Il capo di OpenAI ha annunciato a inizio anno che il suo nuovo modello di intelligenza artificiale avrebbe ottenuto risultati simili a quelli umani in una sorta di test del quoziente intellettivo. Un esito ottenuto però facendo allenare la macchina sulle stesse domande e in modo poco trasparente, con costi ecologici ed economici fuori scala. È ora di disertare questa agenda, fatta di macchine mangia-soldi e mangia-risorse.

Il 2025 si apre con fuochi d’artificio superiori a quelli a cui ci eravamo abituati sul fronte della propaganda attorno all’intelligenza artificiale (Ai).

Il nuovo modello prodotto da OpenAI avrebbe infatti raggiunto risultati comparabili con gli esseri umani nel risolvere il test ARC-AGI. Il video qui sopra contiene un esempio delle domande contenute in tale test, che ricorda molto da vicino i test del quoziente intellettivo (Qi) utilizzati in psicologia per “misurare l’intelligenza” degli esseri umani. Sorvoleremo in questa sede su due fatti chiave che richiederebbero invece una seria analisi: non esiste un consenso scientifico su che cosa sia l’intelligenza umana e animale, ossia una definizione condivisa e, anche fingendo di aver raggiunto un consenso, misurarla resterebbe tutta un’altra faccenda. Dal punto di vista “teorico” ci limiteremo a richiamare l’etimologia: “inter” più “ligere”, “leggere tra (le cose)”, leggere in profondità.

Sam Altman (più in generale l’intero comparto dell’Ai) ci ha abituato a trucchi degni degli artisti della truffa che giravano il suo Paese a inizi Ottocento, usati a supporto di affermazioni-bomba come quella appena citata (e immediatamente seguita da affermazioni ancora più esplosive sulla “Superintelligenza”). Ricordiamo, a titolo d’esempio non esaustivo, la figuraccia di Google alla presentazione del suo Gemini, quando i suoi padroni raccontarono che il modello in questione sapeva riconoscere il gioco della morra cinese al primo colpo (zero-shot), mentre -guardando il video completo- si scopriva che la verità era molto diversa (e i dettagli, in questo campo, sono molto importanti).

Leggi l'articolo di Stefano Borroni Barale