Angolo di Anderson
Una tassonomia delle scuse degli studenti per l’uso segreto di AI
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Gli studenti stanno utilizzando ChatGPT per giustificare quasi ogni livello di assistenza AI nei loro corsi di studio, con uno studio recente che identifica sei categorie di scuse che aiutano a confondere la linea tra utilizzo legittimo e frode outright.
Una nuova collaborazione di ricerca negli Stati Uniti ha scoperto che molti studenti non vedono più l’assistenza AI come un problema di frode. Sulla base di interviste con studenti universitari di tutto il paese, che perseguono una varietà di argomenti, lo studio ha identificato 23 modi diversi in cui l’utilizzo di AI nei corsi di studio può essere giustificato, dal sostenere che “tutti lo fanno” e “l’AI non ha vittime”, al sostenere che l’utilizzo di AI salva tempo, produce una scrittura migliore – o conta ancora come lavoro originale, se l’output viene modificato dallo studente in seguito.
Alcuni studenti hanno ammesso apertamente di violare le regole del corso, continuando a considerare il loro comportamento come ragionevole.
Lo studio mostra anche gli studenti come conflitti (quando c’è una scelta con cui confrontarsi) o confusi (dove le scelte sull’utilizzo di AI non sono chiare) in molti scenari, e temono uno svantaggio competitivo grave se percepiscono che gli altri stanno guadagnando con l’AI (sia che ciò sia considerato lecito o no).
I 23 esempi sono stati distillati da un numero molto maggiore identificato dalle interviste condotte, e ognuno si trova in una delle sei categorie ultimate decise dai ricercatori:
Comportamento senza vittime (nessuno viene danneggiato); Contributo minimo di AI (l’AI ha aiutato solo un poco); Contributo ex ante (le idee dello studente sono venute per prime); Contributo post hoc (la revisione successiva rende il lavoro proprio); Negazione di responsabilità (qualcun altro o qualcosa è responsabile); e Beneficio percepito (i risultati giustificano l’uso).
Gli autori del nuovo lavoro (intitolato “Va bene perché…”: Il selvaggio west della razionalizzazione degli studenti sull’uso di AI nella scrittura accademica, e proveniente da quattro contributori tra l’Università statale della Pennsylvania, l’Università del Michigan e l’Università di Miami) notano che gli argomenti e i resoconti degli studenti vagano illogicamente tra le varie categorie, anche quando le categorie alternative non sono complementari o compatibili.
Notano inoltre che spesso non c’è una logica coerente negli argomenti – come se gli studenti stessero panico nella loro risposta (nonostante uno scenario di totale riservatezza); o alternativamente, come se questo fosse la prima volta che erano stati veramente chiamati a pensare alle dimensioni morali dell’uso di AI nella loro istruzione.
Gli autori affermano*:
‘Ogni ambiente di apprendimento formale coinvolge implicitamente un contratto sociale in cui l’istruttore aiuta lo studente a imparare, e lo studente è onesto su ciò che sa e non sa.
‘Tuttavia, le razionalizzazioni dell’uso di AI degli studenti suggeriscono che non sono consapevoli di questa ultima aspettativa. In modo significativo, l’uso di AI confonde i confini tra il lavoro dello studente e il lavoro dell’AI e rende difficile per l’istruttore valutare il loro lavoro e aiutarli a migliorare il loro apprendimento.
‘Un intervento chiave per l’istruzione superiore, quindi, è aiutare gli studenti a comprendere la razionalità pedagogica dietro le politiche sull’AI, compreso il perché della rappresentazione onesta della propria conoscenza è importante per l’apprendimento e la valutazione.’
Il documento indica che le aspettative sull’uso di AI in un contesto accademico sono distribuite su cinque segmenti: intenzione del docente; politica formale; interpretazione dello studente di queste; politica personale dello studente; e pratica effettiva dello studente.
Guardando le sei categorie ultimate definite, che faremo tra un attimo, mostra vari modi in cui questi cinque domini non sono in accordo l’uno con l’altro; sono mal definiti; auto-contraddittori; o semplicemente ignorati.
