Mark Zuckerberg prova a spostare il dibattito sull’intelligenza artificiale dalla domanda su quanto diventeranno potenti i possessori dell’AI a quella su chi potrà utilizzare quella tecnologia.
Lo fa con due mosse che vanno lette insieme. In un video annuncia una nuova classe di modelli pensati per funzionare direttamente sui dispositivi e anticipa l’apertura dei pesi di un nuovo foundation model. Subito sotto pubblica un lungo testo, intitolato “Il futuro è per tutti”, nel quale spiega quale direzione Meta vuole prendere nella corsa alla superintelligenza. Il video porta gli annunci tecnici. Il documento prova a dare loro un significato industriale e politico.
Il primo nome è Muse Glimmer. Zuckerberg lo presenta come una nuova classe di modelli on-device e parla di un modello dense da 30 miliardi di parametri. Secondo il fondatore di Meta può funzionare su un laptop ed è il modello con le prestazioni migliori nella propria classe dimensionale. Nelle prossime settimane arriverà poi l’apertura dei pesi di Muse Spark 1.2, definito da Zuckerberg l’ultimo foundation model sviluppato dall’azienda e uno dei modelli più avanzati al mondo. Altri sistemi di dimensioni maggiori, aggiunge, arriveranno presto.
Gli annunci acquistano un significato diverso leggendo il documento pubblicato insieme al video. Zuckerberg parte da una previsione molto netta: nei prossimi anni le persone potranno usare sistemi capaci di andare oltre le capacità umane in un numero crescente di attività. La domanda che pone riguarda allora la proprietà e soprattutto l’accesso a quella capacità. La superintelligenza potrebbe restare nelle mani di poche grandi organizzazioni oppure diventare uno strumento usato direttamente da miliardi di persone.
Meta sceglie la seconda strada e la lega apertamente all’open source. L’azienda vuole continuare ad addestrare modelli avanzati, pubblicarne alcuni con pesi aperti e costruire una quantità di potenza di calcolo sufficiente a offrire agenti personali su scala mondiale. Il progetto prende il nome, almeno nel documento, di “superintelligenza personale”.
Un’intelligenza artificiale che conosce la persona
Zuckerberg descrive l’assistente del futuro con parole molto precise: dovrà comprendere l’utente, conoscerne gli obiettivi e sapere ciò a cui tiene. Dovrebbe lavorare continuamente sulla sua vita quotidiana, dalle relazioni alla salute, passando per il lavoro e la gestione del denaro. Potrà occuparsi della casa, aiutare nello studio, seguire gli interessi personali e liberare tempo dalle attività che possono essere delegate.
Nel suo caso, racconta Zuckerberg, l’assistente gli segnala informazioni che potrebbero interessargli e lo aiuta a sviluppare idee. Segue anche il sonno e osserva gli allenamenti per suggerire correzioni. In famiglia viene usato per scegliere ricette da preparare con la figlia, ordinare gli ingredienti e assisterli mentre cucinano.
Meta immagina che questo rapporto avvenga attraverso diversi dispositivi, con un ruolo crescente per gli occhiali. L’obiettivo è avere un agente disponibile mentre la persona continua a muoversi, parlare con gli altri e osservare ciò che ha intorno, senza dover aprire ogni volta un’app sul telefono.
Un assistente del genere avrebbe accesso a una quantità di informazioni personali difficilmente paragonabile a quella richiesta dagli attuali chatbot. Zuckerberg promette per questo una modalità completamente privata nella quale nemmeno Meta potrà vedere le informazioni affidate all’agente o consentire ad altri di accedervi. Nel documento cita WhatsApp e il modello della crittografia end-to-end come riferimento. I dettagli tecnici della futura architettura restano fuori dal testo.
La figlia di otto anni che programma con l’AI
Per raccontare cosa intende quando parla di aumento delle capacità individuali, Zuckerberg sceglie un esempio familiare. Sua figlia di otto anni, scrive, riesce già a programmare le proprie idee e a produrre video nell’arco di una sera. I due stanno anche progettando insieme un robot.
