La tesi centrale del libro “Supremacy. L’AI, ChatGPT e la sfida che cambia il mondo” di Parmy Olson sostiene che la ricerca ambiziosa dell’intelligenza artificiale generale (AGI) da parte di due innovatori chiave, Sam Altman di OpenAI e Demis Hassabis di DeepMind, si è trasformata in una feroce rivalità che li ha resi pedine in una battaglia per il controllo tra i giganti tecnologici, principalmente Microsoft e Google.

L’autrice argomenta che, pur partendo da ideali altruistici per il bene dell’umanità, i fondatori hanno finito per rafforzare il potere dei monopoli tecnologici, compromettendo i loro principi etici originali a causa della necessità di risorse immense. Questo ha generato una corsa incontrollata allo sviluppo di AI sempre più potenti, spesso con scarsa trasparenza e un’attenzione insufficiente ai rischi sociali e ai bias attuali.

Gli elementi a supporto di questa tesi includono:

• Le visioni e le motivazioni contrastanti dei fondatori:
  • Demis Hassabis (DeepMind) fondò l’azienda con l’obiettivo di creare un’AI paragonabile all’intelligenza umana per fare scoperte rivoluzionarie sulle origini della vita, la natura della realtà e le cure per le malattie, credendo che “risolvere il problema dell’intelligenza” avrebbe risolto tutto il resto. Era ossessionato dai giochi e li considerava una “palestra per la mente” per sviluppare un’intelligenza artificiale superiore.
  • Sam Altman (OpenAI) fu spinto dall’ambizione di portare abbondanza economica all’umanità, aumentare il benessere materiale e migliorare la qualità della vita attraverso l’AI. Vedeva l’AGI come uno “strumento più prezioso mai creato dall’uomo” che avrebbe permesso a ciascuno di fare cose ben oltre il possibile.
• La necessità di finanziamenti e risorse, che porta alla dipendenza dalle Big Tech:
  • Sia Hassabis che Altman si resero conto di non poter creare un’AI con “poteri quasi divini” senza le risorse delle più grandi aziende tecnologiche.
  • DeepMind fu acquisita da Google per 650 milioni di dollari, in cambio della promessa di indipendenza e di un comitato etico. Tuttavia, i tentativi di DeepMind di diventare un’entità indipendente (come una “società di Alphabet” o una “Global Interest Company”) fallirono a causa della crescente necessità di Google di monetizzare la tecnologia AI.
  • OpenAI, inizialmente fondata come organizzazione non profit per sviluppare l’AI a beneficio dell’umanità e renderla pubblica, si trovò a fronteggiare una grave carenza di fondi dopo il disimpegno di Elon Musk. Altman fu quindi costretto a stringere un’alleanza con Microsoft, promettendo in licenza le sue tecnologie “pre-AGI” in cambio di miliardi di dollari e accesso a supercomputer, compromettendo così i principi originali di apertura e non concentrazione del potere.
• La “corsa” allo sviluppo dell’AI e l’adozione del “transformer”:
  • L’invenzione del transformer da parte di Google nel 2017 è stata paragonata all’impatto degli smartphone, rivoluzionando la capacità dei modelli di linguaggio di processare e generare testi simili a quelli umani, aprendo la strada a una nuova ondata di AI generativa.
  • OpenAI, in particolare Ilya Sutskever e Alec Radford, hanno applicato l’architettura del transformer per sviluppare i modelli GPT (generative pre-trained transformer), concentrandosi sull’aumento della scala (più dati, più parametri, più potenza di calcolo) per migliorarne le capacità, portando a successi come GPT-2 e GPT-3.
  • Il lancio di ChatGPT da parte di OpenAI ha scosso Google e Microsoft, innescando una “corsa senza respiro” per rilasciare i propri chatbot (Bard, Gemini), spesso accelerando i lanci e esagerando le competenze.
• Le preoccupazioni etiche e la mancanza di trasparenza:
  • I grandi modelli di linguaggio, addestrati su vaste porzioni del web come Common Crawl, amplificano i bias razziali, di genere e politici presenti nei dati di addestramento, portando a risultati discriminatori o alla perpetuazione di stereotipi.
  • OpenAI e altre aziende hanno adottato un nuovo livello di segretezza riguardo ai dati di addestramento e al funzionamento interno dei loro modelli, rendendo difficile per i ricercatori indipendenti esaminarli per potenziali danni e pregiudizi.
  • La questione della “sicurezza dell’AI” (rischi esistenziali a lungo termine) ha ricevuto molti più finanziamenti rispetto alla “etica dell’AI” (problemi attuali come bias e discriminazione), spesso distogliendo l’attenzione dai problemi reali e immediati dell’AI.
• L’influenza dell'”altruismo efficace” e del “lungoterminismo”:
  • Molti membri di OpenAI e DeepMind si consideravano “altruisti efficaci”, un’ideologia che incoraggia a massimizzare l’impatto delle donazioni e a concentrarsi su cause che potrebbero beneficiare il maggior numero di persone in futuro (come prevenire l’estinzione umana a causa dell’AGI).
  • Questa prospettiva ha talvolta giustificato strategie che privilegiavano il guadagno per la donazione o la costruzione di AI più potenti con la promessa di una futura sicurezza, anche a costo di compromettere l’etica nel presente.
• Le conseguenze sociali ed economiche:
  • L’AI generativa sta già influenzando il mercato del lavoro, con milioni di professionisti impiegatizi che sembrano vulnerabili.
  • L’eccessiva dipendenza dai computer per compiti cognitivi potrebbe atrofizzare la memoria umana e le capacità di pensiero critico e creatività.
  • L’uso di chatbot come assistenti personali, partner romantici o perfino per registrare e analizzare conversazioni quotidiane (come il dispositivo “Tab”) solleva gravi preoccupazioni sulla privacy e la sorveglianza.
• La concentrazione del potere e l’impossibilità di regolamentazione efficace:
  • Le grandi aziende tecnologiche dominano la proprietà dei modelli AI (dal 11% nel 2010 al 96% nel 2021) e controllano le infrastrutture chiave come i chip GPU, rendendo quasi impossibile per attori esterni competere o esaminare il loro operato.
  • I tentativi di autoregolamentazione tramite comitati etici indipendenti si sono rivelati inefficaci, poiché le aziende devono dare priorità agli obblighi finanziari verso gli azionisti e alla crescita.
  • I legislatori sono in ritardo rispetto alla velocità dello sviluppo tecnologico, e le pressioni esercitate dalle Big Tech ostacolano una regolamentazione significativa.

In sintesi, il libro dipinge un quadro in cui l’ideale di un’AI benefica per l’umanità è stato in gran parte dirottato dalle dinamiche competitive e dagli imperativi finanziari della Silicon Valley, portando a una tecnologia sempre più potente e pervasiva, ma anche sempre più opaca e potenzialmente dannosa, il cui impatto finale è ancora sconosciuto.