I dati sono stati ottenuti intervistando venti studenti universitari attraverso 12 diverse università statunitensi, con un rapporto femminile-maschile di 15/5, attraverso una vasta gamma di materie, dall’inglese e dall’arte alla statistica e alla biologia molecolare.
1: Comportamento senza vittime
La prima categoria riflette forse la giustificazione più semplice di tutte: che nessuno viene realmente danneggiato.
Gli studenti in questo gruppo hanno sostenuto che le preoccupazioni tradizionali sulla plagio dipendono dall’esistenza di una vittima umana e che il testo generato dall’AI rompe quel collegamento:
Classe di razionalizzazione C1: Comportamento senza vittime
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| Nessuna vittima umana | Va bene perché il plagio e le norme di autore esistono per proteggere gli autori umani, lo sforzo umano e la proprietà umana. Dal momento che l’AI non è una persona, non esercita uno sforzo simile a quello umano e nessun essere umano viene direttamente danneggiato, il testo generato dall’AI manca di una vittima moralmente rilevante. | “Non è stato scritto da un’altra persona… non è stata un’idea che ho rubato… Quindi, credo che va bene” |
| Fonti sintetizzate da AI | Va bene perché l’AI sintetizza e riscrive le informazioni piuttosto che copiarle da una fonte specifica e, poiché posso citare il testo generato dall’AI, non lo considero plagio. | “Con ChatGPT, [esso] non copia e incolla da una fonte esterna. Ciò che fa è… analizzare le informazioni da quattro o cinque fonti diverse, poi le combina in una sola, scrivendola come una cosa completamente diversa… Quindi, non è plagio, perché non è un copia-incolla diretto [dalle] fonti” |
Da allora, ChatGPT non è una persona, hanno ragionato, utilizzare la sua output non può essere equivalente a rubare da un altro autore (nonostante i casi legali pendenti che indicherebbero il contrario).
Altri hanno suggerito che l’AI combina e riscrive le informazioni da molte fonti piuttosto che copiarne una sola direttamente, portando in discussione questioni di proprietà.
In alcuni casi, l’unico danno riconosciuto era auto-inflitto, con gli studenti che sostenevano che il vero rischio giaceva nel indebolire il proprio apprendimento, piuttosto che nel danneggiare un insegnante, un compagno di classe o uno scrittore. Uno dei partecipanti ha espresso:
‘L’AI non ha un’anima… dare credito [o] rispetto all’AI come se avesse proprietà o legittimità su alcune informazioni… non è vero.’
Un altro:
‘Non danneggia nessuno… credo che mi sto danneggiando di più io stesso, piuttosto che un insegnante o altre persone.’
2: Contributo minimo di AI
La seconda categoria sostiene che il ruolo dell’AI è troppo piccolo per contare. Piuttosto che negare che l’AI avesse contribuito al loro output, gli studenti hanno sostenuto che il contributo era minimo, di routine o paragonabile a forme di assistenza già ampiamente accettate:
Classe di razionalizzazione C2: Contributo minimo di AI
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| Lavoro di routine | Va bene perché il contributo di AI è solo “lavoro di routine”. | “Con molti di questi compiti, non sono particolarmente… impegnativi, ma è solo un sacco di lavoro di routine… non vale la pena di spendere tutto quel tempo per consumare tutto quel contenuto…” |
| Solo fatti | Va bene perché le informazioni fattuali non possono essere possedute. | “Quando si scrive, si può utilizzare come i fatti di esso” |
| Come altri supporti ammessi | Va bene perché il ruolo dell’AI è lo stesso delle risorse di scrittura esistenti e degli strumenti come il centro di scrittura, il revisore di bozze, Grammarly e Google. | “Il centro di scrittura fa la stessa cosa… lei mi chiede anche… di pensare, ma mi aiuta anche, come un booster… È come se ChatGPT lo stesse facendo per me” |
Molti hanno tratto una distinzione tra il lavoro accademico importante e ciò che consideravano “lavoro di routine” amministrativo, sostenendo che gli incarichi a basso valore non valevano lo sforzo che richiedevano.
Altri hanno visto l’AI in una luce simile a quella dei correttori di grammatica, degli editor o dei motori di ricerca. In questi argomenti, il tema comune era che l’AI aveva aiutato, ma non abbastanza da minare l’autore, o da considerare che la presentazione finale fosse il lavoro di qualcun altro, o attribuibile a qualcuno diverso dallo studente.
