Alcuni dei nomi più noti al mondo nel campo dell’intelligenza artificiale si sono dati appuntamento questa settimana nella piccola località sciistica di Davos, in Svizzera, per il World Economic Forum (WEF).
L’intelligenza artificiale ha dominato molte delle discussioni tra aziende, leader governativi, accademici e gruppi non governativi. Tuttavia, è emerso un netto contrasto su quanto gli attuali modelli siano vicini a replicare l’intelligenza umana e quali saranno i probabili impatti economici a breve termine di questa tecnologia.
I grandi modelli linguistici (LLM) che hanno affascinato il mondo non sono una strada verso l’intelligenza di livello umano, hanno affermato due esperti di IA in dichiarazioni separate a Davos.
Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e vincitore del Premio Nobel, nonché dirigente che guida lo sviluppo dei modelli Gemini di Google, ha affermato che i sistemi di AI odierni, per quanto impressionanti, sono “lontani” dall’intelligenza artificiale generale (AGI) di livello umano.
Yann LeCun, pioniere dell’AI che ha vinto il Turing Award, il premio più prestigioso nel campo dell’informatica, per il suo lavoro sulle reti neurali, è andato oltre, affermando che gli LLM alla base di tutti i principali modelli di IA non saranno mai in grado di raggiungere un’intelligenza simile a quella umana e che è necessario un approccio completamente diverso.
Le loro opinioni differiscono nettamente dalla posizione sostenuta dai massimi dirigenti dei principali concorrenti di Google nel campo dell’IA, OpenAI e Anthropic, i quali affermano che i loro modelli di IA stanno per rivaleggiare con l’intelligenza umana.
Dario Amodei, CEO di Anthropic, ha dichiarato al pubblico di Davos che i modelli di IA sostituiranno il lavoro di tutti gli sviluppatori di software entro un anno e raggiungeranno un livello di ricerca scientifica “da premio Nobel” in diversi campi entro due anni. Ha affermato che il 50% dei lavori impiegatizi scomparirà entro cinque anni.
Il CEO di OpenAI Sam Altman (che quest’anno non era presente a Davos) ha affermato che stiamo già iniziando a superare l’AGI di livello umano per arrivare alla “superintelligenza”, ovvero un’intelligenza artificiale che sarebbe più intelligente di tutti gli esseri umani messi insieme.
Gli LLM possono portare all’intelligenza generale?
In un’apparizione congiunta al WEF con Amodei, Hassabis ha affermato che c’è il 50% di possibilità che l’AGI possa essere raggiunta entro il decennio, anche se non attraverso modelli costruiti esattamente come i sistemi di AI odierni.
In un successivo discorso sponsorizzato da Google, ha spiegato che “forse abbiamo bisogno di uno o due ulteriori progressi prima di arrivare all’AGI”. Ha identificato diverse lacune fondamentali, tra cui la capacità di apprendere da pochi esempi, la capacità di apprendere continuamente, una memoria a lungo termine migliore e capacità di ragionamento e pianificazione migliorate.
“La mia definizione di AGI è un sistema in grado di mostrare tutte le capacità cognitive degli esseri umani, e intendo proprio tutte”, ha affermato, compresi “i livelli più alti di creatività umana che abbiamo sempre celebrato, gli scienziati e gli artisti che ammiriamo”.
Sebbene i sistemi di AI avanzati abbiano iniziato a risolvere equazioni matematiche difficili e ad affrontare congetture precedentemente non dimostrate, l’AI dovrà sviluppare le proprie congetture rivoluzionarie, un compito “molto più difficile”, per essere considerata alla pari dell’intelligenza umana.
LeCun, intervenendo all’AI House di Davos, è stato ancora più esplicito nella sua critica alla singolare attenzione del settore per gli LLM. “Il motivo per cui gli LLM hanno avuto così tanto successo è perché il linguaggio è facile”, ha sostenuto.
