{"id":98010,"date":"2026-11-12T10:30:22","date_gmt":"2026-11-12T09:30:22","guid":{"rendered":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=98010"},"modified":"2026-11-12T10:12:59","modified_gmt":"2026-11-12T09:12:59","slug":"ai-in-scienza-ha-ancora-senso-pubblicare-articoli","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/appelloalpopolo.it\/?p=98010","title":{"rendered":"AI in scienza, ha ancora senso pubblicare articoli?"},"content":{"rendered":"<p><strong>da ROARS (Riccardo De Flaviis)<\/strong><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-98011\" src=\"https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza-300x169.jpg\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"169\" srcset=\"https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza-300x169.jpg 300w, https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza-1024x576.jpg 1024w, https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza-768x432.jpg 768w, https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza-1536x864.jpg 1536w, https:\/\/appelloalpopolo.it\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/AI_nella_scienza.jpg 1672w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\"><strong>\u201cHa ancora senso pubblicare articoli?\u201d, me lo ripeto da settimane. Vorrei concentrarmi su tre aspetti: peer-review, articoli di revisione ed elaborazione dati. Se da un lato le AI potrebbero migliorare la qualit\u00e0 delle revisioni, dall\u2019altro il sospetto che dietro un revisore ci sia una macchina rende svilente il confronto scientifico. La tentazione di rispondere utilizzando un\u2019altra AI \u00e8 forte: la peer-review rischia di diventare uno squallido teatrino tra macchine mascherate da persone. Anche le review descrittive potrebbero presto diventare obsolete: baster\u00e0 chiedere a un\u2019AI di sintetizzare in pochi secondi l\u2019intera letteratura scientifica. Lo stesso vale per l\u2019elaborazione dati, ormai automatizzabile. Ma chi comprende realmente quei risultati? Sapremo discuterli davanti a una platea scientifica? Come risolvere? Puntare sulla qualit\u00e0 anzich\u00e9 sulla quantit\u00e0 delle pubblicazioni, contrastando una cultura accademica che premia l\u2019iperproduttivit\u00e0. Occorre inoltre valorizzare il confronto diretto, i convegni e le discussioni tra pari. Senza un intervento serio delle istituzioni scientifiche e politiche, temo per il futuro di una scienza prospera e di qualit\u00e0.<\/strong><\/p>\n<p>\u201cHa ancora senso pubblicare articoli?\u201d, me lo ripeto da giorni, anzi settimane. Dietro questo titolo molto provocatorio si nasconde una lunga riflessione sulle moderne intelligenze artificiali (AI) e ricerca scientifica che vorrei condividere con voi. Sono riflessioni personali, ponderate sulla mia attuale esperienza personale di precario della ricerca italiana.<\/p>\n<p>\u00c8 ormai sotto gli occhi di tutti che gli attuali modelli di intelligenza artificiale rendono obsoleto tutto ci\u00f2 che ha a che fare con un algoritmo (ovvero un PC). I Large Language Model (LLM) hanno cambiato e stanno cambiando cos\u00ec radicalmente il modo di fare scienza che le vecchie convenzioni, procedure, prassi, crollano sotto l\u2019automazione ad una velocit\u00e0 preoccupante. Il problema \u00e8 che la velocit\u00e0 con cui stanno cambiando le cose \u00e8 molto pi\u00f9 rapida della velocit\u00e0 umana di accorgersi di tale cambiamento.<\/p>\n<p>L\u2019argomento \u00e8 ampio e ci sarebbe molto da dire, cercher\u00f2 per\u00f2 di focalizzarmi su 3 punti: la peer-review, gli articoli di revisione, e l\u2019elaborazione dati.