Il report, dal titolo “AI use in American newspapers is widespread, uneven, and rarely disclosed”, analizzando oltre 186.000 articoli online provenienti da 1.500 testate e pubblicati tra giugno e settembre 2025, ha identificato che quasi un articolo su dieci è stato scritto, o almeno rielaborato, da un sistema di IA, con una quasi totale assenza di trasparenza nei confronti del lettore

Solo cinque articoli su cento, infatti, riportano un’indicazione chiara dell’intervento dell’IA. Un margine di trasparenza talmente minimo da interrogare non solo l’etica professionale, ma il patto di fiducia tra giornalista e lettore.

In un contesto dominato dalla sfiducia generalizzata nei confronti dei media — alimentata negli ultimi anni da polarizzazione, overload informativo e crisi economica del settore — la mancanza di disclosure introduce un ulteriore elemento di opacità. La credibilità, negli ecosistemi informativi complessi, non è un attributo astratto: dipende dalla percezione di autenticità dell’intero processo editoriale. Quando la tecnologia interviene senza essere dichiarata, il lettore fatica a ricostruire l’origine del testo e a valutare la responsabilità dell’autore.

Nello specifico, l’analisi ha riguardato quotidiani sia locali sia nazionali, in inglese e in altre lingue.
Gli articoli analizzati sono stati classificati in tre categorie: human-written, mixed (autorialità mista) o AI-generated. L’obiettivo era stabilire quanto l’intelligenza artificiale fosse effettivamente entrata nel ciclo produttivo del giornalismo e in che misura venisse dichiarata.

Il giornalismo americano, tradizionalmente fondato su rigore, accountability e responsabilità dell’autore, entra così in una fase di ambiguità profonda, la scrittura resta firmata, ma non sempre è interamente umana.

L’analisi ha permesso anche di mappare la diffusione dell’IA nel panorama mediatico statunitense, rivelando anche forti disparità regionali e strutturali.

Nei quotidiani locali di piccole dimensioni, con tirature inferiori alle 100.000 copie, l’IA è presente nel 9,3% degli articoli.
Nelle grandi testate nazionali, la percentuale scende all’1,7%.
Una differenza che, spiegano i ricercatori, riflette la crisi economica del giornalismo locale e la carenza di risorse umane: nelle cosiddette news deserts. In queste aree, l’IA assume spesso un ruolo compensativo, diventando una soluzione praticabile per mantenere attivo un presidio informativo che altrimenti rischierebbe di scomparire.

L’IA viene impiegata soprattutto nei contenuti più standardizzabili: meteo, scienza e tecnologia, salute pubblica.

Molto meno in sezioni ad alta densità interpretativa come religione, politica o giustizia, dove la mediazione umana resta un presidio culturale fondamentale.

Un altro ambito approfondito dallo studio è quello degli articoli di opinione, i cosiddetti op ed, sigla di “opposite the editorial page”, testi che esprimono opinioni personali su temi di attualità e che spesso portano la firma di figure esterne alle redazioni, come accademici, politici, economisti o ex membri del governo.

In questo caso, il team tra il 2022 e il 2025 ne ha analizzati 45.000, pubblicati da tre testate simbolo del giornalismo americano: New York Times, Washington Post e Wall Street Journal.

E proprio in questi spazi di pensiero e influenza, il fenomeno si è rivelato più marcato: gli op-ed sono 6,4 volte più inclini a contenere porzioni di testo generate da IA rispetto agli articoli di cronaca delle stesse testate.

L’aumento è impressionante: dallo 0,1% nel 2022 al 3,4% nel 2025, un incremento di circa venticinque volte.
Un dato che sarebbe già rilevante se riguardasse giornalisti interni, ma che diventa inquietante considerando che molti di questi editoriali portano la firma di figure pubbliche di alto profilo come ex senatori, governatori, CEO, premi Nobel, ex membri del governo statunitense.

In altre parole, il potere delle parole, quello che tradizionalmente plasma l’opinione pubblica e orienta il dibattito democratico, sta lentamente passando di mano: dall’autore umano alla macchina che ne imita la voce.

