Perché l’IA ama scrivere di guardiani di fari?

Quando si chiede loro di scrivere una storia, ChatGPT e gli altri principali modelli linguistici sembrano evitare le violazioni del diritto d’autore ricorrendo ossessivamente allo stesso piccolo e insolito gruppo di personaggi: guardiani di fari, pescatori e orologiai.

Un nuovo studio della Cornell University ha rilevato che i principali modelli linguistici sembrano avere una strana ossessione per un repertorio molto ristretto di elementi narrativi quando si chiede loro semplicemente di scrivere una storia. Dopo aver chiesto a quattro LLM di produrre 20.000 storie, i ricercatori hanno constatato che l’88% conteneva almeno uno di undici token molto specifici delle categorie «luogo», «nome» o «professione»:

Frequenza di parole chiave inattese per milione di parole, ricavata dall’analisi di 20.000 storie generate da LLM. Fonte

Le undici parole più ricorrenti negli oltre dodici milioni di parole generate dai LLM per lo studio erano i nomi elias, mara, elara; le professioni keeper (guardiano), baker (panettiere), mayor (sindaco), clockmaker (orologiaio), fisherman (pescatore), librarian (bibliotecario) e conductor; e il luogo lighthouse (faro):

I modelli testati erano Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini e OLMo 7b Thinking. Ognuno ha ricevuto una delle cinque richieste: «Write a story» (Scrivi una storia); «Please write a story» (Per favore, scrivi una storia); «Write me a story» (Scrivimi una storia); «Tell me a story» (Raccontami una storia); o «Please tell a story» (Per favore, racconta una storia).

Volevo capire se il fenomeno individuato dallo studio fosse presente anche nei modelli disponibili al momento della stesura. Ho quindi ripetuto l’esperimento, prima con il mio abituale account ChatGPT di fascia intermedia (conversazione qui). Non è stato necessario scegliere i risultati più convenienti: ChatGPT-5.5 ha attinto subito al materiale previsto dai ricercatori, già al primo tentativo:

ChatGPT-5.5 conferma immediatamente i risultati iniziali dello studio. Fonte

Mi sono chiesto se il contesto delle interazioni precedenti, o persino un possibile trasferimento di informazioni tra ambiti diversi, potesse spiegare quel risultato immediato. Ho quindi effettuato l’accesso, in una finestra privata di Firefox, a un account ChatGPT gratuito che non usavo da almeno un anno, e ho riprovato (conversazione qui). Ancora una volta ChatGPT ha fatto centro, supponendo che OpenAI non usi un indirizzo IP comune per trasferire informazioni tra account diversi:

Il secondo account ChatGPT ripropone le stesse ossessioni e lo stesso limitato repertorio di nomi e temi descritto nel nuovo studio. «Mira» rientra nei venti nomi più frequenti individuati dagli autori. Fonte

Queste versioni di GPT erano un gradino sopra la versione 5.4 testata nello studio.

Lo studio ha testato Claude Haiku; io ho provato Sonnet 4.6, il modello predefinito di Anthropic, e non sono rimasto deluso. Le parole chiave familiari sono apparse di nuovo al primo tentativo (conversazione qui):

Questa volta «Mara», altra presenza fissa fra gli undici termini più frequenti, è protagonista della storia fin dal primo tentativo con Claude Sonnet 4.6. Fonte

Lo stesso prompt su Claude Haiku 4.5 ha prodotto all’incirca lo stesso risultato.

All’inizio non sono riuscito a riprodurre i risultati degli autori con Google Gemini. Ma quando ho selezionato espressamente il modello usato nello studio, Gemini 3.1 Flash-Lite, lo schema è apparso subito: era il terzo tentativo complessivo, ma il primo con quel modello (collegamento qui):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Fonte

Ulteriori esperimenti con diversi modelli Gemini hanno sempre fatto emergere il tema del faro, pur con varianti estranee agli undici termini più frequenti, come il nome «Thomas» o, in un altro caso, il mio stesso nome per il protagonista.

In ogni caso, al momento della stesura i risultati dello studio sono estremamente facili da verificare.

Fari fuori dalle conversazioni

Le grandi menti pensano allo stesso modo: una settimana prima della pubblicazione del nuovo studio, l’autore specializzato in software Daniel May ha segnalato la coincidenza dei motivi Elias e guardiano del faro individuati dai ricercatori*, apparentemente dopo averla notata per caso. Ha poi testato otto varianti di Gemini, DeepSeek, Qwen e Gemma, scoprendo che producevano i motivi ricorrenti del lighthouse (faro) e «Elias Thorne» come protagonista*. Questa scoperta iniziale non comprendeva però il repertorio più ampio di temi persistenti descritto nel nuovo studio.

