Non è più soltanto una guerra a colpi di miliardi per accaparrarsi i migliori cervelli dell’intelligenza artificiale. Dentro i grandi laboratori che stanno costruendo i sistemi AI più potenti del mondo qualcosa si sta muovendo. Ricercatori, ingegneri e specialisti che fino a pochi mesi fa lavoravano direttamente allo sviluppo dei modelli di frontiera stanno lasciando aziende come Anthropic, OpenAI, Google DeepMind e xAI. Alcuni passano alla concorrenza, altri fondano nuove società. Ma c’è anche chi decide di uscire completamente dalla corsa, spiegando di non sentirsi più tranquillo rispetto alla velocità con cui la tecnologia sta avanzando.
L’ultimo caso arriva proprio da Google DeepMind. Josh Engels, ricercatore del gruppo dedicato alla sicurezza dell’AGI, ha annunciato di avere lasciato l’azienda dopo aver lavorato sui problemi legati all’allineamento dei sistemi più avanzati. Engels ha spiegato che le capacità dell’intelligenza artificiale stanno crescendo più rapidamente della capacità di comprenderne e controllarne il comportamento. Nonostante avesse ricevuto proposte anche da OpenAI e Anthropic, ha scelto una strada diversa: lavorare per METR, organizzazione indipendente che sottopone i modelli AI più avanzati a test e valutazioni di sicurezza.
Il suo addio arriva pochi giorni dopo quello che ha fatto molto più rumore. Jacob Coxon, ricercatore britannico che aveva lavorato prima in OpenAI e poi in Anthropic, ha lasciato il suo posto lanciando un’accusa durissima contro entrambe le aziende. Secondo Coxon, i laboratori sarebbero impegnati in una corsa sempre più veloce verso sistemi capaci non soltanto di svolgere compiti complessi, ma in prospettiva anche di contribuire autonomamente allo sviluppo di AI ancora più potenti. Il ricercatore ha sostenuto che la competizione tra le aziende rischia di mettere in secondo piano le precauzioni necessarie.
La sua uscita ha attirato particolare attenzione anche per un dettaglio economico. Coxon avrebbe infatti lasciato Anthropic prima che maturasse una parte delle quote societarie che avrebbe potuto ricevere, rinunciando quindi potenzialmente a una cifra importante. Una scelta che lo stesso ricercatore ha utilizzato per respingere l’accusa di avere lanciato il suo allarme per interesse personale o per influenzare la valutazione della società.
Le parole utilizzate da Coxon sono state drastiche. Il ricercatore ha sostenuto che una parte delle persone che lavorano direttamente allo sviluppo dell’intelligenza artificiale considera realmente possibile che sistemi estremamente avanzati possano diventare un rischio esistenziale. Non significa che all’interno dell’industria esista un consenso sul fatto che una simile catastrofe avverrà, né che queste previsioni siano dimostrate. Ma il dato interessante è un altro: il timore non arriva soltanto da osservatori esterni o attivisti contrari all’AI. Arriva da persone che quei sistemi li hanno costruiti.
E Coxon non è rimasto isolato. Evan Hubinger, responsabile di ricerca sull’allineamento in Anthropic, pur rimanendo nell’azienda ha pubblicamente condiviso una parte significativa delle sue preoccupazioni, attribuendo una probabilità superiore al 10% a scenari estremamente catastrofici provocati dall’intelligenza artificiale nel prossimo futuro. Una valutazione contestata da molti altri studiosi, ma che mostra quanto acceso sia diventato il confronto anche all’interno delle aziende tecnologiche.
Il dilemma: andarsene o provare a cambiare le aziende dall’interno
È proprio qui che si apre una spaccatura tra gli stessi ricercatori. Lasciare il laboratorio oppure restare per cercare di renderlo più sicuro?
Una parte degli specialisti sostiene che abbandonare le aziende significhi sottrarre proprio le persone più attente alla sicurezza dai luoghi nei quali vengono prese le decisioni più delicate. Altri arrivano alla conclusione opposta: continuare a lavorare allo sviluppo di modelli sempre più potenti, secondo loro, significherebbe contribuire direttamente alla corsa che vorrebbero rallentare.
È un dilemma diventato ormai apertamente discusso nella comunità dell’intelligenza artificiale. Alcuni ricercatori preferiscono quindi passare da società commerciali a istituti indipendenti dedicati esclusivamente alla valutazione dei modelli, altri entrano nel mondo accademico o nelle organizzazioni che si occupano di governance dell’AI.
Ma sarebbe sbagliato leggere tutte le partenze allo stesso modo. La fuga dai grandi laboratori ha almeno due facce completamente diverse.
La prima è quella della sicurezza: persone che lasciano perché ritengono che lo sviluppo stia procedendo troppo rapidamente.
La seconda, molto più grande, è invece la guerra globale per il talento.
I ricercatori valgono ormai milioni
Gli specialisti capaci di progettare, addestrare e migliorare i grandi modelli sono diventati una delle risorse più preziose della Silicon Valley. Non bastano infatti giganteschi data center e decine di migliaia di processori: per costruire un modello competitivo servono poche centinaia di persone con competenze estremamente rare.
Per questo OpenAI, Meta, Anthropic, Google e xAI si contendono continuamente ricercatori e ingegneri.
Secondo un database indipendente che monitora gli spostamenti del personale nel settore, centinaia di figure di alto livello hanno cambiato azienda, fondato startup o abbandonato i grandi laboratori negli ultimi anni. OpenAI risulta uno dei principali punti di origine di questa nuova generazione di imprenditori, con ex dipendenti che hanno contribuito alla nascita di società diventate a loro volta protagoniste della corsa all’AI.
