Alla fine di luglio 2026 LinkedIn ha inserito nel menu dei post una nuova voce di feedback: “Seems like AI slop”. Non certifica che un contenuto sia stato scritto da una macchina e non espone pubblicamente chi lo segnala. Registra, più semplicemente, che quel post appare artificiale, seriale, privo di una voce riconoscibile. In meno di un mese, secondo i dati ufficiali pubblicati dalla piattaforma, il pulsante è stato usato oltre un milione di volte.
LinkedIn afferma inoltre che i contenuti classificati come probabile slop raccolgono oggi circa il 40% di visualizzazioni in meno rispetto a poche settimane prima.
È un dettaglio di prodotto, ma racconta un cambiamento culturale. Per anni le piattaforme ci hanno chiesto di scegliere quali argomenti volessimo vedere, quali persone seguire, quali annunci nascondere. Ora una di loro ci domanda anche se ciò che stiamo guardando sembra avere davvero qualcuno dietro. L’origine del contenuto entra nell’interfaccia e diventa una preferenza dell’utente.
Oltre l’AI sì / AI no
Sarebbe facile trasformare questo segnale nell’ennesimo referendum «AI sì / AI no». Sarebbe anche poco utile. Le stesse piattaforme che provano a ridurre lo slop integrano strumenti generativi nei propri prodotti; milioni di persone li usano per tradurre, montare, ideare, riassumere o migliorare un lavoro reale. Il problema non è la semplice presenza dell’intelligenza artificiale. È ciò che accade quando la capacità di produrre cresce molto più velocemente della capacità di scegliere, verificare e attribuire un significato.
Il valore inizia così a spostarsi dalla produzione alla provenienza, da quanto è perfetto ciò che vediamo a chi ne risponde, perché esiste, da quale esperienza arriva e quale rapporto conserva con il mondo.
«Slop»: la parola dell’anno che non significa semplicemente «contenuto fatto con l’IA»
Nel 2025 gli editor di Merriam-Webster hanno scelto slop come parola dell’anno, definendolo come contenuto digitale di bassa qualità, prodotto solitamente in quantità attraverso l’intelligenza artificiale. La parola funziona perché descrive meno un difetto tecnico che una sensazione. L’impressione di trovarsi davanti a qualcosa riversato nel feed soltanto perché poteva essere generato.
Lo slop può essere grammaticalmente corretto, visivamente levigato e perfino utile in superficie. Il suo tratto distintivo è l’asimmetria: per chi lo produce il costo tende a zero; per chi lo incontra restano intatti il tempo di lettura, lo sforzo di interpretazione e il dubbio sulla qualità. È un contenuto che privatizza l’efficienza e distribuisce sul pubblico il lavoro cognitivo che prima spettava a un autore, a un editor o a un brand.
Per questo non tutto ciò che è generato è slop e non tutto lo slop è generato. Internet conosce da sempre clickbait, contenuti duplicati, recensioni fasulle, fotografie stock senza specificità e testi SEO costruiti per occupare una query. L’AI ha solo reso possibile moltiplicare la mediocrità con una velocità prima irraggiungibile e, nello stesso tempo, ha reso molto più difficile capire dove finisca l’assistenza e inizi la delega completa.
Confondere l’uso dell’AI con lo slop punirebbe lavori ibridi, persone che usano strumenti di accessibilità o traduzione e contenuti validi soltanto perché non sono “puri”.
Il collasso della differenza
Una delle stime più ampie disponibili arriva dallo studio “The Impact of AI-Generated Text on the Internet”, pubblicato nell’aprile 2026 da ricercatori di Imperial College London, Internet Archive e Stanford. Analizzando un campione rappresentativo di siti pubblicati tra il 2022 e il 2025 e conservati da Internet Archive, gli autori stimano che, a metà 2025, circa il 35% dei nuovi siti fosse classificabile come generato o assistito dall’AI, contro valori prossimi allo zero prima del lancio di ChatGPT.
L’aumento del testo sintetico è associato a una minore diversità semantica e a un tono più positivo, ma non emerge una riduzione statisticamente significativa dell’accuratezza fattuale o della diversità stilistica complessiva. Il rischio immediato, dunque, non è soltanto un internet più «falso». Può essere un internet più simile a sé stesso: competente, ottimista, ordinato e progressivamente meno specifico. La saturazione non coincide necessariamente con il collasso della qualità minima; coincide con il collasso della differenza percepibile.
Ogni economia dell’abbondanza crea una nuova scarsità
L’automazione riduce il costo del contenuto senza ridurre il costo umano del consumo. Un articolo continua a richiedere minuti, un video continua a occupare tempo, una recensione continua a influenzare una decisione reale.
Fino a poco tempo fa la produzione stessa era un segnale. Una fotografia impeccabile indicava accesso a professionisti, set, tempo e budget. Un’analisi lunga lasciava immaginare ricerca, competenza ed editing. Quel segnale si è indebolito e oggi la superficie del lavoro può essere ottenuta senza il processo che, in passato, la rendeva credibile. Se generare è quasi gratuito, a diventare rari sono il tempo per verificare, l’attenzione necessaria per distinguere e la fiducia sufficiente per fermarsi.
