(AGENPARL) - Roma, 11 Agosto 2026 - Il sistema dovrebbe permettere di riconoscere più facilmente i testi prodotti da Claude anche dopo il copia-incolla. Anthropic punta sulla trasparenza e sull’adeguamento all’AI Act europeo, ma ammette che parafrasi, traduzioni e modifiche profonde possono rendere la marcatura inefficace.

Anthropic introduce un nuovo sistema per rendere più riconoscibili i contenuti prodotti dalla propria intelligenza artificiale. L’azienda ha annunciato che le nuove versioni di Claude incorporeranno nel testo generato una filigrana digitale impercettibile, progettata per consentire l’identificazione dell’origine artificiale del contenuto senza modificarne in modo evidente significato o leggibilità.

Secondo quanto comunicato dall’azienda, la marcatura dovrebbe accompagnare il testo anche quando viene copiato e incollato e potrebbe rimanere rilevabile dopo alcune modifiche. L’obiettivo è offrire un ulteriore strumento di trasparenza in un momento in cui scuole, università, editori, aziende e piattaforme digitali si interrogano sempre più frequentemente su come distinguere un testo scritto da una persona da uno prodotto o modificato attraverso sistemi generativi.

La novità potrebbe avere conseguenze particolarmente importanti per il mondo dell’editoria e dell’istruzione, anche se Anthropic riconosce apertamente che il sistema non costituisce una prova assoluta dell’autorialità di Claude.

Che cos’è una filigrana digitale applicata al testo

Tradizionalmente, una filigrana è un elemento nascosto o poco visibile inserito in un documento, un’immagine o un altro contenuto per consentirne l’identificazione e tracciarne la provenienza.

Nel caso dell’intelligenza artificiale testuale, il concetto è più complesso perché non è possibile semplicemente sovrapporre un logo o un simbolo visibile alle parole.

Il sistema annunciato da Anthropic dovrebbe quindi utilizzare caratteristiche impercettibili incorporate nella generazione stessa del testo, riconoscibili attraverso strumenti di rilevamento dedicati.

Per l’utente normale, il risultato dovrebbe apparire come un qualsiasi testo prodotto da Claude.

La filigrana dovrebbe sopravvivere al copia-incolla

Uno degli aspetti più interessanti annunciati da Anthropic riguarda la capacità della marcatura di seguire il contenuto quando viene trasferito da una piattaforma all’altra.

Secondo l’azienda, la filigrana:

• non dovrebbe modificare il significato del testo;
• non dovrebbe compromettere la leggibilità;
• dovrebbe rimanere presente dopo il copia-incolla;
• potrebbe sopravvivere ad alcune modifiche successive.

Questo significa che un testo generato su Claude e successivamente incollato all’interno di un documento, di un articolo o di una piattaforma editoriale potrebbe continuare a conservare elementi sufficienti per essere identificato come prodotto dal modello.

Anthropic punta sulla trasparenza

L’azienda ha presentato la nuova funzione come parte del proprio impegno per aumentare la trasparenza dei sistemi generativi.

Uno degli elementi richiamati è anche il nuovo quadro normativo europeo sull’intelligenza artificiale, l’AI Act, che introduce obblighi di trasparenza per diversi tipi di contenuti prodotti artificialmente.

Anthropic ha dichiarato che i futuri modelli Claude integreranno la tecnologia fin dall’origine e che l’azienda sta lavorando anche alla possibilità di estenderla alle generazioni precedenti.

La marcatura dovrebbe essere applicata globalmente, compresi i contenuti generati quando Claude viene utilizzato attraverso infrastrutture e servizi cloud di terze parti.

Strumenti di rilevamento anche per soggetti esterni

Anthropic intende inoltre mettere a disposizione di terze parti strumenti capaci di verificare la presenza della filigrana.

Questo potrebbe permettere, almeno teoricamente, a:

• editori;
• università;
• scuole;
• piattaforme online;
• aziende;
• organismi di controllo

di verificare se un contenuto presenta le caratteristiche associate alla generazione tramite Claude.

Un sistema del genere potrebbe diventare particolarmente rilevante nei settori in cui l’origine del testo è importante, per esempio nelle pubblicazioni accademiche, nei concorsi, nelle opere letterarie o nei documenti professionali.

Il problema dei libri scritti o modificati con l’IA

L’annuncio arriva mentre il settore editoriale continua ad affrontare casi controversi relativi all’impiego dell’intelligenza artificiale nella produzione di libri.

Negli ultimi mesi sono emerse diverse vicende nelle quali editori e agenti letterari hanno dovuto verificare se testi presentati come opere originali fossero stati prodotti, modificati o integrati con sistemi generativi.

Uno dei casi citati riguarda il romanzo poliziesco “Call Me, I’ll Hide the Body”, per il quale erano emersi dubbi sul possibile utilizzo dell’IA durante la scrittura.

Secondo quanto riportato, quattordici editori si erano contesi i diritti dell’opera prima che l’agente letterario coinvolto ritirasse il proprio sostegno al progetto. L’autore, Jerry Falade, ha negato di avere utilizzato sistemi di intelligenza artificiale per scrivere il romanzo.

Il caso “Shy Girl”

Un’altra controversia ha coinvolto Hachette e il romanzo horror “Shy Girl” di Mia Ballard.

