Qualche giorno fa il sociologo Manolo Farci, autore del libro “Quel che resta degli uomini” (Nottetempo), che ho intervistato e citato molte volte sui temi della mascolinità egemonica, mi ha segnalato che una pagina Instagram aveva ripreso un mio pezzo pubblicato su Sky Insider per produrre un contenuto molto critico su quanto avevo scritto. Tengo molto a quel pezzo e, anzi, dovrei trovare il modo di parlarne ancora qui, perché racconta di un’indagine condotta in 70 paesi su come le norme tradizionali della mascolinità influenzino il lavoro, le disuguaglianze di genere e il sostegno a leader politici autoritari. Ho scelto di parlarne perché mi avevano colpito le premesse con cui gli autori e le autrici hanno condotto la ricerca: “Gli uomini sono stati a lungo trattati come l'agente economico razionale di default, e solo il comportamento delle donne richiedeva una spiegazione”, aveva dichiarato Pauline Grosjean, una delle ricercatrici, al podcast di Voxdev. Invece, capire come gli uomini si muovono all’interno del mercato del lavoro, per esempio, è altrettanto rivelatorio. Ma non è questo il punto.
Il carosello riportava una serie di critiche che mi hanno ricordato subito lo stile perentorio di Claude quando gli chiedo di farmi il fact-checking di un pezzo o di “agire come editor” per verificare la coerenza dei temi e delle citazioni che metto insieme. Un tono che non lascia spazio a sfumature e sembra - sembra - presentare la realtà così com’è, così come l’ha letta lui in quel report da 250 pagine che gli ho fatto analizzare. Ma ovviamente un punto di vista c’è. Quello che lui ha ritenuto opportuno utilizzare sulla base della nostra storia comune (“questo filone è ottimo per il tuo lavoro sui dati mancanti”) oppure quello che gli ho indicato io in partenza. Un’altra persona, con lo stesso report da 250 pagine, probabilmente otterrebbe un risultato diverso.
A Manolo Farci è successa la stessa cosa, e di nuovo lo stile “artificiale” è abbastanza evidente. Il problema non è usare le IA per capire meglio dei paper o dei report infiniti, anzi. Ho già raccontato di come uso felicemente alcuni strumenti, soprattutto NotebookLM per questi scopi. Per quanto mi riguarda, anche usare l’IA per scrivere meglio può essere lecito, non è questo il punto. Il problema è quando lo stile freddo della macchina diventa sinonimo di oggettività (anche in modo implicito, chiedendo per esempio di rispondere “nel merito” dei punti sollevati).
Ne parliamo quindi per tutto il numero di oggi con un editoriale di Manolo Farci che trovate qui sotto. E sarei curiosa di sapere cosa ne pensate.
Dove mi trovi prossimamente
16 ottobre, Tavagnacco: sono ospite all’AI Forum.
17 ottobre, Bologna: alle 16 un talk su “Chi possiede i nostri dati?” al Tecnopolis.
20 ottobre, Empoli: alle 18:30 sono al Festival Battiti, per un talk a partire dal libro “Perché contare i femminicidi è un atto politico”.
23-24 ottobre, Trento: intervengo al convegno “Affrontare la violenza sulle donne”.
29 ottobre, Skopje: un workshop sulle domande da farci prima di usare l’intelligenza artificiale, con Techsoup a Megaphone.
Cosa ho scritto (o cosa ho detto)
Vi ricordate la campagna Dati Bene Comune sui dati della violenza di genere? Siamo andati a incontrare il governo, abbiamo chiesto altri dati con il FOIA, ce li hanno dati, li abbiamo aperti e non ci sono piaciuti. Allora adesso abbiamo fatto ricorso al TAR. Raccontiamo tutto nella newsletter di Liberiamoli tutti!, dove c’è anche un mio editoriale.
Su SkyTg24 parlo della condizione delle bambine e delle ragazze dal report Indifesa di Terre des Hommes. Per esempio: nel mondo, 77 milioni di ragazze tra i 10 e i 19 anni convivono con un disturbo mentale. Il suicidio è la terza causa di morte tra le ragazze tra i 15 e i 19 anni, dopo la tubercolosi e le complicazioni legate alla gravidanza e al parto.
Su Internazionale scrivo di come negli Stati Uniti si spostino i confini dei collegi elettorali per vincere le elezioni, e in Italia un gruppo di geografi e geografe ha protestato su come è stata progettata la nostra nuova legge elettorale.
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“Le promesse di consentire nuovi e più efficienti modi di pianificare, condurre, istituzionalizzare, diffondere e valutare la ricerca costituiscono una serie di aspettative che sono state accolte da molte agenzie governative, aziende ed enti di ricerca nei primi due decenni del XXI secolo”
Sabina Leonelli, Anne Beaulieu, Data & Society (Sage 2021)
“Aiuto, mi hanno hackerato la ricerca”
Cosa succede quando l’IA viene usata per fare una presunta revisione scientifica - di Manolo Farci
Pare che un mio articolo scientifico del 2019, scritto insieme a Nicola Righetti, dal titolo Italian men’s rights activism and online backlash against feminism, pubblicato sulla Rassegna Italiana di Sociologia, sia stato recentemente sottoposto a una nuova peer review. Questa volta, però, da un account anonimo su Instagram.
Premesso che la critica scientifica è sempre benvenuta, ci sono almeno due condizioni che ritengo fondamentali affinché la possa accettare: la prima è possedere gli strumenti necessari per comprendere e utilizzare correttamente i concetti metodologici che si chiamano in causa; la seconda, ancora più importante, è criticare ciò che gli autori hanno effettivamente scritto, non ciò che si vorrebbe avessero scritto. Due condizioni che, in questo caso, non mi sembra siano state sempre rispettate.
