Tavosanis, Grammatica generata

 

Il 2025 è stato per me un anno decisamente impegnativo. In primo luogo, e di gran lunga, per gli eventi della vita; ma un po’ anche per i lavori da portare a termine. Questo secondo aspetto se non altro è più controllabile e, incrociando le dita, si sta normalizzando. Tuttavia, la quantità di cose da fare è stata tale da rendere difficile anche solo dar conto di quel che è stato pubblicato.

 

Segnalo quindi qui un mio contributo uscito già da qualche mese sulla rivista “AI-Linguistica”: Grammatica generata: analisi di alcune strutture presenti nei testi di ChatGPT in lingua italiana. Lì ho cercato di vedere quanti e quali sono gli errori grammaticali che ChatGPT, Minerva LLM e DeepSeek commettono nei testi generati in lingua italiana. Spoiler! Gli errori sono pochi ma non assenti (se ne trova uno ogni una-due pagine), e sono anche molto simili tra un modello e l’altro, sia per frequenza sia per qualità.

 

Tuttavia, una valutazione più precisa è resa difficile da una vaghezza nell’oggetto. Infatti, nell’italiano contemporaneo non è sempre chiaro che cosa sia errore o no. L’incertezza è viva soprattutto per la sintassi, e molto meno per la morfologia o l’ortografia, ma coinvolge comunque strutture comunissime. A scanso di equivoci, è bene precisare che ciò avviene anche (o specialmente?) nell’uso colto. In pratica, quindi, si vede che persone istruite, inclusi i docenti di materie letterarie nella scuola secondaria o i linguisti, hanno opinioni molto diverse tra di loro (e spesso vivacemente diverse tra di loro) riguardo l’accettabilità o meno di frasi come queste, che possono essere accettate senza problemi o violentemente critcate:

 

• A Piero piace Maria e cerca di farsi bello ai suoi occhi. 
• In questi casi, una scrittura volutamente non chiara può servire a proteggere individui da potenziali danni, sia a livello personale che professionale.

 

Naturalmente, non sono io il primo ad accorgersi dello stato delle cose: da un quarto di secolo a questa parte, diversi ricercatori, incluso Gaetano Berruto, hanno fatto occasionale riferimento a questa “disomogeneità di giudizi”, evidente a chiunque si metta a leggere sistematicamente i tre monumentali tomi della Grande grammatica italiana di consultazione. Tuttavia, non si sono mai avute, per esempio, campagne di valutazione estese che rendessero conto della variabilità dei giudizi dei parlanti. E in generale, com’è ovvio, la produzione professionale spesso si tiene lontana dai casi incerti; che però emergono senza problemi quando a scrivere sono persone di alto livello culturale ma che non praticano professionalmente la scrittura in lingua italiana.

 

La questione sarebbe soprattutto scolastica, ma è impossibile evitarla quando si cerca di valutare la produzione delle intelligenze artificiali. Se un’intelligenza artificiale generativa produce strutture come “sia a livello personale che professionale”, che vanno in diretta violazione di alcuni principi enunciati da Luca Serianni, si tratta di un errore o no?

 

Anche in questo caso mi sembra insomma che l’intelligenza artificiale, oltre a essere un oggetto di studio interessante di per sé, permetta di tornare a riflettere su qualcosa che sia nella discussione scientifica sia nella pratica didattica è rimosso o negato. Anche dopo decenni di studi, l’italiano delle grammatiche non sempre dà conto dell’italiano reale… e vale senz’altro la pena approfondire la questione.

 

Mirko Tavosanis, Grammatica generata: analisi di alcune strutture presenti nei testi di ChatGPT in lingua italiana , “AI-Linguistica” 2, 2, 2025, pp. 1-32. https://doi.org/10.62408/ai-ling.v1i1.14