{"id":23866,"date":"2026-06-05T10:10:40","date_gmt":"2026-06-05T10:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/?p=23866"},"modified":"2026-09-09T13:43:10","modified_gmt":"2026-09-09T13:43:10","slug":"il-rilevatore-di-ia-piu-preciso","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/il-rilevatore-di-ia-piu-preciso\/","title":{"rendered":"Qual \u00e8 il rilevatore di IA pi\u00f9 accurato del 2026? Confronto completo"},"content":{"rendered":"<p>Se cerchi su Google \u201cil rilevatore di IA pi\u00f9 accurato\u201d, otterrai un elenco di articoli. Il problema \u00e8 che la maggior parte di questi articoli presenta un elenco basato su opinioni piuttosto che su test effettivi dei rilevatori di IA.<\/p>\n<p>Volevo fare qualcosa di pi\u00f9 onesto.<\/p>\n<p>Ho dedicato anni alla sperimentazione e allo sviluppo di strumenti di rilevamento basati sull\u2019intelligenza artificiale e volevo verificare le prestazioni effettive dei principali sistemi di rilevamento, non solo come vengono pubblicizzati.<\/p>\n<p>Utilizzando le mie conoscenze e la mia esperienza, ho progettato una metodologia completa per testare cinque popolari rilevatori di intelligenza artificiale. Il mio test ha coinvolto 18 campioni di testo che ho sottoposto ai cinque rilevatori di IA che avevo selezionato.<\/p>\n<p>Il numero totale di scansioni AI che ho eseguito \u00e8 stato di 90, e ho registrato tutto ci\u00f2 che riguardava ogni scansione in un foglio di calcolo.<\/p>\n<p>Questo articolo vi illustrer\u00e0 ci\u00f2 che ho scoperto. Scoprirete quale rilevatore di intelligenza artificiale ha vinto su quale tipo di contenuto e dove ognuno di essi ha inciampato.<\/p>\n<hr \/>\n<p><strong>Punti di forza<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Quattro dei cinque rilevatori che ho testato (GPTZero, Undetectable AI, Copyleaks e QuillBot) hanno ottenuto una precisione di 100% su tutti i 18 campioni. Solo Originality.ai ha prodotto falsi positivi in 2 dei 18 campioni.<\/li>\n<li>I rilevatori di AI variano maggiormente sui campioni misti (umani + AI). Originality.ai ha segnalato i campioni misti come 81% e 100% di IA quando il contenuto effettivo di IA era solo di 36% e 38%.<\/li>\n<li>L'AI non rilevabile ha prodotto i risultati pi\u00f9 precisi sui passaggi misti, con punteggi di 43% e 35% a fronte di valori reali di 38% e 36%.<\/li>\n<li>Nessun rilevatore ha falsamente segnalato la scrittura ESL come AI in questo test.<\/li>\n<li>L\u2019humanizer basato sull\u2019intelligenza artificiale di Grammarly non \u00e8 riuscito a superare nessun rilevatore in questo test. Tutti e sei i brani generati dall\u2019IA e \u201cumanizzati\u201d sono stati comunque identificati come prodotti dall\u2019IA da tutti e cinque gli strumenti.<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<h2>Che cos'\u00e8 un rilevatore di intelligenza artificiale?<\/h2>\n<p>Un rilevatore di intelligenza artificiale \u00e8 uno strumento che cerca di capire se un testo \u00e8 stato scritto da una persona o generato dall'intelligenza artificiale. Restituisce un punteggio AI-versus-human per un pezzo di testo.<\/p>\n<p>Alcuni rilevatori di intelligenza artificiale sono anche in grado di stabilire se un testo \u00e8 un mix di intelligenza artificiale e umano o una versione umanizzata di un testo scritto dall'intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Il verdetto di ogni rilevatore di intelligenza artificiale su un determinato testo pu\u00f2 avere significati diversi. Per esempio, quando un rilevatore dice che un brano \u00e8 87% AI, pu\u00f2 significare che 87% delle parole provengono da un modello o che lo strumento \u00e8 87% sicuro che il testo sia AI.<\/p>\n<p><!-- inline-cta --><\/p>\n<p>I rilevatori di intelligenza artificiale normalmente specificano come interpretare esattamente il loro verdetto.<\/p>\n<h3>Chi utilizza i rilevatori di intelligenza artificiale e quale metrica \u00e8 importante per loro<\/h3>\n<p>Ognuno utilizza un rilevatore di intelligenza artificiale con un intento diverso. Si preoccupano di una metrica di rilevamento dell'IA diversa rispetto a quella di un'altra persona.<\/p>\n<p>Ecco alcuni gruppi di utenti comuni dei rilevatori di intelligenza artificiale e quali sono le metriche solitamente importanti per loro.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Educatori:<\/strong> Gli insegnanti usano i rilevatori di IA per verificare che gli studenti abbiano usato l'IA. Preferiscono quindi un rilevatore di IA con un basso tasso di falsi positivi per evitare di accusare erroneamente uno studente ESL di usare l'IA.<\/li>\n<li><strong>Editori\/team SEO:<\/strong> Gli editori e i team SEO vogliono assicurarsi che i loro autori non stiano inviando loro contenuti generati dall'AI e umanizzati con uno strumento. A tal fine, i rilevatori di IA con un'elevata precisione sui contenuti umanizzati dall'IA sono i migliori per loro.