Gli automi e l’intelligenza artificiale (IA) occupano da tempo un posto centrale nell’immaginario culturale e artistico, e la recente proliferazione di opere d’arte generate dall’IA ha intensificato i dibattiti su autorialità, creatività e agency umana. Per quanto riguarda la letteratura, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono attualmente in grado di comporre non solo interi romanzi, ma anche poesie e sonetti. Viviamo in un’epoca in cui circola un numero crescente di testi la cui autorialità è incerta, poiché non è possibile stabilire se provengano da un essere umano o da una macchina. Studi iniziali hanno inoltre dimostrato che persino le esperte e gli esperti non sono in grado di determinare con certezza se un testo presentato come letterario sia stato scritto da un essere umano o, ad esempio, da ChatGPT.
L’attuale dibattito sull’arte generata dall’IA rimane profondamente radicato in narrazioni culturali di lunga data sulla produzione artistica. Al centro di questo discorso vi sono questioni di autorialità, ispirazione e originalità o capacità creativa delle opere generate dall’IA. L’arte è ancora ampiamente considerata un’espressione privilegiata della creatività e dell’originalità umane, qualità tradizionalmente associate all’esperienza soggettiva.
Questa concezione moderna della creatività è fortemente plasmata da topoi culturali persistenti, in particolare dall’immagine dell’artista come “grande uomo” dotato di genio: un individuo unico, spesso tormentato, la cui opera è inseparabile dalla sua esperienza personale e interiore.
Studi empirici mostrano che il pubblico tende a percepire le opere generate dall’IA come meno autentiche o meno emotivamente coinvolgenti rispetto alle creazioni umane, con l’attribuzione dell’autorialità che influenza fortemente i giudizi estetici. Altri studi mostrano che persino gli LLM attribuiscono una qualità letteraria inferiore alle opere letterarie generate dall’IA rispetto ai testi prodotti da esseri umani, suggerendo che le valutazioni basate su LLM riproducono assunzioni umane sull’autorialità creativa e sul valore letterario.
Referenti: Massimo Salgaro e Marco Rospocher
Membri interni:
- Simone Rebora
- Gabriele Vezzani
- Ainur Kakimova
Membri esterni:
- Giulia Torromino
- Manuel Focareta
- Sara Cuono
- Dionigi Mattia Gagliardi
Azioni: WP 1.1; WP 1.3; 1.13
Bibliografia:
Bajohr, Hannes (2024 b): On Artificial and Post-artificial Texts: Machine Learning and the Reader’s Expectations of Literary and Non-literary Writing. In: Poetics Today; 45 (2): 331–361. doi: https://doi.org/10.1215/03335372-11092990
Chiarella, S.G.; Torromino, G.; Gagliardi, D.M.; Rossi, D.; Babiloni, F.; Cartocci, G. Investigating the negative bias towards artificial intelligence: Effects of prior assignment of AI-authorship on the aesthetic appreciation of abstract paintings. Comput. Hum. Behav. 2022, 137, 107406.
Demir, Sercan / Fuegener, Andreas / Gupta, Alok / Weinmann, Markus (2024): When AI is Creative: How Do Humans Perceive Creativity When AI is Involved?. In: ICIS 2024 Proceedings. 17. https://aisel.aisnet.org/icis2024/user_behav/user_behav/17
Di Dio, Cinzia / Ardizzi, Martina / Schieppati, Stefano / Massaro, Davide / Gilli, Giorgio / Gallese, Vittorio / Marchetti, Antonella (2025): Art made by artificial intelligence: The effect of authorship on aesthetic judgments. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 19(4), 1164–1176. https://doi.org/10.1037/aca0000606
Rospocher, Marco / Salgaro, Massimo / Rebora, Simone (2026): Machines Prefer Humans as Literary Authors: Evaluating Authorship Bias in Large Language Models. Information, 17(1), 95. https://doi.org/10.3390/info17010095
