Nel mio libro Alleati digitali ho immaginato un’IA personale, vicina all’utente, capace di conoscere i suoi dati senza consegnarli a una grande piattaforma. Ma c’è un’obiezione legittima a quest’approccio: se spostiamo una parte dell’intelligenza artificiale dai data centre alle case, agli studi professionale, alle scuole e alle PMI, non rischiamo di spostare anche i consumi energetici verso reti elettriche ancora alimentate in parte da fonti fossili?
Esistono ormai due piani di battaglia dell’intelligenza artificiale. Il primo riguarda la frontiera: sistemi sempre più autonomi e potenti, fino alla possibile superintelligenza, più grande dell’intelligenza residente nell’intera umanità, che promette un potere enorme a chi la possederà. Il secondo riguarda l’IA che abbiamo già oggi, quella che scrive codici, analizza documenti, progetta, decide, consiglia e comincia ad agire da sola.
La nuova disputa sull’intelligenza artificiale ha improvvisamente assunto il lessico della Guerra Fredda. Dario Amodei, CEO di Anthropic, non ha chiesto uno stop assoluto, ma di “rallentare la frontiera”: dare tempo alla sicurezza di inseguire capacità che crescono sempre più in fretta. Sam Altman ed Elon Musk hanno sostenuto l’impostazione.
La settimana passata ci ha regalato spunti di riflessione sulle prospettive dell’intelligenza artificiale generativa. Dapprima Jacob Coxton, ricercatore di Anthropic, lascia la compagnia ammonendo il mondo intero del fatto che la velocità con cui si sta correndo verso la superintelligenza è tale che entro neanche un anno potremmo perdere il controllo e venire da essa annientati.
Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha scritto quest’anno che in soli quattro anni l’IA è passata dal riuscire a malapena a scrivere una riga di codice al produrre gran parte del software nelle maggiori aziende di frontiera [1]. Da ingegnere, confesso che la frase mette i brividi. Non tanto per l’essere un ingegnere chimico – faccio altro da tempo – quanto perché l’ingegnere è forse la figura simbolo della rivoluzione industriale: colui che trasforma scienza in ponti, chip, impianti, farmaci, materiali, automobili. Davvero rischia di diventare superfluo?
Alex Karp, CEO di Palantir, ha rilanciato nei giorni scorsi una domanda destinata a diventare centrale: un’impresa può affidare a pochi grandi provider non solo i propri dati, ma anche il sapere che la rende diversa dai concorrenti? La risposta potrebbe essere una nuova generazione di IA “sovrane”, aziendali o personali: modelli e agenti che lavorano sui dati dell’organizzazione senza disperderne know-how e vantaggio competitivo.
Un quantum computer usa qubit, capaci di rappresentare più stati contemporaneamente grazie a sovrapposizione ed entanglement, i piatti forti della meccanica quantistica. Non accelera ogni calcolo, ma può risolvere alcuni problemi di simulazione, ottimizzazione e crittografia molto più rapidamente dei computer tradizionali.
Alziamo un attimo lo sguardo. Nel 2050 l’intelligenza artificiale potrà assisterci con una potenza che oggi inimmaginabile. Aiuterà medici a leggere dati complessi, anziani a restare più a lungo nella propria casa, studenti a imparare secondo il proprio ritmo, lavoratori a evitare compiti pericolosi o ripetitivi, imprese e pubbliche amministrazioni a decidere meglio.
Perché l’Europa, che dispone di università eccellenti, industrie sofisticate e un mercato di 450 milioni di persone (13% dell’economia mondiale), non ha prodotto Google, Nvidia o OpenAI? La risposta precede la tecnologia. Manca una visione politica coerente.
Alla chiusura del 3 luglio Nvidia valeva in Borsa 4,75 trilioni di dollari, Alphabet, cioè Google, 4,32, Microsoft 2,91, Amazon 2,64, Meta 1,49, Tesla 1,39. Sono 17,5 trilioni. A questa montagna di capitalizzazioni si aggiungono le grandi scommesse private: OpenAI è stata valutata circa 852 miliardi e Anthropic 965. Non sono cifre direttamente sommabili - le quotate hanno quote nelle private e gran parte del loro valore nasce da attività anteriori all’IA - ma segnalano una fiducia implicita vicina ai 20 trilioni.