<\/li>\n<li><strong>Studenti\/autocontrollo:<\/strong> Gli studenti vogliono un rilevatore di IA gratuito per ovvie ragioni. Quindi cercano un rilevatore di IA gratuito con un'elevata precisione complessiva.<\/li>\n<li><strong>Assunzione\/reclutamento:<\/strong> I selezionatori devono esaminare testi brevi (lettere di presentazione, e-mail di candidatura, ecc.) in cui non vengono segnalati i candidati validi n\u00e9 quelli non meritevoli. La metrica che bilancia questi due aspetti si chiama punteggio F1.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il significato di queste metriche diventer\u00e0 pi\u00f9 chiaro quando inizieremo i test.<\/p>\n<h2>Come funzionano i rilevatori di intelligenza artificiale<\/h2>\n<p>Tutti i rilevatori di intelligenza artificiale funzionano pi\u00f9 o meno allo stesso modo.<\/p>\n<p>Scompone il testo in segnali statistici e li confronta con il suo database di campioni di scrittura AI e umani.<\/p>\n<p>Parlando di segnali statistici, due dei segnali pi\u00f9 comuni utilizzati dai rilevatori di IA sono la perplessit\u00e0 e la burstiness.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Perplessit\u00e0<\/strong> misura la prevedibilit\u00e0 di ogni parola in base alle parole che la circondano. I testi dell'intelligenza artificiale hanno di solito una perplessit\u00e0 pi\u00f9 bassa perch\u00e9 utilizzano in modo eccessivo un insieme limitato di parole e modelli. La scrittura umana, invece, presenta una perplessit\u00e0 pi\u00f9 elevata a causa di scelte di scrittura inaspettate e casuali.<\/li>\n<li><strong>Irruenza<\/strong> si riferisce a quanto la lunghezza e la complessit\u00e0 delle frasi variano all'interno di un brano. Anche in questo caso, i testi dell'intelligenza artificiale hanno in genere una bassa intensit\u00e0 perch\u00e9 producono frasi di lunghezza e struttura simili in tutto il brano. Gli esseri umani, invece, tendono a scrivere a raffica.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Poich\u00e9 tutti i rilevatori di intelligenza artificiale hanno questi due segnali in comune, vedrete che si comportano in modo simile sugli stessi campioni di testo. Tuttavia, il loro verdetto non sar\u00e0 sempre perfettamente concorde.<\/p>\n<p>Questo perch\u00e9 <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/best-ai-content-detector\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diversi rilevatori AI<\/a> cercare distribuzioni di caratteristiche leggermente diverse nello stesso testo.<\/p>\n<p>In secondo luogo, un rilevatore di intelligenza artificiale pu\u00f2 avere un'accuratezza variabile su diversi tipi di contenuto. Pu\u00f2 essere bravo a rilevare il testo AI grezzo, ma non il testo AI umanizzato. Oppure pu\u00f2 essere ingannato da passaggi misti in cui frasi umane e di IA sono unite.<\/p>\n<p>Nei miei test sui rilevatori AI ho tenuto conto di tutte queste sfumature.<\/p>\n<h2>Cosa ho testato e come<\/h2>\n<p>Volevo eseguire questo test proprio come vorrei che qualcuno testasse un prodotto da me immesso sul mercato.<\/p>\n<p>Per questo motivo ho scelto prima un campione controllato di pi\u00f9 LLM e gruppi umani. Poi ho applicato la stessa griglia a tutti i rilevatori.<\/p>\n<p>Vi spiego la mia metodologia.<\/p>\n<h3>La metodologia<\/h3>\n<p>Ho costruito due serie di passaggi di testo.<\/p>\n<p>Il primo set era il set di base, che conteneva 10 brani di testo, di oltre 300 parole ciascuno, tratti da cinque fonti. Questo set comprendeva 6 passaggi di testo dell'intelligenza artificiale e 4 campioni di testo scritti da esseri umani.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>6 campioni di testo AI:<\/strong> 2 da ChatGPT (modello GPT 5.5), 2 da Claude Sonnet 4.6 e 2 da Gemini 3.5 Flash. Ho utilizzato le impostazioni predefinite del modello senza trucchi di richiesta personalizzati.<\/li>\n<li><strong>4 campioni scritti dall'uomo:<\/strong> 2 da scrittori madrelingua inglesi e 2 da scrittori non madrelingua inglesi (ESL). Ho deliberatamente preso i campioni umani da articoli e forum del 2021, prima del boom dell'IA, per assicurarmi che non ci fosse la possibilit\u00e0 che qualcuno di essi fosse stato generato dall'IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Il secondo set conteneva passaggi aggiuntivi costruiti a partire dal set di base per testare i rilevatori.<\/p>\n<p>Ecco ulteriori dettagli:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>6 passaggi di IA umanizzati:<\/strong> Ho sottoposto ciascuno dei 6 brani generati dall'IA del set di base a un unico ciclo di elaborazione con lo strumento di \"umanizzazione\" di Grammarly.<\/li>\n<li><strong>2 passaggi misti:<\/strong> Un campione misto \u00e8 stato costruito con frasi intercalate di una fonte madrelingua inglese e un brano di IA. L'altro campione misto \u00e8 stato costruito con frasi intercalate di una fonte ESL e un passaggio AI. Ho mantenuto un rapporto di circa 60\/40 (maggioranza umana) nei campioni di testo misto.