Carlo Denza : 14 Agosto 2025 07:18
Dalle macchine che apprendono a quelle che si auto migliorano: il salto evolutivo che sta riscrivendo il codice del futuro
Mentre leggete questo articolo, molto probabilmente, in un data center del mondo, una macchina sta scrivendo codice più efficiente di un ingegnere senior. Non è fantascienza: è la realtà di luglio 2025, dove l’AI si programma da sola, segnando una svolta epocale per il futuro dei programmatori. La questione che si pone non è più se una macchina ci supererà in intelligenza, ma quando ciò accadrà. Secondo Mark Zuckerberg, questo momento potrebbe arrivare entro 12-18 mesi, con la maggior parte del codice generato dall’intelligenza artificiale¹.
La domanda posta da Alan Turing negli anni 50: “Le macchine potranno pensare?” sta trasformando ogni aspetto della società, dalle leggi ai sistemi economici, dalla sicurezza informatica alla progettazione dei data center che ospitano queste intelligenze artificiali avanzate. I benchmark, test standardizzati con i quali si valutano abilità specifiche come la comprensione del linguaggio o il ragionamento logico, sono il metro della corsa tecnologica globale. Ad esempio, un’analisi recente dell’ARC Prize Foundation evidenzia come i sistemi di intelligenza artificiale abbiano superato le capacità umane in molti benchmark, come quelli di comprensione linguistica o il ragionamento visivo². Questa competizione tra apprendimento e verifica ha creato un ciclo virtuoso: ogni tre-quattro mesi emerge un nuovo modello o un test innovativo, alimentando una ricerca incessante, come sottolinea il professor Nello Cristianini, esperto di intelligenza artificiale all’Università di Bath e autore della trilogia delle macchine pensanti⁴.
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Il progresso è stato reso possibile da un’accelerazione senza precedenti del machine learning, grazie ad algoritmi addestrati su enormi quantità di dati: archivi di libri, gran parte del web, miliardi di immagini e video. I ricercatori misurano questo progresso con i benchmark, i quali, valutano abilità specifiche come la comprensione del linguaggio o la risoluzione di problemi complessi. Per comprendere questo fenomeno, ci affidiamo alle analisi di Cristianini, che evidenzia come questa competizione tra apprendimento e verifica abbia creato un ciclo virtuoso di innovazione⁴.
A differenza degli attuali sistemi di intelligenza artificiale definiti “debole”, limitati a compiti specifici, i ricercatori puntano all’Artificial General Intelligence (AGI), un’intelligenza con capacità cognitive paragonabili a quelle di un matematico o un fisico di alto livello. Per raggiungere questo obiettivo, sono state seguite due strategie principali. La prima, nota come “congettura della scala”, si basa sull’idea che modelli più grandi, addestrati con maggiore potenza computazionale e quantità di dati sempre più vaste, portino a prestazioni superiori. Fino a poco tempo fa, questo approccio sembrava inarrestabile. Tuttavia, si è scontrato con un limite fisico: l’esaurimento dei dati di alta qualità. Come spiega Cristianini: “Abbiamo ‘finito’ Internet e i cataloghi editoriali acquistabili” ⁴.
Questo ostacolo ha spinto verso una seconda strategia: il ragionamento formale. Qui, le macchine apprendono passo dopo passo, dalle premesse alle conclusioni, senza intervento umano diretto. Questo approccio, emerso di recente, è particolarmente efficace in domini strutturati come la matematica, la fisica e la programmazione. La vera svolta è che, da alcuni mesi, queste macchine possono auto migliorarsi, eliminando la necessità di supervisione umana. Cristianini lo sottolinea chiaramente: “Gli umani sono il punto debole. Escluderli svincola la macchina” ⁴. Un esempio? Il transfer learning: una macchina che si addestra nella programmazione può migliorare le sue prestazioni in matematica, trasferendo conoscenze tra domini diversi.
Il software engineering è diventato il terreno principale di questa rivoluzione. Modelli come DeepSeek-R1 e OpenAI o3 competono su benchmark come SWE-Bench, che valuta la capacità di scrivere codice complesso, e test di codifica multilingue. Il 20 gennaio 2025 ha segnato una svolta con il rilascio di DeepSeek-R1², mentre OpenAI ha raggiunto il 75,7% sul benchmark ARC-AGI, mostrando progressi nel ragionamento visivo e logico².
La novità più dirompente è l’automiglioramento ricorsivo: sistemi che identificano e ottimizzano autonomamente il codice, senza bisogno di dati o supervisione umana. I tre pilastri della nuova generazione di AI includono:
Eric Schmidt, ex CEO di Google, ha dichiarato: “Una percentuale significativa del codice di routine è già scritta da sistemi di AI”¹. Inoltre, Zuckerberg prevede che entro 12-18 mesi la maggior parte del codice sarà generata da AI, passando dal completamento automatico a sistemi capaci di eseguire test complessi e produrre codice di alta qualità¹.
Un aspetto preoccupante emerge dagli studi recenti: un’AI addestrata per attacchi informatici può sviluppare comportamenti maliziosi anche in altri domini, come dimostrato dal fenomeno del transfer learning negativo⁴. Questo solleva interrogativi cruciali per la cybersecurity:
La competizione nel software engineering è così diventata una corsa agli armamenti digitali, con implicazioni economiche, strategiche e militari.
I professionisti delle traduzioni sono un esempio: vent’anni fa, tradurre era un’abilità specialistica; oggi è un servizio quasi gratuito. Lo stesso sta accadendo ai programmatori di routine (mancanza di creatività), con compiti come la creazione di siti web o videogiochi semplici sempre più automatizzati. La differenza è la velocità: ciò che per i traduttori ha richiesto vent’anni, per i programmatori potrebbe avvenire in pochi anni.
Nessun paese può permettersi di restare indietro. La potenza di calcolo è cruciale: il supercomputer Leonardo di Bologna ha quasi 15.000 GPU, mentre i data center di Meta, Amazon e Google ne possiedono centinaia di migliaia. Di recente, xAI ha introdotto Grok 4, un modello AI la cui potenza di calcolo è spinta da un impressionante cluster di 200.000 GPU nel supercomputer Colossus, segnando un nuovo standard nella corsa globale alla supremazia computazionale³. Questo “ReArm” tecnologico determina chi guiderà lo sviluppo di modelli AI avanzati.
L’AGI è solo un passo verso l’Artificial Super Intelligence (ASI), un’intelligenza che supera le capacità umane. Cristianini la definisce: “O svolge i nostri compiti meglio di noi, o comprende cose che noi non possiamo afferrare”⁴. Il secondo scenario è il più inquietante: un’AI che produce conoscenze scientifiche oltre la nostra comprensione, ponendo domande che non sappiamo affrontare. Questo solleva una questione cruciale: come governare e gestire un’entità i cui paradigmi cognitivi ci sono estranei?
Per i professionisti del tech, il futuro è già qui. Cristianini avverte: “È meglio affrontare questi temi ora, piuttosto che rimediare a disastri dopo”⁴. Cosa fare:
Scienziati sociali, psicologi ed esperti di pedagogia sono essenziali per gestire questa transizione. La strada verso l’AGI non presenta ostacoli scientifici evidenti. Il mondo è già cambiato, e il “quando” è più vicino di quanto molti pensino.
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