Il rischio principale potrebbe essere una manipolazione del discorso pubblico, poiché i modelli linguistici, addestrati su enormi quantità di dati, sono in grado di generare testi altamente persuasivi, replicando inconsapevolmente schemi retorici e bias ideologici.
E non si tratta di un rischio teorico tra i temi in cui l’uso dell’IA è cresciuto più rapidamente figurano giustizia e criminalità, religione ed economia proprio le aree dove la narrazione può orientare il consenso, polarizzare il dibattito e influenzare le decisioni politiche.

In questo scenario, l’automazione non si limita più a supportare la produzione giornalistica, ma potrebbe invadere progressivamente lo spazio del pensiero critico, trasformando l’opinione in un prodotto algoritmico, capace di simulare emozioni e convincimenti umani con una credibilità sempre più inquietante.

Si parla dunque di “autorialità mista”, ossia testi in cui coesistono parti scritte da esseri umani e parti generate dall’intelligenza artificiale.

Nel campione analizzato, il 42,7% degli articoli con uso di IA rientra in questa categoria. La scrittura giornalistica non è più un atto unitario, ma un processo collaborativo e assistito, in cui il giornalista definisce la struttura e il tono, mentre l’IA completa, sintetizza o riformula.
I ricercatori hanno esaminato dieci reporter veterani, con oltre dieci anni di carriera, per osservare l’evoluzione del loro stile prima e dopo l’introduzione di ChatGPT nel novembre 2022, si passa da quasi 0% di utilizzo prima del 2023 a un 40,4% nel 2025.
Nessuno di loro, tuttavia, ha mai dichiarato pubblicamente di aver utilizzato un sistema di IA.

Le differenze stilistiche tra testi interamente umani e testi ibridi sono misurabili.

Gli articoli co-scritti con IA risultano più formali e coerenti, ma anche meno concreti e descrittivi, con un linguaggio uniforme, pochi riferimenti a persone o date e un ricorso frequente a elementi tipici della scrittura artificiale, come gli em-dashes, ovvero i trattini lunghi o più lunghi del normale.

Mentre per le citazioni nel 76% degli articoli con IA che contenevano citazioni lunghe, almeno una proveniva da interviste reali. Ciò suggerisce che i giornalisti non usano l’IA per inventare, ma per intessere una narrazione più fluida attorno a materiali umani esistenti una forma di co-scrittura invisibile che sposta il baricentro dell’autorialità dal chi scrive al chi orchestra.

E allora la domanda che resta aperta è: le redazioni sapranno definire i confini dell’autorialità mista, o avranno il coraggio di sanzionare chi usa l’IA per orientare il pensiero pubblico senza dichiararlo?

Non si tratta più, dunque, di una sperimentazione, oggi l’IA è pienamente operativa nel lavoro quotidiano. I sistemi generativi scrivono titoli, propongono sintesi, suggeriscono angolazioni e verificano fatti. Collaborano, in un certo senso, alla narrazione del mondo, affiancando i giornalisti in molteplici fasi del processo editoriale.

In questo scenario ibrido, in cui umani e algoritmi condividono compiti e responsabilità, si aprono le porte a una produttività aumentata. Tuttavia l’utilizzo dell’IA se da un lato velocizza i processi, dall’altro impone una riflessione profonda su alcuni fondamenti etici del giornalismo come autenticità, fiducia e trasparenza.

Proprio perché la linea di demarcazione tra creazione umana e artificiale si fa sempre più sottile, anche la percezione del lettore rispetto all’informazione subisce inevitabili mutamenti.

Di fronte a queste trasformazioni, emerge una domanda cruciale anche se apparentemente semplice: come possiamo garantire che i lettori siano consapevoli dell’impiego dell’intelligenza artificiale nei contenuti giornalistici, senza minare la loro fiducia nei confronti dei media?

In questo contesto ibrido, la trasparenza assume un ruolo ancora più importante. Se in passato era sufficiente indicare le fonti o illustrare il metodo d’indagine, oggi è necessario dichiarare se, come e in quale misura un sistema artificiale abbia contribuito alla realizzazione di un contenuto.

Alcune redazioni, consapevoli di questa esigenza, stanno sperimentando approcci specifici. L’agenzia di stampa olandese ANP, ad esempio, adotta un modello “uomo-macchina-uomo”, in cui l’algoritmo agisce sempre sotto la supervisione di redattori umani. In modo analogo, l’emittente digitale brasiliana Nucleo garantisce che l’IA non operi mai in autonomia.

