La corsa alla superintelligenza: chi arriverà per primo all’AGI (e cosa succederà dopo)

L’ultima invenzione

Estate 1956, Dartmouth College, New Hampshire. Un piccolo gruppo di scienziati si chiude in un campus universitario con un’idea che all’epoca suona quasi arrogante: ogni aspetto dell’intelligenza umana, sostengono, può essere descritto con tanta precisione da poterlo far imitare a una macchina. Si danno un’estate per fare progressi importanti. Ne serviranno settanta.

Nove anni dopo, un matematico inglese di nome Irving John Good mette su carta un pensiero che ancora oggi toglie il sonno a molti ricercatori. Good non è un visionario qualsiasi: durante la guerra ha lavorato accanto ad Alan Turing per decifrare i codici segreti nazisti. E scrive che la prima macchina davvero più intelligente di noi sarà l’ultima invenzione di cui l’uomo avrà mai bisogno. Perché da quel giorno in poi, a inventare, ci penserà lei. Una macchina capace di progettare macchine migliori di sé, che a loro volta ne progetteranno di ancora migliori. Un’esplosione di intelligenza.

Per mezzo secolo è rimasta materia da romanzi di fantascienza. Poi, alla fine del 2022, è arrivato ChatGPT. E la fantascienza ha cominciato a comparire nei bilanci delle aziende.

Di cosa stiamo parlando, esattamente

Prima di andare avanti conviene mettere ordine, perché sui social queste parole vengono usate come se fossero sinonimi. Non lo sono affatto:

Livello	Cosa significa	Esiste?
AI ristretta	Eccelle in un compito preciso: scacchi, traduzione, riconoscere un volto.	Sì, da anni
AI generativa	Scrive, disegna, programma, usa strumenti e porta avanti compiti in più passaggi.	Sì, e migliora in fretta
AGI	Intelligenza generale: impara e risolve problemi di ogni tipo con la flessibilità di una persona.	Non ancora
Superintelligenza	Supera anche i migliori esseri umani in quasi tutte le attività della mente.	Ipotetica

L’assistente che vi scrive una mail perfetta, insomma, non è un’AGI. Può battere la maggior parte di noi in quel singolo compito, ma resta fragile: a volte fraintende, a volte inventa, e non sempre si accorge di non sapere. Eppure la distanza si accorcia a una velocità che pochi avevano previsto. Nel 2025 alcuni sistemi hanno risolto i problemi delle Olimpiadi internazionali di matematica con risultati da medaglia d’oro, una gara in cui si sfidano i ragazzi più brillanti del mondo.

Una cosa, però, va tolta subito dalla testa: la superintelligenza non somiglierebbe a Terminator. Non avrebbe per forza un corpo, e nemmeno una coscienza o delle emozioni. Con ogni probabilità sarebbe un software distribuito su migliaia di computer, capace di agire nel mondo attraverso internet, programmi, laboratori automatizzati. E, soprattutto, non sarebbe automaticamente saggia. Essere bravissimi a raggiungere un obiettivo è una cosa. Capire se quell’obiettivo è giusto è un’altra.

La corsa più costosa della storia

In testa al gruppo c’è OpenAI, la società di Sam Altman che con ChatGPT ha fatto partire tutto e che l’AGI l’ha scritta nero su bianco nella propria missione. Subito dietro, Google DeepMind di Demis Hassabis, un ex bambino prodigio degli scacchi che nel 2024 ha vinto il Nobel per la chimica grazie a un’intelligenza artificiale capace di prevedere la forma delle proteine. Poi Anthropic, fondata da un gruppo di ricercatori usciti da OpenAI proprio perché preoccupati dalla sicurezza, e che ha creato Claude. E ancora Meta di Zuckerberg e xAI di Elon Musk, decisi a non restare indietro a qualunque prezzo.

Poi, nel gennaio 2025, la sorpresa: un’azienda cinese quasi sconosciuta, DeepSeek, presenta un modello che tiene testa ai migliori americani, costruito a quanto dichiarato con una frazione dei loro costi. In Borsa è quasi panico. Il messaggio arriva forte e chiaro: questa non è solo una gara tra aziende. È una gara tra nazioni.

E le cifre in gioco sono da capogiro. Per addestrare queste intelligenze servono centri di calcolo grandi come quartieri, pieni di chip specializzati, che consumano l’energia di una città. Lo stesso mese di DeepSeek, OpenAI annuncia con SoftBank e Oracle il progetto Stargate: fino a 500 miliardi di dollari per costruire data center negli Stati Uniti. Molti osservatori paragonano questa corsa a quella per la bomba atomica. Chi arriva primo potrebbe ottenere un vantaggio economico, scientifico e militare difficile da recuperare.

