“Automatizzare tutto non è il futuro che vogliamo”, dice il creatore di OpenAI

Sam Altman ha pubblicato un lungo post in cui traccia la visione di OpenAI per i prossimi anni, annunciando l’ingresso in quella che chiama “terza fase”: un’AI abbondante, accessibile, sicura e utile, culminante in un ricercatore automatizzato capace di condurre autonomamente una quota significativa della ricerca interna entro marzo 2028. Il documento, co-firmato dal chief scientist Jakub Pachocki, è costruito con attenzione retorica: ogni affermazione ambiziosa è bilanciata da una clausola di moderazione. Il risultato è un testo che suona responsabile e che, guardato da vicino, rivela una contraddizione di fondo difficile da ignorare.

La posta in gioco non è piccola. OpenAI non sta descrivendo un prodotto o un aggiornamento: sta delineando una road map che porterebbe un sistema AI a sostituire, almeno parzialmente, i ricercatori umani di uno dei laboratori più influenti al mondo. Se quella road map venisse realizzata, cambierebbe il modo in cui la tecnologia AI viene prodotta, chi la controlla e a quale velocità evolve. Per chi governa organizzazioni che dipendono da quella tecnologia, capire cosa c’è dietro il frame narrativo della “terza fase” è più utile che applaudire la visione.

Un ricercatore AI entro il 2028: OpenAI si costruisce il proprio successore

La struttura che Altman descrive articola tre fasi storiche. La prima era la ricerca AGI pura. La seconda, quella attuale, ha portato prodotti come ChatGPT e ha finanziato l’ulteriore ricerca attraverso i ricavi commerciali. La terza punta a tre obiettivi distinti: un ricercatore AI automatizzato operativo entro il 2028, un’accelerazione misurabile dell’economia globale, e infine — la dichiarazione più ampia — un’AGI personale per ogni essere umano sul pianeta.

L’obiettivo del ricercatore automatizzato è il più concreto e il più carico di implicazioni. Entro marzo 2028, secondo il documento, una quota significativa della ricerca condotta all’interno di OpenAI sarà affidata a sistemi AI. Altman non specifica quale quota, né come verrà misurata, né chi supervisiona i risultati. Il frame scelto è quello della “collaborazione”: l’AI come collega, non come sostituto. Ma automatizzare la produzione di conoscenza scientifica in un laboratorio che definisce gli standard dell’intero settore non è un cambiamento operativo — è un cambiamento strutturale sulla natura di chi decide cosa viene ricercato e come.

La dichiarazione sull’AGI personale è invece più nebulosa. Altman la presenta come un’estensione del mandato benefico di OpenAI: ogni essere umano dovrebbe avere accesso a un sistema AI paragonabile “al miglior esperto in ogni campo”. È un’immagine potente. Non è accompagnata da nessuna specificazione su tempi, costi di accesso, governance o meccanismi di distribuzione. Il confronto più onesto sarebbe chiedersi se l’accesso globale all’AGI seguirà il modello dello smartphone — con tutte le asimmetrie di quel modello — o qualcosa di diverso. Il documento non lo dice.

Nella dichiarazione più citata, Altman afferma che “automatizzare tutto sarebbe frustrante e pericoloso”. È una frase che funziona come ammortizzatore: segnala consapevolezza dei rischi, crea distanza dalla narrativa dell’automazione totale, rassicura chi legge con preoccupazione. Ma la stessa frase convive, nello stesso documento, con l’annuncio di un sistema AI che condurrà autonomamente una quota significativa della ricerca interna al laboratorio più avanzato del mondo. La soglia tra “non automatizzare tutto” e “automatizzare la ricerca scientifica” non è mai definita. Chi la disegna, chi la sposta, chi la sorveglia — sono domande senza risposta nel testo.

Pachocki, chief scientist e co-autore, ha dichiarato in passato che il ritmo del progresso AI dipende dalle scelte interne al laboratorio quanto dai vincoli tecnici. Se il ricercatore automatizzato funziona come previsto, quei ritmi potrebbero accelerare in modo autopoietico: un’AI che produce ricerca AI, che migliora l’AI che produce ricerca. Il ciclo è esplicito negli obiettivi, implicito nelle conseguenze. Nessun impegno pubblico su come OpenAI intende governarlo dall’esterno.