Uno dei partecipanti ha illustrato l’estensione della quale considerava ChatGPT un contributore altrettanto valido rispetto ai mentori accademici tradizionali:
‘Se non ho la risposta per me stesso, allora lei [il coach] potrebbe dire, potresti farlo. È come se ChatGPT lo stesse facendo per me.’
3: Contributo ex ante
Per molti studenti, la difesa più forte dell’uso di AI era non che la tecnologia avesse contribuito molto, ma che il lavoro intellettuale importante era già stato completato prima che ChatGPT fosse coinvolto.
In questi casi, l’AI è stata presentata come uno strumento per esprimere, organizzare, ampliare o raffinare il materiale che già esisteva nella testa dello studente:
Classe di razionalizzazione C3: Contributo ex ante
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| Le mie idee | Va bene perché le idee centrali, le intenzioni o i pensieri provengono da me. L’AI aiuta ad articolare, ampliare o chiarire ciò che avevo già in mente. | “Quando ottengo un argomento in testa, a quel punto so di cosa si tratta. So cosa serve… ma a quel punto è come un groviglio nella mia testa. Non posso realmente esprimere… una dichiarazione organizzata… Quindi [l’AI] organizza i miei pensieri in un modo migliore” |
| Le mie direzioni | Va bene perché do istruzioni all’AI attraverso prompt. | “Sono io [che] glielo ha dato un prompt. Quindi, già detto cosa devo fare, cosa ho bisogno… e come voglio che le informazioni vengano restituite a me” |
| La mia curation | Va bene perché faccio la ricerca o seleziono materiali rilevanti prima di utilizzare l’AI. Seleziono cosa è importante prima che l’AI esegua il compito di scrittura o organizzazione. | “Gli do le istruzioni dell’incarico e le risorse necessarie. Ad esempio, se è un documentario video, gli do un riassunto dell’AI del documentario. Se è un libro o un articolo… gli attacco il PDF. Se è un’immagine, gli attacco l’immagine… Gli do le istruzioni esatte e tutte le risorse di cui ha bisogno” |
Gli studenti hanno sostenuto che il vero valore giaceva nell’avere l’idea, nonché nel successivo orientamento dell’incarico, o nella raccolta delle fonti pertinenti; mentre l’AI aiutava solo a trasformare quegli ingredienti in prosa finita.
Questa definizione di autore sostiene che la proprietà deriva non dallo scrivere ogni parola, ma dal fornire l’intento originale e dal guidare il processo, consentendo agli studenti di considerarsi i veri creatori, anche quando porzioni sostanziali del testo finale sono state generate dall’AI.
4: Contributo post hoc
La quarta categoria si concentra su ciò che gli studenti fanno dopo aver ricevuto il testo generato dall’AI. Gli studenti hanno sostenuto che parafrasare l’output dell’AI, selezionare solo alcuni passaggi, verificare i fatti, verificare le fonti o rivedere la formulazione era sufficiente per rendere il lavoro finale proprio:
Classe di razionalizzazione C4: Contributo post hoc
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| Uso selettivo | Va bene perché non prendo il testo dell’AI nel suo complesso. Prendo solo porzioni di esso. | “Credo che vada bene. Ad esempio, una o due frasi [copiate] vanno bene. Credo che non sia un copia incolla sfacciato” |
| La mia parafrasi | Va bene perché trasformo l’output dell’AI attraverso la modifica, l’aggiunta o il raffinamento iterativo. | “In pratica, parafraso e condenso… Vado frase per frase, come condensando e parafrasando ogni frase con le mie parole per l’incarico” |
| La mia verifica | Va bene perché verifico, controllo i fatti e cito le fonti originali. | “In realtà, torno indietro per controllare e assicurarmi che tutto sia corretto” |
| Il mio stile | Va bene utilizzare l’AI se suona come me. | “Ho trascorso molto tempo ad addestrare il mio ChatGPT per farlo sembrare me e per fornire buone risposte, quindi, ogni volta che inserisco un prompt, sono sicuro che suonerà come me” |
Alcuni hanno anche suggerito che se ChatGPT avesse imparato a scrivere in un modo che corrispondeva alla loro voce abituale, attraverso l’uso abituale, il testo risultante poteva essere ragionevolmente trattato come il loro lavoro:
‘Ha riconosciuto un modello del mio modo di scrivere e di esprimere le cose in, ad esempio, progetti o e-mail o qualsiasi altra cosa. Quindi, adesso sa che tipo di persona sono nel modo di scrivere. ‘
‘Quindi, adesso, fornisce i prompt simili a come è il mio processo di pensiero.’