In alcuni casi il movimento è quasi circolare: un ricercatore lascia Google per OpenAI, un altro OpenAI per Anthropic, un altro ancora xAI per Meta. I laboratori cercano continuamente di strappare alla concorrenza le persone che conoscono meglio le tecniche utilizzate per costruire i modelli più avanzati.
Negli ultimi mesi anche Google DeepMind ha dovuto affrontare diverse partenze importanti. Il mercato ha seguito con particolare attenzione gli spostamenti di ricercatori coinvolti nello sviluppo di Gemini e di altri progetti strategici. A giugno, le notizie riguardanti alcune uscite dal gruppo AI di Google avevano contribuito perfino ad alimentare nervosismo sui mercati finanziari, proprio perché gli investitori considerano la capacità di trattenere i migliori ricercatori un indicatore fondamentale della competitività futura di un’azienda.
È questo uno degli aspetti più particolari dell’attuale industria AI. Nel software tradizionale perdere alcuni programmatori difficilmente mette in discussione da solo il futuro di un gigante tecnologico. Nell’intelligenza artificiale di frontiera può essere diverso. Un singolo ricercatore può avere conoscenze accumulate durante anni di esperimenti costati centinaia di milioni di dollari, conoscere nel dettaglio l’architettura di un modello e avere già in mente l’approccio necessario per costruire la generazione successiva.
Il vero nodo è la velocità
Dietro alle partenze legate alla sicurezza emerge soprattutto una parola: velocità.
I modelli vengono aggiornati nel giro di pochi mesi. Gli AI agent sono sempre più capaci di programmare, utilizzare strumenti informatici, navigare sul web e svolgere sequenze di operazioni con una supervisione umana ridotta. Ed è proprio l’aumento dell’autonomia dei sistemi ad aver riacceso il dibattito.
Negli Stati Uniti alcuni episodi avvenuti durante test e sperimentazioni con agenti AI hanno attirato l’attenzione dei ricercatori e delle autorità, alimentando la discussione sulla possibilità che sistemi progettati per operare in ambienti controllati possano interagire accidentalmente con infrastrutture esterne. Non si tratta della fantascientifica “AI che prende il controllo del mondo”, ma di problemi molto più concreti: cyberattacchi automatizzati, vulnerabilità sfruttate autonomamente, produzione di codice dannoso e capacità degli agenti di compiere azioni non previste da chi li ha programmati.
Sono proprio questi segnali ad avere trasformato una discussione fino a poco tempo fa soprattutto teorica in un confronto molto più acceso.
Persino i vertici delle aziende stanno iniziando a utilizzare toni più prudenti. Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha chiesto maggiore coordinamento tra i principali sviluppatori e sistemi indipendenti di verifica dei modelli. Anche Sam Altman di OpenAI e Demis Hassabis di Google DeepMind hanno espresso sostegno alla necessità di standard più robusti, mentre il confronto politico negli Stati Uniti si sta rapidamente spostando sul livello di regolamentazione da imporre ai laboratori.
Un paradosso difficile da ignorare
Ed è qui che nasce il grande paradosso dell’intelligenza artificiale.
Le aziende continuano a investire cifre gigantesche per costruire sistemi sempre più potenti. Allo stesso tempo, alcuni degli stessi scienziati che stanno contribuendo a svilupparli chiedono di rallentare.
Persino le società che hanno costruito una parte della propria reputazione sulla sicurezza, come Anthropic, si trovano dentro la stessa competizione commerciale delle rivali. Devono raccogliere capitali, aumentare i clienti, addestrare nuovi modelli e soprattutto evitare che OpenAI, Google o Meta costruiscano per prime la tecnologia successiva.
Il risultato è quello che molti ricercatori definiscono un classico problema di corsa agli armamenti: anche un’azienda convinta della necessità di procedere con prudenza può essere incentivata ad accelerare perché teme che un concorrente lo faccia comunque.
Fermarsi unilateralmente potrebbe voler dire perdere miliardi di investimenti e anni di vantaggio tecnologico.
Continuare significa invece accettare rischi che nemmeno gli stessi sviluppatori dicono di comprendere completamente.
Non è la fine dell’industria AI, ma un segnale importante
Parlare di una fuga generale dei ricercatori sarebbe comunque esagerato. Le grandi aziende continuano ad assumere migliaia di ingegneri e specialisti e la domanda di professionisti dell’intelligenza artificiale non è mai stata così alta. Per ogni scienziato che lascia un grande laboratorio ce ne sono moltissimi che cercano di entrarci.
Ma le dimissioni di chi lavora direttamente sui modelli più avanzati hanno un significato diverso.
Non perché dimostrino automaticamente che gli scenari più estremi si realizzeranno, ma perché mostrano quanto sia profonda l’incertezza persino tra coloro che conoscono meglio questa tecnologia.
La domanda che attraversa oggi Silicon Valley non è più soltanto chi costruirà l’intelligenza artificiale più potente.
È diventata anche un’altra: quanto velocemente possiamo costruirla prima che la nostra capacità di controllarla rimanga indietro?
E il fatto che alcuni ricercatori abbiano deciso di abbandonare stipendi, quote societarie e carriere nelle aziende tecnologiche più ricche del pianeta pur di sollevare questa domanda è probabilmente il segnale più significativo di tutti.