<\/p>\n<p><strong>1-La vecchia e cara peer-review<\/strong><\/p>\n<p>La peer-review \u00e8 un lavoro che i ricercatori fanno gratuitamente per compagnie private (i Publisher), nasce da un intento nobile di comunit\u00e0, in cui tra pari, si revisionano i prodotti della ricerca con lo scopo finale di una crescita per tutti (io imparo da te e tu impari da me). Quindi in un mondo utopico (ma nemmeno tanto) ognuno di noi dovrebbe revisionare almeno due volte gli articoli prodotti (la mediana di revisori attuali \u00e8 probabilmente due). Vi invito a fare questo calcolo, moltiplicate i vostri articoli pubblicati per 2; e poi chiedetevi, \u201cho fatto un numero corrispondente di revisioni nella mia carriera?\u201d Sar\u00e0 molto difficile. Io, con le mie attuali 26 pubblicazioni avrei dovuto fare 52 revisioni, ma ne ho fatte solo una quindicina (intendo articoli e non round di revisione come le conta l\u2019ORCID). Ovviamente \u00e8 un ragionamento che ha diverse falle (es. non \u00e8 detto che le mie 26 pubblicazioni abbiano avuto 52 revisori diversi) ma serviva solo per presentare il problema. L\u2019aumento sproporzionato di articoli ha reso le richieste di revisione un crescendo insostenibile per la comunit\u00e0 scientifica e le revisioni sono diventate un lavoro che nessuno vuole pi\u00f9 fare.<\/p>\n<p><strong><em>In questa situazione insostenibile sono arrivate le AI.<\/em><\/strong><\/p>\n<p>Come manna dal cielo, un <em>deus ex machina <\/em>(questa locuzione latina \u00e8 ironicamente appropriata), questi strumenti risolvono il problema precedentemente descritto. Se da un lato l\u2019uso delle AI potrebbe migliorare la qualit\u00e0 delle revisioni, dall\u2019altro ha reso molto svilente rispondere ad un revisore e vi spiego perch\u00e9:<\/p>\n<ul>\n<li><strong><em>Il sospetto che dietro ci sia una macchina<\/em><\/strong>: nelle ultime revisioni che mi sono arrivate questo pensiero mi ossessionava. A volte \u00e8 stato palese e vi assicuro che sapere che la nostra risposta sar\u00e0 data in pasto ad una AI che con molta probabilit\u00e0 sar\u00e0 anche allenata da questa rende tutto incredibilmente demotivante. Prima ho detto che la peer review serve per crescere insieme, ma adesso non cresciamo pi\u00f9, al massimo facciamo crescere le AI a nostre spese.<\/li>\n<li><strong><em>Occhio per occhio<\/em><\/strong>: la tentazione di rispondere utilizzando a propria volta una AI \u00e8 grande soprattutto se si ha il sospetto che il revisore la stia usando. Il sospetto purtroppo rimane tale, non abbiamo modo di averne certezza.<\/li>\n<li><strong><em>La peer AI review<\/em><\/strong>: Il risultato? Una peer review tra macchine, una corrispondenza tra AI. Botta e risposta in cui gli autori non leggeranno pi\u00f9 le revisioni, ma useranno solo AI per rispondersi a vicenda, un futuro distopico che non avevamo previsto ma che sta gi\u00e0 avvenendo. La peer review sta diventando uno squallido teatrino tra macchine mascherate da persone (una sorta di AI-ghostwriting).<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>2-Gli utilissimi articoli di revisione (review paper)<\/strong><\/p>\n<p>Fare articoli di revisione \u00e8 un lavoro immenso, ma che da molte soddisfazioni e soprattutto (a mio avviso) tante conoscenze. Infatti, il lavoro di ricerca, comparazione, elaborazione delle informazioni ottenute da diversi autori, permette di crescere molto e capire a pieno un determinato argomento. Una buona review \u00e8 quella che viene spesso definita critical review, e cio\u00e8 una review che non fa solo un lavoro descrittivo degli ultimi articoli pubblicati, ma che, a volte con coraggio, analizza e critica alcuni modi di approcciarsi a quel topic. Non \u00e8 anche questo l\u2019obiettivo di un buon ricercatore? Questi tipi di articoli sono sempre meno, mentre aumentano quelli descrittivi che non danno mai un\u2019opinione critica. Anche per questo le review sono diventate tante, e allo stesso tempo sono un ottimo modo per far crescere l\u2019IF delle riviste che, come \u201cbuona\u201d strategia, hanno quella di pubblicare un grande numero di review.<\/p>\n<p><strong><em>In questa situazione insostenibile sono arrivate le AI.