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Dal palco di Davos 2026, Amodei (CEO Anthropic) e Hassabis (CEO Google DeepMind). ci raccontano il futuro che sta già accadendo

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📘 Piccola guida per orientarsi

Intelligenza Artificiale Generativa: È la tecnologia che alimenta sistemi come ChatGPT, Claude o Gemini. Questi modelli sono addestrati su enormi quantità di dati e possono generare testo, immagini, codice o altri contenuti in risposta a richieste degli utenti. Sono “strumenti” molto potenti: rispondono a domande, scrivono documenti, traducono lingue, analizzano dati. Ma rimangono strumenti specializzati: eccellono in compiti specifici per cui sono stati progettati.

AGI (Artificial General Intelligence): È qualcosa di profondamente diverso. L’AGI sarebbe un’intelligenza artificiale capace di comprendere, apprendere e applicare conoscenze in qualsiasi dominio cognitivo, proprio come fa un essere umano (o meglio). Non più uno strumento specializzato, ma un sistema capace di ragionamento autonomo, creatività scientifica, e auto-miglioramento. Quando Amodei parla di “modelli al livello di un Premio Nobel”, parla di questo: sistemi che non solo risolvono problemi, ma li formulano, conducono ricerca originale, e potrebbero persino progettare versioni migliorate di se stessi.

La differenza? L’IA generativa di oggi è come un assistente molto competente. L’AGI sarebbe come un collega geniale che può lavorare in autonomia su qualsiasi problema scientifico o intellettuale.

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C’è un momento, nella storia recente di Davos, che merita attenzione. Sul palco del World Economic Forum 2026, Dario Amodei (CEO di Anthropic) e Demis Hassabis (CEO di Google DeepMind) si ritrovano di nuovo compressi su un minuscolo divanetto – come i Beatles e i Rolling Stones dell’intelligenza artificiale, li ha definito il moderatore. Ma questa volta non parlano di cosa potrebbe accadere. Parlano di cosa sta già accadendo.

La conversazione ha un titolo che dovrebbe farci riflettere: “Il giorno dopo l’AGI”. Non “se” arriverà l’Intelligenza Artificiale Generale, ma cosa accadrà “dopo”. È un passaggio cruciale: siamo usciti dal territorio della speculazione per entrare in quello della preparazione.

Quando arriva il momento in cui la sabbia inizia a pensare

Amodei usa un’immagine potente: abbiamo costruito “macchine di sabbia” – il silicio – che hanno iniziato a pensare. E ora quella sabbia sta imparando a progettare se stessa.

La sua previsione rimane ferma: entro il 2026-2027 avremo modelli capaci di operare al livello di un Premio Nobel in quasi tutti i campi disciplinari. Non è fantascienza. Gli ingegneri di Anthropic già non scrivono più codice nel senso tradizionale: supervisionano ciò che la macchina produce. Il salto è dalla task execution – l’esecuzione di compiti – alla ricerca scientifica autonoma.

Hassabis è più cauto. Vede la stessa direzione, ma identifica delle complessità: in domini come la matematica o il coding, dove puoi verificare immediatamente i risultati, il progresso può essere esponenziale. Ma nelle scienze naturali? “Non sai se una predizione fisica sia corretta finché non la testi in laboratorio”, osserva. La realtà fisica potrebbe essere l’ultimo freno naturale alla corsa verso la superintelligenza.

Il loop che si chiude (o che rischia di chiudersi)

Il concetto più inquietante della conversazione è il “self-improvement loop”: l’AI che scrive il proprio codice per progettare la prossima generazione di se stessa. Hassabis introduce un termine tecnico che dovremmo imparare: “capability overhang” – la possibilità che i modelli attuali posseggano già capacità latenti che noi umani non abbiamo ancora scoperto.

Quando l’AI inizierà a esplorare queste capacità per auto-ottimizzarsi, l’accelerazione potrebbe diventare esponenziale, sfuggendo ai ritmi della biologia umana. È il momento in cui lo strumento diventa qualcosa d’altro.

L’eclisse del training ground umano

Ma c’è un’altra questione, forse più urgente per chi lavora nella pubblica amministrazione e pensa al futuro delle organizzazioni. Amodei prevede che il 50% dei lavori entry-level dei colletti bianchi potrebbe svanire nei prossimi 1-5 anni.

Non è solo una questione di posti di lavoro persi. È la distruzione di quello che lui chiama il “training ground” – il terreno di addestramento. Se l’AI gestisce i processi junior meglio di un neolaureato, dove impareranno i futuri leader? Come si formeranno le competenze che si acquisiscono solo attraverso l’esperienza?

Hassabis ha una visione più ottimistica: i giovani useranno l’AI per “saltare” le fasi noiose dell’apprendimento e diventare immediatamente produttivi. Ma Amodei avverte: la velocità di questa transizione potrebbe travolgere le nostre istituzioni sociali prima che riescano ad adattarsi.

L’adolescenza tecnologica dell’umanità

Amodei riprende un’immagine dal film “Contact” di Carl Sagan: l’umanità sta attraversando la sua “adolescenza tecnologica” – quella fase pericolosa in cui una civiltà acquisisce poteri immensi prima di aver maturato la saggezza per gestirli.

“Se potessi fare una sola domanda a una civiltà aliena, sarebbe: ‘Come avete fatto a superare la vostra adolescenza tecnologica senza distruggervi?’”

Non è catastrofismo. È la richiesta di un piano d’azione concreto contro rischi reali: dal bioterrorismo facilitato da modelli autonomi, alla gestione di sistemi più intelligenti dei loro creatori, fino alle conseguenze economiche e sociali di una trasformazione così rapida.

Cosa significa per noi

Per chi lavora nella pubblica amministrazione, questo dialogo pone domande immediate:

Sul lavoro e la formazione: Come prepariamo le nuove generazioni se il “percorso tradizionale” di apprendimento potrebbe non esistere più? Come ripensare l’apprendistato, i concorsi, le progressioni di carriera?

Sull’equità: Hassabis solleva un punto cruciale: potremmo trovarci in un mondo post-scarsità, ma abbiamo le istituzioni giuste per distribuire questa nuova ricchezza in modo equo?

Sul significato: Non è solo una questione economica. Molto di ciò che dà senso alla nostra vita deriva dal lavoro. Se quella dimensione cambia radicalmente, cosa ci sostituisce? Hassabis parla di sport estremi, arte, esplorazione dello spazio. Ma siamo pronti come società a ripensare il nostro rapporto con il lavoro e il valore?

Una scelta, non un destino

La parte più importante del dialogo emerge alla fine. Quando viene chiesto del Paradosso di Fermi – perché non vediamo altre civiltà nell’universo se la vita è così comune? – le risposte divergono in modo significativo.

Amodei sembra temere che l’AGI sia il “Grande Filtro”, la prova suprema che ogni civiltà deve superare. Hassabis è più ottimista: per lui il Grande Filtro è già alle nostre spalle – è stato il passaggio evolutivo alla vita multicellulare. Il futuro non è un destino manifesto, ma una pagina bianca che spetta a noi scrivere.

Ed è qui il punto: siamo pronti a smettere di essere spettatori per diventare guardiani consapevoli di questa evoluzione? O resteremo a guardare mentre la sabbia che abbiamo imparato a far pensare decide il nostro posto nella storia?

La domanda che Davos 2026 ci lascia non ammette neutralità. E il tempo per rispondere si sta accorciando.

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Questo articolo si basa sulla trascrizione del panel “The Day After AGI” tenutosi al World Economic Forum 2026, con Dario Amodei (CEO Anthropic) e Demis Hassabis (CEO Google DeepMind).