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per quanto riguarda i rilevatori che ho testato, ce ne sono 5:<\/p>\n<ul>\n<li>GPTZero<\/li>\n<li>Rivelatore AI non rilevabile<\/li>\n<li>Originalit\u00e0.ai<\/li>\n<li>Copyleaks<\/li>\n<li>QuillBot<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ho registrato le versioni del rilevatore alla prima esecuzione e ho effettuato un controllo a campione alla fine del test per verificare che non ci fossero cambiamenti di versione a met\u00e0 settimana. Ho anche utilizzato lo stesso browser e in incognito per tutto il tempo per mantenere stabile l'ambiente dello strumento.<\/p>\n<p>Ora, facendo i conti, avevo un totale di 18 campioni di testo. Quindi ho eseguito 18 scansioni di rilevamento dell'IA su ciascuno dei 5 rilevatori di IA. In totale sono 90 scansioni.<\/p>\n<p>I dettagli di ogni scansione sono stati registrati in un <a href=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ai-detector-accuracy-test-results.xlsx\">singolo foglio di calcolo che potete trovare qui<\/a>.<\/p>\n<h2>I risultati: Qual \u00e8 il rilevatore di IA pi\u00f9 accurato?<\/h2>\n<p>Cominciamo con le prestazioni complessive di ciascun rilevatore di intelligenza artificiale e poi entriamo nei dettagli, rilevatore per rilevatore.<\/p>\n<h3>Classifica generale di precisione<\/h3>\n<p>Di seguito \u00e8 riportata la tabella dei punteggi di tutti i 18 campioni che ho testato per questo articolo. Il campione comprende<\/p>\n<ul>\n<li>6 passaggi di AI grezzi<\/li>\n<li>6 passaggi di IA umanizzati<\/li>\n<li>4 passaggi umani<\/li>\n<li>E 2 passaggi misti che intrecciano frasi umane e dell'intelligenza artificiale con un rapporto di circa 60 a 40.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Una breve nota sui campioni misti:<\/strong> I campioni misti (umani + IA) necessitavano di un'etichetta binaria per poter calcolare le metriche; in questa tabella li abbiamo codificati come verit\u00e0 di base umana.<\/p>\n<p>Ciascun campione misto era composto, in termini di numero di frasi, per una percentuale compresa tra il 60 e il 64 per cento da testo scritto da esseri umani, e un editore o un redattore che esamina un testo composto prevalentemente da scritti propri lo considererebbe un lavoro umano.<\/p>\n<p>Sebbene questa sia una scelta difendibile, non \u00e8 l'unica. Detto questo, ho spiegato in dettaglio i risultati nel documento <strong>Risultati<\/strong> sezione pi\u00f9 avanti nell'articolo.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/screenshot-of-overall-accuracy-ranking-1024x382-1.webp\" alt=\"Screenshot della classifica generale di accuratezza\" title=\"\"><\/p>\n<p>Un pareggio a 100% d\u00e0 l\u2019impressione che i quattro rilevatori siano sostanzialmente lo stesso strumento. Ma non \u00e8 cos\u00ec. Quel numero indica solo se la decisione finale (s\u00ec o no) era corretta \u2014 non dice nulla su quanto il punteggio fosse effettivamente vicino alla verit\u00e0. Ed \u00e8 proprio in quel margine che un rilevatore supera gli altri tre.<\/p>\n<p>Ora so cosa state pensando. Quattro rilevatori che funzionano esattamente allo stesso modo non sono realistici. Quindi, permettetemi di affrontare la questione di petto.<\/p>\n<p>I rilevatori di intelligenza artificiale non si sono comportati 100% allo stesso modo su tutti i campioni di testo. Ci sono state differenze di alcuni punti percentuali, e a volte anche di pi\u00f9.<\/p>\n<p>Ma queste differenze sono rimaste sullo stesso lato della linea del 50% che separa un verdetto dell'IA da un verdetto umano. Ecco perch\u00e9 il risultato binario \u00e8 stato lo stesso, e quindi i tassi di accuratezza e di falsi positivi complessivi sono simili.<\/p>\n<p>Le differenze maggiori si sono registrate nei campioni misti, motivo per cui il rilevatore Originality.ai ha ottenuto un'accuratezza complessiva di 88,9%, mentre gli altri quattro hanno pareggiato con 100%.<\/p>\n<p>Per la cronaca, ecco il significato di queste metriche:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Precisione complessiva:<\/strong> la percentuale di chiamate binarie corrette in tutti i passaggi<\/li>\n<li><strong>Tasso di falsi positivi (FPR):<\/strong> la percentuale di passaggi umani erroneamente segnalati come AI<\/li>\n<li><strong>Punteggio F1:<\/strong> la media armonica di precisione e richiamo, che fornisce un singolo numero che bilancia i falsi allarmi con le catture mancate<\/li>\n<\/ul>\n<p>La prossima sezione evidenzia meglio la varianza, e discuteremo in dettaglio i risultati di tutte le nostre 90 scansioni nella sezione <strong>Risultati<\/strong> sezione pi\u00f9 avanti.<\/p>\n<h3>Ripartizione per rivelatore<\/h3>\n<h4>1. Rilevatore di IA non rilevabile<\/h4>\n<p>Il verdetto del rilevatore di IA \u201cUndetectable\u201d \u00e8 stato 100%, corretto su tutti i 18 brani.<\/p>\n<p>Ha assegnato un punteggio AI da 97% a 99% ai passaggi AI grezzi. A tutti i contenuti di IA umanizzati \u00e8 stato assegnato un punteggio di IA di 99%. I passaggi umani sono stati definiti umani con un punteggio AI compreso tra 5% e 10%.