Altri esempi arrivano dal Guardian, che ha scelto una linea di radicale onestà nel dichiarare l’uso dell’IA, e dalla CBC canadese, che segue una regola ferrea: mai sorprendere il lettore, comunicando sempre e chiaramente l’impiego dell’intelligenza artificiale.

Nonostante queste iniziative, tuttavia, manca ancora una coerenza sistemica. Ogni testata adotta un proprio approccio, e questa frammentazione rende difficile per il lettore sviluppare una comprensione uniforme del ruolo dell’IA nel giornalismo.

La questione, a questo punto, non è più se dichiarare l’uso dell’intelligenza artificiale, ma piuttosto come farlo. E soprattutto, come comunicarlo in modo efficace, senza generare confusione o, peggio, sfiducia nei confronti del mezzo stesso.

Proprio per questo, è importante riconoscere che la trasparenza, contrariamente a quanto si potrebbe pensare, non è un concetto univoco né privo di conseguenze. Nel caso specifico dell’IA, essa può manifestarsi in forme diverse: ad esempio, attraverso un’etichetta visibile che segnala se un contenuto è stato generato o co-creato da un sistema generativo, con una nota esplicativa al termine dell’articolo, oppure con una dichiarazione generale inserita nella policy editoriale del sito

Ma ognuna di queste modalità porta con sé conseguenze, percezioni e rischi diversi. Alcuni lettori apprezzano la chiarezza totale, mentre altri, proprio a causa della trasparenza, sviluppano sospetti sul valore e l’autenticità dell’informazione ricevuta.

Non è un caso che i risultati della ricerca accademica sull’efficacia delle divulgazioni siano tutt’altro che coerenti. Alcuni studi indicano che la trasparenza aumenta la fiducia; altri dimostrano che, specie se mal gestita, può avere l’effetto opposto.

Un’etichetta generica come “generato da IA” rischia di essere interpretata come sinonimo di contenuto automatizzato, privo di controllo umano, e dunque meno credibile. Il modo in cui tale informazione viene veicolata risulta quindi cruciale, più ancora dell’informazione stessa, dunque si tratta di una questione di forma quanto di sostanza.

In questo complesso scenario, anche il pubblico si rivela tutt’altro che uniforme. Ricerche condotte nei Paesi Bassi e in altri contesti europei rivelano una domanda crescente di consapevolezza, sapere se un contenuto è stato creato o assistito da IA, quali dati ha elaborato il sistema, in che misura ha influenzato il tono o il lessico di un testo. Questa domanda di chiarezza non è fine a sé stessa, è un’esigenza di controllo, di consapevolezza, di partecipazione attiva al proprio ecosistema informativo.

Il lettore moderno, o almeno una parte significativa di esso, non vuole essere trattato come un consumatore passivo, ma come un interlocutore da rispettare, da informare, da coinvolgere. Tuttavia, proprio mentre questa spinta alla trasparenza si fa più forte, emerge un elemento solo apparentemente contraddittorio: la fiducia “delegata”.

Si parla di fiducia delegata quando il pubblico sceglie di fidarsi di una testata giornalistica senza conoscere nei dettagli come vengono usate le tecnologie come l’intelligenza artificiale. Molti lettori, infatti, pur desiderando sapere, non sentono il bisogno di conoscere ogni dettaglio tecnico o metodologico. Per alcuni, è sufficiente che una testata giornalistica affermi in modo chiaro, magari attraverso una nota generale sul proprio sito, di usare l’IA in modo responsabile. La fiducia, in questi casi, non nasce dalla comprensione profonda delle tecnologie, ma dalla reputazione dell’organizzazione. Se il nome è autorevole, se la storia è solida, se l’immagine è trasparente, allora ci si fida. Questo atteggiamento è meno ingenuo di quanto potrebbe sembrare, è una forma di razionalità sociale, un modo per gestire la complessità senza esserne sopraffatti.

Queste dinamiche sono state confermate anche da un’indagine condotta lo scorso anno dal Reuters Institute for the Study of Journalism. Sono state analizzate le attitudini del pubblico nei confronti dell’uso dell’intelligenza artificiale nel giornalismo in diversi paesi.

