Riflessioni per il futuro — Andrea Turchet

Artwork che mette in contrapposizione due forme di tempo: a sinistra forme organiche, impronte, erosione e pelle come tracce della durata biologica; a destra griglie, linee, compressione e ritmo artificiale come immagine di un'intelligenza che accelera oltre la misura umana. Generato con GPT-ImageGen.<br>Artwork that sets two forms of time against one another: on the left, organic shapes, imprints, erosion, and skin as traces of biological duration; on the right, grids, lines, compression, and artificial rhythm as the image of an intelligence accelerating beyond human measure. Generated with GPT-ImageGen.

Pensiero introduttivo

Dopo aver letto l’articolo pubblicato da Anthropic sul tema del recursive self-improvement, sono rimasto sommerso da una quantità di domande che mi hanno portato verso riflessioni sempre più profonde, talvolta filosofiche, sul possibile impatto di sistemi capaci di contribuire direttamente alla propria evoluzione.1

Per gran parte della storia, il progresso tecnologico è rimasto legato al ritmo del pensiero umano. Le macchine potevano produrre più velocemente, calcolare più rapidamente, trasportare più lontano, ma restavano strumenti: potenti, indispensabili, eppure esterni al processo che decideva come migliorarle. Una fabbrica non ripensava da sola la fabbrica successiva. Un computer non progettava autonomamente la generazione successiva di computer.

L’intelligenza artificiale introduce una possibilità diversa. Non siamo ancora davanti a una macchina capace di riscrivere se stessa senza supervisione umana, né a una forma compiuta di auto-miglioramento ricorsivo. Ma qualcosa nel rapporto tra intelligenza, tecnica e tempo sembra già cambiare. Se una parte crescente della ricerca, della programmazione, della verifica e della progettazione viene mediata da sistemi artificiali, allora il progresso non dipende più soltanto dalla lentezza biologica degli esseri umani.

È questa sproporzione che mi interessa: da una parte sistemi capaci di comprimere il tempo del pensiero, dall’altra corpi, istituzioni, economie e culture che continuano a muoversi secondo ritmi molto più lenti. Possiamo accelerare il calcolo, la simulazione, la generazione di ipotesi. Ma non possiamo accelerare allo stesso modo un corpo, una società, una cultura, una forma di vita.

Questi pensieri nascono da qui: dal tentativo di capire cosa succede quando l’intelligenza smette di essere lenta come noi, la realtà della natura continua inevitabilmente a esserlo.

Pensiero 1

Per molto tempo l’idea di un’intelligenza artificiale capace di migliorare sé stessa è appartenuta più alla fantascienza che alla ricerca scientifica. Quando Nick Bostrom pubblicò Superintelligence nel 2014, il concetto di recursive self-improvement veniva discusso soprattutto come una possibilità teorica: una macchina sufficientemente intelligente avrebbe potuto contribuire alla progettazione di una versione migliore di sé stessa, generando un ciclo di miglioramento progressivo.2

Per anni questa immagine è rimasta confinata in una zona ambigua. Insomma, non era esattamente fantascienza, perché molti ricercatori la prendevano sul serio. Ma non era nemmeno una realtà osservabile. Era una domanda sul futuro, non ancora un fatto del presente.

Veniamo a noi, ai giorni nostri.

Nell’articolo di Anthropic, ciò che mi ha colpito non è tanto l’annuncio di un traguardo definitivo, perché quel traguardo banalmente non c’è. Anthropic stessa precisa che non siamo ancora davanti a sistemi capaci di progettare e sviluppare autonomamente il proprio successore. Il punto, però, è che una parte crescente del lavoro necessario a costruire intelligenza artificiale viene già delegata a sistemi di intelligenza artificiale. Non siamo davanti alla chiusura completa del cerchio, ma il cerchio inizia a intravedersi.

Secondo i dati pubblicati dall’azienda, a maggio 2026 più dell’80% del codice integrato nella codebase di Anthropic era stato scritto da Claude. Prima del lancio di Claude Code in research preview, nel febbraio 2025, questa percentuale era ancora a una sola cifra. Nello stesso articolo Anthropic sostiene che, nel secondo trimestre del 2026, il tipico ingegnere dell’azienda integrava circa otto volte più codice al giorno rispetto al 2024.3

Questi numeri vanno letti con ovvia cautela. Provengono dall’azienda che sviluppa il sistema, e il codice non è l’intera intelligenza. Scrivere più codice non significa necessariamente produrre idee migliori, né significa che la macchina abbia già sostituito il giudizio umano. Gli esseri umani restano responsabili della direzione, della scelta dei problemi, della valutazione dei risultati, della decisione finale su cosa costruire e cosa non costruire.

Eppure, anche con tutte queste cautele, il segnale mi sembra difficile da ignorare.

Per oltre due secoli, le grandi rivoluzioni tecnologiche hanno riguardato soprattutto l’aumento della forza produttiva. La macchina a vapore...