{"id":93986,"date":"2026-02-17T11:24:10","date_gmt":"2026-02-17T10:24:10","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=93986"},"modified":"2026-02-17T11:29:03","modified_gmt":"2026-02-17T10:29:03","slug":"lera-della-sbobba-accademica-e-arrivata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=93986","title":{"rendered":"L\u2019era della \u201csbobba accademica\u201d \u00e8 arrivata"},"content":{"rendered":"

da ROARS (Redazione)<\/strong><\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Segnaliamo questo articolo di Seva Gunitsky pubblicato su https:\/\/hegemon.substack.com\/p\/the-age-of-academic-slop-is-upon?utm_medium=web e tradotto dalla redazione\u00a0<\/em><\/p>\n

L\u2019era della \u201csbobba accademica\u201d \u00e8 arrivata<\/p>\n

che cosa succede quando l\u2019IA automatizza la \u201cscienza normale\u201d?<\/i><\/i><\/p>\n

Seva Gunitsky<\/p>\n

Lo scorso mese ho concluso un mandato triennale come associate editor di\u00a0Security Studies<\/i>, una rivista di relazioni internazionali. Ho iniziato all\u2019inizio del 2023, all\u2019alba dell\u2019era dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), e ho terminato nel pieno di essa.<\/p>\n

Una cosa che \u00e8 cambiata in quel periodo relativamente breve \u00e8 il volume stesso dei manoscritti. L\u2019estate scorsa il direttore responsabile ci ha scritto per avvertirci che le sottomissioni erano raddoppiate o triplicate rispetto alle medie abituali. Molte avevano ben poco a che fare con il tema della rivista e si concentravano invece su informatica o sicurezza di Internet. Sembra che alcune persone stessero usando l\u2019IA per generare pessimi manoscritti e poi li stessero sparando a raffica in tutto il mondo accademico, senza grande riguardo per la qualit\u00e0 o per l\u2019aderenza alla rivista.<\/p>\n

Di conseguenza, il nostro tasso di desk reject <\/i>\u00e8 salito al 75%. Il desk reject <\/i>\u00e8 il primo filtro delle riviste accademiche, in cui il direttore decide quali manoscritti inviare alla peer review. In questo caso ha funzionato come un efficace filtro anti\u2011sbobba, perch\u00e9 la sbobba era facilmente riconoscibile. Il nostro carico di lavoro \u00e8 comunque aumentato, ma solo leggermente.<\/p>\n

Ma che cosa succede quando politologi competenti iniziano a usare gli LLM per generare manoscritti pubblicabili? Articoli che superano non solo il vaglio iniziale dell\u2019editor, ma anche la revisione tra pari?<\/p>\n

Il politologo Andy Hall ha scritto di recente:<\/p>\n

Claude Code e simili stanno arrivando nello studio della politica come un treno merci. Un singolo accademico sar\u00e0 in grado di scrivere migliaia di articoli empirici all\u2019anno (specialmente esperimenti su sondaggi o esperimenti con LLM)\u2026 Dovremo trovare nuovi modi di organizzare e diffondere la ricerca in scienza politica nel futuro molto prossimo per far fronte a questa ondata.<\/i><\/i><\/p><\/blockquote>\n

\u201cMigliaia\u201d sembra ottimistico, a meno di adottare uno stile di vita monastico; ma centinaia \u00e8 assolutamente plausibile. E questi articoli non saranno brutti. Saranno utili in modo circoscritto, metodologicamente corretti e, per lo pi\u00f9, poco interessanti.<\/p>\n

Il giorno dopo, Hall ha pubblicato una prova di concetto, producendo un articolo scritto quasi interamente con Claude Code:<\/p>\n

Oggi ho fatto replicare e ampliare completamente a Claude Code un mio vecchio articolo che stimava l\u2019effetto del voto universale per posta sull\u2019affluenza e sugli esiti elettorali\u2026 praticamente in un colpo solo. Il tutto ha richiesto circa un\u2019ora. \u00c8 un cambiamento di paradigma folle nel modo in cui si fa lavoro empirico. <\/i>[enfasi aggiunta]<\/p><\/blockquote>\n

Ho guardato l\u2019articolo creato dall\u2019IA e, pur non essendo qualificato per giudicarne il rigore metodologico, mi \u00e8 sembrato il tipico articolo quantitativo che potrei trovare in una rivista con peer review. Io non lo leggerei mai, ma qualcuno interessato all\u2019argomento potrebbe farlo.<\/p>\n

