Demis Hassabis non è un personaggio noto per le dichiarazioni impulsive. A differenza di altri protagonisti dell’intelligenza artificiale, raramente utilizza toni apocalittici o slogan progettati per conquistare titoli sensazionalistici. Proprio per questo motivo le sue ultime dichiarazioni meritano attenzione. Il CEO di Google DeepMind sostiene che l’AGI, l’intelligenza artificiale generale capace di svolgere un ampio spettro di attività cognitive a livello umano o superiore, potrebbe arrivare attorno al 2030, con uno scarto di appena un anno in più o in meno. Ancora più interessante è il linguaggio utilizzato: Hassabis parla apertamente di “foothills of the singularity”, le colline che precedono la singolarità tecnologica, e definisce il periodo attuale come l’inizio di una nuova era umana.

Il dato più rilevante non è tanto la data. Le previsioni sull’AGI sono ormai diventate uno sport praticato da CEO, venture capitalist e influencer tecnologici. Il vero segnale è la progressiva compressione delle tempistiche. Solo pochi anni fa Hassabis parlava di orizzonti compresi tra cinque e dieci anni. Oggi il margine si è ristretto fino a indicare il 2029-2031 come finestra plausibile. Quando uno dei laboratori più avanzati al mondo riduce in questo modo l’incertezza temporale, significa che all’interno dei sistemi di ricerca stanno osservando progressi che dall’esterno non sono ancora completamente visibili.

L’industria dell’AI sta vivendo una fase curiosa. Da un lato emergono modelli sempre più competenti, capaci di programmare, ragionare, utilizzare strumenti esterni, condurre ricerche e coordinare attività complesse. Dall’altro lato persistono limiti evidenti che ricordano quanto siamo ancora lontani da una vera generalizzazione cognitiva. Il benchmark ARC-AGI-3, progettato per valutare capacità di adattamento in ambienti sconosciuti, ha mostrato prestazioni inferiori all’1% per molti modelli di frontiera, mentre gli esseri umani raggiungono risultati perfetti. Questo divario suggerisce che alcune componenti fondamentali dell’intelligenza rimangono irrisolte. La strada verso l’AGI potrebbe essere molto più tortuosa di quanto raccontino le slide degli investitori.

Il problema centrale è che nessuno concorda realmente sulla definizione di AGI. Per alcuni significa superare gli esseri umani nella maggior parte delle attività economiche. Per altri equivale a possedere capacità di apprendimento autonome in domini completamente nuovi. Alcuni ricercatori sostengono addirittura che sistemi già esistenti soddisfino una versione pragmatica della definizione. Quando la linea del traguardo cambia continuamente, stabilire chi l’abbia attraversata diventa inevitabilmente controverso.

Nel frattempo si assiste a una convergenza sorprendente delle previsioni. Demis Hassabis parla del 2030. Sam Altman sostiene da tempo che la costruzione dell’AGI sia ormai una questione ingegneristica più che scientifica. Dario Amodei continua a descrivere scenari di accelerazione molto rapidi. Perfino Elon Musk, che raramente difetta di ottimismo tecnologico, ha indicato tempistiche analoghe. Quando attori con approcci diversi iniziano a convergere su un orizzonte temporale simile, gli osservatori dovrebbero almeno prendere in considerazione l’ipotesi che qualcosa di significativo stia effettivamente accadendo.

La parte più sottovalutata delle dichiarazioni di Hassabis riguarda però la preparazione sociale. Il CEO di DeepMind ha insistito sul fatto che non si tratta più di una discussione riservata agli ingegneri. Economisti, legislatori, filosofi, educatori e dirigenti aziendali dovrebbero iniziare a ragionare concretamente sugli impatti di sistemi sempre più autonomi. Questa osservazione appare molto più importante delle speculazioni sulla singolarità. Se l’AGI arrivasse davvero entro cinque anni, il problema principale non sarebbe tecnologico ma istituzionale.

Le aziende stanno già sperimentando questa tensione. Molti dirigenti continuano a discutere di trasformazione digitale come se fossimo ancora nel 2018, mentre agenti AI capaci di svolgere attività operative stanno entrando nei flussi di lavoro. La velocità con cui le organizzazioni si adatteranno potrebbe diventare il vero fattore competitivo. La storia insegna che le rivoluzioni industriali non premiano necessariamente chi inventa una tecnologia, ma chi riesce a integrarla nei processi economici prima degli altri.

Un altro elemento spesso ignorato riguarda l’infrastruttura. Per raggiungere livelli di intelligenza comparabili a quelli immaginati dai laboratori di frontiera serviranno quantità immense di energia, semiconduttori, data center e reti di comunicazione. La corsa all’AGI non è soltanto una competizione algoritmica; è una battaglia industriale che coinvolge catene di approvvigionamento globali, geopolitica e investimenti da centinaia di miliardi di dollari. Chi osserva soltanto i modelli linguistici rischia di perdere metà della storia.

La previsione di Hassabis potrebbe rivelarsi corretta oppure no. La storia della tecnologia è piena di scadenze mancate. Tuttavia il punto non è più stabilire se l’AGI arriverà esattamente nel 2029 o nel 2031. Il punto è che i leader dei laboratori più avanzati stanno iniziando a parlare come persone convinte di aver intravisto un percorso credibile verso quel traguardo. Quando gli architetti della tecnologia smettono di discutere se qualcosa sia possibile e iniziano a discutere quanto velocemente arriverà, il mercato farebbe bene a prestare attenzione.