<\/p>\n<p>Sui passaggi misti, <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/undetectable-ai-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI non rilevabile<\/a> era la pi\u00f9 vicina alla verit\u00e0.<\/p>\n<ul>\n<li>Il brano in inglese nativo + AI ha ottenuto un punteggio di 38% AI in base al conteggio delle frasi, mentre l'AI non rilevabile ha dato un punteggio di 43% AI.<\/li>\n<li>Il brano ESL + AI ha ottenuto un punteggio di 36% AI in base al conteggio delle frasi, mentre l'AI non rilevabile ha dato un punteggio di 35% AI.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questo \u00e8 il risultato pi\u00f9 importante in assoluto dell'intero test. Tutti gli altri rilevatori o non hanno individuato affatto il contenuto generato dall'IA in questi brani, oppure hanno reagito in modo eccessivo, classificando come \u201cIA\u201d testi scritti da esseri umani. \u201cUndetectable AI\u201d \u00e8 stato l'unico strumento che in entrambe le occasioni si \u00e8 avvicinato al dato reale.<\/p>\n<p><strong>Esempio di IA: ChatGPT Prompt 1:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-ai-sample-chatgpt-prompt-1-1024x644-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<h4>2. GPTZero<\/h4>\n<p>GPTZero ha rilevato campioni di IA grezzi e umani con una precisione di 100%. Nemmeno i campioni di intelligenza artificiale umanizzati sono riusciti a ingannare <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/gptzero-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GPTZero<\/a>. Tutti sono stati contrassegnati come 100% AI.<\/p>\n<p>Per quanto riguarda i passaggi misti, ha dato al mix inglese nativo + IA un punteggio di 0% IA. Ma non l'ha nemmeno definito 100% umano. Era sicuro che il testo fosse umano per 56% e per 44% che fosse un mix di IA e umano.<\/p>\n<p>Al secondo campione misto sono stati assegnati 14% di punteggio AI e 83% di punteggio umano. Il restante 3% \u00e8 misto, ovvero il 3% del testo \u00e8 un mix di IA e umano.<\/p>\n<p><strong>Esempio di IA: ChatGPT Prompt 1:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-ai-sample-chatgpt-prompt-1-1024x515-1.webp\" alt=\"Rilevamento e analisi dell&#039;intelligenza artificiale per contenuti non rilevabili generati dall&#039;intelligenza artificiale.\" title=\"\"><\/p>\n<p>Analisi delle tecniche avanzate per identificare e prevenire in modo efficace i contenuti generati dall'intelligenza artificiale.<\/p>\n<p><strong>Campione umano: Articolo di Slackjaw:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-human-sample-slackjaw-article-1024x513-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione misto (IA + Umano):<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-mixed-sample-ai-human-1024x513-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p>Questo evidenzia il punto debole di GPTZero quando si tratta di campioni di testo misti. Il sistema considera qualsiasi testo che contenga una parte consistente di scrittura umana come interamente umano, anche quando al suo interno \u00e8 presente una porzione significativa generata dall\u2019IA.<\/p>\n<p>Quindi, personalmente, consegnerei GPTZero a un insegnante che vuole un s\u00ec\/no netto sui contenuti AI completamente grezzi o completamente umani o umanizzati.<\/p>\n<p><strong>Campione umano: Articolo di Slackjaw:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-human-sample-slackjaw-article-1024x650-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione misto (IA + umani):<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-mixed-sample-ai-human-1024x651-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<h4>3. Copyleaks<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/copyleaks-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copyleaks<\/a> ha restituito un punteggio AI di 100% su ogni passaggio AI grezzo e su ogni passaggio AI umanizzato. Sui passaggi umani, ha restituito 0% su tutti e quattro i passaggi, sia in inglese nativo che in ESL.<\/p>\n<p>Tuttavia, ha assegnato un punteggio di 0% AI a entrambi i campioni misti, anche quando circa 40% del testo era AI in entrambi. In altre parole, definisce questi campioni 100% umani.<\/p>\n<p>Sebbene il verdetto che questi campioni fossero umani sia corretto, queste percentuali non erano affatto sfumate. Copyleaks ha completamente ignorato la parte relativa all'intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Quindi, ci si dovrebbe affidare a Copyleaks con campioni misti solo se si ha bisogno di un verdetto corretto e non di una percentuale precisa.