La soglia e chi la controlla

La soglia e chi la controlla

Hassabis, Collison, DHH: tre voci diverse dicono che qualcosa è cambiato. Nello stesso istante, Vitalik e Naval chiedono chi controlla davvero questa nuova intelligenza.

Fine aprile, Patrick Collison si siede davanti ai conduttori di un podcast e dice una frase che a sentirla così sembra esagerata: c'è una ragionevole probabilità che il primo trimestre di quest'anno venga ricordato come il primo trimestre della singolarità. Non è uno slogan, la ancora ai dati di Stripe. È giovedì 6 giugno, qui Signal Brief. Pochi giorni dopo, dall'altra parte del Pacifico, Demis Hassabis chiude Google I/O dicendo che si sente ai piedi della singolarità. Due voci lontane, la stessa parola — e in entrambi i casi, ammettono, scelta apposta.

L'immagine più nitida di queste due settimane non viene da nessuno dei laboratori che ci si aspetterebbe. Viene da una scrivania a Copenhagen, dove David Heinemeier Hansson — il creatore di Ruby on Rails, uno degli sviluppatori più orgogliosamente artigianali del web — si siede davanti al suo terminale e fa una cosa che sei mesi fa avrebbe rifiutato pubblicamente. Apre una finestra divisa in due, mette un modello veloce a sinistra e uno potente a destra, e smette di scrivere codice. Dirige gli agenti e revisiona quello che producono. A inizio giugno scrive nel suo blog che ormai quasi nessuna riga la batte più lui. Non è una conversione ideologica, dice, è una constatazione tecnica: lo strumento è diventato abbastanza buono da meritare la fatica del controllo.

DHH è esattamente il tipo di figura che gli scettici dell'AI portavano come prova che si poteva resistere. Adesso non resiste più. Nello stesso post nota una cosa più grande del suo workflow personale. Per decenni il software open source ha promesso "il codice è di tutti", e in pratica era di tutti quelli capaci di leggerlo. Gli agenti, secondo lui, completano la promessa rimasta sospesa: chiunque sa dire cosa vuole può modificare il software.

Ricapitoliamo per un attimo, perché qui i fili si incrociano. Ieri parlavamo di fine dello scaling come dogma. Oggi il filo si sposta: non più "i modelli stanno per arrivare", ma "stanno già arrivando dentro il lavoro delle persone". La stessa scena la racconta Hassabis dall'altra parte del Pacifico, con la parola singolarità pronunciata in conferenza con cura. Ha ammesso lui stesso che era una mossa per generare urgenza nei governi. Sono gesti retorici controllati, non estasi tecnologiche — e questo è importante. La parola singolarità, fino a un anno fa, nei circoli seri era considerata di cattivo gusto. Adesso il direttore di DeepMind la usa con calcolo. È entrata nel vocabolario ammissibile delle istituzioni, e non se ne torna indietro.

E qui la storia diventa politica, perché se l'intelligenza è davvero diventata economica, la domanda interessante non è più "ce la fanno?" ma "chi possiede le fabbriche?". Vitalik Buterin lo dice nel modo più diretto in un post di metà maggio: le grandi aziende AI sono passate dal raccontare "beneficio per tutta l'umanità" a "beneficio per il quattro per cento dell'umanità". Naval Ravikant lo ripete da mesi con una frase più asciutta: non ha paura dell'intelligenza artificiale, ha paura di un numero molto piccolo di persone che la controllano.

C'è un parallelo storico che aiuta. Alla fine dell'Ottocento, quando l'elettricità ha smesso di essere un esperimento e ha cominciato a illuminare le città, il dibattito non è stato tecnico per molto tempo. È diventato subito politico: chi possiede le centrali, chi tira i fili, chi decide a quanto si vende il chilowattora. La tecnologia era pronta da anni, ma il vero scontro è stato lì, sulla proprietà delle reti. La stessa cosa sta succedendo all'intelligenza. Marc Andreessen siede nel consiglio scientifico della Casa Bianca e definisce qualsiasi regolazione "una forma di assassinio". Geoffrey Hinton, all'altro capo, chiede alle Nazioni Unite una governance internazionale prima che la corsa produca esseri non allineati. Sono due Stati diversi che parlano della stessa rete.

