L’intelligenza artificiale sta cambiando il linguaggio dei social media, ma la sua presenza varia sensibilmente da una piattaforma all’altra. È quanto emerge da uno studio condotto da Pangram su oltre un milione di post visualizzati dagli utenti della sua estensione per Chrome. Il dato più significativo riguarda LinkedIn, dove si concentra il 62% dei contenuti classificati come generati dall’IA, mentre Substack mostra una diffusione più contenuta.

Ne abbiamo parlato con  Annamieka Aerts di Pangram che ci ha illustrato i dettagli della composizione del campione, i criteri utilizzati per misurare l’affidabilità del sistema e abbiamo affrontato uno dei nodi centrali del dibattito: distinguere i testi interamente prodotti da un modello artificiale da quelli scritti da persone che ricorrono all’IA soltanto per la revisione, la traduzione o il miglioramento stilistico. Sullo sfondo resta la questione della trasparenza, da garantire senza trasformare ogni forma di assistenza tecnologica in un marchio di sospetto.

Il vostro studio ha analizzato oltre un milione di post visualizzati dagli utenti dell’estensione Pangram. In che misura questo campione può essere considerato rappresentativo dei contenuti pubblicati sulle diverse piattaforme?

Il dataset proviene dagli utenti dell’estensione Pangram per Chrome che hanno acconsentito alla raccolta dei dati. Riflette quindi i post visualizzati da queste persone durante la navigazione sui social media.

LinkedIn ha rappresentato il 62% dei contenuti classificati come generati dall’intelligenza artificiale, pur costituendo soltanto circa un terzo del campione. Quali fattori professionali, economici o algoritmici potrebbero spiegare una presenza così elevata?

In passato LinkedIn ha promosso uno strumento di assistenza alla scrittura basato sull’intelligenza artificiale, integrato nell’editor dei post. Successivamente è stato rinominato e non ho verificato se sia ancora disponibile. In ogni caso, al momento della pubblicazione dello studio, è apparso evidente che uno strumento di scrittura basato sull’IA così facilmente accessibile abbia probabilmente contribuito a determinare questo risultato.

Pangram 3.3 dichiara un tasso di falsi positivi dello 0,01%. Come avete validato questo livello di accuratezza e quali difficoltà incontra il sistema nel distinguere un testo interamente generato dall’IA da uno scritto da una persona con il supporto dell’intelligenza artificiale?

Valutiamo l’accuratezza di ogni modello Pangram sottoponendolo a una serie di set di riferimento, per i quali conosciamo con certezza l’origine dei contenuti. Pubblichiamo i risultati di questi test nelle schede tecniche dei nostri modelli, consultabili a questo indirizzo.

Substack ha mostrato una percentuale di contenuti generati dall’IA inferiore rispetto ad altre piattaforme dedicate ai testi di approfondimento. Il rapporto diretto tra autori e lettori potrebbe rappresentare una tutela contro la standardizzazione associata ai contenuti prodotti dall’intelligenza artificiale?

Forse. Anche la base di utenti di Substack e il suo sistema di incentivi sono molto diversi da quelli di LinkedIn o degli articoli pubblicati su X.

Quali misure dovrebbero adottare le piattaforme social, gli editori e le autorità pubbliche per garantire trasparenza sull’origine dei contenuti senza penalizzare gli usi legittimi dell’IA, come la revisione, la traduzione o l’assistenza alla scrittura?

La soluzione adottata da Substack, che permette agli utenti di aggiungere una nota per spiegare come utilizzano l’intelligenza artificiale nel proprio processo di scrittura, sembra piuttosto equilibrata. Il nostro modello più recente riesce inoltre a distinguere con grande precisione gli interventi di revisione e miglioramento effettuati dall’IA dai testi interamente generati artificialmente. Nei nostri test, i contenuti scritti con il supporto dell’IA vengono erroneamente classificati come generati dall’intelligenza artificiale soltanto nello 0,009% dei casi.

