Entro due anni un modello di AI potrà essere dotato di risorse di calcolo mille volte più potenti di quelle che hanno addestrato e reso possibili le inferenze di ChatGPT.
Indice degli argomenti
L’universo in espansione dell’AI
Secondo Gartner, ciò che dobbiamo attenderci dall’estensione delle applicazioni e dallo sviluppo della sua potenza, è riassunto nella figura seguente, dove l’universo in espansione di AI è rappresentato dalle aree tecnologiche, graduate per importanza dell’impatto, che progressivamente verranno raggiunte nei prossimi anni[1].
L’intelligenza artificiale generativa (GenAI) cambierà la natura della creazione di contenuti, consentendo di affrontare compiti che, fino ad ora, solo pochi avevano le conoscenze e competenze per poterli eseguire. La GenAI da un lato mette a rischio l’occupazione e la remunerazione della classe creativa, dall’altro rappresenta anche un rischio per i marchi che hanno utilizzato le immagini per definire meticolosamente la propria identità.[2]
La quantità di sapere che AI rende disponibile pone in discussione l’aforisma di Isaac Newton: “se ho visto più lontano è perché stavo sulle spalle di giganti”[3]. La conoscenza accumulata da millenni di studi e milioni di studiosi, resa leggibile componendola con i caratteri mobili di Gutenberg, raccolta, custodita e resa reperibile nelle biblioteche, vagliata nel confronto tra i sapienti e trasferita dagli insegnanti agli studenti di generazione in generazione, è sempre cresciuta, da quando quei prodotti (il libro, la stampa) e quelle istituzioni (le scuole, le università) esistono. Prima di Gutenberg, affidata alla sola memoria umana la progressione della conoscenza era lenta, incerta, reversibile. Il faticoso recupero scientifico e tecnologico del Medioevo è in larga misura dovuta alla difficoltà di reperire e diffondere il sapere contenuto nei manoscritti antichi, le cui scarse copie erano state in larga parte distrutte e disperse.
Salire sulle spalle dei giganti è il dovere del filosofo fin dai tempi antichi, quando l’amico della sapienza si occupava dell’intera conoscenza umana e non solo di quella che consideriamo oggi la filosofia. In precedenti versioni dell’aforisma, che risale almeno al dodicesimo secolo, chi stava sulle spalle dei giganti poteva scoprire un orizzonte maggiore anche se non era a sua volta un gigante e anche se il suo sguardo non era particolarmente perspicuo: prendeva forma l’idea di conoscenza come risultato sociale, patrimonio collettivo, accessibile al sapiente, ossia a chi si impegnava a scalare le spalle dei giganti, ma che il sapiente doveva condividere nelle scuole, con le nuove generazioni di sapienti.
Figura 2. Pitagora osservato da Averroè
La scomparsa dell’autore
La rivoluzione dei caratteri mobili ha creato il libro riproducibile, strumento fondativo della civiltà moderna: sarebbe giusto farla iniziare dal 1454, data della stampa della Bibbia di Gutenberg, piuttosto che dalla data della scoperta dell’America (e sarebbe divertente vedere la reazione di Trump…). Quella rivoluzione è ancora alla base delle successive connesse alla nascita delle comunicazioni di massa (telegrafi, telefoni, radio, tv, internet e ,oggi, AI). Con AI le cose cambiano ancor più rapidamente.
Il libro è indissolubilmente legato all’autore, è il segno tangibile della sua creatività, luogo cui affida la sua scoperta, pietra miliare dei passi avanti della conoscenza.
È così strettamente legato al suo autore che alcuni, per sfuggire alle persecuzioni della censura (e -oggi- a quelle dei mass media) usarono pseudonimi o l’anonimato che in generale resiste per poco tempo. Il libro, infatti, è legato indissolubilmente al suo autore. Per evitare questo destino alcuni autori pentiti devono bruciare il loro manoscritto, imitando la censura estrema che brucia i libri per bruciare, con loro, i loro autori.
E, d’altra parte, auctor, parola latina da cui deriva autore e anche autorevolezza, deriva da augere (aumentare), perché auctor è colui che fa crescere, promuove, garantisce il buon esito, la riuscita, la credibilità di un testo, di una scelta, di una norma. La civiltà del libro, che è la civiltà dell’autore con i suoi diritti e i suoi doveri, sotto il maglio dell’intelligenza artificiale è destinata a sgretolarsi. Scomparirà nei meandri della memoria e nelle reti neurali del modello, che da un lato con il loro contenuto si alimentano (training), dall’altro cancellano ogni oggetto dotato di individualità, portatore della proprietà intellettuale.
