L’intelligenza artificiale (AI) rappresenterebbe quindi la svolta tecnologica che, se non lo fosse già, porterebbe la nostra civiltà in una nuova era. Se questa abilità tecnologica deriva dalla ricerca accademica, gli ultimi progressi all’avanguardia dell’intelligenza artificiale sono gradualmente scivolati verso il settore privato, che oggi detiene un monopolio virtuale sulla ricerca.
L’anno 2024 è stato segnato dal riconoscimento globale dell’intelligenza artificiale (AI) attraverso l’assegnazione di due premi Nobel ai pionieri di questa tecnologia rivoluzionaria. Il Premio Nobel per la Fisica è stato assegnato a Hopfield e Hinton per aver gettato le basi delle reti neurali artificiali, strumenti fondamentali per l’addestramento dei moderni modelli di intelligenza artificiale. Nel campo della chimica, David Baker dell’Università di Washington a Seattle, così come Demis Hassabis e John Jumper di DeepMind (presente nell’immagine in questo articolo), la filiale AI di Google (Alfabeto), sono stati premiati per i loro contributi eccezionali. Baker ha aperto nuovi orizzonti nel 2003 con il suo software Rosetta, che ha permesso la creazione di proteine con strutture e funzioni nuove. Parallelamente, Hassabis e Jumper hanno rivoluzionato la biologia con AlphaFold2 nel 2020, un modello di intelligenza artificiale che prevede la struttura delle proteine dalla loro sequenza di aminoacidi con notevole precisione. Questo progresso non solo ha ampliato gli orizzonti della ricerca biologica, ma ha anche accelerato lo sviluppo di soluzioni mediche innovative.
Questi progressi illustrano l’interdipendenza delle scoperte scientifiche ed evidenziano l’importanza delle basi gettate da Hopfield e Hinton, senza le quali strumenti come AlphaFold2, o anche ChatGPT, non sarebbero stati possibili. Al di là del loro valore scientifico, queste innovazioni sollevano questioni cruciali riguardanti la pubblicazione della ricerca in un ambiente competitivo. L’attuale boom dell’intelligenza artificiale probabilmente non esisterebbe se il lavoro non fosse iniziato nelle università.
Alla ricerca del profitto
Recentemente abbiamo osservato una controversa inversione di rotta presso la società madre di ChatGPT, OpenAI, che ha abbandonato i suoi principi no-profit per il perseguimento del profitto. Fondata nel 2015 con l’impegno di sviluppare un’intelligenza artificiale a vantaggio dell’umanità, l’azienda si è allontanata dal suo modello iniziale senza scopo di lucro, promosso dal suo CEO Sam Altman, per diventare un’impresa commerciale con obiettivi di redditività inclusi. Questo grande scisma ha rimescolato le carte del panorama dell’IA nella Silicon Valley portando alla partenza di membri di spicco di OpenAI. Senza dubbio pressioni esterne, in particolare da parte di Microsoft che ha quote nel progetto, è arrivato a cambiare la direzione della start-up.
I premi Nobel assegnati, al crocevia tra informatica e scienza, dimostrano il riconoscimento degli enormi progressi resi possibili dall’intelligenza artificiale. Tuttavia, le scoperte future potrebbero confrontarsi con questa dura realtà delle nostre società capitaliste: concorrenza e segreto industriale sono sinonimi di sopravvivenza e, soprattutto, di arricchimento, anche se ciò significa rallentare l’innovazione.
Molte delle tecniche utilizzate oggi nella vita di tutti i giorni, come l’apprendimento automatico e l’elaborazione del linguaggio naturale, si basano su lavori accademici sulle reti neurali artificiali che risalgono a decenni fa. Ma è vero che gran parte della ricerca più recente e di alto profilo sull’intelligenza artificiale non viene condotta nei laboratori accademici, ma dietro le porte chiuse delle aziende private.