Il fondatore di Meta vede in questo tipo di utilizzo una delle trasformazioni principali prodotte dall’intelligenza artificiale: accorciare la distanza tra ciò che una persona immagina e ciò che riesce concretamente a realizzare.
Lo stesso sta già accadendo, secondo Zuckerberg, dentro Meta. I ricercatori usano i modelli per generare nuove strutture cristalline destinate agli occhiali di realtà aumentata. Gli ingegneri sviluppano applicazioni in una frazione del tempo che sarebbe servito in precedenza.
La previsione riguarda poi milioni di persone che oggi avrebbero bisogno di capitale, personale o conoscenze tecniche per trasformare un’idea in un prodotto. L’intelligenza artificiale dovrebbe ridurre questi costi e permettere a singoli individui o piccoli gruppi di fare ciò che oggi richiede organizzazioni molto più grandi.
Imprese più piccole e persone più potenti
Zuckerberg immagina così un’economia con un numero maggiore di imprese e aziende mediamente più piccole. Alcune attività di grandi dimensioni potrebbero arrivare a essere gestite da pochissime persone assistite da agenti capaci di programmare, fare analisi, progettare prodotti e seguire una parte delle attività operative.
Nel documento compaiono esempi di lavori che potrebbero svilupparsi nei prossimi anni: piccoli studi capaci di creare mobili o abiti personalizzati, creatori di mondi digitali e professionisti che useranno l’intelligenza artificiale nella ricerca biologica. Sono ipotesi, presentate da Zuckerberg come il corrispettivo futuro di professioni che una generazione fa erano rare o inesistenti, dagli sviluppatori di app ai creator fino agli operatori dei data center.
Da qui arriva uno dei passaggi più delicati del documento: l’occupazione.
Perché Zuckerberg pensa che l’AI possa creare lavoro
Il ragionamento parte dalla storia delle precedenti trasformazioni tecnologiche. Le imprese automatizzano le attività che riescono a svolgere a costi inferiori, mentre le persone acquisiscono nuove competenze e iniziano a soddisfare bisogni che prima non esistevano. Zuckerberg pensa che questa dinamica possa continuare anche con sistemi molto più avanzati degli attuali.
Nel testo cita “statistiche recenti” che suggerirebbero la possibilità che la crescita delle competenze individuali riesca a eguagliare o superare il ritmo dell’automazione, senza indicare nel documento quali dati stia utilizzando. La previsione resta comunque chiara: l’occupazione complessiva potrebbe crescere nel lungo periodo.
C’è poi il tema della potenza di calcolo. Anche una superintelligenza avrà bisogno di chip, elettricità e data center. Il calcolo resterà quindi una risorsa limitata e ogni suo utilizzo avrà un costo.
Zuckerberg ritiene che questo vincolo possa orientare le scelte economiche. Se usare una certa quantità di capacità computazionale per inventare un nuovo farmaco o sviluppare un prodotto produce un valore maggiore rispetto all’automazione di un lavoro già esistente, quella capacità verrà indirizzata verso l’invenzione. Quanto maggiore sarà il valore generato dalle nuove scoperte, secondo questa previsione, tanto minore sarà la convenienza di usare tutta la capacità disponibile per sostituire attività umane.
La transizione richiederà comunque adattamento. Meta assegna agli stessi agenti personali il compito di aiutare le persone a imparare nuove competenze durante il cambiamento.
Un tutor personale per ogni studente
Zuckerberg immagina un tutor digitale disponibile in qualsiasi momento e capace di insegnare praticamente ogni materia. Nel testo usa un’immagine volutamente forte: ciascuno potrebbe avere un insegnante con una preparazione paragonabile a un dottorato e una pazienza illimitata.
Per gli studenti significherebbe ricevere un aiuto individuale oggi accessibile soprattutto alle famiglie che possono pagare lezioni private. Per gli adulti, invece, l’agente potrebbe accompagnare un cambio di professione, insegnare una lingua oppure seguire l’apprendimento di una nuova competenza.
L’istruzione diventa così uno degli esempi usati da Zuckerberg per spiegare cosa intende quando parla di distribuzione della superintelligenza. La stessa capacità che oggi richiede un professionista dedicato potrebbe essere offerta a un numero enorme di persone attraverso il software.
