L’IA è al suo “febbraio 2020”? Gli esperti temono un’accelerazione improvvisa
Il progresso dell’intelligenza artificiale potrebbe trovarsi in una fase paragonabile ai primi mesi della pandemia di Covid-19: un momento in cui i segnali di un cambiamento enorme sono già visibili, ma le conseguenze più profonde devono ancora manifestarsi. È il paragone utilizzato da alcuni ricercatori del settore per descrivere l’attuale corsa verso sistemi sempre più autonomi e potenti.
Il dibattito si è intensificato dopo le dimissioni di Jacob Coxon da Anthropic, annunciate l’8 settembre 2026. Il ricercatore britannico, che negli ultimi tre anni ha lavorato sul pretraining dei modelli prima in OpenAI e poi in Anthropic, ha accusato entrambe le aziende di procedere troppo rapidamente verso una superintelligenza capace di migliorare sé stessa. Le sue dichiarazioni hanno alimentato una discussione che coinvolge ricercatori, amministratori delegati e politici statunitensi.
Perché si parla di un “febbraio 2020” dell’intelligenza artificiale
L’analogia con la pandemia non riguarda la natura della minaccia, ma la possibile velocità del cambiamento. Nel febbraio del 2020 il Covid-19 era già una realtà internazionale, ma gran parte del mondo non aveva ancora sperimentato lockdown, chiusure e conseguenze economiche su larga scala. Nel giro di poche settimane, la situazione cambiò radicalmente.
Secondo questa lettura, qualcosa di simile potrebbe verificarsi con l’IA: le capacità dei modelli possono sembrare crescere progressivamente fino al raggiungimento di una soglia capace di produrre conseguenze molto più rapide.
Le preoccupazioni riguardano soprattutto la possibilità che sistemi avanzati riescano ad automatizzare una parte crescente della stessa ricerca sull’intelligenza artificiale, accelerando ulteriormente lo sviluppo. Non si tratta però di uno scenario sul quale esista consenso scientifico: tempi, probabilità e persino la definizione di AGI o superintelligenza rimangono oggetto di forte discussione.
Le conseguenze potenziali, inoltre, andrebbero ben oltre i laboratori tecnologici. Sono in gioco enormi investimenti economici, il futuro di numerosi lavori, la competizione tra aziende e la rivalità geopolitica tra Stati Uniti e Cina.
Le dimissioni di Jacob Coxon accendono il dibattito
Coxon ha annunciato pubblicamente la propria decisione sostenendo che Anthropic e OpenAI stiano correndo verso sistemi capaci di auto-migliorarsi senza disporre ancora di garanzie sufficienti sulla loro sicurezza.
L’intervento ha ottenuto una visibilità eccezionale. Secondo i dati riportati da TIME, i post del ricercatore avevano raggiunto circa 153 milioni di visualizzazioni nell’arco di 36 ore, portando una discussione fino a quel momento prevalentemente specialistica all’attenzione del grande pubblico.
Una delle reazioni più significative è arrivata da Evan Hubinger, responsabile dell’Alignment Science di Anthropic. Hubinger ha dichiarato pubblicamente di attribuire una probabilità superiore al 10% alla possibilità che l’IA provochi la morte dell’intera umanità nel prossimo decennio. Si tratta di una stima personale, non di una previsione scientifica condivisa o della posizione ufficiale di Anthropic.
Ancora più elevata è la valutazione personale espressa da Geoffrey Irving, ex chief scientist dell’AI Security Institute britannico ed ex ricercatore di OpenAI e DeepMind. Irving ha indicato una probabilità di circa 50% di un’estinzione causata dalla superintelligenza, collegando gran parte del rischio alle decisioni che potrebbero essere prese nei prossimi anni. Anche in questo caso si tratta di una valutazione soggettiva caratterizzata da un’enorme incertezza, non di una probabilità empiricamente dimostrata.
Tra gli scenari discussi dai ricercatori più preoccupati c’è anche il possibile utilizzo di sistemi molto avanzati per facilitare la progettazione di agenti patogeni, oltre ai rischi legati alla cybersecurity e alla perdita di controllo su agenti autonomi.
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Dario Amodei chiede di rallentare lo sviluppo dell’IA
Il 12 settembre, il cofondatore e CEO di Anthropic Dario Amodei è intervenuto direttamente nel dibattito chiedendo all’industria di rallentare il ritmo con cui vengono aumentate le capacità dei modelli.
La proposta non prevede un blocco immediato dell’addestramento. Amodei ha invece sostenuto un approccio basato su uno sviluppo più graduale, verifiche indipendenti e maggiore accesso ai sistemi da parte di valutatori esterni incaricati di controllarne sicurezza e allineamento.
La richiesta ha ricevuto sostegno anche da figure importanti dell’industria tecnologica, tra cui Sam Altman ed Elon Musk, mentre altri protagonisti del settore hanno assunto posizioni differenti sulla necessità di una frenata coordinata.
Il contrasto mostra quanto sia complesso il problema: rallentare unilateralmente potrebbe significare lasciare spazio ai concorrenti, mentre continuare ad accelerare potrebbe aumentare rischi che alcuni degli stessi sviluppatori considerano difficili da prevedere.
Trump respinge nuovi limiti, mentre Jensen Huang contesta gli allarmi
La questione è ormai anche politica. Il 14 settembre 2026, il presidente statunitense Donald Trump ha respinto le richieste di nuove limitazioni all’IA, sostenendo che rallentare le aziende americane potrebbe favorire la Cina nella competizione tecnologica globale. Trump ha affermato che la principale garanzia necessaria sarebbe una leadership presidenziale “forte e intelligente”.
Una posizione critica verso gli scenari più catastrofici è arrivata anche dal CEO di Nvidia, Jensen Huang. Dopo aver dichiarato il 6 settembre che l’“AGI è arrivata”, riferendosi ai recenti progressi dei modelli, Huang ha successivamente contestato le previsioni sull’estinzione dell’umanità, sostenendo che allarmare il pubblico con scenari non sufficientemente dimostrati sia irresponsabile.
Il confronto evidenzia quindi una profonda divisione. Da una parte alcuni ricercatori e dirigenti ritengono che l’aumento delle capacità dei sistemi richieda una maggiore prudenza e controlli indipendenti; dall’altra c’è chi considera eccessive le previsioni catastrofiche e teme che una regolamentazione troppo restrittiva possa frenare innovazione e competitività.
Il paragone con il “febbraio 2020” sintetizza proprio questa incertezza. Non dimostra che una crisi sia inevitabile né che gli scenari più estremi si realizzeranno. Indica piuttosto il timore, espresso da una parte della comunità dell’IA, che le capacità tecnologiche possano accelerare più rapidamente della capacità di governi, aziende e società di comprenderne e gestirne le conseguenze.
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