Intelligenza artificiale, l’allarme sul miliardo di morti divide il dibattito

04/10/2026 ESTERI Condividi Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Esteri   -   Bill Gates ha portato il dibattito sui rischi dell’intelligenza artificiale su un livello ancora più estremo, sostenendo che questa tecnologia è già abbastanza potente da poter innescare eventi capaci di provocare un miliardo di morti. Il cofondatore di Microsoft non ha descritto l’AI come una macchina destinata autonomamente a sterminare l’umanità: il punto centrale del suo allarme riguarda soprattutto la combinazione tra strumenti sempre più potenti e persone intenzionate a utilizzarli per scopi distruttivi. Una formulazione che ha riacceso una discussione già alimentata da ricercatori, dirigenti ed ex dipendenti delle principali aziende del settore, ma anche il problema opposto: capire quanto una successione di scenari catastrofici rischi di ridurre l’attenzione del pubblico anziché aumentarla. Gates ha chiesto l’intervento della politica e delle autorità, affermando che l’autoregolamentazione delle imprese non è sufficiente.

Gli ex dipendenti chiedono regole simili a quelle del nucleare

La stessa discussione è stata rilanciata da David Robinson, ex responsabile della sicurezza di OpenAI, che ha lasciato l’azienda dopo tre anni e mezzo. Robinson aveva partecipato alla preparazione del framework dedicato ai rischi e supervisionato rapporti sulla sicurezza collegati al lancio di dodici modelli avanzati. Nel suo intervento pubblicato su The Atlantic ha contestato l’approccio basato sullo sviluppo rapido seguito dalla correzione dei problemi una volta individuati, sostenendo che sistemi sempre più capaci richiedano precauzioni comparabili a quelle adottate in settori nei quali un errore può avere conseguenze molto gravi. Il riferimento utilizzato è quello dell’aviazione e dell’industria nucleare, dove procedure, controlli e competenze sulla sicurezza vengono costruiti prima che si verifichi un incidente e non soltanto come risposta successiva.

Robinson si inserisce in una serie di prese di posizione arrivate dall’interno delle aziende che sviluppano sistemi di frontiera. Jacob Coxon, ricercatore passato sia da OpenAI sia da Anthropic, ha lasciato il settore accusando le due società di correre verso forme di intelligenza capaci di migliorarsi autonomamente senza possedere garanzie sufficienti sulla possibilità di controllarle. Coxon, 27 anni, aveva trascorso circa tre anni lavorando sul pretraining e ha sostenuto pubblicamente che la competizione tra laboratori stia esponendo tutti a rischi che non vengono ancora compresi fino in fondo. La sua uscita ha avuto forte diffusione sui social e ha trasformato un dissenso tecnico interno in un tema pubblico, proprio mentre la velocità dello sviluppo dei modelli diventava oggetto di confronto anche tra i vertici delle aziende.

Amodei chiede di rallentare lo sviluppo dei modelli più potenti

Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic ed ex superiore di Coxon, ha successivamente sostenuto la necessità di rallentare il ritmo con cui aumentano le capacità dei sistemi più avanzati. La posizione è significativa perché arriva dal vertice di una società che compete direttamente nella corsa ai modelli di frontiera e che ha costruito una parte della propria identità proprio sul tema della sicurezza. Amodei ha parlato della necessità di utilizzare il tempo guadagnato per studiare meglio ciò che i sistemi sono in grado di fare e per sottoporli a valutazioni più rigorose. Il problema evidenziato non riguarda quindi soltanto l’eventuale utilizzo criminale dell’AI, ma anche la difficoltà di comprendere e prevedere comportamenti che possono emergere man mano che aumentano autonomia e capacità operative.

Il contrasto tra sviluppo e controllo emerge anche dalle dichiarazioni pubbliche delle stesse aziende. Anthropic, nei documenti predisposti per la propria quotazione, ha indicato tra i rischi possibili comportamenti imprevedibili dei modelli, compresa la resistenza allo spegnimento, la manipolazione delle informazioni e azioni orientate all’autoconservazione. La società ha dedicato circa 80 pagine su 261 del prospetto ai fattori di rischio, segnalando quanto la sicurezza sia ormai diventata anche un elemento formale nelle comunicazioni agli investitori. La presenza di avvertimenti così espliciti non dimostra che gli scenari più estremi siano destinati a verificarsi, ma documenta che le imprese impegnate nello sviluppo dei sistemi considerano alcune forme di perdita di controllo abbastanza rilevanti da inserirle tra i rischi societari.

Il problema degli allarmi continui sull’AI

La moltiplicazione degli avvertimenti produce però un secondo problema, quello della loro efficacia comunicativa. Nel dibattito sull’intelligenza artificiale si sono progressivamente sovrapposti rischi di natura diversa: manipolazione attraverso fake news e deepfake, impoverimento della produzione culturale, sostituzione di alcune attività lavorative, utilizzi criminali e infine scenari nei quali è in discussione la stessa sopravvivenza umana. Mettere sullo stesso piano per frequenza comunicativa fenomeni già osservabili e ipotesi di catastrofe globale può rendere più difficile distinguere probabilità, tempi e gravità. L’immagine del miliardo di vittime possibili ha un impatto immediato, ma apre inevitabilmente anche la domanda su quanto l’escalation del linguaggio possa trasformare un avvertimento in rumore di fondo dopo la ripetizione di previsioni sempre più drastiche.

Le applicazioni già presenti mostrano intanto una distanza notevole tra questi scenari estremi e molti impieghi quotidiani della tecnologia. I chatbot vengono utilizzati anche per servizi rivolti ai cittadini, mentre gli stessi strumenti generativi possono produrre deepfake capaci di entrare nelle scuole oppure essere sfruttati in frodi online, comprese quelle legate alla vendita di biglietti per eventi come i concerti degli Oasis. Sono rischi differenti per scala e natura, ma hanno una caratteristica concreta: non appartengono a un ipotetico futuro dominato da una superintelligenza. Esistono già all’interno dell’ecosistema digitale nel quale sistemi generativi, immagini sintetiche e conversazioni automatizzate sono accessibili a un pubblico molto più vasto rispetto a pochi anni fa.