattisci il documento in una stringa e il campo è sparito anche se le parole sono ancora sulla pagina.