Riscopriremo, su Scholar, gli originali come nel Quattrocento gli umanisti riscoprivano i manoscritti dei classici greci e latini? Essi entravano nelle biblioteche e negli archivi, sapevano leggere lingue antiche, decifrare grafie complicate,conoscere molte tecniche per comprendere i testi e valutarne significato e portata. Di fronte all’indagine del sapiente si dischiudeva a fatica un sentiero di indizi, si presentavano tracce di informazioni che, grazie alle sue capacità potevano essere interpretate e trasformate in ipotesi, congetture, teorie, conoscenze. Il sapiente era il mediatore necessario che apriva nuovi percorsi per arrampicarsi sulle spalle dei giganti, ed era – con lo scaffale dei suoi libri- l’indispensabile testimone della staffetta tra le generazioni. “Noi, osservando come nel campo conoscitivo ciò che in precedenti età teneva all’erta lo spirito degli adulti è ora abbassato a cognizioni, esercitazioni e fin giochi da ragazzi, riconosceremo nel progresso pedagogico, quasi in proiezione, la storia della civiltà…L’insofferenza pretende l’impossibile, vale a dire il raggiungimento della meta senza i mezzi. Da un lato bisogna sopportare la lunghezza di quest’itinerario, ché ciascun momento è necessario… perché lo Spirito del mondo ha avuto la pazienza di percorrere queste forme in tutta 1’estensione del tempo, e di prender su di sè l’immane fatica della storia universale”.[4]
Con internet questa progressione dell’individuo verso la conoscenza diveniva più efficace, rapida, economica. Con AI le cose cambiano drammaticamente: il ruolo stesso del sapiente, è messo in discussione. Non gli viene più richiesto di salire sulle spalle dei giganti per vedere oltre. Su quelle spalle ci sono già i modelli, sempre più potenti di AI. La sua funzione di sacerdote che trasmette il sapere alle nuove generazioni è anch’essa resa superflua, per lo meno come la conosciamo fino ad oggi (si veda l’esplosione delle Università on line e domani delle Università AI).
Ci sono segni di smarrimento dei sapienti: molti professori si chiedono come svolgere il loro ruolo se gli studenti possono accedere ad AI: dove si sposta la prova che lo studente ha superato un nuovo gradino della sua ascesa alla conoscenza? La risposta è abbastanza semplice, basta chiedere allo studente che cosa ha domandato al modello e come valuta le risposte di AI, per capire se sta usando AI con la propria intelligenza o se sta “copiando”. Bisogna riconoscere AI come strumento di lavoro e di ricerca all’interno del sistema educativo e dire. finalmente, addio ai libri di testo.
Dati sintetici e AI agentica
L’AI viene accusata, giustamente, di ledere i diritti d’autore, in particolare nella fase di training, ma anche nella fase inferenziale di confezionamento delle risposte.
Molti osservatori ritengono che la via più semplice (?) per superare i rischi di violazione della proprietà intellettuale sia la creazione di dati sintetici, in cui si stanno cimentando sia esperti di AI applicata alla medicina (dove il tema della privacy è stringente), sia coloro che si occupano di finanza (dove ancora la questione della privacy ha rilevanza)[5]. Ma vi sono pareri fortemente critici sulla possibilità di sostituire i dati reali con quelli sintetici senza perdere di significatività.[6] E vi sono rilevanti raccomandazioni per rendere “accountable” ossia responsabili i comportamenti di coloro che addestrano i modelli con dati sintetici. “La natura dei dati alla base dell’allenamento può portare non solo a disguidi di carattere accademico, ma anche reali. Può portare al protrarre stereotipi, consolidare egemonie culturali, marginalizzare gruppi sottorappresentati”.[7]
L’uso del dato sintetico attenua, agli occhi dei suoi paladini, il rischio di esporsi sul fronte dei diritti d’autore, ma contribuisce ulteriormente a quel processo di svuotamento dell’autorialità, che è ancora alla base della produzione scientifica e culturale che abbiamo conosciuto negli ultimi due millenni e, come abbiamo visto, è alla base del funzionamento delle istituzioni culturali che ci hanno portato fin qui. Nel fondamentale bilanciamento di interessi tra tutela della creatività e tutela della accessibilità, il ricorso ai dati sintetici può spostare pericolosamente, anche a livello giurisprudenziale, la bilancia a danno dell’autorialità, contribuendo così sia alla penalizzazione delle attività creative e di ricerca, sia all’introduzione di bias nei modelli alimentati da dati sintetici autoreferenziali.[8]
Oltre alla frontiera dei dati sintetici, un’altra area di sviluppo sarà l’AI Agentica, ossia l’intelligenza artificiale applicata alla gestione operativa.