Il vero costo dello slop è allora un’imposta di verifica. Ogni contenuto anonimo ci costringe a chiederci se l’esperienza raccontata sia avvenuta, se la recensione provenga da un acquisto, se la persona esista, se il dato abbia una fonte, se l’immagine documenti qualcosa oppure lo simuli. Più cresce questa tassa invisibile, più aumenta il valore di chi riesce a ridurla con una firma, una reputazione, una storia verificabile o un legame diretto.
Il rifiuto dell’IA entra nelle principali piattaforme social
Le piattaforme intervengono raramente per ragioni estetiche astratte e lo fanno quando un fenomeno mette a rischio la qualità percepita dell’esperienza, la permanenza o la fiducia.
Nell’ottobre 2025 Pinterest ha introdotto un controllo che consente di ridurre nel feed i Pin generati o modificati con AI in categorie particolarmente esposte, dall’arte alla bellezza, dalla moda all’arredo e, in seguito, al food & drink. Un mese dopo TikTok ha annunciato il test di un’impostazione analoga dentro “Manage topics”: non un divieto, ma la possibilità di scegliere quanta AIGC (AI-generated content) vedere nella pagina For You. TikTok ha inoltre dichiarato che la combinazione di autodichiarazioni, modelli di rilevazione e Content Credentials aveva già contribuito a etichettare oltre 1,3 miliardi di video.
Nel gennaio 2026 anche YouTube ha dedicato una sezione della lettera annuale del CEO alla gestione dell’AI slop, promettendo di estendere i sistemi usati contro spam, clickbait e contenuti ripetitivi. Nella stessa lettera, però, la piattaforma spiegava che più di un milione di canali avevano usato quotidianamente i suoi strumenti creativi AI nel solo mese di dicembre.
YouTube, come le altre piattaforme, non stanno opponendo creazione umana e creazione automatica. Stanno cercando di separare l’AI come strumento espressivo dall’AI come strategia di volume.
LinkedIn porta questo movimento un passo oltre, affidando agli utenti non la diagnosi della tecnologia ma un giudizio di valore: “sembra slop”. È una scelta potente e rischiosa. Può diventare un’arma contro stili standardizzati, contro chi scrive in una seconda lingua o contro idee impopolari; non offre una prova d’autorialità. Ma segnala che, quando il confine tecnico è incerto, le piattaforme iniziano a misurare il disagio culturale.
Cosa pensano le persone del ruolo dell’IA nel giornalismo e nella società
Il Generative AI and News Report 2025 del Reuters Institute offre una delle fotografie più nitide di questa distinzione. Nel sondaggio condotto da YouGov in Argentina, Danimarca, Francia, Giappone, Regno Unito e Stati Uniti, soltanto il 12% si dichiara a proprio agio con notizie prodotte interamente dall’AI. La quota sale al 21% quando è prevista una supervisione umana, al 43% quando è una persona a guidare il lavoro con un aiuto dell’AI e al 62% per un contenuto interamente realizzato da un giornalista.
Anche le singole attività seguono la stessa gerarchia. Correzione grammaticale e traduzione raccolgono rispettivamente il 55% e il 53% di comfort; riscrivere un articolo per pubblici diversi scende al 30%, creare un’immagine realistica quando non esiste una fotografia al 26%, usare un presentatore o un autore artificiale al 19%. Il pubblico non traccia una frontiera morale attorno allo strumento. Valuta quanto l’AI si avvicina al punto in cui una persona dovrebbe testimoniare, interpretare e assumersi una responsabilità.
“Human in the loop”, però, non può ridursi a una formula rassicurante. Se l’intervento umano consiste nel premere “pubblica” dopo una generazione automatica, la presenza della persona è formale, non editoriale.
Qualità percepita e provenienza come variabili autonome
Una ricerca pubblicata nell’agosto 2026 su Judgment and Decision Making rende la questione ancora più interessante. In un primo studio, 1.682 adulti statunitensi hanno letto uno di sei racconti brevi, tre scritti da autori e tre generati con ChatGPT. Nel complesso, le storie AI sono state giudicate più coinvolgenti e di qualità superiore. Ma lo stesso testo riceveva valutazioni migliori quando veniva presentato come scritto da una persona. In due esperimenti successivi, con altri 905 partecipanti, la capacità di distinguere l’origine dei racconti si è fermata al livello del caso o al di sotto.
Non è una prova che l’AI “scriva meglio” in assoluto: il campione include pochi racconti, un solo contesto nazionale e uno specifico genere. Dimostra però che qualità percepita e provenienza sono due variabili autonome. Possiamo apprezzare la fluidità di un contenuto e, contemporaneamente, assegnargli un significato diverso in base a chi crediamo lo abbia creato. L’origine non è un dettaglio esterno all’opera ed entra nel modo in cui la valutiamo.
Questo spiega perché il rifiuto verso contenuti generati da IA non si esaurirà con modelli più “bravi”. Quando gli errori visivi scompariranno e i testi saranno meno riconoscibili, resterà la domanda: Che cosa sto comprando, condividendo o credendo? La qualità della superficie, l’esperienza di qualcuno o entrambe?
