Per anni abbiamo raccontato internet come il luogo della pluralità infinita, della coda lunga, delle nicchie che diventano mercati e delle idee che trovano finalmente spazio. Era una narrazione già imperfetta quando dominavano SEO aggressivo, clickbait industriale e piattaforme social progettate per premiare indignazione e dopamina. Oggi quella narrazione entra in una nuova fase: secondo uno studio condotto da ricercatori di Stanford University, Imperial College London e Internet Archive, circa il 35% dei nuovi siti pubblicati entro metà 2025 sarebbe classificabile come contenuto generato o assistito da AI. Prima del lancio di ChatGPT, nel novembre 2022, la quota era sostanzialmente zero.

Il dato non sorprende chi osserva i mercati tecnologici con un minimo di cinismo. Quando un costo marginale crolla, il volume esplode. È successo con la stampa, con la pubblicità digitale, con il video mobile e ora con il testo. Scrivere cento pagine informative un tempo richiedeva tempo, competenza, denaro, coordinamento editoriale. Oggi richiede un prompt mediocre, un abbonamento SaaS e un imprenditore convinto di aver scoperto una miniera. La Silicon Valley ama chiamarla democratizzazione. I contabili la chiamano automazione dei costi.

Lo studio, intitolato “The Impact of AI-Generated Text on the Internet”, ha analizzato 33 mesi di snapshot del web tramite Wayback Machine, utilizzando un rilevatore chiamato Pangram v3 per classificare le pagine. Il punto interessante non è soltanto la quantità di contenuti sintetici, ma la qualità sistemica dell’ecosistema che ne emerge. Perché internet non è una biblioteca statica. È il dataset da cui si nutrono motori di ricerca, modelli linguistici, recommendation engine, analisti, giornalisti frettolosi e consulenti strapagati.

La prima evidenza robusta è che il web sta diventando meno semanticamente vario. I siti AI-generated mostrano punteggi di similarità semantica del 33% superiori rispetto ai contenuti umani. Traduzione aziendale: più testo, meno differenziazione. Traduzione umana: tutti dicono la stessa cosa con sinonimi diversi. È il paradosso dell’abbondanza digitale. Produciamo più parole che mai, ma meno pensiero originale per parola.

Questo fenomeno non nasce da una cospirazione né da una censura centralizzata. Nasce dall’ottimizzazione statistica. I modelli linguistici tendono a produrre output vicini alla distribuzione dei dati su cui sono addestrati. In pratica, il centro della curva gaussiana diventa una fabbrica. Le idee estreme, eccentriche, minoritarie, linguisticamente irregolari o intellettualmente scomode vengono naturalmente compresse. Non serve proibire il dissenso quando basta rendere il consenso più economico da produrre.

Il risultato è una progressiva restrizione della finestra del dibattito. Non la Overton Window classica, spostata dalla politica, ma una Overton Window algoritmica, spinta dalla probabilità condizionata. Se milioni di pagine descrivono ogni tema con la stessa grammatica concettuale, il lettore medio finirà per credere che quella grammatica sia la realtà stessa. È una forma elegante di conformismo computazionale.

La seconda evidenza è ancora più sottile e forse più pericolosa: il web sta diventando innaturalmente allegro. I contenuti AI mostrano punteggi di sentiment positivo superiori del 107% rispetto ai contenuti umani. È il trionfo del tono rassicurante, della frase liscia, del consiglio motivazionale senz’anima. Una rete che sorride troppo non è sana; è probabilmente addestrata.

I modelli linguistici sono spesso raffinati tramite feedback umano, quindi imparano che essere accomodanti, concilianti e piacevoli massimizza il gradimento. Nessuna sorpresa: anche molti middle manager hanno costruito carriere sullo stesso principio. Ma trasferire questa logica all’intero spazio informativo produce un ambiente sterilizzato, dove attrito, dubbio, sarcasmo e conflitto cognitivo vengono attenuati. Il problema non è etico, è epistemico. Le società avanzano anche grazie al disaccordo.

Molti temevano che l’AI avrebbe reso internet meno accurato sul piano fattuale. Lo studio non trova correlazioni statisticamente significative tra prevalenza di AI e aumento degli errori fattuali. È un punto controintuitivo ma importante. Il problema principale, almeno per ora, non sembra essere che il web menta di più. Sembra piuttosto che ripeta di più, semplifichi di più e sorrida di più.

