Di chi è l'intelligenza artificiale

Mentre i modelli smettono di migliorare per forza bruta, la vera partita si sposta: non più chi costruisce l'AI, ma chi la controlla.

Il 18 maggio, in un'aula di tribunale federale, una giuria archivia la causa di Elon Musk contro Sam Altman per una questione di calendario. Lo stesso giorno, a migliaia di chilometri di distanza, Vitalik Buterin pubblica un saggio in cui dice una cosa semplice: il problema non è chi vince le cause, è chi possiede l'infrastruttura. Due scene lontane, lo stesso nervo scoperto. Questo è Signal Brief, è il 19 maggio 2026, e oggi proviamo a capire perché la domanda dell'anno non è più se l'intelligenza artificiale sia pericolosa, ma di chi sia.

Cominciamo da un uomo che ha cambiato mestiere senza cambiare lavoro. David Heinemeier Hansson, il creatore di Ruby on Rails, una delle figure più schiette del software degli ultimi vent'anni, racconta in un'intervista che sei mesi fa scriveva ancora tutto il suo codice a mano. Oggi non lo fa più. Apre due modelli affiancati sullo schermo, uno veloce e uno potente, e passa la giornata a dirigere: assegna, controlla, corregge. Non scrive le righe, le fa scrivere. E dice, con una punta di ironia, di sentirsi "indietro come programmatore".

La stessa scena, quasi identica, la racconta Andrej Karpathy. E anche Simon Willison, che pure è uno scettico di mestiere, ammette di non rileggere più ogni riga del codice che manda in produzione. Tre persone diverse, tre paesi diversi, la stessa frase: non scrivo più, orchestro.

Vale la pena fermarsi un attimo su questa parola, perché è il cuore della giornata. Per decenni il lavoro tecnico è stato un lavoro d'artigianato: una persona, uno strumento, un pezzo di codice fatto a mano. Adesso quel mestiere si sta spostando di un gradino. Non costruisci più l'oggetto, gestisci chi lo costruisce. È più o meno quello che successe nelle fabbriche quando arrivò l'elettricità. All'inizio si pensava bastasse sostituire il motore a vapore con uno elettrico. Poi ci si accorse che cambiava tutto: la disposizione delle macchine, i ruoli, chi dava gli ordini. Non era un motore nuovo, era una fabbrica nuova.

E qui arriva la parte meno comoda. Hansson nota una cosa che dovrebbe farci pensare. Questi strumenti non aiutano tutti allo stesso modo. Un ingegnere esperto, che sa già cosa vuole, viene moltiplicato: fa in un giorno quello che prima gli costava una settimana. Un principiante, invece, rischia di non imparare mai i fondamenti, perché la macchina glieli salta. Amazon, racconta sempre Hansson, ha già introdotto una regola: il codice scritto dagli sviluppatori più giovani con l'aiuto dell'AI deve passare sotto gli occhi di un senior prima di andare online. Non è democratizzazione. È il contrario: la stessa tecnologia che promette di livellare tutti sta allargando la distanza tra chi sa e chi non sa ancora.

Lo stesso movimento, allargato all'intera azienda, lo si vede in Jack Dorsey. A Block, la sua società, a marzo è andato via il quaranta per cento del personale. E in una conversazione con l'investitore Roelof Botha, Dorsey ha spiegato la sua idea: l'AI può sciogliere il middle management, quello strato di persone il cui mestiere era controllare altre persone. Se le decisioni si prendono più in fretta e gli strumenti coordinano da soli, quel piano dell'edificio diventa vuoto.

Mettete insieme i pezzi. Hansson che dirige agenti invece di scrivere. Dorsey che toglie un piano all'organigramma. È lo stesso gesto, a scale diverse: il lavoro si concentra in meno mani, e quelle mani devono essere già esperte. Tenete a mente questa immagine, perché torna per tutta la giornata.

Restiamo su Andrej Karpathy, perché la sua storia di queste settimane aggiunge una sfumatura importante. Karpathy ha lavorato in OpenAI e ha guidato l'intelligenza artificiale di Tesla; oggi è soprattutto un divulgatore, uno che spiega bene e viene ascoltato.

La cosa concreta che ha fatto è quasi una rinuncia. Karpathy racconta di aver smesso di usare l'AI per la cosa più ovvia, scrivere codice, e di averla rivolta a un compito diverso: costruirsi un secondo cervello. Butta dentro una cartella i suoi appunti grezzi, articoli, idee sparse, e lascia che il modello li tenga in ordine — una specie di enciclopedia personale, con le voci collegate tra loro come in un'opera di consultazione. Il prompt che ha condiviso per ricostruire questo sistema è diventato virale: in pochi giorni decine di migliaia di persone lo hanno copiato.

Il collegamento con il filo di oggi è diretto. Se Hansson orchestra agenti che producono, Karpathy orchestra conoscenza che si sedimenta. In tutti e due i casi l'AI smette di essere uno strumento che fa una cosa e diventa un'infrastruttura invisibile, qualcosa su cui appoggi il pensiero senza pensarci. È il passaggio dal possedere un attrezzo all'abitare un ambiente.