Per questo, nonostante possa farlo, ritengo sia inutile replicare punto per punto alle obiezioni sollevate (ma se proprio necessario, ahimè, sarei anche disposto a farlo). Tanto più che alcune di queste pongono anche questioni legittime: non esiste, del resto, un articolo scientifico privo di limiti, e riconoscerli e discuterli è parte integrante del lavoro di ricerca.
La vicenda, in realtà, mi sembra interessante per una ragione che va ben oltre me.
Riguarda il modo in cui l’intelligenza artificiale sta trasformando il nostro rapporto con la conoscenza e, soprattutto, con l’autorevolezza scientifica.
Oggi chiunque può sottoporre un articolo a un modello linguistico e chiedergli di individuarne dieci, venti o trenta criticità metodologiche.
Provate a farlo con qualsiasi saggio, anche molto più autorevole dei miei, e il risultato sarà probabilmente un elenco di osservazioni formulate con un linguaggio tecnico, ordinate in modo convincente e corredate da concetti che appartengono effettivamente al lessico della ricerca scientifica.
Il problema è che, se sottoponeste lo stesso identico articolo al medesimo modello, chiedendogli questa volta di individuarne i punti di forza, i contributi originali e gli elementi di solidità metodologica, potreste ottenere un’analisi altrettanto articolata e convincente, ma di segno opposto.
Quale delle due valutazioni sarebbe quella corretta? Potenzialmente entrambe, almeno in parte. Oppure nessuna delle due.
Ed è proprio questo il punto:
Un modello linguistico può essere molto abile nel costruire argomentazioni contro una ricerca. Ma mostrerà sempre limiti significativi nella capacità di valutarla scientificamente in profondità.
Non si tratta soltanto di una mia impressione. Esiste ormai una letteratura scientifica che ha iniziato a interrogarsi proprio sull’affidabilità dei modelli linguistici nella valutazione degli articoli accademici.
Uno studio pubblicato nel 2025 su Clinical and Translational Discovery (Zhu et al., 2025), per esempio, ha esaminato la capacità di un modello linguistico di produrre revisioni scientifiche, utilizzando veri manoscritti di ricerca oncologica. I risultati sono stati particolarmente interessanti. Quando al modello veniva chiesto di formulare una normale peer review, le sue valutazioni mostravano una corrispondenza piuttosto limitata con quelle dei revisori umani, soprattutto quando queste ultime erano approfondite e dettagliate. Quando invece gli veniva chiesto esplicitamente di produrre argomentazioni per respingere un articolo, il modello riusciva a generare osservazioni che gli esperti giudicavano spesso ragionevoli e convincenti.
Gli stessi autori mettono in guardia dal rischio che questa capacità venga utilizzata per manipolare il processo di peer review, producendo valutazioni orientate verso un esito prestabilito e conferendo loro un’apparenza di autorevolezza scientifica.
La questione diventa ancora più interessante quando chi utilizza questi strumenti parte già da una convinzione precisa: per esempio, che un determinato articolo sia ideologicamente orientato, metodologicamente scorretto o semplicemente privo di valore.
Il risultato può essere paradossale e pericoloso: persone che non possiedono gli strumenti necessari per valutare una ricerca scientifica si ritrovano improvvisamente a disposizione un repertorio di obiezioni metodologiche apparentemente sofisticate.
Così possono presentarsi come esperti, mettere pubblicamente in discussione la credibilità di un ricercatore e alimentare, presso un pubblico altrettanto manchevole degli strumenti per verificare quelle critiche, l’impressione che un intero lavoro scientifico sia stato definitivamente confutato.
Scacco matto “espertone”!
Tra parentesi: vi posso assicurare che le critiche rivolte al mio articolo ne offrono diversi esempi: concetti metodologici utilizzati impropriamente, limiti attribuiti alla ricerca che non corrispondono ai suoi obiettivi e contestazioni rivolte a conclusioni che gli autori non hanno mai formulato.
Basterebbe leggere questa frase tratta dal carosello:
«...nella grounded theory la saturazione è il criterio con cui si chiude lo sviluppo delle categorie, non un criterio di campionamento»
per intuire che chi l’ha “scritta” ha poca dimestichezza con certi concetti.
Insomma, al di là del mio piccolo e divertente caso, ci troviamo di fronte a un problema enorme. Oggi dinamiche simili possono facilmente intrecciarsi con forme di attivismo che hanno come unico obiettivo screditare chi produce conoscenze considerate scomode o incompatibili con la propria visione del mondo.
Il rischio, a quel punto, non è soltanto epistemologico. È anche politico.
La dataviz della settimana
AI Compass è un quiz che serve a capire come una persona vede l’intelligenza artificiale e quale impatto pensa che possa avere sulla società. Attraverso le risposte, lo strumento individua il tuo modo di pensare all’IA e ti assegna un archetipo, cioè un profilo che rappresenta il tuo punto di vista, dentro un grafico:
Asse X – da “sopravvalutato” a “trasformativo”: indica quanto ritieni che l’IA sia sopravvalutata rispetto alle sue reali capacità oppure quanto pensi che possa trasformare profondamente il mondo, il lavoro e la vita quotidiana.
Asse Y – da “cattivo” a “buono”: indica se consideri l’IA prevalentemente negativa, rischiosa e dannosa oppure positiva e capace di portare benefici alle persone e alla società.
Ti ricordo che se vuoi coinvolgermi in un evento puoi scrivere a contact-columbro@elastica.eu.
Per promuovere il prodotto della tua azienda, un evento o un corso in questi spazi scrivi a newsletter@tispiegoildato.it, rispondo io oppure Roberta.
A mercoledì!
mamma mia Donata 🥹🫠 che fatica immane!