Per capire se questi temi, nomi e luoghi ricorrenti fossero mai usciti da una chat, ho cercato su Google alcune delle undici parole chiave e dei temi più frequenti. Ho trovato un numero notevole di pubblicazioni che sembravano averli ripresi:

Tre esempi del motivo ricorrente in contenuti pubblicati. I collegamenti alle fonti sono riportati sotto.

May aveva identificato il nome completo «Elias Thorne», non il solo «Elias», come motivo ricorrente dei LLM. Aveva pubblicato varie schermate di Amazon in cui quel nome sembrava usato come nome dell’autore o degli autori di libri diversi, compresi testi medici.

Io ho invece cercato e trovato contenuti che sembravano riprendere i temi persistenti di un LLM, tra cui un post su X contenente una storia (versione archiviata qui); un racconto di fantasia (versione archiviata qui); e una storia con narrazione su YouTube (archiviata qui). Ci sarebbe stato molto altro da esplorare, ma il tempo non è bastato.

Una predilezione per il passato

Fin qui le osservazioni informali e le scoperte fortuite. Nei dati di addestramento non è ancora emerso un singolo «documento magico» contenente tutti o la maggior parte di questi elementi ricorrenti. Gli autori del nuovo studio (intitolato Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories, condotto da due ricercatori della Cornell University) ipotizzano però che i filtri sul diritto d’autore impiegati nello sviluppo dell’IA possano limitare i racconti prodotti dai LLM a materiali i cui diritti sono scaduti. Gli autori scrivono:

«Rileviamo che il predominio delle storie di “Elias nel faro” non può essere spiegato dalla loro frequenza nei dati di preaddestramento o post-addestramento. Ipotizziamo che durante l’allineamento i modelli imparino a evitare riferimenti a personaggi protetti dal diritto d’autore e a contenuti per adulti, ma rimandiamo la questione a studi futuri».

La tabella confronta la frequenza delle parole ricorrenti nei racconti generati dall’IA con quella nella letteratura pubblicata, nella narrativa online e nei dati di post-addestramento. Termini come «Elias» e «lighthouse» sono molto più frequenti nelle storie scritte dai chatbot.

Gli autori hanno rilevato che gli undici termini evidenziati compaiono nell’88% delle 20.000 storie generate, con poche differenze fra i modelli. Sottolineano che sono insoliti nella letteratura pubblicata in inglese e che i dati di post-addestramento, concepiti per condizionare e allineare i modelli a un uso «accettabile», potrebbero benissimo esserne responsabili.

Lo studio afferma:

«Un esempio tipico, mostrato sotto, evidenzia tre elementi comuni a quasi tutte le 20.000 storie: un luogo (19.864 storie), un nome di personaggio (19.864 storie) e una professione (15.807 storie)».

«Il luogo (“lighthouse”, faro), il nome (“Elias”) e la professione (“keeper”, guardiano) di questa storia compaiono in qualche combinazione nel 66,6% di tutti i racconti generati. Anche la luce è un tema comune: il 56% delle storie generate da Claude si intitola “The Lighthouse Keeper’s Secret” (Il segreto del guardiano del faro), e la parola “light” (luce) compare in 16.784 storie, in media 3,2 volte per storia».

Secondo lo studio, Google Gemini 3.1 Flash-Lite ha scritto questo esempio in risposta al prompt «Write a story» (Scrivi una storia).

Gli autori dello studio individuano una tendenza nostalgica o atavica in tutte le parole chiave e i nomi ricavati.

Sulle tracce dei tratti ricorrenti

Per verificare se la ricorrenza delle storie di fari potesse spiegarsi con la normale esposizione alla narrativa, le parole preferite dei modelli sono state confrontate con diversi grandi corpora in inglese. La narrativa contemporanea è stata esaminata attraverso CONLIT, un insieme di dati con 2.700 romanzi in inglese pubblicati tra il 2007 e il 2021, appartenenti a dodici generi, per circa 287 milioni di parole complessive.

«Elias» compariva circa 900 volte più spesso nelle storie generate che nella narrativa pubblicata. La narrativa amatoriale della comunità Reddit /r/writingprompts presentava frequenze simili a quelle della letteratura pubblicata: il fenomeno non riflette quindi neppure le abitudini narrative umane in generale.