Che cosa ne facciamo di tutto questo?<\/p>\n

La prima cosa, probabilmente, \u00e8 smettere di chiamarla \u201csbobba\u201d. Come osserva Max Read, slop <\/i>\u201csuggerisce un insieme di qualit\u00e0 \u2014 dimenticabilit\u00e0, prevedibilit\u00e0, mancanza di originalit\u00e0, assenza di vita \u2014 pi\u00f9 che una particolare origine\u201d. I prossimi articoli generati dall\u2019IA possono essere poco originali, ma non sono privi di vita in quel senso. Sono tecnicamente competenti. Rispettano la forma. Sono adeguati. Sono facili da produrre e richiedono poca creativit\u00e0, ma costituiscono anche quel tipo di lavoro incrementale legittimo che Thomas Kuhn chiamava \u201cscienza normale\u201d.<\/p>\n

Come chiamarla allora? Slop\u2011Plus<\/i>? Sbobb\u0430 premium<\/i>? Forse \u00e8 troppo duro. Il termine tedesco per la scienza normale di Kuhn \u00e8 Normalwissenschaft<\/i>, quindi magari Automatenwissenschaft<\/i>?<\/p>\n

Comunque la si chiami, che cosa significa la sua comparsa per il mondo accademico?<\/p>\n

Sospetto che il valore della teoria originale o elegante diventer\u00e0 pi\u00f9 importante. Il buon lavoro quantitativo sta diventando economico e abbondante; la buona teoria resta difficile. Forse anche il lavoro etnografico acquister\u00e0 maggiore valore, cos\u00ec come la raccolta originale di dati che l\u2019IA ancora non \u00e8 in grado di fare.<\/p>\n

Ma l\u2019effetto pi\u00f9 rilevante \u00e8 che la peer review diventa sempre pi\u00f9 una questione di discernimento o di gusto. Se chiunque pu\u00f2 produrre un articolo empirico competente su qualsiasi tema, il collo di bottiglia si sposta sull\u2019individuazione delle domande che vale la pena porre in primo luogo. Questo faceva gi\u00e0 parte del mio lavoro di editor: dati due referee report, talvolta contraddittori e occasionalmente sconcertanti, come applicare il mio giudizio e la mia conoscenza del campo per decidere se l\u2019articolo debba andare avanti.<\/p>\n

In quel mondo, la domanda per revisori ed editor \u00e8 meno \u201c\u00e8 corretto?\u201d e pi\u00f9 \u201cperch\u00e9 \u00e8 importante?\u201d. \u00c8 una domanda inevitabilmente soggettiva, ma non del tutto, perch\u00e9 richiede una solida conoscenza dei dibattiti in corso. Implica ancora conoscere le tensioni e le lacune produttive, gli enigmi interessanti e il senso comune apparentemente consolidato.<\/p>\n

Questo concetto ha in realt\u00e0 un nome: phronesis<\/i>. \u00c8 il termine con cui Aristotele indicava la saggezza pratica, cio\u00e8 la capacit\u00e0 di discernere l\u2019azione giusta in circostanze particolari. A differenza dell\u2019episteme <\/i>(conoscenza scientifica) o della techne <\/i>(abilit\u00e0 tecnica), la phronesis <\/i>non pu\u00f2 essere ridotta a regole o algoritmi. Richiede esperienza, giudizio e ci\u00f2 che Aristotele chiamava \u201cpercezione\u201d. Non significa semplicemente intelligenza, ma la capacit\u00e0 intellettuale di cogliere gli elementi salienti di una situazione specifica.<\/p>\n

Michael Polanyi ha fatto una distinzione simile con il concetto di \u201cconoscenza tacita\u201d. Sappiamo pi\u00f9 di quanto possiamo dire. Un artigiano esperto non riesce a spiegare completamente perch\u00e9 un lavoro sia eccellente e un altro soltanto competente. Questa conoscenza \u00e8 incarnata, contestuale e resistente alla formalizzazione. Ed \u00e8 proprio questo che la rende difficile da automatizzare, almeno per ora.<\/p>\n