E mentre questo succede al piano alto, gente come DHH si limita a installare l'agente nel terminale e scrivere meno codice. Le due cose non si toccano mai apertamente, ma sono la stessa storia vista da due quote.

Demis Hassabis dirige Google DeepMind, vuol dire che gestisce uno dei due o tre laboratori al mondo che potrebbero davvero arrivare per primi a qualunque sia la prossima soglia. Ha cinquant'anni, è quello degli scacchi e di AlphaFold, parla sempre con tono pacato e questo aumenta il peso quando dice una cosa forte. A maggio chiude Google I/O — il loro evento più grande dell'anno — con una frase che ha fatto il giro: si sente ai piedi della singolarità. Non un punto di arrivo, l'inizio della salita.

Pochi giorni dopo, in un'intervista, fa una cosa rara per uno del suo livello: spiega perché ha scelto quella parola. Voleva, dice, generare urgenza nei governi e nell'opinione pubblica. Non era una claim tecnica pura, era una mossa comunicativa. È una piccola ammissione ma è importante. Fino a un anno fa, parlare di singolarità nei circoli seri era considerato di cattivo gusto, una cosa da blog di mistici californiani. Adesso il direttore di DeepMind la usa in conferenza con calcolo. Significa che la parola è entrata nel vocabolario ammissibile delle istituzioni — è successo, e non se ne torna indietro.

Nello stesso giro di interviste, Hassabis aggiorna il suo orizzonte temporale. Dice AGI entro il 2030, e ammette che il 2029 è plausibile. Non è un cambio di numero, è un cambio di tono — c'è meno cautela. Cita una sola ragione concreta: gli agenti funzionano. Vede nella loro traiettoria attuale la conferma che l'industria ha imboccato la strada giusta. "Quest'anno l'ho sentito davvero, è l'inizio", dice. A Stanford, qualche giorno dopo, parla di transizione di specie. Non è la frase di chi pensa che si tratti di un upgrade del software.

In parallelo, gestisce Isomorphic Labs, l'azienda con cui vorrebbe curare centinaia di malattie con l'AI. Non un farmaco, centinaia. Ci lavora dalle dieci di sera in poi, dopo la giornata a DeepMind. Sembra una scena romantica del lavoro impossibile, però è coerente: chi pensa di essere ai piedi di una transizione di specie non si ferma alle sei.

Il punto interessante per noi è che Hassabis impersona perfettamente uno degli emergenti di questa settimana — la singolarità come scelta retorica. Sta facendo qualcosa di molto antico: usare il linguaggio per spostare il dibattito politico prima che le cose si stabilizzino. Non è propaganda, è retorica nel senso classico. E la sua ammissione di averlo fatto apposta è quello che la distingue dall'hype puro.

Vitalik Buterin è quello di Ethereum, cresciuto in Canada, voce in falsetto, l'aria di un ragazzino anche se ormai ha trent'anni. Da un anno e mezzo ha smesso di essere solo "il fondatore di Ethereum" ed è diventato qualcos'altro: una specie di filosofo pubblico della decentralizzazione, che scrive saggi lunghissimi sul suo blog e li firma con l'indirizzo del suo wallet. A giugno fa due cose interessanti.

La prima è tecnica e merita un attimo. Propone un modo per liberare la finanza decentralizzata dalle liquidazioni forzate — quei momenti in cui un prestito crolla improvvisamente e qualcuno perde tutto. Invece di prestiti garantiti propone contratti tipo opzioni. È un'idea da addetti ai lavori, ma il senso politico è chiaro: vuole un sistema finanziario in cui non ci sia mai un istante di panico irreversibile. Un sistema più lento, in cui c'è sempre tempo per discutere e correggere. Pensa, contro vento, che la lentezza sia una virtù.

La seconda cosa è un post di metà maggio che si capisce anche senza saper niente di blockchain. Buterin scrive che le grandi aziende dell'intelligenza artificiale sono passate, in dieci anni, dal vendere "beneficio per tutta l'umanità" a vendere "beneficio per il quattro per cento dell'umanità". È la frase più nitida di questo briefing su uno degli emergenti chiave: il costo dell'intelligenza è crollato, e nello stesso momento la sua proprietà si è ristretta.