<\/p>\n<p><strong>Esempio di IA: ChatGPT Prompt 1:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012083349-1024x531-1.jpg\" alt=\"Screenshot di Copyleaks - Esempio di IA - Prompt 1 di ChatGPT\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione umano: Articolo di Slackjaw:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-human-sample-slackjaw-article-e1783012132989-1024x525-1.jpg\" alt=\"Screenshot di Copyleaks - Esempio &quot;Human&quot; - Articolo su Slackjaw\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione misto (IA + Umano):<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-mixed-sample-ai-human-e1783012181237-1024x538-1.jpg\" alt=\"Screenshot di un esempio misto di Copyleaks (IA + umano)\" title=\"\"><\/p>\n<h4>4. QuillBot<\/h4>\n<p>Il verdetto di QuillBot \u00e8 stato corretto su tutti i campioni scritti da umani. Nel caso di campioni misti (circa 60% umani, 40% AI), si \u00e8 comportato esattamente come Copyleaks e li ha definiti 100% umani.<\/p>\n<p>Anche le percentuali di uno dei due campioni Claude (uno completamente generato dall'IA) e di entrambi i campioni Gemini erano fuori dal limite, ma ancora all'interno di un intervallo accettabile (71%, 74%, 72%, rispettivamente). Anche un passaggio umanizzato \u00e8 risultato di 85% AI invece di 100%.<\/p>\n<p>Quindi, secondo i miei test, <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/quillbot-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">QuillBot<\/a> fa chiamate corrette su testi umani, ma la sua fiducia vacilla su campioni misti e su campioni AI di contenuti Claude e Gemini.<\/p>\n<p><strong>Esempio di IA: ChatGPT Prompt 1:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012206282-1024x401-1.jpg\" alt=\"Screenshot di un esempio di Quillbot-AI - Prompt ChatGPT 1\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione umano: Articolo di Slackjaw:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-human-sample-slackjaw-article-e1783012222786-1024x396-1.jpg\" alt=\"Screenshot dell&#039;articolo &quot;Slackjaw&quot; - Esempio Quillbot-Human\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Misto (IA + Umano):<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-mixed-ai-human-e1783012252627-1024x395-1.jpg\" alt=\"Screenshot di Quillbot-Mixed (IA + umana)\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>5. Originalit\u00e0.ai<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/originality-ai-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Originalit\u00e0.ai<\/a> \u00e8 l'unico rivelatore che ha avuto verdetti errati in questo test (su campioni misti).<\/p>\n<p>Le sue percentuali sono state 100% accurate su tutti i campioni tranne i due campioni misti. I due campioni misti sono stati contrassegnati rispettivamente come 81% e 100% AI.<\/p>\n<p>I due campioni avevano ~60% frasi umane, quindi avrebbero dovuto essere classificati come umani. Ma Originality li ha considerati IA ed \u00e8 diventato l'unico rilevatore di IA nel mio test a produrre falsi positivi.<\/p>\n<p>Su un totale di 90 analisi effettuate con tutti e cinque gli strumenti, solo due hanno dato esito errato \u2014 ed entrambe provenivano da Originality.ai. Tutti gli altri strumenti hanno fornito verdetti corretti in ogni singolo caso. Se un autore mescola i propri testi con quelli generati dall\u2019IA, cosa ormai comune, Originality.ai \u00e8 lo strumento che, in questo test, presenta la maggiore probabilit\u00e0 di accusarlo ingiustamente.<\/p>\n<p><strong>Esempio di IA: ChatGPT Prompt 1:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012292974-1024x612-1.jpg\" alt=\"screenshot di Originality AI - Esempio AI - Prompt ChatGPT 1\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione umano: Articolo di Slackjaw:<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-human-sample-slackjaw-article-e1783012336971-1024x606-1.jpg\" alt=\"Screenshot del campione &quot;Originality AI-Human&quot; - Articolo su Slackjaw\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Campione misto (IA + Umano):<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-mixed-sample-ai-human-e1783012362378-1024x610-1.jpg\" alt=\"Screenshot di un esempio generato da Originality AI-Mixed (AI + uomo)\" title=\"\"><\/p>\n<h2>Risultati dettagliati sull\u2019accuratezza dei rilevatori basati sull\u2019intelligenza artificiale<\/h2>\n<p>La tabella dell'accuratezza complessiva che avete visto all'inizio dell'articolo mostrava Originality.ai a 88,9%, mentre gli altri quattro rilevatori pareggiavano a 100%.<\/p>\n<p>Ma quella tabella risponde solo alla domanda: \u201cIl verdetto binario di ciascun rilevatore (IA o umano) corrispondeva all\u2019etichetta di riferimento che avevamo assegnato a ciascun brano?\u201d<\/p>\n<p>Non fornisce alcuna indicazione su quanto il punteggio effettivo di ciascun rilevatore fosse vicino al contenuto reale generato dall'IA presente nel testo.<\/p>\n<p>Ad esempio, un rilevatore che assegna un punteggio di 71% a un passaggio completamente AI e uno che lo assegna al 100% ottengono entrambi lo stesso verdetto corretto, ma non sono ugualmente accurati.<\/p>\n<p>Per farvi capire meglio i risultati dei miei test, ho calcolato l'accuratezza per scansione per ognuna delle 90 scansioni, utilizzando questa formula:<\/p>\n<p><strong><em>Precisione per scansione<\/em><\/strong> <em>= 100% \u2212 la differenza tra il punteggio AI del rilevatore e la percentuale effettiva di AI nel brano.