Spendere senza contare
Nel 2024, la spesa per l’intelligenza artificiale ha raggiunto livelli senza precedenti, con i leader del settore che investono miliardi di dollari nelle loro iniziative sull’intelligenza artificiale. Ognuno di questi giganti della tecnologia sta facendo investimenti coraggiosi, scommettendo fortemente sul futuro dell’intelligenza artificiale. Nella prima metà del 2024, le spese in conto capitale complessive diAmazzoniaD’AlfabetoDi Microsoft e di Meta hanno raggiunto la cifra record di 108 miliardi di dollari solo nei data center per addestrare i propri modelli, secondo i dati di JP Morgan.
Le aziende hanno accesso a una potenza di calcolo molto maggiore rispetto alle istituzioni accademiche, inclusa la possibilità di acquistare le unità di elaborazione grafica (i chip più comuni utilizzati nell’intelligenza artificiale) di cui hanno bisogno, o addirittura di progettare e costruire le proprie unità. Le aziende possono quindi creare modelli molto più ampi e complessi rispetto alle loro controparti accademiche.
Il vantaggio finanziario del settore è schiacciante. Il guadagno finanziario generato da queste aziende dà loro il controllo su risorse essenziali: potenza di calcolo, grandi quantità di dati e, soprattutto, numerosi talenti.
Questa tendenza preoccupa il mondo accademico perché le aziende sono orientate al profitto, il che influenza i tipi di prodotti di intelligenza artificiale sviluppati e le domande di ricerca poste. L’accademia è necessaria per sviluppare una conoscenza indipendente degli imperativi aziendali e fornire una prospettiva critica sull’intelligenza artificiale, identificando i potenziali danni delle nuove tecnologie e come mitigarli.
“La guerra per i talenti dell’intelligenza artificiale è appena iniziata”
Questa citazione di Naveen Rao, vicepresidente dell’IA di Databricks, è apparsa in un’intervista rilasciata a The Verge lo scorso dicembre. Il denaro non sembra essere la risposta a tutto. In effetti, come nel caso dell’IA nelle università, i giovani ingegneri sono spesso desiderosi di farsi conoscere. Tuttavia, la condizione sine qua none per questo desiderio resta essere riconosciuto dai propri colleghi e di conseguenza pubblicare ricerche.
È su questo punto preciso che molte aziende private si trovano ad affrontare una carenza di talenti: queste ultime vogliono pubblicare ma si trovano ad affrontare vincoli competitivi che impediscono loro di farlo. OpenAI ne ha pagato il prezzo, poiché la svolta pro-business ha faticato a passare. Va detto che la caratteristica della Silicon Valley è proprio quella di contenere profili libertari animati da un tocco di universalismo.
Alcune aziende stanno iniziando ad aprire l’accesso ai propri modelli di intelligenza artificiale perché vogliono che più persone possano lavorarci. Questo è particolarmente vero per Llama, il modello AI di Meta. La loro strategia in materia di risorse umane è semplice: puntare al lungo termine lasciando che i giovani ricercatori si formino e svolgano una tesi professionale a casa. Google, che ha il maggior numero di ricercatori tra le sue fila, funziona allo stesso modo. Ciò porta a un afflusso di idee creative e avvantaggia reciprocamente l’industria e l’accademia. Gli accademici possono portare approcci radicalmente diversi che potrebbero risolvere alcuni degli attuali problemi dell’intelligenza artificiale, mentre l’industria può offrire agli accademici conoscenze e supporto per risolvere problemi complessi. Ma questa dinamica è resa possibile proprio perché dietro OpenAI ci sono Google e Meta, che, dal canto suo, mantiene gelosamente riservati i suoi progressi. Non è quindi sicuro se questa apertura e questa collaborazione avrebbero luogo se la tendenza attuale fosse invertita e i ruoli fossero scambiati…
La ricerca sull’intelligenza artificiale è a un punto di svolta decisivo. Se storicamente i maggiori progressi nel campo dell’intelligenza artificiale, premiati dai premi Nobel, sono arrivati dal mondo accademico, oggi tendono ad essere monopolizzati dal settore privato. Questo sviluppo solleva interrogativi sul futuro dell’innovazione in un contesto in cui la ricerca del profitto e della competitività potrebbe avere la precedenza sull’interesse generale e rallentare il progresso tecnologico.
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