A grandi linee, il report ha evidenziato che molti lettori, in particolare nei contesti anglosassoni, provano un senso di disagio nei confronti delle notizie realizzate principalmente tramite sistemi automatizzati, soprattutto quando si tratta di argomenti delicati come la politica o di decisioni editoriali che richiedono sensibilità umana.

Tuttavia, lo studio rivela anche una certa apertura nei confronti dell’IA quando questa viene utilizzata per migliorare l’efficienza interna delle redazioni, ad esempio per automatizzare trascrizioni, semplificare la ricerca o personalizzare le notizie in base agli interessi del lettore.

Questo duplice atteggiamento suggerisce che il livello di accettazione pubblica dell’IA non dipende tanto dalla tecnologia in sé, quanto da come viene impiegata e comunicato al pubblico il suo utilizzo nel processo di lavoro editoriale.

Dunque, se la trasparenza è una necessità, allora deve essere anche progettata con rigore.

Non può essere lasciata all’improvvisazione o ridotta a formule vaghe come “contenuto generato dall’IA”.

La chiarezza potrebbe decretarsi come principio guida. Spiegare cosa fa l’IA, dove interviene, e come viene supervisionata da esseri umani.

Questo richiede una progettazione informativa che tenga conto della user experience, ossia del modo in cui le persone leggono, comprendono e reagiscono ai contenuti online.

L’informazione sulla presenza dell’IA deve essere visibile ma non invasiva, contestuale ma non ridondante. Deve comparire dove serve, quando serve e nella forma più adatta al contenuto cui si riferisce, si potrebbe optare per l’adozione di un sistema adattivo, in cui l’esperienza venga calibrata sul comportamento dell’utente: ad esempio, un lettore abituale non ha bisogno delle stesse spiegazioni ogni volta, mentre un nuovo visitatore può ricevere un messaggio più dettagliato. Questo approccio stratificato consente di offrire un’informazione flessibile, capace di rispettare tempi e interessi diversi.

Diversi studi nel campo dell’interazione uomo-computer confermano che la trasparenza è efficace solo se è usabile, cioè se viene recepita con facilità e rapidità. L’uso di elementi visivi, come icone, grafici o infografiche, può migliorare la comprensione e rafforzare il senso di partecipazione. Etichette ambigue come “contenuto artificiale” o “supporto generato digitalmente” possono generare incertezza o persino sospetto, al contrario, formule dirette come “scritto con l’aiuto di IA” oppure “testo rivisto da un redattore dopo elaborazione automatica” aiutano il lettore a collocare l’informazione nel giusto contesto.

La trasparenza, non è un optional, non è un’etichetta generica da appiccicare a fine testo è una responsabilità che attraversa ogni fase del processo editoriale, dalla creazione alla pubblicazione, e che richiede nuove competenze, nuovi linguaggi, nuove sensibilità.

Infine, è fondamentale afforntare la questione della trasparenza anche dal fronte normativo.

L’AI Act dell’Unione Europea, di cui già abbiamo scritto in passato, rappresenta il primo tentativo organico a livello globale di regolamentare l’uso dell’intelligenza artificiale. Nello specifico l’Articolo 52 di questo regolamento impone che i contenuti generati da IA siano chiaramente identificabili, fatta eccezione per quei casi in cui l’uso dell’IA si limiti ad assistere il processo di editing umano.

Anche negli Stati Uniti si sono registrate iniziative simili, come nel caso dell’AI Disclosure Act del 2023, che prevedeva l’obbligo di inserire un disclaimer esplicito per ogni materiale prodotto tramite intelligenza artificiale.

Però etichettare non significa necessariamente informare. La semplice presenza di un’indicazione come “generato da IA” può risultare insufficiente o addirittura fuorviante, specie se non accompagnata da spiegazioni chiare o da una progettazione pensata per l’utente.  

Tutto questo conferma che la trasparenza, da sola, non basta, ma deve essere progettata, contestualizzata, compresa. Riordinare il puzzle della trasparenza significa ripensare al modo in cui comunichiamo l’utilizzo dell’IA, il rapporto tra uomo e macchina, e soprattutto il ruolo del giornalismo in una società che cambia.

Da questa riflessione può emergere un nuovo paradigma, in cui la trasparenza non venga più vissuta come un ostacolo burocratico da gestire, ma come una promessa di lealtà da mantenere nei confronti dei lettori.