La ricerca scientifica come destinazione della potenza di calcolo
Una parte importante delle aspettative riguarda la scienza. Zuckerberg cita il lavoro di Biohub, che ha già pubblicato modelli biologici open source dedicati a cellule e proteine, e collega l’accelerazione dell’intelligenza artificiale al progetto portato avanti con Priscilla Chan sulla cura e prevenzione delle malattie.
L’idea è affidare agli agenti scientifici attività molto più lunghe di una normale conversazione con un chatbot. Un sistema potrebbe lavorare per settimane su un’ipotesi, verificarla, modificarla dopo i risultati ottenuti e ripetere il processo.
Secondo Zuckerberg, una parte enorme del valore futuro dell’intelligenza artificiale arriverà proprio dall’invenzione e dalla scoperta scientifica. La quantità di domande che una persona può formulare durante una giornata è limitata; il numero di possibili soluzioni che un sistema può cercare per raggiungere un obiettivo, sostiene, è molto più ampio.
Gratis per miliardi di persone, più calcolo per chi paga
La distribuzione della superintelligenza avrà anche un modello economico. Zuckerberg promette versioni gratuite accessibili a miliardi di persone. Chi avrà bisogno di una quantità maggiore di potenza di calcolo potrà pagarla.
Il documento parla di un meccanismo d’asta dinamico che dovrebbe assegnare capacità computazionale in base alla domanda e determinare il prezzo dell’intelligenza utilizzata. Si delinea quindi un sistema con un accesso di base molto ampio e livelli superiori legati alla quantità di calcolo acquistata.
Meta vuole accompagnare questo modello commerciale con la pubblicazione di modelli open source. Nel video Zuckerberg rende questa promessa immediatamente concreta con Muse Glimmer e con l’annuncio dell’apertura dei pesi di Muse Spark 1.2.
Il ritorno dell’open source nella strategia di Meta
L’open source occupa una parte ampia della visione pubblicata da Zuckerberg. Meta lo considera uno strumento per distribuire la capacità dei modelli e ridurre il rischio che l’intelligenza artificiale avanzata rimanga nelle mani di pochissimi laboratori.
Nel documento l’azienda conferma che Meta Superintelligence Labs tornerà a pubblicare modelli aperti. Il video aggiunge i primi nomi. Muse Glimmer viene descritto come una nuova classe di sistemi on-device, con un modello dense da 30 miliardi di parametri. Muse Spark 1.2 avrà invece i pesi aperti nelle prossime settimane e Zuckerberg lo presenta come l’ultimo foundation model dell’azienda e uno dei sistemi di riferimento a livello mondiale.
La strategia open source assume anche un significato geopolitico. Zuckerberg vuole che Stati Uniti e alleati abbiano un ruolo dominante nella diffusione mondiale dei modelli aperti e chiede alla politica americana di ridurre gli ostacoli che, a suo giudizio, rallentano i laboratori statunitensi nell’uso dei dati di addestramento e nella distillazione.
Su quest’ultimo punto la posizione è esplicita: i modelli devono poter apprendere da altri modelli. Zuckerberg descrive la possibilità di imparare da ciò che può essere osservato come un principio da proteggere, soprattutto nella competizione con i sistemi sviluppati fuori dagli Stati Uniti.
La superintelligenza richiede data center, elettricità e acqua
Dietro la promessa di mettere strumenti avanzati nelle mani di miliardi di persone c’è una crescita enorme delle infrastrutture necessarie per addestrarli e farli funzionare. Zuckerberg dedica per questo una sezione intera del documento ai data center e ai territori che li ospitano.
Meta parla di un “patto comunitario”. Le aree nelle quali vengono costruite le nuove infrastrutture dovrebbero ricevere posti di lavoro ben pagati, investimenti nelle scuole, servizi pubblici migliori e nuove infrastrutture energetiche. L’azienda annuncia inoltre un “Fondo per il futuro per tutti” destinato direttamente alle comunità interessate.
