Il dibattito sull'intelligenza artificiale rischia di perdere il contatto con la realtà tecnica, polarizzandosi tra visioni apocalittiche e aspettative irrealistiche. A lanciare l'allarme è stato Jensen Huang, CEO di NVIDIA, durante una recente apparizione al podcast No Priors, dove ha criticato apertamente due narrative dominanti che a suo avviso stanno distorcendo la percezione pubblica dell'AI: l'idea che una "god AI" sia imminente e la proliferazione di messaggi catastrofisti che inquadrano la tecnologia esclusivamente attraverso scenari da fine del mondo.
Secondo Huang, il concetto di "god AI" viene frequentemente frainteso. Non si tratta semplicemente di un modello generativo più potente degli attuali, ma di un sistema radicalmente diverso: un'intelligenza artificiale capace di comprendere e operare simultaneamente attraverso molteplici domini complessi, dal linguaggio umano ai sistemi scientifici avanzati come genomica, interazioni molecolari e proteiche, comportamento degli amminoacidi e fisica fondamentale. Il CEO è stato categorico: la comunità scientifica non possiede oggi la capacità realistica di creare un sistema del genere nel breve-medio termine, e trattare questa eventualità come prossima rappresenta un errore di valutazione tecnica fondamentale.
La critica si estende anche alla narrazione dei "doomer", termine con cui Huang identifica le voci influenti che hanno adottato un approccio fortemente apocalittico al tema AI. Secondo il CEO di NVIDIA, questo tipo di comunicazione basata su scenari da fantascienza e messaggi guidati dalla paura danneggia la qualità del dibattito pubblico, influenzando negativamente cittadini, industria, governi e società nel suo complesso. Huang respinge in particolare l'idea che la discussione debba concentrarsi su uno scenario monolitico in cui una singola azienda o Stato-nazione finisce per controllare un'AI di livello divino.
L'approccio preferito da Huang consiste nel trattare l'AI come tecnologia applicata orientata al miglioramento della produttività. Il CEO ha indicato i vincoli del mercato del lavoro come motivazione pratica per l'automazione, inclusa la robotica, descrivendo i robot come strumento per integrare forze lavoro dove la domanda supera l'offerta. Questo inquadramento pragmatico si scontra però con una realtà di mercato più sfumata: alcune ricerche evidenziano come settori specifici, particolarmente a livello entry-level, stiano già subendo l'impatto dell'automazione crescente.
Parallelamente, molte implementazioni aziendali di AI faticano a tradurre la sperimentazione in risultati finanziari misurabili. L'integrazione efficace richiede ridisegno dei processi, formazione del personale e ristrutturazione organizzativa, ben oltre la semplice adozione di nuovi strumenti. Nonostante questi risultati irregolari, la corsa alla capacità computazionale AI prosegue inarrestabile: le grandi aziende tecnologiche continuano ad espandere l'infrastruttura dei data center e a garantirsi forniture energetiche a lungo termine, inclusi accordi legati al nucleare e pianificazioni da diversi gigawatt.
.jpg)