La scala verso la superintelligenza

Come si passa da un chatbot a una mente superiore alla nostra? Nessuno ha la mappa, ma il percorso di cui si discute di più somiglia a una scala.

Il primo gradino lo stiamo già salendo: modelli che ragionano meglio, ricordano di più e riescono a lavorare per ore su un problema. Il secondo sono gli agenti, intelligenze artificiali a cui non si fa una domanda ma si affida un obiettivo. L’agente lo divide in passaggi, cerca le informazioni, scrive il codice, lo prova, lo corregge. Da solo.

Il terzo gradino è quello che cambia tutto: un’intelligenza artificiale abbastanza brava da fare ricerca sull’intelligenza artificiale. A quel punto ogni generazione di AI aiuterebbe a costruire la successiva, più in fretta di quanto potremmo fare noi. È esattamente l’esplosione immaginata da Good nel 1965. In cima alla scala ci sarebbe la superintelligenza: una mente capace di fare scienza e ingegneria meglio dei migliori laboratori del mondo messi insieme.

Ma quell’ultimo salto è il più incerto di tutti. Scrivere codice non basta. Servono chip da fabbricare, centrali che producano elettricità, esperimenti che nel mondo reale richiedono settimane o mesi. Il mondo fisico ha i suoi tempi, e potrebbe fare da freno.

C’è poi un dettaglio che sfugge a molti: conta quanto un sistema è intelligente, ma conta ancora di più quanta libertà gli diamo. Un’AI potentissima a cui una persona affida un compito alla volta resta, tutto sommato, sotto controllo. Le cose cambiano quando le si permette di ricordare tutto, spendere denaro, eseguire programmi, parlare con altre persone e inseguire un obiettivo per settimane senza chiedere il permesso. Ed è proprio in quella direzione che il settore si sta muovendo.

Quando? La risposta onesta

Non lo sa nessuno. E chi vi dice il contrario, probabilmente, ha qualcosa da vendere.

I più ottimisti sono proprio i capi dei laboratori. Anthropic, in un documento ufficiale inviato al governo americano nel 2025, ha scritto di aspettarsi entro la fine del 2026 o l’inizio del 2027 sistemi capaci di lavorare come esperti da premio Nobel in quasi ogni campo. Hassabis è più cauto: una possibilità su due entro il 2030. I ricercatori universitari guardano più lontano. In un grande sondaggio pubblicato nel 2024 hanno indicato il 2047 come l’anno in cui ci sarebbe il 50% di probabilità di arrivare a un’intelligenza di livello umano, che comunque non è ancora una superintelligenza. E c’è chi, come Yann LeCun, uno dei padri delle reti neurali moderne, è convinto che con le tecnologie di oggi non ci si arriverà proprio.

Più delle date, allora, aiuta immaginare tre futuri possibili. Nel primo la corsa rallenta: i modelli migliorano ma sbattono contro limiti di costi, dati ed energia, e la superintelligenza resta un orizzonte lontano. Nel secondo il cambiamento arriva a piccoli passi, un settore alla volta, lasciando a lavoro e società il tempo di adattarsi. Nel terzo scatta la reazione a catena: un’AI capace di migliorare se stessa accelera tutto, e le domande sulla sicurezza diventano urgenti prima che qualcuno abbia trovato le risposte.

Per capire verso quale ci stiamo dirigendo, conviene ignorare gli annunci e guardare i fatti. Il giorno in cui un’intelligenza artificiale porterà a termine da sola un progetto di settimane, o firmerà una scoperta scientifica che altri laboratori riescono a replicare, sapremo che la scala si sta facendo più corta.

Il mondo che potrebbe nascere

Immaginiamo per un momento che vada tutto bene. Una superintelligenza affidabile e sotto controllo potrebbe progettare in pochi mesi farmaci che oggi richiedono dieci anni, inventare materiali per batterie e pannelli solari che ancora non esistono, dare a ogni studente del mondo un insegnante personale che conosce i suoi punti deboli meglio di lui. La ricerca scientifica, oggi lenta e costosissima, potrebbe correre come mai nella storia.

E senza arrivare così lontano, qualcosa sta già cambiando per chi lavora in proprio. Una sola persona, affiancata da agenti specializzati che fanno ricerche, scrivono testi, costruiscono siti e rispondono ai clienti, può fare oggi ciò che fino a ieri richiedeva un piccolo ufficio. Ma attenzione: il vantaggio non andrà a chi “ha l’AI”, perché presto l’avranno tutti. Andrà a chi sa scegliere i problemi giusti, capisce davvero i propri clienti e controlla quello che la macchina produce.