Ma Karpathy, e qui sta la sua onestà, mette anche un freno. Avverte che molti si fanno un'idea sbagliata di dove siamo, perché provano la versione gratuita di un chatbot e giudicano da lì. Non vedono il salto. E aggiunge un'osservazione più scomoda ancora: questi modelli, dice, restano in fondo dei riconoscitori di schemi molto raffinati. Sembrano ragionare, ma manca loro la causalità profonda, il capire davvero perché una cosa porta a un'altra. "Dobbiamo ancora colmare la distanza verso il ragionamento vero", dice. Non è comprensione genuina, non ancora.

C'è qualcosa di affascinante in un uomo che da una parte costruisce il proprio cervello di scorta sull'AI, e dall'altra ci ricorda che quell'AI non ha ancora capito niente. È la posizione di chi usa uno strumento potente sapendo esattamente dov'è il bordo. E forse è la posizione più sana che si possa avere in questo momento: fidarsi abbastanza da appoggiarcisi, diffidare abbastanza da non addormentarsi.

Torniamo a Jack Dorsey, perché merita un ritratto pieno. È l'uomo che ha fondato Twitter e che oggi guida Block, la società di pagamenti che ha deciso di scommettere quasi tutto sul Bitcoin.

Il gesto di queste settimane è duplice, e i due gesti si illuminano a vicenda. Da un lato Block lancia un programma da cinque milioni di dollari per le organizzazioni che insegnano cos'è il Bitcoin, e mette in piedi strumenti per farlo usare nella vita di tutti i giorni, come moneta normale e non come oggetto da collezione. Dall'altro c'è quel quaranta per cento di personale uscito a marzo, che Dorsey non racconta come una crisi ma come una "ripulitura", un riallineamento. E poi sta riassumendo, ma in modo selettivo: solo i ruoli che servono davvero al Bitcoin e all'AI.

Il filo che lega tutto è la sua idea sul middle management. Dorsey pensa che intere fasce di lavoro intermedio — coordinare, supervisionare, far passare le informazioni da un piano all'altro — siano destinate a sparire, non perché un robot le sostituisce, ma perché smettono di servire. Strutture più piatte, decisioni più veloci, aziende più magre.

Qui un paragone storico aiuta. All'inizio del Novecento gli uffici erano pieni di centraliniste: ragazze sedute davanti a pannelli di spinotti, il cui unico compito era collegare una chiamata all'altra. Era un mestiere vero, dignitoso, diffusissimo. La commutazione automatica lo ha cancellato nel giro di una generazione — non perché qualcuno odiasse le centraliniste, ma perché il collegamento si faceva da solo. Dorsey scommette che il middle management sia il centralinista di oggi: uno strato che esisteva per smistare, e che smette di avere senso quando lo smistamento si automatizza.

C'è una coerenza, in tutto questo, che va riconosciuta anche se non si è d'accordo. Twitter l'ha lasciato per appoggiare un social senza padrone. La finanza tradizionale la sta lasciando per il Bitcoin. E adesso lascia l'idea stessa dell'azienda a piramide. Ogni volta lo stesso movimento: togliere il centro, togliere chi sta in mezzo. Resta da vedere se un'organizzazione senza quel piano intermedio regga il peso, o se quello strato facesse un lavoro che ci accorgeremo di rimpiangere solo dopo.

Ricapitoliamo un attimo dove siamo, perché ora la storia cambia direzione. Finora abbiamo parlato di come cambia il lavoro. Adesso parliamo di chi comanda. E il personaggio giusto è Vitalik Buterin, il giovane creatore di Ethereum, la seconda grande rete di criptovalute.

Il 18 maggio Buterin pubblica un saggio che a prima vista sembra tecnico e invece è politico. Il ragionamento è questo: man mano che l'AI diventa brava a scovare difetti nel software, troverà anche i buchi nei sistemi crittografici, quelli su cui poggiano le criptovalute. La sua risposta non è difendersi dall'AI, ma usarla al contrario — farle costruire delle prove matematiche, dimostrazioni rigorose che un pezzo di software fa esattamente quello che deve fare e nient'altro. Non "mi fido perché sembra a posto", ma "è dimostrato che è a posto".

E qui Buterin fa una cosa che lo distingue: ci mette i soldi suoi. Ha trasferito centotredicimila dollari attraverso un protocollo per la privacy che lui stesso aveva proposto anni fa. Non per comprare qualcosa: per provarlo sulla propria pelle prima di consigliarlo agli altri.

Il collegamento con la giornata è netto, e va detto chiaro. Buterin pensa che la decentralizzazione "di fatto" non basti. Non basta che il potere sia sparpagliato oggi, perché domani può riconcentrarsi. Serve che la mancanza di un padrone sia garantita dalla matematica, scritta nelle fondamenta, non lasciata alla buona volontà. È una visione precisa di chi deve avere il controllo: nessuno al centro, e la garanzia che resti così.

