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Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, ha lanciato una proposta concreta per governare l’intelligenza artificiale di frontiera: un organismo indipendente di standard, modellato sul regolatore finanziario FINRA, in grado di testare i modelli più avanzati prima del rilascio e, se necessario, premere il freno. La mossa arriva mentre la Casa Bianca esclude un intervento regolatorio diretto, aprendo uno spiraglio per un’autoregolamentazione del settore che potrebbe diventare obbligatoria per accedere al mercato USA.
Revisione di 30 giorni e poi obbligo: il modello FINRA
Il meccanismo prevede che i laboratori di frontiera condividano volontariamente i modelli con l’ente fino a 30 giorni prima del rilascio. Se il protocollo di valutazione si dimostrerà efficace, superarlo diventerebbe un requisito vincolante per distribuire i modelli negli Stati Uniti. I laboratori collaborerebbero inoltre con l’organismo per gestire eventuali vulnerabilità critiche scoperte dopo il lancio.
Hassabis scrive in un post su X: “Initially, Frontier Labs would voluntarily share models with the Standards Body for review up to 30 days before release. Once the assessment protocol is shown to be effective and robust, formalisation could quickly follow, meaning that Frontier Models would be required to pass it to be deployed in the US market.” L’obiettivo è fornire una valutazione tecnica indipendente, superando le critiche rivolte alle revisioni ad hoc condotte dal governo USA su Mythos di Anthropic e Sol di OpenAI, giudicate poco trasparenti e carenti di competenze specialistiche.
Perché non un’agenzia governativa: lo scoglio Casa Bianca
La proposta aggira un ostacolo politico già dichiarato. Sriram Krishnan, consigliere AI della Casa Bianca e general partner di a16z, ha tagliato corto: “there will not be an FDA for AI”. L’amministrazione Trump non vuole un’autorità federale che regoli l’intelligenza artificiale. Il modello FINRA — un organismo di autoregolamentazione finanziato dall’industria, ma sostenuto dal governo e operato in modo indipendente — viene presentato come una via praticabile: risponde all’esigenza di controllo senza creare una nuova agenzia statale.
L’ente sarebbe composto da esperti tecnici del settore e rappresentanti open-source, con risorse fornite dagli stessi laboratori AI. Potrebbe anche esternalizzare parte delle valutazioni a gruppi specializzati in sicurezza, costruendo una rete di verifica distribuita. Hassabis argomenta che “The strength of this approach is it would be technically focused, while at the same time supporting innovation and incentivising responsible behaviour. It is designed to keep up with the field’s acceleration and adapt to the biggest risks as they are identified, and could be ratcheted up if the seriousness of the situation demands.”
La “finestra preziosa” tra AGI, scontri tra esperti e cauto ottimismo
Hassabis colloca la proposta in un momento di incertezza radicale. “Nobody in the world knows for sure what is going to happen from here, and even the experts disagree. When there is a large degree of uncertainty and the stakes are this high, proceeding with cautious optimism is the sensible and correct strategy,” ha scritto. L’intelligenza artificiale generale (AGI), secondo lui, è “probably only a few short years away” e potrebbe avere un impatto dieci volte maggiore della Rivoluzione Industriale, arrivando dieci volte più velocemente.
Il disaccordo tra i massimi esperti è sotto gli occhi di tutti. Yann LeCun ha bollato l’idea di un’intelligenza generale basata su modelli linguistici come “complete BS” e “completely delusional”; Hassabis ha replicato definendolo “just plain incorrect”. Oriol Vinyals, co-lead di Gemini, smorza i toni: i modelli attuali sono forti in alcune aree ma manca ancora la capacità di innovare realmente. E Shane Legg, co-fondatore di DeepMind, stima che un’AGI “minimale” possa arrivare entro il 2028. Hassabis, Premio Nobel per la Chimica nel 2024 per il lavoro sulle proteine, legge questo scenario come una finestra preziosa per prepararsi: “When we look back on this time in the decades to come, I think we will realise we were standing in the foothills of the singularity – nothing less than the dawning of a new age for humanity.”
Frenare lo sviluppo e correre contro il tempo
Il watchdog proposto avrebbe anche il potere di coordinare un rallentamento dell’intero settore se i rischi venissero giudicati troppo alti. Una possibilità che Hassabis cita esplicitamente e che ricorda quanto già considerato da Anthropic. Per evitare accuse di regulatory capture — usare la regolazione per bloccare i concorrenti più piccoli — i modelli non-frontier, quelli di startup e ricerca accademica, resterebbero esenti.
Secondo indiscrezioni riportate da Axios e rimbalzate su The Verge, Hassabis ha lavorato per mesi costruendo consenso: ha informato l’amministrazione Trump, altri laboratori AI e funzionari europei. “The noises I’ve been hearing [from the Trump administration] are very positive,” ha dichiarato, puntando ad avere l’organizzazione operativa entro la fine del 2026.
Che cosa significa per il futuro della governance AI
La proposta di DeepMind incrocia due linee di tensione: da un lato la necessità di agire in fretta, con una finestra che potrebbe chiudersi prima del 2028 se le previsioni di Legg si avverano; dall’altro la volontà politica di non creare un Leviatano regolatorio federale. Il modello FINRA, con la sua combinazione di finanziamento industriale, supervisione governativa e autonomia operativa, rappresenta un compromesso che potrebbe sbloccare lo stallo. Se l’organismo partisse davvero entro l’anno, sarebbe il primo esempio di governance vincolante per l’AI di frontiera, con effetti a cascata sugli standard globali. L’interrogativo non è più se servano regole, ma chi le scriverà e con quale mandato.
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