<\/em><\/p>\n<p>Quindi un rivelatore che segna un passaggio 100% AI a 71% conta come 71% di precisione su quella scansione, e non 100%.<\/p>\n<p>La media di questo numero per tipo di contenuto ci mostrer\u00e0 dove ogni rilevatore \u00e8 forte e dove \u00e8 mal calibrato.<\/p>\n<h3>Precisione per scansione per tipo di contenuto<\/h3>\n<p><!-- html-block --><\/p>\n<div class=\"blog-wp-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<tbody>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Rivelatore<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>IA pura (6)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>IA umanizzata (6)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Umano (4)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Misto (2)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>MAE complessivo (pp)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">GPTZero<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">70.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">3.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">AI non rilevabile<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">98.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">99.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">93.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">97.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2.72<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Originalit\u00e0.ai<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">46.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">5.94<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Copyleaks<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">63.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">4.11<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">QuillBot<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">86.2%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">97.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">63.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">9.56<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p><!-- \/html-block --><\/p>\n<p><strong><em>Nota:<\/em><\/strong> <em>MAE sta per errore assoluto medio in punti percentuali, calcolato in media su tutti i 18 campioni. Pi\u00f9 basso \u00e8 il punteggio MAE, meglio \u00e8.<\/em><\/p>\n<p>Tre rilevatori sono perfettamente calibrati su ogni tipo di contenuto pulito: GPTZero, Originality.ai e Copyleaks.<\/p>\n<p>L'intero errore di calibrazione si verifica nella colonna Mixed. QuillBot \u00e8 l'unico ad avere problemi di calibrazione su input puliti (i punteggi del 71, 74 e 72% sui campioni Claude e Gemini, pi\u00f9 l'85% su un passaggio umanizzato).<\/p>\n<p>Undetectable AI \u00e8 l'unico rilevatore che mantiene una percentuale superiore al 93% su ogni tipo di contenuto. Ecco perch\u00e9 presenta il MAE complessivo pi\u00f9 basso, pari a 2,72 punti.<\/p>\n<h3>Dare un senso ai dati<\/h3>\n<p>In questo test non esiste un unico \u201crilevatore di IA pi\u00f9 accurato\u201d. Le risposte sono tre, e quale sia quella giusta dipende da ci\u00f2 che si sta verificando:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Meglio se con ingressi puliti.<\/strong> Su contenuti semplici, tutti gli strumenti ottengono lo stesso risultato. GPTZero, Copyleaks, QuillBot e Undetectable AI hanno tutti identificato correttamente ogni campione. Un pareggio in questo caso non ti aiuta a capire a quale strumento affidarti davvero.<\/li>\n<li><strong>La migliore calibrazione in assoluto.<\/strong> L\u2019IA \u2019Undetectable\u201d vince dove conta davvero. \u00c8 stato l\u2019unico strumento di rilevamento preciso su ogni tipo di contenuto, compresi i brani misti che hanno messo in difficolt\u00e0 tutti gli altri strumenti. Il suo tasso di errore (2,72 punti) \u00e8 stato il pi\u00f9 basso tra tutti e cinque: meno della met\u00e0 di quello di Copyleaks e un terzo di quello di QuillBot.<\/li>\n<li><strong>La maggior parte \u00e8 disposta a segnalare qualsiasi presenza di IA.<\/strong> \u00a0Originality.ai \u00e8 quello da evitare. Non solo ha fornito risultati errati durante l'intero test, ma ha anche registrato il tasso di errore pi\u00f9 alto tra tutti gli strumenti (5,94 punti), pi\u00f9 del doppio rispetto a quello di Undetectable AI.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Dove ogni rivelatore vince (e fallisce)<\/h2>\n<p>A questo punto, avete un'idea approssimativa dei punti di forza e di debolezza di ciascun rilevatore di intelligenza artificiale.<\/p>\n<p>Ma ecco i loro punti di forza e di debolezza per tipo di contenuto.<\/p>\n<h3>Punti di forza per tipo di contenuto<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>IA grezza:<\/strong> Se stai controllando il testo generato da un modello di IA di grande diffusione senza alcuna modifica, uno qualsiasi dei 5 rilevatori di IA lo individuer\u00e0. QuillBot potrebbe non essere del tutto preciso, ma il risultato finale sar\u00e0 corretto.