Tenete da parte questa idea, perché tra poco incontreremo qualcuno che dice l'esatto contrario. Buterin vuole che l'autonomia locale sia non negoziabile, blindata dal basso. C'è chi invece pensa che senza un coordinamento dall'alto andiamo a sbattere. Sono due risposte alla stessa domanda — di chi è l'AI — e non si toccano nemmeno.

La cosa che colpisce, in Buterin, è il cambio di tono. Anni fa parlava da entusiasta, da inventore innamorato della propria invenzione. Oggi parla da ingegnere prudente, quasi da difensore. Meno promesse, più manutenzione. È quello che succede alle tecnologie quando crescono: smettono di essere un sogno e diventano qualcosa da proteggere.

L'ultimo ritratto è Geoffrey Hinton, e ci porta dall'altra parte di quella frattura. Hinton è uno dei padri delle reti neurali, la tecnica che sta sotto a tutta l'AI di oggi. Anni fa ha lasciato Google proprio per poter parlare liberamente dei rischi del suo stesso lavoro.

Il gesto recente è una salita di tono. In una conferenza a Ginevra ad aprile, Hinton ha usato un'immagine che si ricorda: l'intelligenza artificiale, dice, è come un'automobile lanciata a tutta velocità senza volante e senza freni. E la sua proposta è che il volante lo costruiscano le Nazioni Unite. C'è un appuntamento concreto: a luglio un tavolo con centonovantatré Stati dovrebbe iniziare a discutere come governare questa cosa tutti insieme.

Hinton aggiunge una preoccupazione che fa riflettere. Parla di un "boom senza lavoro": i profitti delle aziende salgono, ma le assunzioni restano ferme. La ricchezza si concentra, la maggioranza resta ai margini. Ed è esattamente la stratificazione di cui parlavamo all'inizio con Hansson — il senior moltiplicato, il junior tagliato fuori — vista però dall'alto, su scala di intere società.

Ecco la frattura, adesso che abbiamo tutti i pezzi. Hinton vuole un coordinamento globale, un'autorità sopra le nazioni che tenga la rotta — l'AI come bene comune dell'umanità. Buterin, l'abbiamo appena sentito, vuole l'opposto: autonomia locale garantita, nessun centro di cui fidarsi. E in mezzo c'è una terza via, quella di Nat Friedman, che da poco è passato a guidare i prodotti dell'AI in Meta: invece di un governo o di un'isola, un mercato. Friedman scommette su un sistema di assicurazioni — se un agente automatico combina un guaio, qualcuno paga, e questo costringe tutti a comportarsi bene.

Tre risposte alla stessa domanda: un governo del mondo, isole sovrane, un mercato che si autoregola. Vale la pena notare una cosa. Queste persone non divergono perché una di loro ha capito male. Divergono perché immaginano futuri diversi e desiderabili in modi diversi. È quasi confortante: vuol dire che la partita è ancora aperta, e che la stiamo giocando con gli occhi aperti.

Qualche progetto da osservare, perché spesso le idee grandi si vedono meglio negli oggetti piccoli.

Il primo si chiama nanochat. È un esperimento di Karpathy: una ricetta minima per addestrare un modello linguistico in un paio d'ore. Sembra un dettaglio tecnico, ma racconta bene l'epoca — meno codice, più effetto, una cosa che un tempo richiedeva un'azienda e oggi sta in mano a un ricercatore solo.

Sempre di Karpathy c'è autoresearch: circa seicento righe che mettono in piedi un piccolo ricercatore automatico, un programma che prova esperimenti, misura i risultati, riprova da solo. L'idea che lo accompagna è quasi poetica: oggi un file di idee, condiviso, può diffondersi come un tempo si diffondeva una fabbrica.

Poi c'è llama.cpp. In parole semplici, è il motore che permette di far girare un modello di AI sul proprio computer, senza chiedere niente a nessun servizio in rete. È diventato il cuore di quello che Buterin chiama lo stack "sovrano": tutto in casa, niente padrone. È la sua idea politica trasformata in software che funziona stasera.

Il quarto è omarchy, ed è curioso che lo firmi proprio Hansson. È una versione di Linux pensata con cura per chi viene da Mac o Windows e vuole un computer più suo, più modificabile. Un piccolo manifesto: riprendersi la macchina invece di subirla.

E infine ARC-AGI-3, il nuovo test che François Chollet usa per misurare non quanto un modello sa, ma quanto sa darsi un obiettivo e perseguirlo da solo. Gli esseri umani lo superano senza fatica. I migliori modelli di oggi restano sotto l'uno per cento. È il promemoria più onesto della giornata: c'è ancora una distanza enorme, ed è proprio lì che si gioca tutto.

Resta in mente l'immagine di Hansson che dorme otto ore mentre i suoi agenti hanno lavorato tutta la notte. Una persona che ha smesso di fare e ha cominciato a dirigere. La domanda vera non è se la macchina sa scrivere il codice. È chi tiene il volante dell'automobile senza freni di cui parlava Hinton — e per ora, su quel volante, non ci sono mani d'accordo. È stato Signal Brief. Alla prossima.