Il libro sarebbe stato ritirato dopo accuse relative alla presenza di testo generato artificialmente.

Ballard ha sostenuto di non avere utilizzato personalmente l’intelligenza artificiale durante la scrittura, affermando invece che materiale prodotto dall’IA sarebbe stato inserito da un editor freelance senza che lei ne fosse consapevole.

Vicende come questa mostrano quanto possa essere difficile stabilire la provenienza esatta di un testo quando un documento passa attraverso molteplici fasi di scrittura, revisione, traduzione e correzione.

Citazioni inventate e “allucinazioni” artificiali

Il problema non riguarda soltanto la produzione letteraria.

Un altro caso citato coinvolge un libro dedicato proprio al tema della verità nell’epoca dell’intelligenza artificiale, nel quale sarebbero state individuate citazioni attribuite erroneamente o completamente inventate.

L’autore ha ammesso di avere utilizzato strumenti come ChatGPT e Claude nelle fasi di ricerca, scrittura e revisione, assumendosi la responsabilità degli errori.

L’episodio evidenzia uno dei problemi più noti dei modelli generativi: le cosiddette allucinazioni, ossia la capacità dei sistemi di produrre informazioni apparentemente credibili ma inesatte o inesistenti.

Un possibile strumento per scuole e università

Una filigrana affidabile potrebbe avere applicazioni significative anche nel settore dell’istruzione.

Scuole e università stanno infatti cercando da anni di capire come regolamentare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei compiti, nelle tesi e negli elaborati accademici.

Gli attuali strumenti di rilevamento automatico dell’IA hanno mostrato importanti limiti, soprattutto per la possibilità di produrre falsi positivi o di non riconoscere testi fortemente modificati.

Una marcatura inserita direttamente dal produttore del modello potrebbe offrire un’indicazione aggiuntiva.

Anthropic avverte però che non dovrebbe essere utilizzata automaticamente come prova di comportamento scorretto.

I limiti riconosciuti dalla stessa Anthropic

L’azienda ha infatti sottolineato che il sistema non è infallibile.

Modifiche sostanziali del testo potrebbero cancellare o rendere irriconoscibile la filigrana.

Tra le operazioni che potrebbero comprometterne il rilevamento figurano:

• parafrasi profonde;
• traduzioni;
• riscritture estese;
• combinazione con contenuti scritti da esseri umani;
• fusione con testi prodotti da altri modelli.

Di conseguenza, chi desiderasse intenzionalmente nascondere l’utilizzo dell’intelligenza artificiale potrebbe probabilmente riuscire a ridurre l’efficacia della marcatura attraverso una rielaborazione sufficientemente profonda.

Una filigrana non significa necessariamente “testo scritto da Claude”

Anthropic ha inoltre evidenziato un’altra distinzione fondamentale.

La presenza della filigrana non dimostrerebbe necessariamente che l’intero contenuto sia stato scritto dall’intelligenza artificiale.

Un autore potrebbe, per esempio, avere utilizzato Claude soltanto per:

• correggere errori grammaticali;
• migliorare lo stile;
• tradurre un paragrafo;
• riorganizzare alcune frasi;
• effettuare una revisione.

In questi casi, una traccia della filigrana potrebbe essere presente anche in un testo principalmente scritto da una persona.

Per questo motivo, il rilevamento dovrebbe essere interpretato come un elemento informativo e non come una prova automatica di frode o plagio.

Google aveva già introdotto SynthID

Anthropic non è la prima grande azienda tecnologica a lavorare su sistemi di watermarking per contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale.

Google DeepMind aveva già annunciato nel 2024 l’applicazione della propria tecnologia SynthID ai testi e ai video generati attraverso Gemini.

Il progetto era nato inizialmente per identificare immagini generate artificialmente e successivamente era stato ampliato ad altre tipologie di contenuto.

La decisione di Anthropic conferma quindi una tendenza più ampia dell’industria: integrare l’identificazione dei contenuti direttamente all’interno dei sistemi generativi, anziché affidarsi esclusivamente a strumenti esterni che tentano di capire a posteriori se un testo sia stato prodotto dall’IA.

Una nuova fase per l’identità digitale dei contenuti

La filigrana invisibile di Claude potrebbe rappresentare un passo importante verso un ecosistema digitale nel quale l’origine dei contenuti diventa progressivamente più tracciabile.

Tuttavia, il sistema apre anche nuove domande.

Chi controllerà gli strumenti di rilevamento? Quanto saranno affidabili? Come verranno gestiti eventuali falsi positivi? E soprattutto, fino a che punto sarà possibile distinguere un contenuto umano da uno artificiale in un mondo in cui persone e intelligenze artificiali lavorano sempre più frequentemente insieme?

La tecnologia annunciata da Anthropic non risolve definitivamente il problema dell’autenticità dei contenuti digitali, ma segnala un cambiamento importante: le aziende produttrici di modelli stanno iniziando ad assumersi un ruolo più diretto nell’identificazione dei materiali generati dai propri sistemi.

In un’epoca in cui testi, immagini, video e audio sintetici diventano sempre più difficili da distinguere da quelli realizzati da esseri umani, la capacità di stabilire la provenienza dei contenuti potrebbe diventare una delle questioni centrali dell’economia digitale e dell’intelligenza artificiale.

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