Intelligenza artificiale, idee scientifiche e responsabilità dell’autore

Una riflessione sull’AI come interlocutore nella ricerca

Fabio Crosilla

Introduzione

L’intelligenza artificiale generativa sta entrando in molte fasi della ricerca scientifica. Non viene utilizzata soltanto per migliorare la forma di un testo o per analizzare grandi quantità di dati: può anche suggerire collegamenti, domande e ipotesi da sottoporre a verifica. La letteratura recente riconosce esplicitamente questo possibile ruolo dell’AI nella generazione di ipotesi e nel processo di scoperta scientifica (Wang et al., 2023; Park et al., 2024). Allo stesso tempo, rimangono aperti problemi importanti di affidabilità, trasparenza e responsabilità (Messeri & Crockett, 2024).

Questo breve contributo nasce da un’esperienza personale e da una domanda molto semplice: se un sistema di AI suggerisce un’idea che il ricercatore ritiene interessante, la verifica, la modifica e la sviluppa, perché quel contributo dovrebbe essere considerato con sospetto? A mio avviso il problema non è nascondere l’intervento dell’AI, ma descriverlo correttamente e stabilire con chiarezza chi si assume la responsabilità scientifica del risultato.

Perché l’AI viene accettata nell’analisi dei dati ma guardata con sospetto quando suggerisce un’idea?

L’intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo di fare ricerca. Oltre ad aiutare nella scrittura di un documento, può diventare un interlocutore utile nella fase esplorativa di uno studio. Può suggerire collegamenti, alternative o direzioni di approfondimento, in modo simile a quanto può avvenire durante una discussione scientifica con un collega. Questo non significa attribuire all’AI cultura, esperienza o capacità di giudizio nel senso umano del termine. Significa soltanto riconoscere che l’interazione può produrre spunti che meritano di essere esaminati.

Da una recente esperienza personale posso affermare che l’intelligenza artificiale può fornire idee innovative per approfondire i contenuti di una ricerca. Lavorando sulla definizione della coerenza spaziale di un modello storico-territoriale dell’esodo biblico, costruito confrontando il testo dell’Esodo con le proposte del prof. Anati per il Nord della penisola del Sinai, ho rilevato come l’interazione con l’AI potesse produrre spunti e proposte di ricerca che difficilmente avrei formulato nello stesso modo da solo.

La mia esperienza nel settore della geomatica mi ha consentito di valutare criticamente tali proposte. Ho quindi interrogato più volte il sistema sugli aspetti critici, sui limiti applicativi e sulle possibili soluzioni alternative. Solo dopo questo confronto ho deciso quali elementi recepire. Il risultato finale non è stato accettato perché proposto dall’AI, ma perché mi è sembrato scientificamente fondato dopo una verifica condotta sulla base delle mie competenze.

La domanda che sorge spontanea è allora: perché l’intelligenza artificiale genera tanto sospetto quando contribuisce alla formulazione di una proposta scientifica? L’AI non dovrebbe essere assimilata a un autore, ma il suo contributo può essere dichiarato, così come si dichiara l’impiego di altri strumenti che hanno avuto un ruolo effettivo nel processo di ricerca. Le principali linee guida editoriali convergono su due punti: l’AI non può assumere autorialità e responsabilità, mentre l’autore umano deve essere trasparente sul suo utilizzo e rimane pienamente responsabile del contenuto (COPE Council, 2024; ICMJE, 2026).

Se l’intelligenza artificiale propone un’idea poco pertinente e l’autore non se ne accorge, la responsabilità principale rimane dell’autore. Il revisore costituisce un ulteriore livello di controllo, ma non può sostituire la verifica che deve essere fatta prima della sottomissione. L’intelligenza artificiale, come qualsiasi altro strumento, può essere usata bene o male. La differenza è data soprattutto dalla competenza di chi la utilizza.

Un’idea scientifica deve essere giudicata per la sua origine o per la sua verificabilità?

L’origine di una proposta è importante dal punto di vista della trasparenza, ma non ne determina automaticamente la validità. Una distinzione classica della filosofia della scienza separa il contesto in cui un’idea viene scoperta o formulata dal contesto in cui essa viene giustificata e sottoposta a controllo (Reichenbach, 1938). Anche senza entrare nel dibattito filosofico che questa distinzione ha generato, il punto mi sembra ancora utile: un’ipotesi non diventa corretta perché è stata formulata da un ricercatore, così come non diventa sbagliata perché è stata suggerita da un sistema di AI.

