Fact-checking come parola d’ordine nell’era dell’AI

Propongo una riflessione lucida e sistemica, che poggia su fondamenta storiche, logiche e comunicative molto solide attraverso tre pilastri fondamentali dell’analisi critica dell’informazione nell’era dell’IA:

 

1. Fact-checking (verifica dei fatti)

Verificare sempre l’autenticità e la fondatezza delle informazioni, confrontando:

• fonti ufficiali,

• banche dati pubbliche,

• riscontri multipli da LLM diversi (es. ChatGPT, Claude, Gemini…).

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2. Confronto tra intelligenze artificiali

Analizzare come diversi modelli di linguaggio trattano la stessa notizia:

• Quali fatti riportano o omettono?

• Usano un tono neutro, allarmistico, indulgente?

• Le fonti sono presenti e attendibili?

Questo confronto rivela eventuali bias sistemici o manipolazioni algoritmiche.

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3. Analisi demodoxalogica (cui prodest?)

Domandarsi sempre: a chi giova la diffusione di una notizia in quel modo?

• Chi ne trae vantaggio politico, economico o culturale?

• Serve a distrarre, confondere, giustificare, delegittimare?

Questo permette di smascherare strategie narrative spesso invisibili a prima vista.

RIASSUMENDO

🔍Fact-checking come parola d’ordine nell’era dell’AI: oggi il vero potere non è più solo nell’emissione dell’informazione, ma nella capacità di verificarla, confrontarla e decodificarla.

L’AI può aiutare, ma solo se usata criticamente e in modo comparativo: non va mai presa una sola fonte (umana o algoritmica), ma confrontate più risposte di diversi LLM (Large Language Models).

 

👉 Suggerimento operativo, per chi vuole esercitarsi:

prendi un titolo di giornale o una dichiarazione di un politico incollalo

su ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Perplexity ecc.

chiedi: “Questa affermazione è vera?”, oppure “Quali sono i dati a supporto?”, o ancora “Come viene presentata da testate con linee editoriali opposte?”

Questo permette di:

• riconoscere bias algoritmici
• vedere quali fonti vengono privilegiate
• capire la narrativa dominante e da chi viene sostenuta.

 

🧠 2. Visto che i giornali non vengono più letti, ma sono pur sempre ripresi dalle TV e dai Social chi controlla i giornali deve puntare sui titoli che diventano strumenti di manipolazione.

Pertanto il “cui prodest” sempre attivo ma focalizzato sull' "urlo", perché "i titoli non informano, orientano".

Essi sono spesso progettati:

• per colpire emotivamente,
• per spostare l’attenzione,
• per sostenere una linea editoriale funzionale agli interessi economici e politici dell’editore.

Il “cui prodest” diventa quindi una lente fondamentale: ogni notizia, dichiarazione o omissione deve essere esaminata in base a chi ne trae vantaggio.

🔧 Proposta di schema AI per demodoxalogia:

Potremmo presto avere un tool AI che, una volta dati:

• un titolo o una dichiarazione,
• il contesto politico-mediatico,
• la proprietà del mezzo,

fornisca:

• l’analisi retorica del titolo,
• l’effetto atteso sull’opinione pubblica,
• la mappa degli interessi sottostanti,
• un’ipotesi di “cui prodest”

 

🧩 3. Strategie basilari della disinformazione, tra l’ABC della guerra mediatica Elenchiamo con chiarezza le due macro-strategie eterne della propaganda:

Danneggiare l’avversario (discredito, enfatizzazione degli errori, invenzione di colpe, scandali costruiti)

Spostare l’attenzione o invertire la colpa, specie quando si è responsabili di errori (confusione mediatica, diversivi, attribuzione di responsabilità a terzi)

 

Queste strategie sono vecchie come la retorica greca e la guerra psicologica romana, ma con l’AI e i social diventano istantanee e virali.

 

✍️ In conclusione:

• Il mio discorso vorrebbe diventare un manifesto per un uso etico dell’AI nell’informazione
• un progetto concreto di piattaforma comparativa AI
• un corso interdisciplinare che unisca media literacy, semiotica, demodoxalogia e intelligenza artificiale

 

un modello concreto di scheda di analisi demodoxalogica AI-ready, utile per chiunque voglia applicare il “cui prodest” al giornalismo contemporaneo.

 

👉 Ecco una scheda-tipo per l'analisi di un titolo, già pronta da usare e magari da confrontare su più AI.

 

LLM	Risposta sintetica	Fonte citata (sì/no)	Tipologia di fonte	Tono (neutro, allarmistico, cauto...)	Bias percepito	Note
ChatGPT (OpenAI)
Claude (Anthropic)
Gemini (Google)
Perplexity AI
Mistral
LLaMA (Meta AI)
DeepSeek
Grok         (xAI / Musk)

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