A seconda di chi si segue e di come ci si informa, si può avere l'impressione che i progressi nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) stiano rallentando o, al contrario, che stiano progredendo a velocità senza precedenti. In realtà, analizzando gli sviluppi recenti, sembra che l'IA stia effettivamente accelerando, con progressi che diventano sempre più difficili da percepire nella loro complessità e portata.

Modelli di ragionamento: una nuova svolta

I nuovi modelli di IA, come la serie "o" di OpenAI e il modello cinese DeepSeek, stanno dimostrando capacità avanzate di "ragionamento". Questi modelli dedicano più risorse al pensiero e alla deduzione, risolvendo problemi complessi invece di fornire semplici risposte immediate. Questi sviluppi contraddicono l'idea che i progressi dell'IA siano stagnanti, come suggerito da alcuni esperti fino a pochi mesi fa.

Un esempio concreto è rappresentato dai progressi nei modelli in grado di rispondere a domande scientifiche di livello accademico avanzato, corrispondenti a un livello da dottorato di ricerca. OpenAI afferma che il suo modello più recente, chiamato o3, supera gli esperti umani del 20% in questi test.

IA e innovazione scientifica

Anche se il pubblico generale potrebbe non aver notato miglioramenti, l'IA sta già influenzando la ricerca scientifica. Studi condotti al MIT hanno dimostrato che l'assistenza dell'IA permette agli scienziati di scoprire più materiali, incrementando del 39% i brevetti e migliorando l'innovazione nei prodotti. Tuttavia, la maggior parte degli scienziati ha riportato una diminuzione della soddisfazione lavorativa perché percepisce un ridotto utilizzo delle proprie competenze e creatività.

Miglioramenti nella programmazione e nella matematica

Un altro campo in cui l'IA sta facendo enormi progressi è quello della programmazione. Un sistema che misura l'efficacia dell'IA nella risoluzione di problemi reali di software, per esempio, ha visto i punteggi passare dal 4,4% a oltre il 70% in un anno. Questo significa che i modelli di IA sono diventati 15 volte più abili a scrivere e correggere codice in solo un anno.

Anche nei problemi matematici avanzati i progressi sono stati impressionanti. Modelli recenti hanno raggiunto il 25% di successo su uno dei test più difficili di matematica per IA, rispetto al 2% di pochi mesi fa.

IA e auto-miglioramento

La capacità dell'IA di migliorare se stessa è un'area particolarmente significativa e potenzialmente rischiosa. Ricerche recenti hanno dimostrato che modelli di IA avanzati sono in grado di apprendere nuove abilità in autonomia. Questo solleva preoccupazioni sul controllo umano: se un'IA può migliorarsi rapidamente e autonomamente, potrebbe diventare imprevedibile.

Rischi e mancanza di regolamentazione

L'industria dell'IA, in gran parte autoregolata, non sembra ancora preparata a mitigare i rischi di sistemi fuori controllo. Nonostante i progressi tecnici, non ci sono strumenti affidabili per garantire che il comportamento dell'IA rimanga allineato con valori umani complessi. Questo è particolarmente preoccupante, considerando che alcuni esperti temono scenari in cui l'IA possa diventare incontrollabile senza alcun preavviso.

Il divario tra percezione pubblica e realtà

Un altro problema importante è il crescente divario tra la percezione pubblica dell'IA e i suoi reali progressi. Mentre i media spesso riportano che l'IA sta rallentando, dietro le quinte i modelli stanno evolvendo rapidamente. Ad esempio, il modello o3 di OpenAI ha mostrato progressi straordinari su molte metriche tecniche subito dopo il suo predecessore, in soli 3 mesi e mezzo.

Questi sviluppi, sebbene fondamentali, sono difficili da comprendere per il pubblico generale, che può sottovalutare la velocità con cui l'IA sta avanzando. Questo aumenta il rischio che la società arrivi impreparata a gestirne le conseguenze.

Ricapitolando

L'intelligenza artificiale non sta rallentando. Anzi, i progressi stanno accelerando e diventando sempre più difficili da percepire per chi non segue da vicino il settore. Il vero problema non è se l'IA stia rallentando, ma se la società sarà in grado di capire cosa sta succedendo prima che sia troppo tardi.

‍