Ha contrapposto questo aspetto alle sfide poste dal mondo fisico. “Abbiamo sistemi in grado di superare l’esame di abilitazione, di scrivere codice… ma che non hanno realmente a che fare con il mondo reale. Questo è il motivo per cui non abbiamo robot domestici [e] non abbiamo auto a guida autonoma di livello cinque”, ha affermato.
LeCun, che ha lasciato Meta a novembre per fondare Advanced Machine Intelligence Labs (AMI), ha sostenuto che il settore dell’IA è diventato pericolosamente monolitico. “Il settore dell’AI è completamente dominato dagli LLM”, ha affermato.
Ha detto che la decisione di Meta di concentrarsi esclusivamente sugli LLM e di investire decine di miliardi di dollari per costruire colossali data center ha contribuito alla sua decisione di lasciare il gigante tecnologico. LeCun ha aggiunto che la sua opinione secondo cui gli LLM e l’IA generativa non fossero la strada giusta per arrivare a un’IA di livello umano, per non parlare della “superintelligenza” desiderata dal CEO Mark Zuckerberg, lo ha reso impopolare all’interno dell’azienda. “Nella Silicon Valley, tutti lavorano alla stessa cosa. Stanno tutti scavando la stessa trincea”, ha affermato.
Il limite fondamentale, secondo LeCun, è che i sistemi attuali non sono in grado di costruire un “modello del mondo” in grado di prevedere ciò che è più probabile che accada in seguito e di collegare causa ed effetto. “Non riesco a immaginare che si possano costruire sistemi agentici senza che questi abbiano la capacità di prevedere in anticipo quali saranno le conseguenze delle loro azioni”, ha affermato. “Il modo in cui agiamo nel mondo è che sappiamo di poter prevedere le conseguenze delle nostre azioni, ed è questo che ci permette di pianificare”.
La nuova impresa di LeCun spera di sviluppare questi modelli del mondo attraverso i dati video. Ma mentre alcuni modelli di AI video cercano di prevedere i pixel fotogramma per fotogramma, il lavoro di LeCun è progettato per funzionare a un livello di astrazione più elevato, in modo da corrispondere meglio agli oggetti e ai concetti.
“Questa sarà la prossima rivoluzione dell’IA”, ha affermato. “Non raggiungeremo mai un livello di intelligenza pari a quello umano addestrando gli LLM o addestrando solo il testo. Abbiamo bisogno del mondo reale”.
Cosa ne pensano le aziende
Hassabis ha fissato la tempistica per un’AGI autentica a livello umano tra “cinque e dieci anni”. Tuttavia, i trilioni di dollari che affluiscono nell’IA dimostrano che il mondo degli affari non sta aspettando di scoprirlo.
Il dibattito sull’AGI può essere in qualche modo accademico per molti leader aziendali. La questione più urgente, afferma il CEO di Cognizant Ravi Kumar, è se le aziende siano in grado di cogliere l’enorme valore che l’IA offre già.
Secondo una ricerca di Cognizant pubblicata prima di Davos, l’attuale tecnologia di IA potrebbe sbloccare circa 4,5 trilioni di dollari nella produttività del lavoro negli Stati Uniti, se le aziende fossero in grado di implementarla in modo efficace.
Ma Kumar ha dichiarato a Fortune che la maggior parte delle aziende non ha ancora intrapreso il difficile lavoro di ristrutturazione delle proprie attività o di riqualificazione della propria forza lavoro per sfruttare il potenziale dell’IA.
“Quei 4,5 trilioni di dollari genereranno valore reale nelle imprese se si inizia a pensare alla reinvenzione delle attività esistenti”, ha affermato. Ha aggiunto che ciò richiede anche quella che lui definisce “l’integrazione” del lavoro umano e del lavoro digitale svolto dall’AI.
“La riqualificazione professionale non è più una questione secondaria”, ha sostenuto. “Deve essere parte integrante dell’infrastruttura per poter orientare le persone verso il futuro, creare salari più alti e una maggiore mobilità sociale e rendere questo sforzo un’impresa che crea prosperità condivisa”.
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