Sullo sfondo c'è un gesto più piccolo ma rivelatore. La Ethereum Foundation, l'organizzazione che ha guidato lo sviluppo della rete per dieci anni, ha annunciato che diventerà "una nave più piccola". Venderà meno valuta, si concentrerà su privacy e resistenza alla censura, e Vitalik ridurrà il suo ruolo nel consiglio. È esattamente il contrario di quello che fa una qualsiasi azienda al suo decimo anno, che di solito si gonfia, assume, espande. Buterin sta facendo l'opposto. La fondazione, dice, deve essere un nodo della rete, non il centro. È un gesto che andrebbe accostato a quello di chi, in altri campi, decide di sciogliere il proprio impero quando capisce che è diventato troppo concentrato. Carnegie nel primo Novecento donava biblioteche per trasformare il suo monopolio dell'acciaio in qualcosa di diffuso. Qui non si tratta di filantropia, si tratta di architettura: Buterin pensa che il rischio principale del proprio progetto sia diventare un punto di controllo. E si ritrae apposta.

Sta, in altre parole, mettendo in pratica quello che Naval Ravikant dice ogni settimana con frasi più corte: non temere l'intelligenza artificiale, teme chi la controlla.

John Carmack è una figura particolare. È quello dei videogiochi anni Novanta — Doom, Quake — l'ingegnere mitologico del software fatto a mano. Poi è passato dalla realtà virtuale di Oculus, e da qualche anno si è messo in testa di lavorare all'AGI. Ha fondato un laboratorio piccolissimo, sei persone, in Texas. Si chiama Keen Technologies, nome che cita uno dei suoi primi giochi.

La cosa concreta che sta facendo in questo periodo è quasi comica se la racconti per quello che è. Una camera punta a uno schermo televisivo, un braccio robotico stringe un joystick fisico, e un agente impara a giocare ai videogiochi Atari guardando i pixel sullo schermo, come farebbe un bambino. Non legge la memoria del computer, non parla con l'emulatore. Vede e prova. Fa molto ridere, ma è una posizione filosofica chiara.

Carmack rifiuta il percorso principale dell'industria. Niente modelli linguistici come base, niente ambienti simulati a turni. La sua frase ricorrente è: la realtà non è un gioco a turni. Per lui finché si lavora dentro simulatori puliti — dove l'agente fa una mossa, riceve un risultato, fa la mossa successiva — non si capisce davvero cosa serve all'intelligenza per esistere nel mondo. Bisogna stare nel tempo continuo, dentro un corpo, con input sporchi.

Questo lo mette in conflitto frontale con quasi tutti gli altri di cui abbiamo parlato. Jensen Huang dichiara che l'AI utile è arrivata, Hassabis vede la traiettoria degli agenti come la prova del progresso, Andreessen vende l'inevitabilità. Carmack guarda la stessa scena e dice: sì, qualcosa è cambiato, ma state andando nella direzione sbagliata. È esattamente la convergenza inaspettata di cui parlavamo all'inizio: anche chi critica il consenso ammette che una soglia è stata attraversata. Solo che, per lui, è una soglia che porta nel posto sbagliato.

Ha proposto un banco di prova per l'AGI che è bello per la sua semplicità: un agente che impari qualsiasi videogioco nel tempo che ci metterebbe un umano, capace di spiegare il proprio ragionamento e di insegnarlo a un altro. Tre cose insieme: efficienza, comprensibilità, trasmissione. Sono esattamente le cose che i modelli giganti di oggi non sanno fare bene.

C'è qualcosa di profondamente americano in Carmack — l'ingegnere solo, in Texas, contro l'industria — ma anche qualcosa di molto antico. Ricorda quegli scienziati del primo Novecento che, mentre tutti correvano dietro alla meccanica quantistica, insistevano sulla termodinamica perché lì c'erano i conti veri. Magari hanno ragione, magari no. Vale comunque la pena ascoltarli.

L'ultimo personaggio di oggi è Yann LeCun, francese, una vita a Meta, l'inventore di una delle architetture su cui poggia metà dell'intelligenza artificiale moderna. A marzo ha lasciato Meta dopo dodici anni, sbattendo la porta. Ha pubblicamente ammesso che i risultati dei modelli Llama 4 erano stati, parole sue, "manipolati un po'", mettendo team diversi su test diversi per gonfiare i numeri. Poi ha fondato AMI Labs a Parigi, e ha raccolto un miliardo di dollari nel più grande seed round mai fatto in Europa.