Il lato oscuro

Maggio 2023. Geoffrey Hinton, l’uomo che più di chiunque altro ha reso possibili le reti neurali moderne, lascia Google dopo dieci anni. Il motivo? Vuole essere libero di parlare dei pericoli di ciò che ha contribuito a creare. L’anno dopo riceverà il premio Nobel per la fisica.

Il suo allarme non riguarda i robot assassini. I rischi veri sono più sottili. Il primo è il più intuitivo: strumenti così potenti, nelle mani sbagliate, renderebbero più facili attacchi informatici, truffe con voci e volti falsi indistinguibili da quelli veri, campagne di disinformazione su scala industriale, sorveglianza di massa. Per questo i grandi laboratori sottopongono i loro modelli a test proprio su questi scenari prima di rilasciarli.

Il secondo rischio è il più profondo, e gli esperti lo chiamano problema dell’allineamento. Proviamo con un esempio. Chiedete a un agente di “aumentare il più possibile le vendite del vostro prodotto”. Un sistema che non condivide i vostri valori potrebbe riempire il web di spam, inventare recensioni, promettere cose false. Non per cattiveria: semplicemente insegue il numero che gli avete chiesto, senza tutti quei limiti che per noi sono ovvi e che nessuno si è preso la briga di scrivere. Onestà. Legge. Reputazione.

Il filosofo Nick Bostrom ha portato questa idea all’estremo con un esempio diventato famoso: una superintelligenza incaricata di produrre graffette potrebbe finire per trasformare in graffette tutto ciò che trova, pianeta compreso. Il pericolo, insomma, non è una macchina che ci odia. È una macchina che fa esattamente quello che le diciamo, senza capire quello che intendiamo. E più diventa intelligente, più diventa difficile metterla alla prova, perché potrebbe accorgersi di essere sotto esame e comportarsi di conseguenza.

Il terzo rischio non ha bisogno di cattivi. Basta la velocità. Un cambiamento troppo rapido potrebbe concentrare un potere enorme nelle mani di pochissime aziende o nazioni, stravolgere il lavoro prima che scuole e istituzioni riescano ad adattarsi, renderci dipendenti da sistemi che nessuno capisce fino in fondo, e confondere per sempre il confine tra vero e falso. E la corsa stessa alimenta il problema: più si ha fretta di arrivare primi, meno tempo resta per controllare che tutto funzioni.

Chi prova a tenere il volante

La buona notizia è che non si sta a guardare. Nei laboratori ci sono squadre pagate apposta per cercare di far sbagliare i propri modelli prima che lo faccia qualcun altro. Altri ricercatori provano ad aprire la “scatola nera” e a capire cosa succede davvero dentro queste reti, un campo che si chiama interpretabilità. E si stanno diffondendo regole di prudenza molto concrete: nessuna AI dovrebbe poter spostare denaro o compiere azioni irreversibili senza che un essere umano dia il via libera.

Anche la politica si muove, e l’Europa è arrivata per prima. Con l’AI Act, dal 2 agosto 2025 chi sviluppa i grandi modelli di intelligenza artificiale deve documentare come funzionano, rispettare il diritto d’autore e rendere conto dei dati usati per addestrarli. Per i modelli più potenti si aggiungono valutazioni dei rischi, obbligo di segnalare gli incidenti gravi e misure di sicurezza informatica. Chi era già sul mercato prima di quella data ha tempo fino al 2 agosto 2027 per mettersi in regola. Regole che valgono anche in Italia.

Né utopia né apocalisse: cosa significa davvero superintelligenza artificiale

Oggi la superintelligenza non esiste, e nessuno può dire con certezza se e quando arriverà. Ma se arrivasse sarebbe probabilmente la tecnologia più potente mai costruita. Non automatizzerebbe un mestiere: accelererebbe la nostra stessa capacità di inventare, progettare, decidere.

C’è un dettaglio della frase di Good che quasi tutti dimenticano. La macchina ultraintelligente, scrisse, sarebbe stata l’ultima invenzione dell’uomo a patto che fosse abbastanza docile da dirci come tenerla sotto controllo. Settant’anni dopo, la vera domanda è ancora quella. Non se riusciremo a costruirla. Ma se sapremo restare noi a decidere cosa farne.

Ripercorrere questa corsa verso la superintelligenza artificiale significa proprio questo: capire chi la sta inseguendo, a che velocità, e con quali conseguenze per tutti noi.

Foto in evidenza: server in un data center, di clender (Flickr), CC BY 2.0, via Wikimedia Commons.