Ciò che conta è il lavoro successivo. L’autore deve avere una preparazione sufficiente per riconoscere gli aspetti interessanti e quelli critici della proposta, confrontarla con lo stato dell’arte e verificare se sia effettivamente sostenibile. Può anche sottoporre nuovamente all’AI le proprie obiezioni per ottenere alternative, ma la risposta del sistema non deve essere confusa con una conferma indipendente. Attraverso questo processo iterativo si può arrivare a una soluzione che l’autore ritenga coerente e scientificamente difendibile.

Che differenza esiste tra generare un’ipotesi e assumersene la responsabilità?

Una differenza abissale. Di ipotesi se ne possono generare moltissime. È però fondamentale che una persona con una preparazione adeguata nel settore sia in grado di verificare l’affidabilità dell’ipotesi, confrontarla con le conoscenze disponibili e, quando possibile, sottoporla a controlli empirici o metodologici. Gli studi che hanno sperimentato l’uso di modelli linguistici nella generazione di ipotesi mostrano proprio questa doppia caratteristica: possono emergere proposte interessanti e testabili, ma il tasso di errore rende indispensabile l’intervento di esperti umani (Park et al., 2024).

Una mia osservazione personale è che l’intelligenza artificiale aggiorna e modifica le proposte in funzione delle domande dell’utilizzatore. Questo rende il dialogo particolarmente utile, ma comporta anche un rischio: il sistema può adattarsi alla direzione indicata dall’utente e produrre risposte apparentemente convincenti. Per questo l’interazione deve avvenire con un livello di competenza adeguato e senza confondere la fluidità della risposta con la sua affidabilità scientifica. Il rischio di credere di comprendere più di quanto si comprenda realmente è stato evidenziato anche nel dibattito recente sull’AI nella ricerca (Messeri & Crockett, 2024).

A quel punto la responsabilità è esclusivamente dell’autore. È l’autore che decide se utilizzare l’ipotesi, che ne verifica i presupposti, che sceglie il metodo con cui controllarla e che firma il lavoro. Le linee guida internazionali sull’editoria scientifica insistono proprio su questo aspetto: un sistema di AI non può essere autore perché non può assumere responsabilità per accuratezza, integrità, conflitti di interesse o decisione finale di pubblicare (COPE Council, 2024; ICMJE, 2026).

Può esistere un contributo intellettuale dell’AI senza attribuirle autorialità?

Direi di sì. L’intelligenza artificiale può fornire un contributo intellettuale proponendo ipotesi, collegamenti o possibili soluzioni senza che ciò comporti l’attribuzione di autorialità. È infatti l’utilizzatore che deve esaminare criticamente tali proposte, verificarne l’affidabilità, modificarle quando necessario e decidere se recepirle.

Si potrebbe parlare, a mio avviso, di un contributo intellettuale o epistemico senza autorialità. L’AI contribuisce alla generazione di una possibilità, mentre l’autore decide se quella possibilità abbia valore scientifico. Questa distinzione evita due estremi: da una parte attribuire all’AI uno status di autore che non può realmente assumere; dall’altra fingere che il contributo concettuale non sia mai avvenuto.

Questa posizione non implica una fiducia indiscriminata nell’intelligenza artificiale. Al contrario, richiede una maggiore capacità critica da parte del ricercatore. L’AI può ampliare lo spazio delle possibilità considerate, ma non sostituisce la conoscenza disciplinare necessaria per giudicarle. In questo senso, il ruolo dell’autore non diminuisce: cambia in parte, perché alla capacità di formulare idee si aggiungono con maggiore evidenza quelle di selezionare, verificare, correggere e assumersi la responsabilità delle proposte emerse nel dialogo con il sistema.

Come dovrebbe essere dichiarato questo contributo in una pubblicazione?

A mio avviso dovrebbe essere dichiarato in modo semplice e preciso. Il paragone con un modello GIS rimane utile: quando un software ha un ruolo rilevante nell’analisi, il ricercatore indica quale strumento ha utilizzato e per quale scopo, mentre la responsabilità dell’interpretazione rimane sua. Con l’intelligenza artificiale dovrebbe valere un principio analogo, adattato però alle caratteristiche specifiche dei sistemi generativi.

L’AI generativa non è un motore di ricerca e non è una banca dati bibliografica. Può aiutare a esplorare argomenti, individuare possibili connessioni o suggerire fonti, ma le informazioni e i riferimenti devono essere controllati direttamente sulle fonti originali. La bibliografia non dovrebbe quindi essere sostituita da una citazione dell’AI. Ciò che andrebbe dichiarato è il ruolo svolto dallo strumento: quale sistema è stato usato, in quale fase della ricerca, per quale finalità e con quale forma di verifica da parte dell’autore. Le indicazioni di COPE, ICMJE e UNESCO vanno nella direzione della trasparenza e della responsabilità umana (COPE Council, 2024; UNESCO, 2023; ICMJE, 2026).

