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L’intelligenza artificiale di Google DeepMind e OpenAI hanno ottenuto risultati di livello oro in una competizione soprannominata “Olimpiade della programmazione”. I modelli delle aziende hanno dimostrato un livello paragonabile a quello dei migliori concorrenti nella finale dell’International Collegiate Programming Contest (ICPC), tenutasi all’inizio di settembre.
Secondo OpenAI, il suo ultimo modello, GPT-5, ha risolto tutti i 12 problemi, 11 dei quali al primo tentativo. L’azienda sostiene che questo risultato avrebbe garantito al sistema il primo posto. DeepMind, nel frattempo, ha riferito che il suo modello di ragionamento Gemini 2.5 Deep Think ha ottenuto il secondo miglior risultato, risolvendo un compito che nessun essere umano avrebbe potuto risolvere.
Le Olimpiadi ICPC sono considerate la competizione di programmazione più prestigiosa al mondo. Il co-fondatore di Google Sergey Brin e il capo scienziato di OpenAI Jakub Pachocki vi hanno partecipato in diverse occasioni. Quest’anno, 139 squadre si sono sfidate nella finale, di cui solo quattro hanno ricevuto la medaglia d’oro. I partecipanti lavorano in team di tre persone su un singolo computer e devono risolvere dodici problemi complessi in cinque ore.
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Secondo OpenAI, per il compito più impegnativo è stata utilizzata una combinazione di GPT-5 e un modello di ragionamento sperimentale. DeepMind ha addestrato il suo sistema utilizzando metodi di apprendimento per rinforzo, applicandoli a problemi matematici e logici particolarmente complessi.
A differenza degli esseri umani, l’IA aveva un vantaggio fondamentale: lavorava da sola e non aveva problemi di coordinamento di gruppo sotto pressione. Come ha osservato Barek Klin, docente dell’Università di Oxford e formatore dell’ICPC, i mentori possono solo aiutare gli studenti a gestire lo stress e a lavorare in team, ma non possono spiegare loro l’essenza dei compiti.
I rappresentanti di DeepMind hanno sottolineato che, sebbene il loro sistema non abbia risolto tutti i problemi affrontati da alcuni team, ha comunque fornito un risultato unico che gli esseri umani non avrebbero potuto raggiungere. Questo, a loro avviso, dimostra come l’intelligenza artificiale possa integrare gli esperti e spingere i confini del possibile.
DeepMind ha già battuto gli umani in giochi e competizioni, dagli scacchi al Go fino alle Olimpiadi Internazionali di Matematica. Quest’estate, OpenAI ha vinto anche l’oro in una competizione di matematica.
Quoc Le, vicepresidente di Google DeepMind, ha definito questi risultati “un momento storico sulla strada verso l’AGI”, ovvero l’intelligenza artificiale generale. Ha osservato che tali risultati potrebbero avere un impatto su molti campi scientifici e ingegneristici, tra cui lo sviluppo di farmaci e microchip.
Jelani Nelson, professore all’Università della California, Berkeley, ha aggiunto che solo pochi anni fa nessuno avrebbe creduto a una tale velocità di progresso. Ha sottolineato che l’intelligenza artificiale è stata in grado di raggiungere questo livello senza l’intervento umano.
I ricercatori ritengono che il successo dell’intelligenza artificiale nelle competizioni di matematica e programmazione non sia solo una dimostrazione di velocità e precisione, ma anche un passo avanti verso la comprensione della natura stessa del pensiero umano.
Nonostante i risultati straordinari raggiunti da OpenAI e DeepMind, il cosiddetto vibe coding rimane tuttora un approccio controverso. Molti sviluppatori hanno denunciato che, dietro l’apparente velocità di scrittura del codice generato dalle IA, si nascondono vulnerabilità gravi, problemi di sicurezza e perfino bug che risalgono a oltre dieci anni fa. In diversi casi, le aziende sono state costrette a rivedere completamente i progetti, riscrivendo il codice da zero.
Alcuni team hanno già iniziato a correre ai ripari, riscrivendo manualmente parti di software prodotti tramite questi strumenti, per garantire livelli accettabili di qualità e sicurezza. Tuttavia, secondo numerosi professionisti del settore, l’uso massiccio del vibe coding rischia di introdurre più problemi di quanti ne risolva, portando a un incremento dei costi di manutenzione e a ritardi significativi nello sviluppo.
Proprio per questo, cresce la percezione che i rallentamenti causati dall’integrazione forzata del vibe coding non offrano benefici concreti al ciclo industriale. Anzi, per alcuni rappresentano un ostacolo più che un vantaggio, minando la reale efficienza della catena di produzione software e aprendo un dibattito su quanto queste tecnologie siano effettivamente pronte a sostituire o integrare il lavoro umano nello sviluppo sicuro.
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