Lo stesso fenomeno è emerso nei dati di preaddestramento. Utilizzando il corpus OLMo 3 pubblicamente accessibile, che contiene circa 3,89 miliardi di documenti scritti prevalentemente da esseri umani e ricavati in parte da Common Crawl, i ricercatori hanno constatato che le parole ricorrenti del gruppo «Core» erano quasi del tutto assenti.

Poiché gran parte del corpus OLMo 3 è costituita da testi non narrativi, è stato costruito un classificatore di narrativa usando annotazioni di GPT-OSS 20b e un modello FastText addestrato su 200.000 campioni bilanciati. Anche dopo aver filtrato specificamente i testi narrativi, parole come «Elara» restavano estremamente rare rispetto alle storie generate dall’IA. Perché allora dominano già alla richiesta più elementare a un LLM di scrivere una storia?

Gli autori scrivono:

«Se le parole Core non sono frequenti nei dati del Web, una possibile fonte residua sarebbero i dati di post-addestramento. Ma rileviamo che nei dati di post-addestramento di OLMo i nostri token sono meno frequenti che in CONLIT».

Nelle 78.958 storie dei dati di post-addestramento di OLMo 3, osservano gli autori, «Elias» appariva 52,7 volte per milione di parole, contro 2,7 in CONLIT. Nelle storie generate esaminate dallo studio raggiungeva invece 2.428 occorrenze per milione di parole.

Per individuare l’origine delle storie Core ricorrenti, ogni storia nei dati di post-addestramento di OLMo 3 è stata valutata in base alla presenza di uno o più token Core, per esempio Elara, Mara, ecc. Ci si aspettava di trovarne la maggior parte nei dati di fine-tuning supervisionato (SFT), poiché WildChat e fonti correlate avevano fornito 59.266 storie a OLMo 3.

Tuttavia, solo 1.803 storie contenevano termini Core, mentre i dati usati per DPO e apprendimento per rinforzo hanno mostrato concentrazioni più elevate.

Nel complesso, il lessico Core ricorrente è stato rintracciato in sole 3.053 storie, pari al 3,8% di tutte le storie di post-addestramento esaminate. È statisticamente impossibile che una parte così piccola dei corpora finisca per dominare i risultati nel modo osservato.

Lo studio conclude:

«Quando ricevono poche indicazioni, gli attuali modelli più avanzati scrivono storie attingendo a un repertorio ristretto di nomi, luoghi e professioni. Fra i personaggi ricorrenti c’è Elias, un guardiano del faro. Elias è insolito: il nome è raro nella letteratura, nei dati del Web e perfino nei dati di post-addestramento».

Conclusione

In assenza di un’unica opera letteraria, o anche di una serie, che riunisca gli undici termini individuati dagli autori, non è affatto chiaro come questo specifico gruppo di parole si sia accumulato e abbia formato associazioni negli strati fondamentali di diversi modelli linguistici di grandi dimensioni, nonostante la diversità dei loro dati di addestramento e approcci.

Anche se la tesi dei ricercatori sull’effetto restrittivo dei filtri sul diritto d’autore è corretta, un vero e proprio oceano di letteratura classica nei dati di addestramento avrebbe dovuto impedire a questo singolare gruppo di parole antiquate di dominare le risposte a una semplice richiesta di scrivere, senza altre indicazioni.

Questa teoria presuppone però che grandi quantità di letteratura classica siano state incluse nell’addestramento. È improbabile: non si cercano modelli che sfornino imitazioni di Dickens, ma modelli capaci di usare il lessico moderno e rispondere alle esigenze aziendali attuali. Il solo volume della letteratura preindustriale ne impedirebbe l’inclusione.

In ogni caso, se esistesse un singolo racconto con una combinazione variabile dei tratti «ossessivi» individuati dagli autori, sarebbe presumibilmente più facile trovarlo. Gli autori stessi non l’hanno trovato e le ricerche informali sull’epoca precedente all’IA non fanno emergere candidati. Forse, se la «sindrome del faro» acquisisse la stessa notorietà delle lineette lunghe dell’IA, qualche autorità accademica si farebbe avanti con una risposta.

* Non posso approfondire ulteriormente l’articolo di May, per ragioni che potrebbero diventare evidenti leggendolo.

Pubblicato per la prima volta mercoledì 27 maggio 2026. Modificato nei primi 30 minuti per correggere il collegamento ad Anthropic.