<\/li>\n<li><strong>IA umanizzata:<\/strong> Abbiamo utilizzato lo strumento di \"umanizzazione\" basato sull'IA di Grammarly, ma non \u00e8 riuscito a ingannare nessuno dei cinque rilevatori di IA. Tutti i campioni sono stati individuati con elevata precisione.<\/li>\n<li><strong>Passaggi misti:<\/strong> Questo \u00e8 il tipo di contenuto in cui i rilevatori variano maggiormente. L'IA non rilevabile ha fornito la precisione pi\u00f9 vicina alla verit\u00e0 rispetto agli altri. Gli altri hanno dato verdetti corretti ma senza essere precisi. Solo l'IA Originality ha sbagliato sia il verdetto che le percentuali sui campioni misti.<\/li>\n<li><strong>Scrittura ESL:<\/strong> I campioni ESL che ho utilizzato erano un articolo Substack scritto da un autore indiano che scriveva in inglese e un saggio IELTS, entrambi pubblicati nel 2021. Tutti e cinque i rilevatori li hanno identificati correttamente come umani.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Prezzi: Rilevatori di intelligenza artificiale gratuiti e a pagamento<\/h2>\n<p>Tutti i rilevatori di IA che abbiamo testato offrono l'uso gratuito per sempre o un numero limitato di scansioni gratuite.<\/p>\n<p>Solo Undetectable AI ha un rilevatore di AI veramente gratuito. Permette di scansionare gratuitamente tutto ci\u00f2 che si vuole.<\/p>\n<p>Dopo Undetectable AI, Copyleaks e QuillBot offrono le prove gratuite pi\u00f9 generose prima di raggiungere il limite. Originality AI consente solo 3 scansioni gratuite al giorno, mentre GPTZero consente 4-5 scansioni.<\/p>\n<p>Per superare i limiti giornalieri e i limiti di parole per scansione, \u00e8 necessario acquistare un abbonamento a questi strumenti.<\/p>\n<p>Ecco il minimo da pagare per ciascuno:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>AI non rilevabile:<\/strong> $19\/mese<\/li>\n<li><strong>GPTZero:<\/strong> $23,99\/mese<\/li>\n<li><strong>QuillBot:<\/strong> $8,33\/mese (solo abbonamento annuale)<\/li>\n<li><strong>Copyleaks:<\/strong> $16,99\/mese<\/li>\n<li><strong>Originalit\u00e0 AI:<\/strong> $14,95\/mese<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Come scegliere il miglior rilevatore AI per il vostro caso d'uso<\/h2>\n<p>Non esiste un unico \u201crilevatore di IA pi\u00f9 accurato\u201d. Bisogna scegliere un rilevatore di IA in base a ci\u00f2 che si sta controllando e al tipo di errore che ci si pu\u00f2 permettere di commettere.<\/p>\n<p>Ecco quattro profili di casi d'uso basati sui dati di questo test:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Educatori:<\/strong> Va bene qualsiasi dei cinque rilevatori, poich\u00e9 in questo test tutti hanno restituito un punteggio pari o inferiore a 8% nella scrittura ESL. Se disponete di un budget consistente, potete optare per GPTZero. Ma se avete a disposizione un budget scolastico limitato e avete bisogno di uno strumento gratuito, Undetectable AI \u00e8 la vostra scelta migliore.<\/li>\n<li><strong>Editori e team SEO:<\/strong> \"Undetectable AI\" \u00e8 la scelta migliore in questo caso perch\u00e9, su brani misti, \u00e8 stato l'unico rilevatore a fornire un punteggio pi\u00f9 vicino alla proporzione effettiva tra IA e testo scritto da esseri umani. Se si desidera una stima calibrata della percentuale di IA presente in un testo (anzich\u00e9 una risposta binaria s\u00ec\/no), questa \u00e8 la scelta pi\u00f9 indicata.<\/li>\n<li><strong>Studenti e autocontrollori:<\/strong> Ancora una volta l'IA non \u00e8 rilevabile perch\u00e9 non ha un muro di iscrizione e un generoso limite giornaliero.<\/li>\n<li><strong>Assunzione e reclutamento:<\/strong> Idealmente, Undetectable AI, ma anche le altre sono una scelta sicura, poich\u00e9 in questo caso d'uso \u00e8 sufficiente un verdetto. Evitate l'IA Originality se state controllando contenuti misti.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Come ottenere i migliori risultati<\/h2>\n<p>Una volta scelto il rilevatore AI, \u00e8 importante anche il modo in cui lo si utilizza.<\/p>\n<p>Ecco quattro passaggi per utilizzare un rilevatore AI e ottenere i migliori risultati:<\/p>\n<ul>\n<li>Scegliete la metrica perfetta per il vostro caso d'uso. Le metriche pi\u00f9 comuni sono l'accuratezza, il tasso di falsi positivi e il punteggio F1.<\/li>\n<li>Utilizza il rilevatore di IA su almeno cinque brani di cui conosci gi\u00e0 la provenienza prima di fidarti del suo punteggio relativo a un testo scritto da qualcun altro.<\/li>\n<li>Considerate il punteggio di ogni rilevatore di IA come una probabilit\u00e0 che le caratteristiche statistiche del testo assomiglino a modelli di IA. I rilevatori di intelligenza artificiale possono anche sbagliare.<\/li>\n<li>Per le scansioni ad alto rischio, \u00e8 necessario che due o pi\u00f9 rilevatori siano d'accordo prima di prendere una decisione.