La corsa globale per la supremazia nell’intelligenza artificiale (IA) è diventata una questione geopolitica di grande rilevanza. I governi di tutto il mondo percepiscono l’IA come una battaglia in cui chi vince prende tutto, con la paura di essere sorpassati dai loro avversari internazionali. Una competizione alimentata dall’alta posta in gioco che l’IA può avere nel rivoluzionare economie, industrie e capacità militari. Tuttavia, la situazione potrebbe non essere così semplice come sembra. Mentre le nazioni puntano sullo sviluppo dei modelli di IA, il vero potere potrebbe risiedere non tanto nei modelli stessi, quanto nell’intero ecosistema che li circonda.
Il vero valore: gli ecosistemi più che i modelli
I modelli di IA sono incredibilmente complessi e costosi da sviluppare e mantenere. Le spese necessarie per costruire, addestrare e affinare questi modelli possono essere astronomiche, e il loro valore tende a diminuire nel tempo. In altre parole, i modelli di IA sono destinati a diventare delle merci, simili a come le compagnie telefoniche di un tempo sono diventate “reti stupide” infrastrutture essenziali, ma non più particolarmente redditizie. Il vero valore della rivoluzione dell’IA risiede nell’ecosistema che circonda i modelli: l’hardware, i data center, le applicazioni software e i servizi che rendono questi modelli utilizzabili, scalabili e adattabili alle applicazioni reali.
Secondo gli analisti del settore, tra i quattro principali settori coinvolti nello sviluppo dell’IA, quello della costruzione di modelli di IA è probabilmente il meno redditizio. Il primo settore – l’hardware – è dominato da giganti come NVIDIA, responsabili della potenza di calcolo essenziale per i modelli di IA.
Il secondo settore – i data center – è controllato da aziende come Amazon, Google e Microsoft, che gestiscono l’immensa infrastruttura di calcolo necessaria per archiviare e processare i dati che i modelli di IA consumano.
Il terzo settore – la costruzione di modelli di IA – ha margini di profitto molto esigui e, in molti casi, è visto come una corsa al ribasso, dove le aziende possono avere difficoltà a differenziarsi e mantenere un reddito sostenibile.
Infine, il quarto settore – le applicazioni – offre la maggiore opportunità di crescita, poiché abbraccia i molti modi in cui l’IA può essere integrata nella vita quotidiana, dalla sanità e finanza, ai trasporti e all’intrattenimento.
La reazione dell’Europa: adattarsi o reagire?
In Europa, il panorama geopolitico sta cambiando rapidamente, e l’urgenza legata all’IA sta diventando sempre più palpabile. Con l’intensificarsi delle tensioni tra le potenze globali, l’Europa ha iniziato a compiere passi più audaci per assicurarsi una posizione nella corsa all’IA.
Recentemente, Ursula von der Leyen, presidente della Commissione Europea, ha annunciato un investimento di 200 miliardi di euro per stimolare lo sviluppo dell’IA nel continente. Allo stesso tempo, il presidente francese Emmanuel Macron ha promesso 100 miliardi per le iniziative IA del suo paese. Questo fiume di investimenti segnala l’intento dell’Europa di non rimanere indietro nella corsa all’IA, nonostante i timori legati alla sicurezza etica dell’IA e alle sue implicazioni sociali.
Tuttavia, le considerazioni etiche riguardanti l’IA sono sempre più messe in secondo piano a favore degli interessi economici e geopolitici. Il focus dell’Europa sembra spostarsi verso l’assicurarsi un futuro tecnologico piuttosto che affrontare le implicazioni sociali dell’IA.
Questo cambiamento è notevole, poiché i dibattiti etici sull’IA sono stati a lungo un pilastro dell’approccio europeo alla tecnologia. La domanda che sorge spontanea è: questa priorità alla crescita tecnologica rispetto all’etica è una scelta positiva o negativa? Sebbene possa stimolare l’innovazione, potrebbe anche portare a conseguenze impreviste.
La corsa tra Cina e Stati Uniti: progresso senza freni
Nel frattempo, in Cina e negli Stati Uniti, la corsa all’IA è un impegno totale, dove entrambi i paesi stanno mettendo in campo incentivi massimi per lo sviluppo dell’IA, spesso a scapito della regolamentazione o delle considerazioni etiche.