Il potere non deve concentrarsi: la promessa che nessuno ha ancora mantenuto

La parte più politicamente densa del documento è anche la più breve. Altman scrive che “il potere non deve concentrarsi in poche istituzioni” e che OpenAI lavora per evitarlo. È una frase che suona come un principio fondativo. È anche una frase scritta dal CEO di un’organizzazione che gestisce uno dei modelli linguistici più usati al mondo, riceve miliardi in investimenti da Microsoft, e si propone di automatizzare la propria ricerca scientifica entro tre anni.

La contraddizione non è accidentale, è strutturale. Un’organizzazione che concentra capacità computazionale, talento scientifico, dati e risorse finanziarie a un livello che poche entità pubbliche o private possono eguagliare, non può simultaneamente presentarsi come garante della distribuzione del potere tecnologico. Le due posizioni si escludono, salvo definire “concentrazione di potere” in modo così circoscritto da escludere OpenAI per definizione.

Questo schema retorico non è nuovo. La letteratura sul “beneficial AI” prodotta dai grandi laboratori segue un pattern riconoscibile: dichiarazione di responsabilità, specificazione di rischi astratti, assenza di meccanismi vincolanti di accountability esterna. La “terza fase” di OpenAI si inserisce in quella tradizione. Il documento è scritto in prima persona plurale istituzionale — “noi crediamo”, “noi vogliamo” — e si rivolge a un pubblico che deve fidarsi delle intenzioni dichiarate in assenza di verifiche indipendenti.

Chi lavora in organizzazioni che usano strumenti OpenAI, integra API nelle proprie infrastrutture o valuta l’adozione di agenti AI per processi critici, ha un interesse diretto a distinguere tra frame narrativo e impegno verificabile. La road map della terza fase è un impegno narrativo, non un contratto con clausole di inadempimento. La dichiarazione che “il potere non deve concentrarsi” vale quanto il meccanismo che la renderebbe operativa — e quel meccanismo non compare nel documento.

Il dibattito interno al settore su automazione e occupazione ha già prodotto posizioni molto meno caute di quella di Altman. La questione di come riconciliare profezie sull’automazione con le precedenti dichiarazioni è già sul tavolo. OpenAI non è la prima a promettere benefici universali mentre costruisce infrastrutture che per definizione accentrano valore e controllo. L’AI proattiva che conosce il contesto aziendale e agisce in modo autonomo — già oggetto di annunci precedenti — si inserisce nella stessa traiettoria.

Cosa resta dopo il documento

Il post di Altman e Pachocki va letto come quello che è: un documento di posizionamento pubblico, non un piano tecnico. Serve a consolidare la narrativa di OpenAI come laboratorio responsabile in un momento in cui la pressione regolatoria aumenta e la competizione con altri grandi modelli si intensifica. Il frame della “terza fase” è funzionale a quel posizionamento, non contraddice la realtà tecnica e commerciale che l’organizzazione sta perseguendo.

Il ricercatore AI automatizzato entro il 2028 è probabilmente l’unica affermazione con un orizzonte temporale verificabile. Se OpenAI arriverà a quella scadenza con un sistema funzionante, la domanda rilevante non sarà se hanno mantenuto la promessa — ma chi avrà deciso cosa ricercare, con quali risorse, con quali obiettivi. L’automazione della ricerca scientifica è una scelta politica prima che tecnica. Trattarla come un risultato neutro di progresso tecnologico è esattamente il tipo di semplificazione che il documento di Altman invita a fare.

Chi governa organizzazioni che dipendono dalla tecnologia AI ha tutto l’interesse a non accettare quel frame. Come documentato sul caso dei direttori operativi, la distribuzione asimmetrica dei benefici dell’automazione è già visibile: i vertici aziendali incassano i guadagni di efficienza, i livelli operativi assorbono la pressione. La “terza fase” è un’etichetta che OpenAI ha apposto su una traiettoria già in corso. Valutarla richiede di guardare ai comportamenti concreti — investimenti, strutture di governance, meccanismi di trasparenza — non alle dichiarazioni di intenti. Finché quei meccanismi non esistono, la frase “il potere non deve concentrarsi” rimane un auspicio, pronunciato dall’istituzione che quella concentrazione la sta realizzando.