Sintesi

L’AGI, Artificial General Intelligence, significa intelligenza artificiale generale. Non sarebbe semplicemente un ChatGPT più potente: dovrebbe saper imparare qualcosa di nuovo, utilizzare ciò che ha appreso in altri campi, pianificare un lavoro complesso, accorgersi degli errori e adattarsi a situazioni mai incontrate prima. Sarebbe, per molti compiti intellettuali, simile ad avere accanto una persona capace di imparare quasi qualsiasi mestiere.

Oggi l’AGI non esiste secondo una definizione scientifica condivisa. Le IA più avanzate sanno già scrivere, programmare, analizzare immagini, risolvere problemi scientifici e utilizzare strumenti, ma continuano anche a sbagliare cose semplici, inventare informazioni e perdere affidabilità nei lavori molto lunghi. Siamo più vicini di pochi anni fa, ma nessuno può indicare una data certa.

Le previsioni sono infatti molto diverse. Alcuni grandi laboratori ritengono possibile un salto decisivo entro pochi anni, mentre una vasta indagine fra 2.778 ricercatori ha collocato molto più avanti il momento nel quale le macchine potrebbero superare gli esseri umani in ogni attività. Qualcuno invece arriva a parlare di mesi. Questo significa una cosa semplice: persino gli esperti non sanno ancora quando arriverà.

Se funzionasse come immaginato, l’AGI potrebbe diventare un collaboratore instancabile per medici, scienziati, insegnanti, imprese, professionisti e cittadini. Potrebbe studiare milioni di informazioni in pochissimo tempo, aiutare a progettare farmaci, personalizzare l’istruzione, programmare software, organizzare attività e svolgere una parte considerevole del lavoro intellettuale. Non farebbe necessariamente tutto al posto nostro, ma potrebbe moltiplicare ciò che una persona riesce a fare.

I vantaggi avrebbero però un altro lato. Lavoro, ricchezza e potere potrebbero concentrarsi nelle mani di chi controlla i sistemi più avanzati; errori commessi da una macchina molto autonoma potrebbero propagarsi rapidamente; criminali o Stati potrebbero sfruttarla; le persone potrebbero perdere alcune competenze affidandosi troppo alla tecnologia. Il vero problema sarà quindi non soltanto costruire l’AGI, ma decidere chi la controllerà e quali decisioni non dovranno mai essere lasciate soltanto a lei.

Articolo

Una macchina che non deve essere istruita ogni volta

AGI è l’acronimo di Artificial General Intelligence (intelligenza artificiale generale). IBM (gruppo tecnologico internazionale), nella propria definizione aggiornata nel luglio 2026, la descrive come una fase ancora ipotetica nella quale un sistema artificiale potrebbe eguagliare o superare le capacità cognitive umane in una vasta gamma di attività. Non esiste tuttavia una definizione accettata da tutti e questo è già il primo elemento da comprendere: l’AGI è una meta verso la quale diversi laboratori stanno lavorando, non una tecnologia che oggi qualcuno abbia dimostrato di possedere.

La differenza con l’IA di oggi può essere spiegata senza formule. Un sistema attuale può essere straordinariamente bravo in molte attività, ma rimane discontinuo: può risolvere un difficile problema matematico e subito dopo commettere un errore banale; può scrivere un programma informatico e inventare una fonte inesistente; può ragionare molto bene per alcuni passaggi e poi smarrirsi in un lavoro lungo. Il rapporto internazionale sulla sicurezza dell’IA del 2026, elaborato con oltre 100 esperti, definisce proprio “frastagliate” queste capacità.

L’AGI dovrebbe invece assomigliare molto di più a una persona che impara. Se le si insegnasse un nuovo lavoro, dovrebbe comprenderlo, esercitarsi, usare conoscenze acquisite altrove e adattarsi quando qualcosa cambia. Non dovrebbe essere programmata nuovamente per ogni problema. Google DeepMind (laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale di Google) considera infatti fondamentali 2 elementi per misurare il percorso verso l’AGI: quanto bene un sistema svolge i compiti e quanto ampia è la varietà di compiti che riesce ad affrontare.

L’AGI non è necessariamente un robot

Quando si parla di AGI si immagina facilmente una macchina con braccia, gambe e volto umano. Non è necessariamente così. L’AGI potrebbe inizialmente esistere soltanto come software all’interno di grandi sistemi informatici ed essere utilizzata attraverso un computer, uno smartphone o altri dispositivi.

Un robot rappresenta un passaggio ulteriore in quanto deve anche vedere il mondo, muoversi, afferrare oggetti e reagire fisicamente senza fare danni. La ricerca sta comunque avvicinando i 2 mondi. Google DeepMind ha presentato nel luglio 2026 Gemini Robotics 2, capace di controllare robot umanoidi in diversi movimenti e di adattarsi a situazioni nuove. Anche qui, però, alcune attività semplici per una persona restano difficili per le macchine. Saper pensare e sapersi muovere nel nostro mondo sono 2 problemi collegati, ma non identici.

