L’auto-miglioramento dell’IA non è più un concetto da laboratorio o fantascienza. È già un processo in corso nelle big tech, con potenzialità enormi ma anche rischi sistemici difficili da controllare.
Dai laboratori di Meta a quelli di Google, fino agli esperimenti delle startup e dei centri di ricerca indipendenti, l’idea è chiara: costruire sistemi in grado di accelerare autonomamente il proprio sviluppo. Ma dietro le promesse di produttività e progresso scientifico si nascondono sfide etiche, di sicurezza e strategiche che richiedono una governance all’altezza.
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Auto-miglioramento: lo spartiacque rispetto ad altre tecnologie
Mark Zuckerberg ha recentemente dichiarato che Meta punta a raggiungere un’IA più intelligente dell’uomo. Per farlo, due ingredienti principali: l’ingaggio dei migliori ricercatori – con offerte da capogiro – e lo sviluppo di sistemi capaci di migliorare sé stessi. La novità è proprio questa: a differenza di altre tecnologie di rottura (come CRISPR o i reattori a fusione), l’IA può ottimizzare i chip su cui gira, progettare altre IA, scoprire nuovi approcci di ricerca.
Un esempio concreto arriva dal 2024, quando Google DeepMind ha usato un sistema di AI per riprogettare le proprie TPU (Tensor Processing Units) riducendo i tempi di calcolo in alcune operazioni chiave di oltre il 5%. Questo genere di miglioramenti non si limita a far “girare” meglio i modelli esistenti: riduce i costi, abbassa le barriere di accesso per la ricerca e può avere ricadute su applicazioni concrete, dal riconoscimento vocale alla diagnostica medica.
Questa capacità introduce un feedback loop potenzialmente esponenziale: più l’IA migliora, più accelera la propria crescita. Ma lo stesso meccanismo potrebbe moltiplicare rischi come cyberattacchi automatizzati, progettazione di armi e manipolazione delle informazioni. L’uso di AI per il phishing automatizzato, ad esempio, è già stato documentato da gruppi di ricerca in cybersecurity: modelli linguistici generano e-mail perfettamente personalizzate e difficili da individuare come fraudolente.
I cinque driver del self-improvement nell’AI
Secondo un’analisi pubblicata dal MIT Technology Review, ecco i cinque ambiti in cui i sistemi di intelligenza artificiale stanno già contribuendo a potenziare sé stessi.
Coding assistance: produttività (quasi) automatica
Il contributo più tangibile oggi è nell’assistenza alla programmazione. Strumenti come Claude Code o Cursor sono diffusi nei team AI, e Google ha dichiarato che il 25% del suo nuovo codice è generato da AI. Questo velocizza la scrittura, il test e il deployment di nuovi modelli.
Tuttavia, i dati sull’effettivo guadagno di produttività sono controversi: studi condotti da METR hanno rilevato che sviluppatori esperti impiegano il 20% di tempo in più con assistenti AI, principalmente per correggere errori generati dal sistema. La percezione di “andare più veloce” non sempre corrisponde a un reale incremento di output utile.
Esempio pratico: in un progetto interno di Anthropic, gli ingegneri hanno utilizzato Claude Code per sviluppare moduli di data preprocessing. Nonostante la rapidità di generazione, il tempo speso a correggere errori di compatibilità con librerie già esistenti ha annullato il guadagno iniziale. Questo dimostra che l’uso ottimale di coding assistant richiede un’integrazione attenta nei flussi di lavoro.
Ottimizzazione dell’infrastruttura
Allenare un LLM richiede tempo e risorse enormi. Migliorare le performance hardware è quindi cruciale. Ricercatori di Google DeepMind, come Azalia Mirhoseini, stanno usando AI per ottimizzare la progettazione di chip e scrivere kernel più efficienti.
Il progetto AlphaEvolve di Google è emblematico: un ciclo iterativo in cui l’LLM Gemini scrive algoritmi, li valuta, li migliora e li integra. Risultato? Un kernel più veloce dell’1% nel training di Gemini e una gestione dei datacenter più efficiente dello 0,7%. Numeri apparentemente piccoli, ma con impatti enormi su scala industriale.