5: Negazione di responsabilità
La quinta categoria coinvolge lo spostamento della responsabilità lontano dallo studente. Alcuni hanno sostenuto che l’uso di AI era diventato così comune che evitarlo li metteva in svantaggio, in particolare se i compagni di classe stavano utilizzando ChatGPT per completare il lavoro più velocemente o ottenere voti più alti:
‘Alcuni dei miei compagni di classe che lo gettano [nell’AI], lo generano, non lo controllano nemmeno, [e] ottengono voti più alti di me.’
Altri studenti hanno indicato politiche non chiare, istruzioni di incarico vaghe o una percezione di mancanza di preoccupazione da parte degli insegnanti:
Classe di razionalizzazione C5: Negazione di responsabilità:
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| Normalizzazione | Va bene perché tutti usano l’AI. È normale. | “Non sono l’unico a farlo… ma ogni altra persona nella mia classe, stesso discorso.” |
| Inevitabilità | Va bene perché l’uso di AI è inevitabile. | “Abbiamo già accettato che questa è una tecnologia che fa parte di noi e, col passare del tempo, continua a svilupparsi e, in generale, coloro che non la utilizzano saranno lasciati indietro” |
| Indifferenza degli insegnanti | Va bene perché i docenti non si curano, danno istruzioni vaghe o implicitamente permettono l’uso di AI. | “Loro [i docenti] non si curano veramente [degli incarichi]… non li guardano nemmeno… non scrivono mai note… non ci danno mai feedback… si preoccupano solo dei nostri esami” |
| Assenza di norme | Va bene perché non ci sono regole chiare sull’uso di AI. | “L’AI è così selvaggia… non ci sono molte regole che la circondano… poiché è una tecnologia così nuova, non abbiamo ancora capito il concetto” |
| Nessuna conseguenza | Va bene perché non ci sono conseguenze, come ad esempio non essere rilevato, punito o penalizzato nel voto. | “Mi sento in colpa, ma sto ancora presentando [il lavoro] perché so che non mi metterò nei guai” |
| Negazione dell’agenzia | Va bene perché l’azione non è veramente mia; o l’AI l’ha eseguita, o non ho agito consapevolmente o intenzionalmente. | “Se qualcosa che l’AI plagia, l’AI è quella che plagia, perché sta prendendo informazioni da Internet” |
Alcuni studenti hanno giustificato l’uso di AI sostenendo che era improbabile che venisse rilevato o punito, mentre altri hanno suggerito che la responsabilità giaceva con la tecnologia stessa piuttosto che con la persona che la utilizzava.
In questi argomenti, l’uso di AI sembra essere trattato come qualcosa guidato dalle circostanze, dalle norme o da fattori esterni, piuttosto che da una scelta personale.
6: Beneficio percepito
L’ultima categoria è la più semplice, in cui l’uso di AI è giustificato perché produce risultati desiderabili.
