La lingua con cui si parla a un’intelligenza artificiale non influenza soltanto la traduzione o lo stile della risposta, ma anche il suo comportamento. È quanto emerge da una ricerca pubblicata da Anthropic, secondo cui Claude modifica tono, livello di prudenza, propensione a contraddire l’utente e grado di empatia in base alla lingua utilizzata nella conversazione.

Lo studio, basato su oltre 309.000 conversazioni anonime, evidenzia che il modello tende a essere più rigoroso in inglese e russo, più affettuoso in hindi e più prudente ma articolato in italiano.

Lo studio: oltre 309 mila conversazioni analizzate

La ricerca è stata condotta su 309.815 conversazioni raccolte nell’arco di due settimane, nel maggio 2026, attraverso Claude.ai.

Gli analisti hanno esaminato le 20 lingue più utilizzate sulla piattaforma, compreso l’italiano, presente con 15.559 conversazioni, confrontando il comportamento di tre modelli:

• Claude Sonnet 4.6;
• Claude Opus 4.6;
• Claude Opus 4.7.

Per evitare che le differenze fossero dovute agli argomenti trattati, i ricercatori hanno controllato variabili come il tema della conversazione, il tipo di richiesta e le preferenze espresse dagli utenti, isolando così l’effetto della lingua sul comportamento del modello.

Come cambia Claude in base alla lingua

Anthropic ha valutato quattro principali caratteristiche del comportamento dell’assistente:

• la tendenza ad assecondare o a contraddire l’utente;
• il livello di empatia e cordialità;
• la profondità delle risposte;
• il grado di sicurezza o di cautela nelle affermazioni.

I risultati mostrano differenze significative tra una lingua e l’altra.

In italiano Claude è prudente e dettagliato

Nelle conversazioni in italiano emerge un profilo equilibrato.

Secondo lo studio, Claude tende a:

• formulare risposte articolate;
• esprimere con chiarezza eventuali margini di incertezza;
• evitare affermazioni eccessivamente categoriche;
• mantenere un tono professionale e prudente.

L’assistente, quindi, non appare né particolarmente accomodante né eccessivamente critico, ma privilegia precisione e completezza.

In inglese e russo aumenta il rigore

Le differenze diventano più marcate nelle altre lingue.

In inglese, Claude mostra una maggiore propensione a mettere in discussione le richieste dell’utente, evidenziando possibili errori, limiti o criticità prima di fornire una risposta.

Nel russo, questo atteggiamento diventa ancora più accentuato: il modello verifica con maggiore attenzione le informazioni disponibili e adotta un approccio più rigoroso e cauto.

Secondo Anthropic, non si tratta di istruzioni specifiche inserite nei modelli, ma dell’effetto delle convenzioni linguistiche e culturali apprese durante l’addestramento.

In hindi Claude diventa più empatico

L’hindi è invece la lingua nella quale Claude mostra il comportamento più caloroso.

Lo studio rileva che il modello:

• utilizza più frequentemente l’umorismo;
• adotta un linguaggio rassicurante;
• impiega formule di cortesia più marcate;
• manifesta maggiore empatia anche quando non esplicitamente richiesta.

Anche in arabo l’assistente tende a essere più accomodante e ad adattare maggiormente il tono allo stato emotivo dell’interlocutore.

Anche il modello AI influenza le risposte

Oltre alla lingua, Anthropic evidenzia che anche la versione del modello utilizzato modifica sensibilmente lo stile delle risposte.

Secondo la ricerca:

• Sonnet 4.6 è il modello più cordiale, informale e incline all’umorismo;
• Opus 4.7 è il più rigoroso, prudente e disposto a contraddire l’utente quando necessario;
• Opus 4.6 privilegia invece risposte più sintetiche e dirette.

Le differenze non riguardano soltanto il tono, ma anche il modo in cui il modello esplicita il proprio ragionamento e comunica eventuali incertezze.

Perché questa ricerca è importante

Lo studio suggerisce che l’interazione con un sistema di intelligenza artificiale non dipende esclusivamente dal contenuto della domanda, ma anche dalla lingua utilizzata per formularla.

Per aziende, professionisti e organizzazioni che impiegano modelli linguistici in contesti internazionali, questo significa che una stessa richiesta potrebbe ricevere risposte differenti per stile, livello di cautela, profondità dell’analisi e modalità di interazione.

Comprendere queste differenze può diventare un elemento importante per utilizzare l’intelligenza artificiale in modo più consapevole, soprattutto nelle attività che richiedono uniformità di linguaggio, supporto decisionale o comunicazione con utenti di culture diverse.