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se vuoi individuare con precisione i contenuti generati dall'IA, puoi provare Undetectable AI\u2019s <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/it\/ai-detector\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Rivelatore AI<\/a> una prova.<\/p>\n<h2>Domande frequenti<\/h2>\n<h3>Esiste un rilevatore AI 100% preciso?<\/h3>\n<p>No. Ogni rilevatore di IA restituisce una probabilit\u00e0, che potrebbe rivelarsi errata. Inoltre, l'accuratezza di un rilevatore di IA pu\u00f2 diminuire drasticamente quando si tratta di tipi di contenuti su cui non \u00e8 stato addestrato.<\/p>\n<h3>Qual \u00e8 il rilevatore di intelligenza artificiale pi\u00f9 preciso nel 2026?<\/h3>\n<p>IA non rilevabile. Ha ottenuto un punteggio di precisione pari a 100% su tutti i 18 campioni ed \u00e8 stato l\u2019unico rilevatore a rimanere affidabile su ogni tipo di contenuto, compreso il caso pi\u00f9 difficile: testi misti scritti da esseri umani e dall\u2019IA.<\/p>\n<p>Il suo margine di errore (2,72 punti) \u00e8 risultato il pi\u00f9 basso tra i cinque strumenti testati. Originality.ai, l\u2019unico strumento che in questo studio ha fornito valutazioni errate, ha registrato il margine di errore pi\u00f9 elevato, pari a 5,94.<\/p>\n<h3>I rilevatori di intelligenza artificiale gratuiti sono accurati come quelli a pagamento?<\/h3>\n<p>S\u00ec, \u00e8 vero per la maggior parte dei rilevatori di IA. Il punteggio che ottieni nella versione gratuita \u00e8 lo stesso che otterresti nella versione a pagamento, poich\u00e9 il modello di rilevamento \u00e8 lo stesso.<\/p>\n<p>Pagando per un rilevatore di intelligenza artificiale si sbloccano cose come un tetto massimo di parole, limiti giornalieri, accesso all'API, caricamenti in batch e integrazioni.<\/p>\n<h3>Perch\u00e9 i rilevatori di AI segnalano la scrittura umana come AI?<\/h3>\n<p>Questo accade di solito nel caso della scrittura ESL, perch\u00e9 gli scrittori non madrelingua tendono ad avere uno stile pi\u00f9 curato rispetto agli scrittori madrelingua.<\/p>\n<p>Ci\u00f2 fa s\u00ec che il testo presenti una bassa perplessit\u00e0 e una bassa variabilit\u00e0, caratteristiche che la maggior parte dei rilevatori di IA interpreta come modelli tipici dell\u2019intelligenza artificiale. Ecco perch\u00e9 consiglio di sottoporre un testo ESL a due rilevatori di IA prima di agire in seguito a qualsiasi segnalazione di alto rischio.<\/p>\n<h2>Pensieri finali<\/h2>\n<p>I rilevatori AI pi\u00f9 precisi nel 2026 dipendono da cosa si sta misurando. Quattro dei cinque rilevatori di IA che abbiamo testato si sono comportati in modo accurato. Solo Originality AI ha avuto due false segnalazioni.<\/p>\n<p>Ma se parliamo di precisione nei passaggi misti (i campioni di testo pi\u00f9 difficili per un rilevatore di IA), allora Undetectable AI \u00e8 stato il pi\u00f9 preciso.<\/p>\n<p>Tuttavia, questo test non risolve tutti i problemi. Ad esempio, i testi scritti da studenti ESL non hanno fatto scattare alcun rilevatore in questa fase, ma i campioni ESL che ho utilizzato provenivano da scrittori pubblicati e di grande padronanza linguistica. Se fossero stati campioni ESL pi\u00f9 difficili, avrebbero potuto generare falsi positivi a livelli diffusi in tutto il settore.<\/p>\n<p>Ecco perch\u00e9 ripeter\u00f2 questo studio ogni trimestre, man mano che verranno rilasciati nuovi modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e strumenti di \"humanizzazione\".<\/p>\n<p>Un rilevatore che raggiunge il livello di \u201cprecisione 100%\u201d pu\u00f2 comunque deluderti nel momento in cui i contenuti reali diventano complessi.<\/p>\n<p>Se sei un editore o fai parte di un team SEO e hai bisogno di sapere in che misura l'IA sia effettivamente presente in un articolo, e non solo se superi una certa soglia, il rilevatore di Undetectable AI \u00e8 stato progettato proprio per questo.<\/p>\n<p>Prova a inserire il tuo prossimo elemento al limite e scopri il numero reale. Prova <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/it\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI non rilevabile<\/a> oggi.<!--\nDebug List of Changed Links:\nBefore: https:\/\/undetectable.ai\/ai-detector\nAfter: https:\/\/undetectable.ai\/it\/ai-detector\nBefore: https:\/\/undetectable.ai\/\nAfter: https:\/\/undetectable.ai\/it\/\n--><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":32168,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-23866","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-content-detection"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23866"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32194,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866\/revisions\/32194"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/32168"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23866"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23866"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23866"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}