L’esempio scelto è Richland Parish, una suddivisione amministrativa della Louisiana dove Meta sta costruendo un grande data center. Zuckerberg attribuisce all’aumento delle entrate fiscali legato all’investimento la possibilità di riconoscere bonus agli insegnanti locali. Il responsabile del distretto scolastico, racconta, gli avrebbe riferito che nuovi docenti stanno arrivando da altre zone del Paese.
La costruzione dei data center sta aumentando anche la richiesta di elettricisti, carpentieri e lavoratori edili. Meta ha creato America’s Workforce Academy per offrire formazione gratuita in queste professioni nelle aree coinvolte dai nuovi progetti.
Sull’energia l’azienda promette di costruire nuova capacità produttiva nei territori in cui investe, con l’obiettivo di evitare aumenti delle bollette provocati dai propri consumi e, in alcuni casi, immettere nella rete locale energia in eccesso.
Per l’acqua Meta conferma l’obiettivo di raggiungere entro il 2030 un bilancio positivo nei bacini nei quali opera. Nelle zone sottoposte a maggiore stress idrico vuole ripristinare una quantità pari al doppio di quella utilizzata dai suoi impianti.
L’AI come difesa dall’AI
La teoria della sicurezza proposta da Zuckerberg ruota intorno alla distribuzione del potere. Un sistema estremamente avanzato nelle mani di un unico soggetto gli darebbe un vantaggio enorme. Molti sistemi avanzati affidati a persone e organizzazioni diverse potrebbero invece controllarsi e contrastarsi a vicenda.
Uno degli esempi riguarda la giustizia. Se una sola persona avesse un avvocato superintelligente, scrive Zuckerberg, potrebbe ottenere un vantaggio sproporzionato anche avendo torto nel merito. Se strumenti dello stesso livello fossero disponibili a tutti, la differenza di competenze e risorse tra le parti diminuirebbe.
Lo stesso schema viene applicato alla sicurezza informatica. Un aggressore dotato di strumenti molto potenti potrebbe penetrare un gran numero di sistemi. Diffondere le stesse capacità tra chi difende reti e infrastrutture permetterebbe invece di scoprire vulnerabilità e correggere il software con maggiore velocità.
Zuckerberg collega questo ragionamento anche all’open source e sostiene che i sistemi aperti consentano a un numero maggiore di persone di individuare problemi e intervenire sul codice. Nel lungo periodo immagina superintelligenze capaci di verificare automaticamente buona parte del software utilizzato nel mondo.
Il rischio biologico e la scelta di accelerare la ricerca
Un problema diverso riguarda la biologia. Le capacità che permettono a un modello di progettare nuovi farmaci possono aiutare anche chi vuole creare sostanze nocive.
Zuckerberg riconosce che su questo terreno esistono pochi precedenti storici utili a stimare il rischio. La proposta contenuta nel documento punta soprattutto sul controllo della produzione fisica e della distribuzione dei materiali pericolosi, considerate attività più facili da regolamentare rispetto alla circolazione della conoscenza.
Parallelamente chiede di rendere più rapida la capacità della medicina di sviluppare trattamenti e vaccini. L’idea è che una ricerca scientifica più veloce possa aumentare anche la capacità di risposta quando emergono nuovi pericoli.
Privacy individuale e collaborazione con il governo
Zuckerberg dedica una parte del documento al rischio che governi troppo potenti utilizzino la superintelligenza per aumentare la sorveglianza e limitare la libertà delle persone. Da qui nasce la promessa di una modalità privata degli agenti personali nella quale il fornitore stesso non possa vedere i dati.
Contemporaneamente Meta propone una collaborazione molto stretta tra i laboratori di frontiera e il governo americano. Le aziende dovrebbero condividere con le autorità alcuni checkpoint intermedi durante l’addestramento dei nuovi modelli, prima che il sistema sia pronto per il pubblico.
Il governo avrebbe così accesso anticipato alle nuove capacità e potrebbe preparare le infrastrutture critiche contro possibili vulnerabilità. Zuckerberg propone anche di affiancare alle autorità personale tecnico proveniente dai laboratori e di rafforzare la collaborazione con le forze dell’ordine quando emergono utilizzi illegali dei modelli.