Questo cambia la diagnosi strategica. Per anni il dibattito pubblico si è concentrato sulle hallucinations, come se l’unico rischio fosse l’errore manifesto. In realtà i sistemi informativi collassano più spesso per mediocrità scalabile che per bug spettacolare. Una massa di contenuti corretti ma derivativi può essere culturalmente più tossica di una minoranza di contenuti sbagliati ma riconoscibili come tali.

Interessante anche il fatto che lo studio non confermi in modo significativo l’ipotesi della monocultura stilistica a livello di superficie testuale. Molti pensano che l’AI scriva tutta allo stesso modo. L’analisi a livello di caratteri non mostra un aumento netto di omogeneità stilistica. È coerente con ciò che vediamo sul mercato: i modelli sanno imitare toni diversi, ma spesso convergono sulle stesse strutture concettuali. In sintesi, cambia il vestito, non il cervello.

Qui entra in scena il tema più serio: il model collapse. Se una quota rilevante del nuovo web è sintetica e meno semanticamente diversa, i futuri foundation model addestrati su crawl contemporanei assorbiranno quantità crescenti di testo derivato da altri modelli. È un’economia circolare del linguaggio, con un dettaglio inquietante: il materiale riciclato perde informazione a ogni ciclo.

È come fotocopiare una fotocopia per anni. All’inizio il foglio sembra leggibile. Poi i margini sfumano, il contrasto cala, i dettagli spariscono. Alla fine resta una sagoma. Nel machine learning questo può tradursi in riduzione della diversità, peggioramento della robustezza e amplificazione di pattern mediocri. Molti dirigenti AI preferiscono ignorarlo perché trimestralmente non monetizza. Ma i problemi strutturali raramente chiedono il permesso al calendario fiscale.

Dal punto di vista economico, il 35% di contenuti sintetici significa anche una ridefinizione del mercato dell’attenzione. Se pubblicare costa quasi zero, il collo di bottiglia diventa la distribuzione. Search engine, social feed, newsletter curate e brand autorevoli aumentano di valore relativo. Quando l’offerta è infinita, la fiducia diventa premium asset. È il motivo per cui editori credibili, community verticali e firme riconoscibili potrebbero paradossalmente rafforzarsi nell’era dell’AI.

Sul fronte SEO, la lezione è brutale. Chi usa l’AI per produrre testo generico a volume sta competendo in un oceano di commodity. Chi usa l’AI per accelerare ricerca, analisi, dati proprietari e insight originali sta invece costruendo vantaggio. Il problema non è usare l’intelligenza artificiale. Il problema è usarla per imitare invece che per amplificare. Google e i sistemi SGE premieranno sempre più segnali di esperienza reale, competenza verificabile, fonti primarie e utilità autentica. Il resto è rumore impaginato.

Il sondaggio parallelo negli Stati Uniti mostra che molti cittadini credono già a tutte le ipotesi negative, anche a quelle non supportate dai dati. Gli utenti poco frequenti dell’AI risultano più propensi a credere nei danni rispetto agli utenti abituali. È il classico schema tecnologico: chi non usa teme l’apocalisse, chi usa banalizza il rischio, chi investe monetizza entrambe le narrative.

La celebre Dead Internet Theory sosteneva che la rete fosse già morta, popolata da bot e simulacri. I dati suggeriscono una versione più sobria e più credibile: internet non è morto, ma una parte crescente di ciò che nasce online è contenuto zombie. Si muove, occupa spazio, intercetta traffico, ma non porta nuova coscienza nel sistema.

La vera domanda per i prossimi cinque anni non è quanta AI ci sarà sul web. Quella battaglia è già finita. La domanda è quanta umanità economicamente sostenibile resterà visibile. Le imprese intelligenti investiranno in fonti originali, esperti reali, dati proprietari, comunità fidate e brand capaci di assumersi responsabilità. Gli altri continueranno a generare 10.000 articoli su temi che nessuno voleva leggere nemmeno una volta.

Internet è sempre stato un riflesso degli incentivi che lo governano. Se premiamo quantità, avremo quantità. Se premiamo conformismo, avremo conformismo. Se premiamo autorevolezza, curiosità e rischio intellettuale, forse avremo ancora un web degno di essere consultato. In caso contrario, avremo una gigantesca brochure sorridente scritta da macchine che si citano tra loro. Un risultato molto efficiente. E tragicamente plausibile.

Source: https://www.404media.co/study-finds-a-third-of-new-websites-are-ai-generated/