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Tripadvisor, l'AI fa sparire le recensioni negative
Which?, l'associazione dei consumatori britannica, ha passato al setaccio i riassunti generati dall'AI di Tripadvisor per decine di hotel europei. Il caso più citato è quello del Riu Palace Santa Maria, a Capo Verde: nelle recensioni raccolte da Which? compaiono 102 menzioni di intossicazione alimentare, 32 recensioni a una o due stelle tra dicembre 2025 e aprile 2026, di cui 14 con almeno un ospite gravemente malato. L'hotel è già oggetto di un'azione legale collettiva che coinvolge 412 persone, con sette decessi segnalati dal 2023.
Il riassunto AI di Tripadvisor per lo stesso hotel racconta un'altra storia. Parla di camere "spaziose", ristoranti "diversi", pulizia "spotless" e "recensioni entusiastiche". Il chatbot Ollie della piattaforma, interpellato sul rischio di intossicazione, risponde che è "piuttosto improbabile" e descrive l'hotel come dotato di "una solida reputazione per gli alti standard igienici". Il divario tra i dati sorgente e il testo generato non è un dettaglio di stile. È la sostanza dell'inchiesta.
Tripadvisor descrive la propria metodologia in modo preciso: i riassunti sono generati con un modello linguistico combinato a tecniche di NLP, applicati alle recensioni degli ultimi dodici mesi, con aggiornamento su base mensile, e un peso dichiarato "equo" indipendente dal voto assegnato. Sulla carta è un processo neutro. Nella pratica, un processo neutro applicato a un linguaggio naturale già sbilanciato verso il tono positivo produce comunque un output sbilanciato, a prescindere dalle intenzioni di chi lo ha progettato.
Il secondo caso riguarda il Kaia Coracesium, ad Antalya, in Turchia. Le recensioni raccolte includono segnalazioni ripetute di molestie sessuali da parte di personale maschile della struttura. Il riassunto AI le comprime in una frase: "lapses noted by a few", episodi isolati notati da pochi, con il servizio descritto come "friendly".
Qui il problema è più grave di un'omissione. Il modello non ignora le segnalazioni, le riformula fino a renderle irriconoscibili come quello che sono: non un problema di cortesia dello staff, ma denunce di condotta sessuale. Duncan Brumby, professore di human-computer interaction allo University College London, ha spiegato che l'AI tende a "smussare gli angoli e ripulire" le critiche, perché la maggior parte del testo su cui i modelli sono addestrati è blanda o positiva per natura. Il bias linguistico di base diventa un problema quando finisce dentro un prodotto che decide cosa un viaggiatore legge prima di prenotare.
Il dettaglio conta perché sposta la responsabilità. Un'omissione può essere difesa come limite tecnico, un errore statistico su un campione grande. Una riformulazione che trasforma "molestie sessuali ripetute" in "episodi isolati notati da pochi" è una scelta di sintesi, non un buco nei dati: il modello ha visto le parole giuste e ha deciso comunque di ammorbidirle. Cybernews ha ricostruito il caso Kaia Coracesium in dettaglio, notando che lo stesso schema di attenuazione compare in strutture diverse, con problemi diversi, con una regolarità che esclude il caso isolato.
Se il problema fosse solo nei dati di addestramento, ogni riassunto AI dovrebbe soffrirne allo stesso modo. Non è così. Per lo stesso Riu Palace Santa Maria, il riassunto generato da Google segnala "potenziale di malattia", "focolai di malattia" e "preoccupazioni per la presenza di uccelli nelle aree del buffet". Stessa base di recensioni, esito opposto.
Il confronto si ripete per il Britannia International di Londra, definito da Which? la peggiore catena alberghiera del Regno Unito da oltre dieci anni. Google la descrive come una catena "valutata più volte tra le peggiori del Regno Unito", con giudizi come "sporca" e "orribile". Tripadvisor scrive invece che gli ospiti "spesso lodano le camere pulite" e definisce l'atmosfera "affascinante". La differenza risiede nel modo in cui ciascuna piattaforma ha deciso di costruire il prodotto, non nei dati né nel modello linguistico.