Perché tutti i modelli di IA tendono verso la stessa voce?

Questa non è una stranezza di Claude da cui ci si può liberare con un semplice prompt. È strutturale, e ha un nome.

I modelli si addestrano sempre più spesso su testi prodotti da modelli precedenti. Generazione dopo generazione, le sfumature rare, idiosincratiche e distintamente umane della scrittura vengono eliminate tramite campionamento, finché l'output non converge verso una media fluida e uniforme.

Il team di Oxford e Cambridge che ha formalizzato questo fenomeno ha pubblicato su Nature nel 2024: l'addestramento su dati generati ricorsivamente fa sì che le "code della distribuzione del contenuto originale scompaiano" e il risultato collassi verso un'unica modalità media (Shumailov et al., Nature).

Un commento di Nature sullo studio traccia la traiettoria: alimentando eccessivamente i modelli con dati generati dall'IA, l'output prima si appiattisce nell'omogeneità, poi, nel corso di un numero sufficiente di generazioni, si degrada in parole senza senso (Wenger, Nature). LinkedIn si trova nella fase iniziale di questa curva: l'appiattimento, non il non-senso.

Questo ciclo è già attivo su LinkedIn, e si può alimentare senza rendersene conto.

Ci si ferma su un post che si ammira, che a sua volta potrebbe essere stato scritto dall'IA. Si chiede a un modello "qualcosa di simile", e quel modello è stato addestrato su post già calibrati per sembrare scritti dall'IA. Si pubblica, e il proprio post diventa un esempio in più che il lettore successivo copierà e da cui il modello successivo imparerà. Ogni passaggio aggiunge un altro strato della stessa vernice.

Quella media d'oro è, in pratica, ciò che su LinkedIn viene chiamato "slop" (spazzatura): lucida in superficie, ma priva di una vera prospettiva di fondo. È anche il motivo per cui questi pochi pattern appaiono ovunque contemporaneamente, la storia completa di come la scrittura tramite IA abbia invaso il feed di LinkedIn e da dove abbiano origine questi pattern.

È anche il motivo per cui un pesante prompt engineering o "competenze" aggiuntive funzionano solo fino a un certo punto. Si può spingere Claude fuori dalle sue impostazioni predefinite per una bozza. Ma la forza di gravità riporta sempre indietro verso la media, perché la media è ciò che è stato addestrato a produrre.

C'è un risvolto della medaglia che vale la pena tenere d'occhio. Più il feed si riempie di prosa generata dall'IA, più un post umano sinceramente originale diventa raro e più si distingue. Nel 2026, leggere con attenzione, pensare con la propria testa e scrivere con una voce che nessun modello potrebbe ricondurre alla media non è solo buona educazione. È il vero vantaggio competitivo.