<\/em><\/strong><\/p>\n<p>Le AI sono bravissime a fare lunghi articoli di revisione descrittivi. Se dai in mano ad una AI anche una chiave API poi, si riesce a creare un vero e proprio review-ificio. Come vedo il futuro? Molto nero, e se le AI continuano a crescere alle velocit\u00e0 attutali, nel prossimo futuro, le review descrittive non serviranno pi\u00f9. Se avremo bisogno di una sintesi sugli ultimi lavori pubblicati su un tema scientifico baster\u00e0 chiedere ad una AI di farla, e in pochi secondi l\u2019intera bibliografia mondiale sar\u00e0 scansionata, analizzata, e descritta con un testo di 10 righe molto tecnico e professionale paragonabile a quelli prodotti oggi negli articoli di revisione. Sono cose che fanno gi\u00e0 pi\u00f9 o meno adesso, ma in futuro le AI saranno cos\u00ec performanti e potenti, con un tasso di allucinazioni talmente basso che scrivere review sar\u00e0 uno sforzo inutile.<\/p>\n<p><strong>3-L\u2019elaborazione dati<\/strong><\/p>\n<p>Ho sempre considerato l\u2019elaborazione dati la parte pi\u00f9 bella e interessante del lavoro del ricercatore. Lo scoglio pi\u00f9 grande, soprattutto per il mondo delle scienze applicate, \u00e8 la statistica. La statistica \u00e8 il linguaggio delle scienze e deve essere imparata da tutti, proprio come l\u2019inglese. Ovviamente facciamo scienza anche se non siamo madrelingua inglese, e lo stesso discorso lo possiamo applicare alla statistica. Cos\u00ec come imparare l\u2019inglese richiede impegno, anche per la statistica \u00e8 cos\u00ec, ma vedo sempre pi\u00f9 persone fare fatica a capirla. Come dico spesso, capire la statistica (mi riferisco soprattutto a quella inferenziale) non \u00e8 solo studiare noiosi libri pieni di formule per una mera formalit\u00e0 scientifica; capire la statistica serve principalmente per capire appieno i nostri dati, imparare a trovare i difetti e i pregi e di conseguenza valorizzarli (e, in senso pi\u00f9 ampio, valorizzare il nostro lavoro). Il problema diventa serio quando alcuni articoli affermano cose diverse rispetto a quello che suggerisce la statistica (giusto per fare un esempio basta pensare al calcolo del minimo sample size, vulnus di molti articoli scientifici soprattutto nel campo delle scienze mediche\/psicologiche).<\/p>\n<p><strong><em>In questa situazione insostenibile sono arrivate le AI.<\/em><\/strong><\/p>\n<p>Le AI sono diventate molto talentuose anche nell\u2019elaborazione dati. \u00c8 sufficiente dare il dataset in pasto alle AI e avrai come output statistiche avanzatissime e grafici gi\u00e0 pronti per la pubblicazione. Ma chi capisce realmente quell\u2019output? Se deleghiamo alla macchina anche l\u2019elaborazione dati, come facciamo a discutere i risultati davanti ad una platea in un convegno scientifico? Sapremo rispondere alle domande dell\u2019audience? Questo discorso si applica non solo alla statistica ma a molti altri temi dove delegare alle AI \u00e8 spesso un atto di pigrizia piuttosto che di crescita.<\/p>\n<p><strong>4-La soluzione?<\/strong><\/p>\n<p>L\u2019incontro tra il peggioramento della qualit\u00e0 della ricerca degli ultimi anni, vittima di un incalzante <em>publish or perish <\/em>(oppure come meglio viene definita <a href=\"https:\/\/www.roars.it\/publish-or-vanish\/\"><em>publish or vanish<\/em><\/a>), e il miglioramento esponenziale dei modelli LLM sta creando una combinazione perfetta, in un incrocio tra domanda e offerta quasi ironico.<\/p>\n<p>In Italia la situazione \u00e8 forse anche peggiore. I pochi fondi destinati alla ricerca, il precariato sistemico (<a href=\"https:\/\/www.roars.it\/i-precari-delluniversita-italiana\/\">I precari dell\u2019universit\u00e0 italiana<\/a>) e la rincorsa a titoli e pubblicazioni in una valutazione principalmente quantitativa spinger\u00e0 molti a ricorrere alle AI. Mi chiedo se la risposta del Ministero a tutto questo sar\u00e0 semplicemente alzare la soglia dei semafori della ASN (che sebbene non ci sia pi\u00f9, sar\u00e0 sostituita da procedure locali con i loro semaforini; <a href=\"https:\/\/www.roars.it\/lasn-finisce-nel-dimenticatoio\/\">L\u2019ASN finisce nel dimenticatoio<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.roars.it\/addio-allasn-ecco-il-testo-di-riforma-del-reclutamento-approvato-dal-senato\/\">Addio all\u2019ASN. Ecco il testo di riforma del reclutamento approvato dal Senato<\/a>).