Bill Gates ha cambiato tono. L’uomo che ha contribuito a costruire l’industria informatica moderna, trasformando Microsoft in una delle aziende più influenti della storia economica contemporanea, oggi descrive l’intelligenza artificiale con una preoccupazione che va ben oltre le cautele abituali dei leader tecnologici. Il punto non è che le macchine diventeranno più intelligenti degli esseri umani, eventualità discussa dalla ricerca informatica fin dai tempi di Alan Turing, ma che le loro capacità operative stiano crescendo più rapidamente della capacità delle istituzioni di comprenderle e governarle. Nell’intervista dedicata ai rischi dell’IA, Gates sostiene che l’umanità abbia già raggiunto soglie pericolose nella sicurezza informatica e nella ricerca biologica, mentre il dibattito pubblico continua a essere dominato dalla competizione industriale e dalla rivalità strategica fra Stati Uniti e Cina.

La distanza rispetto al Gates del 1996 è significativa. Intervistato da David Letterman, l’allora presidente di Microsoft definiva spaventosa l’ipotesi di computer capaci di pensare, osservando che ottenere risultati di quel genere sembrava ancora un problema estremamente difficile. Trent’anni dopo, la questione non riguarda più soltanto la possibilità teorica di riprodurre alcune capacità cognitive. Gates racconta di avere osservato personalmente il progresso dei modelli linguistici e di avere riconosciuto un salto qualitativo quando un sistema sviluppato da OpenAI riuscì a superare con il massimo punteggio un esame avanzato di biologia, rispondendo anche a quesiti complessi che, secondo il suo racconto, non aveva avuto modo di conoscere in precedenza. Un secondo passaggio è arrivato con i modelli capaci di affrontare attività di programmazione articolate, individuando vulnerabilità che erano sfuggite per anni all’analisi umana.

L’esperienza personale di Gates merita attenzione, ma non sostituisce una valutazione indipendente delle capacità dei modelli. Il suo percorso gli consente di osservare l’IA da prospettive difficilmente conciliabili in una sola persona: quella del tecnologo che conosce la storia dell’informatica, quella del dirigente che ha affrontato la concorrenza fra imprese globali e quella del filantropo che lavora con governi e organizzazioni sanitarie. Questa combinazione spiega la forza della sua presa di posizione, non dimostra automaticamente che ogni previsione formulata nell’intervista sia corretta. Il valore dell’allarme sta soprattutto nella domanda che pone alle istituzioni: che cosa accade quando una tecnologia diventa utilizzabile per scopi pericolosi prima che esistano strumenti adeguati per limitarne gli abusi?

Il rischio informatico offre un esempio concreto. I modelli più avanzati possono assistere nella ricerca di vulnerabilità software, nell’analisi di codice complesso e nella costruzione di strumenti di attacco. La stessa capacità può aiutare un’azienda a proteggere i propri sistemi oppure consentire a un aggressore di individuare falle difficili da scoprire con metodi tradizionali. L’ambivalenza non è nuova: ogni tecnologia di sicurezza può essere studiata anche da chi intende violarla. A cambiare è il costo dell’operazione. Se un sistema automatizza attività che richiedevano competenze specialistiche e settimane di lavoro, il numero di soggetti in grado di tentare attacchi sofisticati può aumentare sensibilmente.

Gates sostiene che il problema sia già entrato in una fase critica, citando modelli di nuova generazione capaci di individuare difetti in software esaminati per anni senza che fossero rilevati. L’affermazione richiede una distinzione essenziale: trovare una vulnerabilità in un ambiente controllato non equivale a compromettere un’infrastruttura reale, nella quale contano anche configurazioni, permessi, difese e condizioni operative. Tuttavia, non sarebbe prudente aspettare che queste capacità si traducano in un incidente sistemico per riconoscerne il potenziale. Banche, reti energetiche, ospedali e amministrazioni pubbliche dipendono da software che spesso incorpora componenti molto vecchi. L’automazione della ricerca di falle può rafforzare la difesa, ma può anche ridurre il vantaggio temporale di cui oggi beneficiano i responsabili della sicurezza.

Gli strumenti di IA possono sostenere la ricerca farmaceutica, accelerare l’analisi di molecole e aiutare gli scienziati a comprendere processi biologici complessi. Le medesime competenze possono però essere utilizzate impropriamente per facilitare attività dannose. Gates richiama il rischio che capacità un tempo accessibili soltanto a gruppi dotati di risorse scientifiche eccezionali diventino più facilmente utilizzabili da attori con intenzioni criminali. Questo scenario non significa che un chatbot possa produrre autonomamente un agente patogeno pronto all’impiego, né che ogni modello avanzato possieda capacità equivalenti. La ricerca biologica richiede laboratori, materiali, procedure sperimentali e competenze che non possono essere sostituiti da una risposta generata sullo schermo. Il rischio, tuttavia, risiede anche nell’assistenza fornita durante le fasi di progettazione e ottimizzazione, soprattutto quando viene combinata con conoscenze sperimentali già disponibili.

Da qui nasce il contrasto con Jensen Huang, amministratore delegato di Nvidia, che nell’intervista viene presentato come sostenitore della responsabilità individuale dei dirigenti: se un prodotto non è sicuro, l’impresa dovrebbe semplicemente evitare di distribuirlo. Gates respinge questa impostazione perché presume che la responsabilità commerciale e il