Da ChatGPT a Gemini, i chatbot basati su iA rilanciano fake news nel 35% dei casi. È il doppio rispetto al 2024, quando l’errore medio era al 18%, secondo l’ultimo audit di NewsGuard. Nello stesso periodo le non risposte sono scese dal 31% a quasi zero: i sistemi parlano di più, ma sbagliano più spesso inventando completamente la risposta. Un segnale d’allarme per chi usa questi strumenti per informarsi o lavorare con le notizie. Manca trasparenza. Ma non è tutto. Ricercatori e reporter hanno documentato tattiche di avvelenamento del web con siti-esca e contenuti manipolati che spingono su narrazioni false. In pratica da ChatGPT a Gemini, i chatbot basati su iA rilanciano fake news nel 35% dei casi: il doppio rispetto al 2024, sono fatti che ho documentato da anni e nel mio saggio Intelligenza Criminale. Ma è stato come predicare nel deserto.
ChatGPT e gli altri chatbot basati su iA generative creano il doppio di fake news rispetto al 2024 secondo un audit di NewsGuard
I chatbot generativi sbagliano di più proprio dove dovrebbero essere più affidabili: le notizie. L’audit di NewsGuard di agosto 2025 registra che, in media, i dieci principali sistemi ripetono informazioni false nel 35% delle risposte a temi di attualità, quasi il doppio rispetto al 18% di agosto 2024. Per la prima volta vengono indicati anche i nomi dei modelli e la loro performance. È un cambio di fase: mentre un anno fa molti rifiutavano i quesiti più sensibili, oggi quasi nessuno si sottrae. Il tasso di non risposta scende infatti dal 31% allo 0%, ma paghiamo questa “sicurezza” con un numero maggiore di errori. Qui l’audit completo: NewsGuard
Cosa dice l’audit: dal 18% al 35%
NewsGuard ha testato i principali strumenti su decine di prompt legati a fatti di cronaca, usando il proprio archivio di falsità ricorrenti e verificando se le risposte le rilanciassero come vere. Il risultato è un raddoppio della quota di risposte errate in un anno. La stessa tendenza è evidenziata da un pacchetto di anticipazioni e approfondimenti internazionali che confermano il dato del 35% come media di agosto 2025.
ChatGPT e gli altri chatbot basati su iA generative creano il doppio di fake news rispetto al 2024. Perché succede?
L’industria ha spinto i sistemi a diventare più “utili” sull’attualità, ampliando la ricerca sul web e riducendo i rifiuti a rispondere. Il rovescio della medaglia è che, su eventi in divenire, le fonti indicizzate possono essere poco affidabili o inquinate da campagne coordinate. NewsGuard parla di una maggiore esposizione alla “rete sporca” e cita anche l’azione di attori malevoli che seminano falsità in siti poco trafficati con lo scopo di farle riprendere dai modelli. Il risultato è una disponibilità a rispondere pari al 100% e un errore medio che si ferma comunque a una risposta su tre.
La classifica per modello: chi sbaglia meno e chi di più
Nel confronto tra i sistemi, Anthropic Claude risulta il più solido con un tasso di errore attorno al 10%. Google Gemini si ferma vicino al 17%. Nel gruppo intermedio compaiono Grok e You.com intorno al 33%. Mistral e Copilot gravitano sul 36,7%. ChatGPT e i modelli Meta sono accreditati di un 40% di risposte contenenti affermazioni false. In coda, Perplexity sale al 46,7% e Inflection Pi supera il 56%. Si tratta di ordini di grandezza che delineano differenze chiare tra i prodotti e che coincidono con le rilevazioni di più testate che hanno sintetizzato il rapporto.
Come viene misurato l’errore
La metodologia non giudica l’interpretazione ma la presenza di affermazioni dimostratamente false su temi nel news cycle, attingendo al database di “False Claim Fingerprints”. Le domande coprono salute, guerra, politica e disinformazione già tracciata in precedenza. Questa cornice spiega perché l’indicatore sia adatto a misurare la tenuta dei sistemi nei giorni in cui la velocità della cronaca supera la capacità di validare le fonti.
Il peggioramento non dipende solo dai modelli
Ricercatori e reporter hanno documentato tattiche di avvelenamento del web mirate a “groomare” i chatbot, alimentandoli con siti-esca e contenuti manipolati che spingono su narrazioni false. In primavera, per esempio, un’inchiesta ha mostrato come reti legate alla propaganda russa abbiano seminato migliaia di pagine per indirizzare le risposte dei modelli su biolaboratori e guerra in Ucraina. Se il set di partenza è contaminato, anche il miglior filtro commette scelte sbagliate.
Cosa fare subito: linee guida per chi usa i chatbot nelle notizie
Secondo Newsguard e chi vi scrive: Primo, pretendere trasparenza sulle fonti e diffidare delle risposte prive di riferimenti chiari, soprattutto su salute e geopolitica. Secondo, incrociare quanto ottenuto con almeno due testate riconosciute e, quando possibile, con documenti originali. Terzo, chiedere ai sistemi un confronto tra fonti e non un verdetto secco: la richiesta di confronto riduce la probabilità di rilanci acritici. Quarto, usare i chatbot come supporto alla ricerca e non come oracoli: possono accelerare letture, riassunti e timeline, ma la verifica finale deve restare umana. Quinto, spingere i fornitori a rendere selezionabili i criteri di attendibilità e a migliorare i meccanismi di debunking, che nell’ultimo anno sono cresciuti ma non abbastanza da compensare l’aumento delle risposte errate.
Sono anni che chi vi scrive segnala queste problematiche che si aggiungono a un bias letale
l’iA non sapendo di “non sapere” è programmata per dare sempre e comunque una risposta e ciò la porta ad avere allucinazioni. Da questo punto, per pure ragioni di profitto, le case madri come openAi sono andate nella direzione opposta: invece di far ammettere alla macchina che non ha le informazioni necessarie per fornire una risposta valida e verificata, hanno fatto in modo che i chatbot rispondessero sempre.
I chatbot sono ormai un attore stabile nell’ecosistema dell’informazione
Possono orientare, anzi, do fatto orientano l’informazione. Senza controlli e trasparenza sull’uso delle fonti (che spesso vengono letteralmente inventate) rischiano di amplificare errori con la stessa rapidità con cui consegnano risposte. Il dato di agosto 2025 è un campanello d’allarme, non una condanna definitiva. Misure più rigorose sulle fonti e un uso consapevole possono riportare la barra verso l’affidabilità.
Ma fino ad oggi, chi come me, cerca di far luce su questo aspetto. Ha predicato nel deserto.
Per approfondire:
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Francesca Rampazzo 
Ginevra Leone