La fantascienza ha rappresentato l’incubo della rivolta della creatura artificiale contro il suo creatore, da Frankenstein a Blade Runner, come una versione grottesca del conflitto freudiano tra padre e figlio. Intanto, le previsioni ci dicono che nel 2028 un terzo delle interazioni con i sw AIG domanderanno interventi autonomi di tipo operativo, ossia agentici, che erano l’1% nel 2023 mentre i dati sintetici rappresenteranno nel 2030 il 90% dei dati caricati per l’addestramento, rispetto al 5% di oggi.[9]
Chi sono i produttori di soluzioni di Agentic AI? Secondo Gartner, la lista si sta allargando e comprende al momento, tra gli altri: AI21 Labs, Anthopic, Cohere, KOGO Tech Labs, LangChain, Leena AI, OpenAI, PeplIt, revrag.ai, Salesforce. Ma ci sono anche aziende di minori dimensioni che propongono assistenti operativi a ridosso degli LLM.
Naturalmente, si aprono scenari complessi relativi alla sicurezza, poiché questi sistemi sono in contatto con aree operative critiche, che vengono esposte maggiormente ai rischi di attacchi cyber. Ne consegue un freno al rapido sviluppo di quest’area applicativa, che suscita interesse nell’utenza business, in particolare da parte della sanità (diagnostica), dell’assistenza tecnica o manutenzione predittiva, della consulenza finanziaria.
Intelligenza e saggezza
Gli entusiasti, come Elon Musk, ritengono che AI sia in grado di autoperfezionarsi ad una velocità tale che la superintelligenza è a portata di mano. Molti cambiamenti avrebbero carattere catastrofico, per l’impossibilità della società e dell’economia di adattarsi in tempo. Ci sarebbero sconvolgimenti dei prezzi relativi, squilibri nelle retribuzioni, aumenti dei tassi di interesse per ammortizzare più rapidamente il capitale obsoleto ed incentivare la raccolta dei fondi necessari alla diffusione di AI. L’economia della superintelligenza, come recita il titolo dell’Economist, potrebbe assistere a carenze di competenze ed allo stesso tempo ad eccedenze di lavoratori, possibilità di risparmiare risorse e carenze sistematiche di energia disponibile.
Intanto, tornando a terra, gli amministratori delegati delle aziende che hanno maggiormente investito (in media 1,9 milioni di dollari nel 2024) in AI fanno fatica a registrare ritorni positivi sui loro investimenti. Solo il 30% è soddisfatto dell’investimento effettuato.[10] Le organizzazioni meno preparate fanno fatica ad identificare le aree di attività in cui investire in AI, quelle più preparate fanno fatica a trovare risorse umane all’altezza dei nuovi compiti. Servono competenze ingegneristiche per attivare soluzioni AI dotate di valore effettivo e mancano competenze per decidere come utilizzare e scegliere i modelli di AI per supportare i processi e le decisioni.
Molti di questi problemi sono reali: politiche di investimento nella qualificazione dei lavoratori per l’uso dei nuovi strumenti sono necessarie e sono già in ritardo. Ammodernamenti decisivi dei programmi scolastici e della preparazione degli insegnanti, tali da far superare le resistenze al cambiamento, sono anch’essi necessari perché si registra già un enorme gap rispetto alle esigenze del mercato. Approcci coraggiosi di difesa dell’autorialità e di definizione delle responsabilità nell’uso dei dati di training, in particolare di quelli sintetici, devono essere prese.
Se l’intelligenza umana è destinata ad essere superata, dobbiamo abdicare anche alla saggezza?
Sembra, da quanto abbiamo detto fino ad ora, che quella continuerà a scarseggiare.
Note
[1]) Annette Zimmermann, Danielle Casey (et alii), Emerging Tech Impact Radar: Generative AI, Gartner, 14 February, 2025.
[2]) Gil Appel, Juliana Neelbauer and David A. Schweidel, Generative AI Has an Intellectual Property ProblemHarvard Business Review, April 7, 2023.
[3]) Isaac Newton, Letter to Robert Hooke, 1675
[4]) Georg W. F. Hegel, Fenomenologia dello spirito, a cura Di Enrico De Negri, La nuova Italia 1960. Introduzione, par 29.
[5]) Peter Lee, Synthetic data and the future of AI, Conell Law Review,110, 1, 2025.
[6]) Krishnakant Singh, Thanush Navaratnam, Jannik Holmer, Simone Schaub-Meyer, Stefan Roth, Is Synthetic Data all We Need? Benchmarking the Robustness of Models Trained with Synthetic Images, Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2024, pp. 2505-2515.
[7]) Shuang Hao, Wenfeng Han, Tao Jiang, Yiping Li, Haonan Wu,Chunlin Zhong, Zhangjun Zhou, He Tang, Synthetic Data in AI: Challenges, Applications, and Ethical Implications, Archiv, Computer Science > Machine Learning, 3 January, 2024, Cornell University.
[8]) Sarah M. Rizzo, The Impact of Artificial Intelligence on Copyright Infringement Liability, Touro Law Review, Vol. 40, n. 2, 2025.
[9]) Annette Zimmermann, Danielle Casey, op cit.
[10]) Haritha Khandabattu, The 2025 Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI
The focus is shifting from the hype of GenAI to building foundational innovations responsibly, Gartner,| July 8, 2025.