Sopratutto negli primi sei mesi del 2026 si è potuto notare sui social ma in particolare su Linkedin un aumento esponenziale di post da parte degli utenti, con una frequenza molto più alta che in passato, evidentemente frutto della maggior capacità di utilizzo delle IA generative. Lo studio di Pangram restituisce un quadro ancora in evoluzione, nel quale la diffusione dei contenuti realizzati dall’IA dipende dalle caratteristiche e dagli incentivi delle singole piattaforme. A questo punto la sfida non consiste nel contrapporre scrittura umana e tecnologia, ma nel rendere riconoscibile il ruolo svolto dall’intelligenza artificiale. Trasparenza, strumenti di rilevazione affidabili e regole proporzionate possono tutelare i lettori senza penalizzare chi utilizza l’IA come supporto alla revisione, alla traduzione, alla ricerca di fonti o alla scrittura.

Human or AI? How Artificial Intelligence Is Changing Social Media Content

Artificial intelligence is changing the language of social media, but its presence varies significantly from one platform to another. This is one of the findings of a Pangram study based on more than one million posts viewed by users of its Chrome extension. The most striking result concerns LinkedIn, which accounted for 62% of the content classified as AI-generated, while Substack showed a considerably lower prevalence.

We discussed the findings with Pangram’s Annamieka Aerts, who explained how the sample was compiled and the criteria used to assess the system’s reliability. We also addressed one of the central issues in the debate: how to distinguish texts produced entirely by an AI model from those written by people who use AI only for editing, translation or stylistic improvement. The broader question remains transparency—and how to guarantee it without turning every form of technological assistance into grounds for suspicion.

Your study analysed more than one million posts viewed by users of the Pangram extension. To what extent can this sample be considered representative of the content published across the different platforms?

The dataset comes from users of the Pangram Chrome extension who consented to the collection of their data. It therefore reflects the posts those users saw while browsing social media.

LinkedIn accounted for 62% of the content classified as AI-generated, despite representing only about one-third of the sample. What professional, economic or algorithmic factors might explain such a high prevalence?

LinkedIn previously promoted an AI-powered writing assistance tool integrated into its post editor. It was later rebranded, and I have not checked whether it is still available. In any case, at the time the study was published, it seemed clear that such an easily accessible AI writing tool probably contributed to this result.

Pangram 3.3 reports a false-positive rate of 0.01%. How did you validate this level of accuracy, and what challenges does the system face when distinguishing fully AI-generated text from human writing produced with AI assistance?

We evaluate the accuracy of each Pangram model by testing it against a series of benchmark datasets for which the true origin of the content is known. We publish the results of these tests in our model cards, which are available at this address.

Substack showed a lower proportion of AI-generated content than other platforms focused on long-form writing. Could the direct relationship between writers and readers act as a safeguard against the standardisation associated with AI-generated content?

Perhaps. Substack’s user base and incentive structure are also very different from those of LinkedIn or articles published on X.

What measures should social media platforms, publishers and public authorities adopt to ensure transparency about the origin of content without penalising legitimate uses of AI, such as editing, translation or writing assistance?

Substack’s approach, which allows users to add a note explaining how they use artificial intelligence in their writing process, seems fairly well balanced. Our latest model is also highly accurate in distinguishing AI-assisted editing and polishing from fully AI-generated texts. In our tests, AI-assisted content is incorrectly classified as AI-generated in only 0.009% of cases.

Especially during the first six months of 2026, social media—and LinkedIn in particular—saw an exponential increase in the number of posts published by users, with a much higher frequency than in the past. This was clearly linked to people’s growing ability to use generative AI tools.

Pangram’s study portrays a landscape that is still evolving, in which the spread of AI-generated content depends on the characteristics and incentive structures of individual platforms. The challenge now is not to pit human writing against technology, but to make the role played by artificial intelligence clearly recognisable. Transparency, reliable detection tools and proportionate rules can protect readers without penalising those who use AI to support editing, translation, source research or writing.