L’estetica dell’imperfezione è già diventata un prompt
Nel 2026 Vogue Business ha parlato di un vero “Anti-AI Slop Playbook” per la moda: segnali di manualità, materiali, imperfezioni visibili, esperienze fisiche e contenuti capaci di restituire una dimensione sensoriale. Nel lusso la tensione è particolarmente evidente, perché velocità e replicabilità entrano in conflitto con valori costruiti storicamente su tempo, competenza, scarsità e savoir-faire.
Il ritorno del flash diretto, delle riprese a mano, dei provini, delle cuciture, delle voci non perfette e dei backstage è il tentativo di rimettere nella comunicazione gli indizi del lavoro umano che la levigatura digitale aveva eliminato.
Ma anche questa strategia ha una data di scadenza se resta soltanto uno stile. Un generatore può già imitare una pellicola graffiata, una composizione casuale, un’esitazione nella voce o un’inquadratura da telefono. Può produrre un backstage mai avvenuto e aggiungere l’errore più credibile. L’imperfezione può aumentare la sensazione di autenticità; non certifica l’autenticità.
La vera alternativa alla perfezione sintetica non è allora il brutto programmato, ma la specificità tramite nomi, luoghi, vincoli, materiali, competenze, conseguenze e punti di vista che reggono nel tempo.
La trasparenza dei contenuti IA
La trasparenza dei contenuti IA è l’obiettivo della Coalition for Content Provenance and Authenticity. Lo standard aperto C2PA consente di associare a un file delle Content Credentials con una storia verificabile della creazione e delle modifiche, firmata crittograficamente. Può indicare quale dispositivo o software sia stato usato, se sia intervenuta l’AI e quali trasformazioni siano state dichiarate. Google, con SynthID, segue una strada complementare, inserendo watermark impercettibili nei contenuti prodotti dai propri sistemi e offrendo strumenti per rilevarli.
Dal 2 agosto 2026 il tema non è più soltanto volontario. Le linee guida della Commissione europea sull’articolo 50 dell’AI Act chiariscono obblighi di trasparenza per specifici sistemi: i fornitori devono predisporre marcature leggibili dalle macchine per contenuti generati o manipolati; chi impiega determinati sistemi deve informare il pubblico in presenza di deepfake e di testi su temi di interesse pubblico pubblicati senza revisione o controllo editoriale umano. Il Codice di buone pratiche europeo è volontario, ma gli obblighi di trasparenza dell’articolo 50 sono giuridici.
Nessuna di queste soluzioni equivale a una macchina della verità. Lo stesso explainer C2PA è esplicito: la provenienza può dimostrare da dove arriva un file e se la sua storia dichiarata è stata alterata, ma non stabilisce che ciò che rappresenta sia accurato o fattuale. Una menzogna ben firmata resta una menzogna; un contenuto privo di credenziali non diventa automaticamente falso. Inoltre i metadati possono essere incompleti, rimossi o non adottati da tutti gli strumenti.
La provenienza è utile proprio perché non promette di sostituire il giudizio. Riduce una parte dell’incertezza e rende più leggibile la catena di responsabilità. Per un brand, però, lo strato tecnico deve incontrarne uno editoriale: autore e competenze dichiarati, fonti accessibili, data e luogo, ruolo dell’AI, revisione effettiva, materiali di processo, criteri con cui un’informazione è stata inclusa o scartata. Non basta dimostrare che il file non sia stato manomesso. Occorre mostrare chi è disposto a rispondere del suo significato.
Se la perfezione è abbondante, l’umano diventa una scarsità?
L’umano non diventa raro perché le macchine cancellano le persone dalla produzione. Diventa raro perché, in una quantità crescente di contenuti, la presenza umana non è più leggibile. Può esserci un team dietro 70.000 clip e il pubblico continuare a non percepire una decisione. Può esserci un singolo autore che usa intensamente l’AI e lasciare, invece, una voce riconoscibile, fonti solide e una responsabilità inequivocabile.
La scarsità, quindi, non è il gesto manuale in sé. È l’intenzione non sostituibile: qualcuno che ha visto, scelto, rischiato, imparato, incontrato o verificato qualcosa e che accetta di collegare il proprio nome al risultato. È anche la presenza fisica con un evento, una conversazione, un luogo, un oggetto, una comunità e quando non viene usata come scenografia, ma come origine del racconto.
Per anni i brand hanno eliminato rumore, esitazioni e difetti per apparire affidabili. Ora la superficie impeccabile rischia di funzionare come camouflage: nasconde non soltanto l’errore, ma anche la differenza. La nuova riconoscibilità potrebbe nascere da ciò che non è facilmente generalizzabile come una cultura precisa, persone reali, competenze nominate, regole dichiarate e una catena di provenienza che permetta di seguire il contenuto fino alla sua ragione d’essere.
L’internet sintetico ci costringerà a smettere di trattare l’autenticità come un look. In un ambiente nel quale possiamo generare qualsiasi cosa, il nuovo lusso sarà poter dimostrare che qualcosa è reale.