Per alcuni studenti, il principale beneficio era il risparmio di tempo, in particolare per gli incarichi che consideravano di routine o a basso valore:
‘[Preferirei] trascorrere del tempo con la mia ragazza…’
Altri hanno sostenuto che imparavano ancora dal materiale esaminando, riscrivendo o lavorando con il contenuto generato dall’AI:
Classe di razionalizzazione C6: Beneficio percepito
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| Economia di tempo | Va bene a causa di considerazioni di tempo e sforzo che vanno dalla comodità alla necessità, come ad esempio un carico di lavoro schiacciante o barriere linguistiche. | “Invece di trascorrere quattro ore a compilare questa documentazione, ci vuole solo mezz’ora” |
| Valore educativo | Va bene perché imparo ancora il contenuto attraverso l’uso di AI. | “Quando inserisco un riassunto dell’AI, mentre sto [parafrasando la frase dell’AI dell’essay] sentence per sentence, sto ancora imparando il contenuto. Come mentre lo sto scrivendo, poiché sto leggendo questo materiale dall’AI [essay], e sto [riscrivendo] l’essay” |
| Migliore scrittura | Va bene perché l’AI è un miglior scrittore di me. | “Mi sento più sicuro quando ChatGPT lo scrive per me perché ha approcci migliori alla grammatica e alle frasi di transizione e alla struttura” |
| Intenzione orientata all’apprendimento | Va bene quando la mia intenzione è imparare. | “È molto questione di intenzioni che si hanno quando si utilizza. Se si sta cercando di finire solo il corso e non ci si cura, allora ovviamente si sta danneggiando se stessi e si impara di meno, e questo è più immorale… Ma se si sta cercando di ottenere qualcosa da esso… allora è più etico” |
| Miglior risultato | Va bene perché il risultato è buono, come un voto migliore o l’approvazione del docente. | “Prima dell’AI, i miei saggi erano terribili… adesso è più facile ottenere un A che un C” |
Alcuni credevano che ChatGPT producesse una scrittura più forte di quanto potessero fare da soli, mentre altri si concentravano sugli esiti come voti migliori, feedback positivi o semplicemente completare l’incarico con successo. In questi argomenti, il valore del risultato è stato trattato come più importante delle preoccupazioni su come quel risultato fosse stato ottenuto.
Un regno diviso
La tensione tra le regole istituzionali e l’uso quotidiano di AI è evidenziata nel documento attraverso un partecipante, identificato come P6.
Questo studente in particolare ha ammesso che utilizzare l’AI contro le regole del corso era sbagliato; ha concordato che l’uso non dichiarato di AI poteva essere considerato plagio; e ha espresso preoccupazione che una forte dipendenza dall’AI potesse ridurre l’apprendimento e indebolire le abilità di comunicazione:
‘Onestamente, probabilmente non è molto etico. Faccio molto del mio lavoro con l’AI, e non sempre significa che sto imparando […]’
‘[…] L’AI mi aiuta molto, perché non posso pensare a cosa voglio dire. Ma se ho l’AI che scrive e poi io lo cambio per dire di più ciò che voglio dire, credo che sia etico, perché sono ancora parole con cui concordo e in cui credo.’
Allo stesso tempo, il partecipante ha sostenuto che il testo generato dall’AI diventava più accettabile quando veniva modificato, riscritto o portato in linea con le proprie opinioni. L’uso di AI è stato visto anche in modo diverso a seconda dell’incarico, del valore percepito del corso e se l’obiettivo era risparmiare tempo o imparare qualcosa dall’esercizio.
Pattern simili sono apparsi altrove nelle interviste: piuttosto che affidarsi a una singola razionalizzazione, molti studenti hanno combinato diverse, ponderando fattori come la divulgazione, lo sforzo, l’apprendimento, la comodità e il valore dell’incarico, quando valutavano il proprio uso di AI.
Conclusione
Sarebbe un errore gioire della confusione e della colpevolezza degli studenti intorno all’uso di AI, dato l’attuale carenza di linee guida ragionevoli e coerenti sul posto di lavoro o nella società in generale.
Al momento, lo zeitgeist intorno all’AI è reattivo al meglio, con qualsiasi utilizzo di AI considerato in vari settori e comunità come “tutto il lavoro generato dall’AI”. Al momento, c’è una mancanza di sfumature, standard o perdono.
Rimane da vedere se il contributo dell’AI al testo sarà percepito in futuro come un strato interpretativo, poco più significativo di un controllo ortografico, o come una rinuncia all’agenzia umana, alla creatività e alla facoltà interpretativa, cedendo ai modelli creati dalla macchina.
* La mia conversione delle citazioni in linea degli autori in collegamenti ipertestuali. Tuttavia, a causa della formattazione insolitamente limitata delle citazioni in questo documento, non sarò in grado di fornire il numero usuale di collegamenti di supporto, a causa della mancanza di tempo necessario per localizzare i collegamenti mancanti nel lavoro.
Pubblicato per la prima volta venerdì, 29 maggio 2026