Rester\u00e0 una qualit\u00e0 umana? Forse sono antropocentrico. I sistemi di IA sono addestrati sui giudizi umani, dopotutto. Ma apprendono comunque una sorta di gusto medio, derivato. Di conseguenza, possono riconoscere ci\u00f2 che \u00e8 stato valorizzato, ma sospetto che faticheranno ad anticipare ci\u00f2 che dovrebbe essere valorizzato. La questione di lungo periodo \u00e8 se il gusto riguardi fondamentalmente un riconoscimento di pattern a livello profondo (facilmente automatizzabile) o qualcos\u2019altro: contesto, posta in gioco, quel je ne sais quoi <\/i>della ricerca accademica.<\/p>\n

Isaiah Berlin chiamava questa qualit\u00e0 \u201csenso della realt\u00e0\u201d nel giudizio politico: la capacit\u00e0 di percepire ci\u00f2 che \u00e8 possibile e ci\u00f2 che conta in un determinato momento storico. Non \u00e8 affatto chiaro che gli LLM possiedano questo senso.<\/p>\n

Ci\u00f2 non significa che gli LLM siano solo marginalmente utili per le scienze sociali. Probabilmente si riveleranno davvero importanti per la replicazione, e in particolare per la replicazione pre\u2011pubblicazione, un lavoro cruciale ma anche ingrato e noioso, tanto che pochi se ne occupano. Se l\u2019IA pu\u00f2 rieseguire abitualmente le analisi e segnalare discrepanze, \u00e8 gi\u00e0 un contributo enorme all\u2019integrit\u00e0 scientifica. Li ho trovati utili anche per riassumere testi brevi e, nel mio uso pi\u00f9 frequente e frivolo, per produrre immagini per le mie lezioni (come quella in cima a questo pezzo). Non sono quindi un luddista dell\u2019IA, quanto piuttosto qualcuno per cui la tecnologia non \u00e8 ancora trasformativa.<\/p>\n

Pubblica e scompari<\/b><\/b><\/h5>\n

Se il discernimento diventa l\u2019arbitro ultimo della qualit\u00e0, ci stiamo muovendo ancora di pi\u00f9 verso un sistema a due livelli nella pubblicazione accademica. Le riviste di punta si concentreranno su articoli straordinariamente originali o su importanti svolte teoriche o empiriche, mentre tutti gli altri pubblicheranno articoli prodotti dall\u2019IA che avanzano incrementalmente la nostra comprensione di aspetti ristretti. E forse la teoria acquisir\u00e0 un prestigio crescente rispetto ai metodi sofisticati di analisi dei dati. Si pu\u00f2 sognare.<\/p>\n

Teoria ed empiria sono ovviamente entrambe parti fondamentali della scienza, ma il pericolo \u00e8 che il diluvio di Automatenwissenschaft <\/i>diventi una sorta di materia oscura accademica, che serve a gonfiare i CV e a soddisfare metriche burocratiche, ma che nessuno legge davvero o utilizza. In parte \u00e8 gi\u00e0 cos\u00ec, ma l\u2019IA accelera enormemente il processo.<\/p>\n

Per molti studiosi questo comporta il passaggio da un modello \u201cPublish or Perish\u201d a uno \u201cPublish and Vanish\u201d. E, nel consumare la letteratura, questa biforcazione costringe gli studiosi ad affidarsi ancora di pi\u00f9 alle gerarchie di prestigio come euristica di importanza. Paradossalmente, l\u2019effetto livellante dell\u2019IA potrebbe rendere l\u2019accademia pi\u00f9 elitaria.<\/p>\n

I professori sono stati in prima linea nel consumo di sbobba. Nuotavamo in temi prodotti dall\u2019IA ben prima che la maggior parte delle persone sapesse cosa fosse ChatGPT. \u00c8 ancora la principale lamentela dei miei colleghi. Abbiamo visto quanto fosse fastidiosamente efficace, quindi non sorprende che ci rivolgiamo agli stessi strumenti per la nostra ricerca, soprattutto per il coding o il lavoro quantitativo. La tecnologia che ci ha sommersi di elaborati studenteschi ora sommerger\u00e0 noi con il nostro stesso lavoro, e avremo bisogno di ancora pi\u00f9 di quel discernimento di cui ci siamo sempre lamentati che i nostri studenti non possedessero.<\/p>\n

Fonte originale\u00a0<\/a><\/p>\n

FONTE:\u00a0https:\/\/www.roars.it\/lera-della-sbobba-accademica-e-arrivata\/<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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