Gli Stati Uniti stanno promuovendo una mentalità “vai, vai, vai”, dove le aziende tecnologiche sono incoraggiate a costruire a ritmi vertiginosi, spesso sotto una supervisione minima. Allo stesso modo, la Cina sta investendo enormemente nell’IA, non solo per scopi economici ma anche per ottenere un vantaggio strategico, in particolare nelle applicazioni militari.
Entrambi i paesi vedono l’IA come un elemento essenziale per il loro futuro nazionale in termini di sicurezza ed economia. La competizione tra queste due potenze globali sta alimentando una corsa agli armamenti nell’IA, con l’obiettivo di ottenere la supremazia in un campo che probabilmente definirà le strutture di potere globali nei prossimi decenni.
L’IA ci sostituirà o ci potenzierà?
La questione fondamentale al centro della rivoluzione dell’IA è se l’IA sostituirà il lavoro umano o lo potenzierà. Alcuni, come OpenAI, sostengono che l’IA potenzierà le capacità umane, permettendo alle persone di lavorare insieme alle macchine per aumentare la produttività e l’innovazione.
Tuttavia, la realtà dell’impatto dell’IA sull’occupazione e sull’economia è probabilmente molto più complessa. L’IA ha il potenziale per sostituire molti lavori, soprattutto in settori come l’inserimento dei dati, il servizio clienti e anche professioni specializzate come il giornalismo e la consulenza legale.
L’idea dell’IA come strumento per potenziare l’intelligenza umana è affascinante, ma potrebbe anche portare a un’enorme dislocazione della forza lavoro, specialmente man mano che l’IA diventa sempre più capace di eseguire compiti tradizionalmente svolti dagli esseri umani.
Per esempio, il New York Times ha già iniziato a utilizzare l’IA per scrivere determinati tipi di contenuti, come post sui social media e titoli, mentre la Deutsche Bank ha utilizzato l’IA per generare rapporti sulle tariffe dell’acciaio negli Stati Uniti in una frazione del tempo che sarebbe necessaria a lavoratori umani.
L’impatto economico: una doppia lama
Le implicazioni economiche dell’IA sono profonde. Alcuni economisti, come John Maynard Keynes, credevano che la disoccupazione tecnologica fosse una fase temporanea e che il mercato si sarebbe adattato alla fine. Altri, come Mark Andreessen, sostengono che l’IA porterà a un enorme aumento della produttività, abbassando i costi di beni e servizi e creando un abbondanza di ricchezze per chi è coinvolto nell’economia dell’IA.
Nella visione di Andreessen, la rivoluzione dell’IA porterà a un mondo in cui i salari dei lavoratori umani crollano, ma il costo dei beni e dei servizi scende anch’esso, portando a una sorta di paradiso dei consumatori con risorse economiche abbondanti e a basso costo.
Tuttavia, questa visione solleva importanti domande sulla distribuzione della ricchezza e del potere nel futuro. Se l’IA porta a una concentrazione enorme di ricchezza tra poche corporation, l’impatto sulla società potrebbe essere catastrofico, soprattutto se i benefici dell’IA non vengono distribuiti in modo equo. Inoltre, il costo ambientale dell’IA, soprattutto in termini di consumo energetico necessario per l’addestramento dei modelli e per la gestione dei data center, potrebbe essere immenso.
Il futuro dei robot umanoidi
Guardando al futuro, le proiezioni suggeriscono che i robot umanoidi diventeranno una parte sempre più significativa della forza lavoro. Secondo Morgan Stanley, il numero di robot umanoidi negli Stati Uniti potrebbe raggiungere i 63 milioni entro il 2050, con un impatto di 3 trilioni di dollari sui salari. Questi robot potrebbero svolgere una vasta gamma di compiti, dal lavoro fisico al servizio clienti, potenzialmente sostituendo milioni di lavoratori umani nel processo.
Man mano che ci avviciniamo al futuro dell’IA, è chiaro che le scommesse sono alte. La domanda non è più se l’IA cambierà il mondo, ma come ci adatteremo alla sua ascesa e alle sfide che essa comporta.
La corsa alla supremazia nell’IA è tutt’altro che finita, ma è chiaro che i veri vincitori potrebbero non essere quelli che costruiscono i modelli, ma coloro che controllano gli ecosistemi che li circondano.