Quello su cui sta scommettendo è una scelta tecnica molto precisa. Pensa che i modelli linguistici, quelli che oggi tutti chiamano AI, siano un vicolo cieco. Non perché siano inutili — sono utili — ma perché la cosa che fanno è prevedere parole, non capire come funziona il mondo. "Hanno avuto successo perché il linguaggio è facile", dice. AMI Labs costruirà invece quelli che chiama world models, sistemi che imparano una rappresentazione del mondo guardando, come farebbe un bambino piccolo che capisce la gravità ancora prima di sapere parlare.

A fine maggio sono usciti due paper del suo gruppo che, per la prima volta, hanno dimostrato matematicamente sotto quali condizioni questo tipo di modello recupera la struttura reale del mondo. È una validazione teorica importante. I test pratici dicono però che le implementazioni vere sono ancora fragili. È la tipica situazione di chi sta nel mezzo del guado, con la teoria che regge ma il prototipo ancora traballante.

La sua posizione rispetto al filo di questa settimana è quella più ostile alla parola singolarità. Per LeCun, quando Hassabis dice di essere ai piedi della singolarità sta solo guardando in alto da una scala sbagliata. L'AGI non è imminente. I toni apocalittici, dice, sono sbagliati. Critica esplicitamente i CEO che alimentano la paura della perdita di posti di lavoro definendola "estremamente distruttiva", e suggerisce di ascoltare gli economisti, non chi ha interesse a gonfiare il potere dei propri prodotti.

Si è creata quindi una specie di triangolo curioso. Hassabis, Huang e Andreessen dicono che ci siamo. LeCun e Chollet dicono che siamo lontani e stiamo guardando il problema sbagliato. Carmack dice che siamo vicini ma in direzione errata. La cosa importante — ed è il punto che torna in tutto il briefing di oggi — è che nemmeno i critici negano più che qualcosa sia cambiato. Negano l'interpretazione, non il movimento. Anche LeCun, che è il più scettico di tutti, si gioca un miliardo di dollari di soldi veri per inseguirla. È il segno più chiaro che ci troviamo dentro un passaggio reale: nessuno, neanche tra i contrari, sta fermo a guardare.

Una nota rapida sui progetti che continuano a crescere in queste settimane. Sono quasi tutti già passati nei briefing precedenti, ma il fatto che restino in classifica dice qualcosa.

Nanochat, llm-wiki e autoresearch, tre cose firmate da Andrej Karpathy, sono lì da settimane e continuano a salire. È curioso perché Karpathy nel frattempo è entrato in Anthropic per occuparsi di pretraining, eppure la coda di interesse sui suoi piccoli progetti pubblici non si esaurisce. C'è un appetito persistente per il software che insegna a costruire le cose da zero, in modo leggibile, contro l'opacità dei sistemi industriali.

Llm di Simon Willison, anche questo in crescita. È quello strumento da terminale che permette di parlare con qualunque modello dalla riga di comando. Più passa il tempo, più Willison si arrabbia col fatto che gli ambienti dei grandi fornitori funzionano male coi modelli locali. La crescita di llm è il voto di chi non vuole essere chiuso dentro le mura del giardino.

Llama.cpp di Georgi Gerganov continua la sua corsa silenziosa. È il pezzo di codice che permette di far girare modelli grandi su computer normali. Più i modelli di frontiera si concentrano nelle mani di poche aziende, più la gente cerca il modo di scaricarseli e farli girare a casa. Sono i due fili della stessa storia.

E poi ARC-AGI di François Chollet, sempre in classifica. È il banco di prova che continua a dire ai modelli grandi: no, non siete ancora arrivati. Una resistenza misurata in numeri.

Restano sul radar Hyprland, Obsidian, omarchy di Basecamp, claude-context, superpowers e GOModel. Tutti progetti che parlano della stessa cosa da angolazioni diverse: come tenere insieme l'uso di questi strumenti senza farsi prendere dentro completamente.

Resta in mente l'immagine di DHH che apre il terminale, mette due agenti in parallelo, e smette di scrivere codice a mano. E quella di Hassabis che pronuncia la parola singolarità con calma, perché ha deciso che vada pronunciata. Sono lo stesso gesto a quote diverse. Chi tira i fili, per ora, resta una domanda aperta. È stato Signal Brief. Alla prossima.