Le stesse politiche editoriali stanno evolvendo. Le policy Elsevier aggiornate nel 2026 riconoscono esplicitamente che gli strumenti di AI possono aiutare anche a individuare lacune nella ricerca e a generare idee, richiedendo però una dichiarazione dell’uso e la piena responsabilità dell’autore (Elsevier, 2026). Questo mi sembra un segnale importante: il problema non è necessariamente che l’AI abbia partecipato al processo creativo, ma che il suo ruolo sia comprensibile e controllabile.

Una possibile dichiarazione potrebbe essere la seguente:

«Nel corso della fase esplorativa della ricerca è stato utilizzato un sistema di intelligenza artificiale generativa come interlocutore per discutere ipotesi, criticità e possibili alternative. Alcuni suggerimenti emersi da tale interazione sono stati successivamente valutati, modificati e verificati dall’autore. L’autore mantiene la piena responsabilità della metodologia, delle fonti, delle analisi, delle interpretazioni e delle conclusioni.»

La formulazione concreta dovrebbe naturalmente essere adattata alla politica della rivista e indicare anche il nome dello strumento utilizzato quando richiesto. L’importante, a mio avviso, è che questa dichiarazione non venga vissuta come un’ammissione di colpa, ma come una normale informazione sul processo con cui la ricerca è stata sviluppata.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale può essere utilizzata in modo appropriato o inappropriato, esattamente come molti altri strumenti della ricerca. La sua particolarità è che non si limita a eseguire calcoli: può anche produrre testi, domande, collegamenti e ipotesi. È proprio questa capacità che rende necessario un livello elevato di controllo, ma non vedo perché debba portare automaticamente a considerare illegittimo il contributo concettuale dell’AI.

A mio avviso, un’idea scientifica deve essere giudicata soprattutto per la possibilità di comprenderla, verificarla e sostenerla con argomenti e dati adeguati. L’origine dell’idea deve essere dichiarata quando è rilevante, ma non dovrebbe sostituire il giudizio sulla sua qualità. Se una proposta nasce durante un dialogo con un sistema di AI e il ricercatore la esamina criticamente, la modifica, la verifica e se ne assume la piena responsabilità, quel processo dovrebbe poter essere descritto apertamente.

Non credo quindi che l’uso dell’AI debba essere citato con senso di colpa. Credo invece che debba essere dichiarato con precisione. La questione fondamentale non è stabilire se una prima intuizione sia venuta esclusivamente dall’autore o sia emersa da un’interazione con uno strumento, ma capire chi l’ha trasformata in un risultato scientificamente controllabile e chi è disposto ad assumersene la responsabilità.

Bibliografia essenziale

COPE Council. (2024). COPE position - Authorship and AI. Committee on Publication Ethics. https://doi.org/10.24318/cCVRZBms.

Elsevier. (2026). Generative AI policies for journals. Policy updated July 2026. Consultata il 27 agosto 2026.

International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). (2026). Use of Artificial Intelligence in Publishing. In Recommendations for the Conduct, Reporting, Editing, and Publication of Scholarly Work in Medical Journals. Consultato il 27 agosto 2026.

Messeri, L., & Crockett, M. J. (2024). Artificial intelligence and illusions of understanding in scientific research. Nature, 627, 49-58. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07146-0.

Park, Y. J., Kaplan, D., Ren, Z., Hsu, C.-W., Li, C., Xu, H., Li, S., & Li, J. (2024). Can ChatGPT be used to generate scientific hypotheses? Journal of Materiomics, 10(3), 578-584. https://doi.org/10.1016/j.jmat.2023.08.007.

Reichenbach, H. (1938). Experience and Prediction: An Analysis of the Foundations and the Structure of Knowledge. Chicago: University of Chicago Press.

UNESCO. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris: UNESCO.

Wang, H., Fu, T., Du, Y., et al. (2023). Scientific discovery in the age of artificial intelligence. Nature, 620, 47-60. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06221-2.

Dichiarazione sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa

Nel corso dello sviluppo di questo contributo, ChatGPT (OpenAI) è stato utilizzato come interlocutore nella discussione di alcune questioni concettuali, nonché come supporto per l’organizzazione e la revisione linguistico-editoriale del manoscritto. Alcuni suggerimenti emersi nell’interazione hanno contribuito allo sviluppo dell’argomentazione. L’autore ha valutato criticamente, modificato e verificato tali contributi, ha controllato le fonti citate e assume integralmente la responsabilità del contenuto, delle argomentazioni e delle conclusioni del lavoro.

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