<\/p>\n<p>Sebbene io abbia dipinto le AI come un grande problema, non vorrei far passare questo messaggio. Attualmente uso intensamente le AI per implementare una app statistica gratuita specifica per il mio settore disciplinare. La competenza che delego alla macchina \u00e8 il coding ma le conoscenze teoriche le impongo io basandomi su diversi libri accademici scritti da autori di fama internazionale. Se le AI mi propongono alternative e implementazioni chiedo la fonte bibliografica, la valuto, la consulto, la studio e se trovo riscontro positivo accetto la modifica. \u00c8 un lavoro molto impegnativo che mi ha permesso di imparare tanto. Secondo me questo \u00e8 un esempio di integrazione virtuosa delle AI nelle nostre vite da ricercatori.<\/p>\n<p>Il problema principale \u00e8 sempre nell\u2019uso di queste tecnologie; secondo la mia opinione, il rischio pi\u00f9 grande \u00e8 approcciarsi a loro per pigrizia.<\/p>\n<p>Di certo i Publisher faranno poco e nulla per fermare questa deriva; infatti, le AI porteranno a un incremento significativo degli articoli pubblicati (come sta gi\u00e0 succedendo per i preprint <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/d41586-026-03194-w\">ArXiv versus AI slop: will capping preprint submissions work? <\/a>e conferenze <a href=\"https:\/\/www.science.org\/content\/article\/ai-triggers-tsunami-submissions-computer-science-conferences-impose-caps\">As AI triggers a tsunami of submissions, computer science conferences impose caps<\/a>) con ovvii vantaggi economici per queste aziende.<\/p>\n<p>Come risolvere? Puntare solo ed esclusivamente alla qualit\u00e0 della ricerca. Un numero alto di pubblicazioni deve diventare sinonimo di \u201ccattiva scienza\u201d (il tema della iper-produttivit\u00e0 \u00e8 stato a lungo trattato: <a href=\"https:\/\/www.roars.it\/il-problema-ideologico-della-valutazione\/\">Il problema ideologico della valutazione<\/a>). Ad esempio, ai concorsi si dovrebbe accedere solo con un numero massimo di pubblicazioni (quelli che l\u2019autore reputa di migliore qualit\u00e0) e non con un minino come si fa adesso. Una soluzione, forse banale, che mi viene in mente \u00e8 dare pi\u00f9 valore al confronto diretto \u201ct\u00eate-\u00e0-t\u00eate\u201d live o in presenza: ci\u00f2 vuol dire dare valore ai convegni e alle discussioni tra pari.<\/p>\n<p>Concludo dicendo che se le organizzazioni scientifiche, le autorit\u00e0 governative e i legislatori non affrontano il tema seriamente le mie speranze per una scienza prospera e di qualit\u00e0 sono poche.<\/p>\n<p><strong>AI statement<\/strong><\/p>\n<blockquote><p>&lt;Questo documento \u00e8 scritto da me, senza l\u2019utilizzo di AI. Se trovate piccoli errori di ortografia, grammatica o refusi di qualsiasi genere non preoccupatevi perch\u00e9 errare \u00e8 umano.&gt;<\/p><\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>FONTE:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.roars.it\/ai-in-scienza-ha-ancora-senso-pubblicare-articoli\/\">https:\/\/www.roars.it\/ai-in-scienza-ha-ancora-senso-pubblicare-articoli\/<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>da ROARS (Riccardo De Flaviis) \u201cHa ancora senso pubblicare articoli?\u201d, me lo ripeto da settimane. Vorrei concentrarmi su tre aspetti: peer-review, articoli di revisione ed elaborazione dati. Se da un lato le AI potrebbero migliorare la qualit\u00e0 delle revisioni, dall\u2019altro il sospetto che dietro un revisore ci sia una macchina rende svilente il confronto scientifico. 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