La competizione con la Cina entra nel progetto
Il documento diventa apertamente geopolitico quando affronta la leadership americana nell’intelligenza artificiale. Zuckerberg considera il vantaggio tecnologico degli Stati Uniti una questione di sicurezza nazionale e collega la diffusione mondiale dei modelli americani alla capacità del Paese di mantenere influenza economica e politica.
La velocità è una parte decisiva del ragionamento. Secondo Zuckerberg, nel settore dell’intelligenza artificiale un vantaggio di appena due mesi può avere un valore enorme perché le innovazioni vengono copiate rapidamente. Anche ritardare di un mese il rilascio di un modello statunitense potrebbe quindi avere conseguenze nella competizione internazionale.
Gli Stati Uniti conservano un vantaggio nella progettazione dei semiconduttori avanzati, mentre la costruzione di centrali e infrastrutture procede con tempi che Zuckerberg considera troppo lunghi. La Cina viene citata direttamente come termine di confronto per la velocità con cui riesce ad aggiungere nuova capacità energetica.
Sui chip la proposta è mantenere i controlli alle esportazioni che limitano l’accesso dei laboratori stranieri ai semiconduttori più avanzati. Sui modelli open source la strategia cambia: Zuckerberg vuole che quelli americani vengano usati in tutto il mondo e considera inefficace bloccare l’accesso ai migliori modelli stranieri. La risposta, secondo lui, consiste nel rendere quelli statunitensi migliori e più diffusi.
Chi decide quando un modello è abbastanza sicuro
Meta sta lavorando anche a una struttura interna per decidere quali modelli possano essere pubblicati. Zuckerberg scrive che il consiglio di amministrazione dovrà approvare i criteri di sicurezza e verificare che ogni nuovo rilascio li rispetti.
Il fondatore invita gli altri laboratori a creare sistemi simili e ipotizza in futuro una forma di supervisione dell’intero settore. Al governo assegna invece il compito di sostenere la costruzione delle infrastrutture, collaborare con i laboratori sui rischi e mantenere l’industria americana abbastanza veloce da conservare il vantaggio sui concorrenti.
Il problema più lontano: un’AI capace di migliorare sé stessa
Nelle pagine finali Zuckerberg arriva allo scenario dell’auto-miglioramento ricorsivo. Un sistema abbastanza avanzato potrebbe usare parte della propria capacità per progettare versioni migliori di sé stesso o trovare modi per ottenere molta più potenza dalla stessa quantità di energia.
Nel documento compare un esempio estremo: una superintelligenza potrebbe teoricamente riuscire a ricavare cento volte più capacità computazionale da ogni gigawatt. In quel caso anche un sistema che controllasse solo una frazione della potenza di calcolo mondiale potrebbe diventare più intelligente di tutti gli altri messi insieme.
La risposta proposta da Zuckerberg torna ancora alla distribuzione. Meta, gli altri grandi laboratori e i servizi cloud dovrebbero costruire abbastanza capacità da continuare a competere anche nello scenario dell’auto-miglioramento, mantenendo allo stesso tempo la maggior parte delle risorse indirizzata agli obiettivi scelti dalle persone.
La nuova scommessa di Meta
Video e documento raccontano quindi la stessa strategia su due livelli. Muse Glimmer e Muse Spark 1.2 sono i primi annunci concreti di una nuova fase open source. La superintelligenza personale è il progetto molto più ampio nel quale Zuckerberg vuole inserirli.
Meta vuole addestrare modelli sempre più potenti, portarne una parte direttamente sui dispositivi e offrire agenti personali a miliardi di utenti. Vuole inoltre costruire l’energia e i data center necessari per sostenerli, continuare a pubblicare modelli aperti e lavorare sempre più vicino al governo americano nella competizione internazionale.
Zuckerberg chiama tutto questo “un futuro per tutti”. Dopo avere costruito piattaforme che hanno collegato miliardi di persone, Meta prepara una scommessa diversa: diventare uno dei soggetti che forniranno loro l’intelligenza artificiale con cui lavorare, studiare, creare e gestire una parte crescente della vita quotidiana.
