Demis Hassabis, cofondatore e CEO di Google DeepMind, ha riaperto uno dei dibattiti più controversi dell’intelligenza artificiale contemporanea: l’arrivo dell’Artificial General Intelligence, l’ipotetica intelligenza artificiale capace di comprendere, apprendere e svolgere un’ampia gamma di compiti al livello umano o superiore, potrebbe essere molto più vicino di quanto molti governi e aziende siano preparati ad accettare. Per la seconda volta nel corso dell’anno, Hassabis ha indicato la fine del decennio come una finestra plausibile per l’emergere dell’AGI, ma questa volta ha alzato ulteriormente la posta definendo questa trasformazione non semplicemente una nuova rivoluzione tecnologica, bensì un evento paragonabile alla scoperta dell’elettricità o del fuoco.
La metafora scelta dal leader di Google DeepMind è volutamente epica. Secondo Hassabis, guardando indietro nei prossimi decenni, l’umanità potrebbe rendersi conto di trovarsi oggi ai piedi di una nuova era, quella che definisce l’alba della singolarità. Una dichiarazione che appartiene alla tradizione narrativa della Silicon Valley, dove ogni generazione tecnologica tende a raccontarsi come un punto di svolta nella storia umana; tuttavia, questa volta il protagonista non è un giovane imprenditore con una felpa davanti a una lavagna piena di equazioni, ma uno dei ricercatori più rispettati nel campo dell’intelligenza artificiale, vincitore del premio Nobel per la chimica 2024 insieme a John Jumper e David Baker per il lavoro su AlphaFold.
Hassabis sostiene che confrontare l’AGI con internet, smartphone o cloud computing sarebbe riduttivo perché queste tecnologie hanno amplificato capacità umane esistenti, mentre una vera intelligenza artificiale generale potrebbe introdurre un nuovo attore nel processo di produzione della conoscenza. La frase più provocatoria del suo intervento è forse quella secondo cui “abbiamo trovato un modo per far pensare la sabbia”. Dietro l’immagine poetica c’è un riferimento concreto: i semiconduttori, costituiti principalmente da silicio, sono diventati il substrato fisico di sistemi capaci di generare linguaggio, progettare molecole, scrivere codice e assistere processi decisionali complessi. La civiltà ha trasformato un elemento abbondante della crosta terrestre in una macchina cognitiva artificiale, un passaggio che fino a pochi anni fa apparteneva più alla fantascienza che alla strategia industriale.
Ma lo stesso Hassabis introduce una nota di cautela significativa. La velocità con cui avanzano i modelli di frontiera, dai grandi modelli linguistici agli agenti autonomi capaci di utilizzare strumenti esterni, sta superando la capacità delle istituzioni di comprenderne pienamente gli effetti. Il problema non è più soltanto se un modello sia in grado di rispondere correttamente a una domanda, ma cosa possa accadere quando sistemi sempre più autonomi saranno in grado di pianificare obiettivi, modificare strategie operative e interagire con infrastrutture digitali critiche.
Il rischio indicato da Hassabis riguarda soprattutto gli scenari ad alta intensità di sicurezza. Le attuali generazioni di modelli già sollevano problemi relativi alla cybersicurezza, alla generazione automatizzata di contenuti ingannevoli e alla capacità di accelerare attività malevole. Sistemi futuri con maggiore autonomia potrebbero amplificare rischi in settori sensibili come biologia sintetica, sicurezza nazionale e infrastrutture strategiche. La questione centrale diventa quindi una domanda tipica della governance tecnologica: come mantenere il controllo umano su strumenti che aumentano rapidamente la propria capacità di agire?
Per affrontare questa sfida Hassabis ha proposto la creazione negli Stati Uniti di un organismo indipendente per gli standard dell’AI di frontiera, ispirato al modello della Financial Industry Regulatory Authority, la FINRA, che supervisiona il settore finanziario. L’idea è costruire una struttura pubblico-privata finanziata principalmente dall’industria ma composta anche da esperti tecnici indipendenti e rappresentanti del mondo open source, con il compito di valutare e testare i modelli più avanzati prima della loro diffusione.
La proposta si inserisce in una crescente pressione internazionale per creare meccanismi di controllo sull’intelligenza artificiale avanzata. Nel 2023 Sam Altman, CEO di OpenAI, aveva chiesto davanti al Senato statunitense un sistema federale di autorizzazione per i modelli più potenti, con audit indipendenti sulla sicurezza. Anche altri leader del settore hanno recentemente paragonato la necessità di regolamentazione dell’AI alla nascita di organismi come la Federal Aviation Administration, nata per garantire sicurezza in un settore rivoluzionario ma intrinsecamente rischioso.
Il paradosso dell’intelligenza artificiale moderna è che le stesse aziende che costruiscono i sistemi più potenti sono anche tra le prime a chiedere regole. È una dinamica insolita nel capitalismo tecnologico, dove normalmente la regolazione viene percepita come un freno alla crescita. Nel caso dell’AI, invece, la paura è che una corsa senza coordinamento possa creare un mercato estremamente competitivo ma fragile, nel quale il primo a raggiungere un vantaggio decisivo potrebbe avere un potere economico e geopolitico senza precedenti.
La previsione di Hassabis sull’AGI entro pochi anni rimane una scommessa, non una certezza scientifica. La storia dell’intelligenza artificiale è piena di promesse anticipate, dagli anni dell’entusiasmo per i sistemi esperti fino ai precedenti cicli di “AI winter”, quando aspettative troppo elevate hanno prodotto delusione e ridimensionamento degli investimenti. Tuttavia, la differenza rispetto al passato è la scala industriale raggiunta oggi: miliardi di dollari investiti, infrastrutture cloud gigantesche, chip specializzati e una competizione globale tra Stati Uniti, Cina ed Europa.
La vera partita non riguarda soltanto quando arriverà l’AGI, ma chi stabilirà le regole prima che arrivi. La tecnologia potrebbe davvero aprire una nuova stagione di scoperte scientifiche, produttività e innovazione, ma la storia insegna che ogni strumento paragonabile al fuoco può illuminare una civiltà oppure incendiarla. Il problema, come spesso accade nelle grandi rivoluzioni tecnologiche, non è soltanto costruire la macchina più intelligente, ma dimostrare di essere abbastanza intelligenti da governarla.