Per comprendere il peso di queste cifre: Google ha dichiarato che una riduzione dell’1% nei tempi di training di un modello di grandi dimensioni può significare milioni di dollari risparmiati in costi energetici e settimane di anticipo sul rilascio di nuove versioni.
Automazione del training
La scarsità di dati e i costi dell’addestramento sono ostacoli significativi. Tecniche come il “LLM as a judge” (usare un modello per valutare le risposte di un altro) riducono la dipendenza dal feedback umano.
Questi approcci sono alla base di framework come la Constitutional AI di Anthropic e consentono di generare dataset sintetici su larga scala, anche in domini poco rappresentati nei dati reali.
Esempio: in un esperimento alla Stanford University, un LLM è stato incaricato di generare procedure passo-passo per risolvere problemi complessi di robotica. Un altro modello ha valutato la correttezza dei passaggi, creando così un set di training virtualmente infinito per migliorare agenti autonomi senza l’intervento umano diretto.
Evoluzione degli agenti AI
Gli LLM sono basati su architetture definite da umani, ma la progettazione di agenti autonomi è un campo ancora poco esplorato. Sistemi come la Darwin Gödel Machine di Jeff Clune e Sakana AI modificano iterativamente i propri strumenti e le proprie istruzioni per migliorare le performance, creando un vero ciclo di auto-evoluzione.
Questo significa che un agente AI può scoprire ottimizzazioni che nemmeno la sua versione originale avrebbe potuto concepire. In test controllati, la Darwin Gödel Machine ha migliorato le proprie performance in compiti di pianificazione complessa del 15% senza alcun intervento esterno, semplicemente riprogrammandosi.
Ricerca scientifica autonoma
Il passo più ambizioso è quello dell’AI Scientist: un sistema in grado di generare la propria domanda di ricerca, condurre esperimenti e scrivere articoli scientifici. Alcuni lavori generati da questo approccio sono già stati valutati positivamente in conferenze come l’ICML.
Un caso interessante: uno degli studi generati dall’AI Scientist, pur non ottenendo risultati positivi nella verifica sperimentale, ha ricevuto punteggi di revisione comparabili a quelli di ricerche umane, dimostrando che la qualità metodologica può essere mantenuta anche in output completamente autonomi.
Potenzialità e rischi dell’accelerazione esponenziale
Gli scenari ipotizzati vanno dalla liberazione dell’uomo dalle mansioni ripetitive fino all’“intelligence explosion” in stile fantascientifico. Ma la realtà potrebbe essere meno lineare.
Da un lato, i dati di METR indicano un’accelerazione del progresso AI (il tempo di raddoppio delle capacità è sceso da sette a quattro mesi dal 2019). Dall’altro, c’è il fenomeno del low-hanging fruit: man mano che il campo matura, le scoperte facili vengono esaurite e ogni progresso richiede più sforzo.
Esempio pratico: nel 2023, l’ottimizzazione di modelli per la traduzione automatica ha permesso di ottenere incrementi di accuratezza significativi con poche modifiche architetturali. Nel 2025, miglioramenti dello stesso ordine di grandezza richiedono settimane di tuning e dataset molto più ampi.
Governance e trasparenza come fattori critici
Molte delle capacità chiave per il self-improvement si sviluppano nei frontier labs, strutture private con accesso a modelli avanzati non pubblici. Questo limita la possibilità di misurare dall’esterno l’impatto reale dei progressi interni.
Per questo, i principali attori del settore (OpenAI, Anthropic, Google) includono il tema dell’AI auto-migliorante nei propri framework di sicurezza, accanto a minacce più consolidate come armi chimiche e cybercrime.
Una transizione da governare
L’auto-miglioramento dell’IA è già una realtà operativa e potrebbe essere il driver più importante della prossima fase evolutiva dell’intelligenza artificiale. La sua traiettoria dipenderà dalla capacità di bilanciare potenziamento tecnologico e gestione del rischio.
Il messaggio è chiaro: ignorare il tema significherebbe rinunciare a governare una delle transizioni tecnologiche più decisive del secolo.
Bibliografia
Grace Huckins, Five ways that AI is learning to improve itself, MIT Technology Review, 6 Agosto 2025. Disponibile su: https://www.technologyreview.com/2025/08/06/1121193/five-ways-that-ai-is-learning-to-improve-itself/