Quando arriverà? La risposta corretta è: non lo sappiamo

È probabilmente la domanda più interessante e contemporaneamente quella alla quale bisogna evitare risposte spettacolari. Non esiste una data scientificamente accertata per l’arrivo dell’AGI. OpenAI (società statunitense che sviluppa ChatGPT) continua a indicarla come il proprio obiettivo e afferma che l’impatto trasformativo di sistemi sempre più vicini a quell’orizzonte potrebbe iniziare nell’arco di pochi anni, ma lo stesso Charter dell’organizzazione precisa che la tempistica dell’AGI rimane incerta.

Anthropic (società statunitense che sviluppa Claude) ha utilizzato una definizione leggermente diversa, parlando di “powerful AI”, cioè IA molto potente, e ha indicato come possibile periodo la fine del 2026 o l’inizio del 2027 per sistemi capaci di raggiungere o superare esperti di altissimo livello in numerose discipline. Non equivale a dire che l’AGI arriverà sicuramente allora: è una previsione dell’azienda e utilizza criteri propri.

Demis Hassabis (cofondatore e amministratore delegato di Google DeepMind) ha invece parlato pubblicamente di un orizzonte di circa 5-10 anni, mentre altri studiosi sono assai più prudenti. Una ricerca che ha raccolto le previsioni di 2.778 autori di studi sull’intelligenza artificiale ha trovato una probabilità mediana del 50% che macchine senza aiuto umano riescano a superare gli esseri umani in ogni possibile attività soltanto intorno al 2047. La definizione non coincide perfettamente con l’AGI, ma la distanza fra le previsioni dimostra quanto sia ancora grande l’incertezza.

Una ricerca dell’Università di Cambridge pubblicata nel 2026 ha offerto un’altra fotografia: il 44% dei soggetti intervistati nel settore finanziario riteneva possibile un’AGI entro il 2030, percentuale salita al 51% fra le aziende che producono tecnologie di IA e scesa al 28% fra i regolatori. Non è una previsione scientifica, ma mostra che anche chi lavora direttamente con questa tecnologia non possiede una risposta comune.

Perché oggi siamo molto più vicini

Fino a pochi anni fa una macchina capace di affrontare problemi tanto differenti sembrava assai più lontana. Oggi i migliori sistemi superano esami professionali, programmano, risolvono problemi scientifici di livello universitario, interpretano immagini e possono utilizzare direttamente un computer. Il Rapporto internazionale sulla sicurezza dell’IA del 2026 sottolinea che molte di queste capacità erano molto meno affidabili appena 3 anni prima.

Ma proprio i risultati ottenuti mostrano ciò che manca. Una vera AGI dovrebbe essere affidabile anche quando il problema cambia, mantenere memoria e obiettivi per periodi lunghi, capire quando non conosce una risposta, imparare dall’esperienza senza dover essere continuamente riaddestrata e portare avanti progetti complessi senza perdersi per strada. Sono capacità nelle quali i sistemi contemporanei migliorano rapidamente, ma non hanno ancora raggiunto la robustezza di una persona competente.

Un medico, uno scienziato e un insegnante sempre disponibili

È qui che si comprende perché venga investito tanto denaro. L’AGI potrebbe rendere disponibile una parte dell’intelligenza specialistica a un costo molto inferiore rispetto a oggi. Non significherebbe necessariamente sostituire un medico, ma permettergli di confrontare in pochi secondi una cartella clinica con una quantità enorme di letteratura scientifica; non sostituire uno scienziato, ma aiutarlo a elaborare ipotesi, progettare esperimenti e analizzare milioni di risultati.

Una parte di questo futuro è già visibile con sistemi molto meno capaci dell’AGI. Stanford University (università statunitense) documenta nel 2026 applicazioni nelle quali l’intelligenza artificiale aiuta a progettare molecole, studiare malattie, analizzare il genoma e accelerare esperimenti scientifici. Il suo AI Index rileva contemporaneamente che i migliori agenti artificiali sono ancora molto lontani dagli esperti umani quando devono portare dall’inizio alla fine una ricerca complessa. È proprio quella distanza che un’AGI dovrebbe colmare.

Nella scuola potrebbe diventare una sorta di insegnante individuale disponibile per ciascuno studente, capace di cambiare spiegazione finché il concetto non è stato compreso. Nelle aziende potrebbe preparare analisi, documenti, programmi e progetti; nella Pubblica amministrazione potrebbe aiutare a leggere pratiche e norme; per anziani e persone con disabilità potrebbe trasformare istruzioni complicate in indicazioni immediate e assistere nello svolgimento di numerose attività. Sono possibilità, non risultati garantiti, ma fanno capire perché l’AGI venga paragonata da alcuni sviluppatori a tecnologie generali come l’elettricità.

Il lavoro cambierebbe profondamente

L’aspetto probabilmente più immediato riguarderebbe il lavoro. Se una macchina fosse veramente capace di imparare gran parte delle attività intellettuali di una persona, moltissimi mestieri verrebbero trasformati. Non significa automaticamente che milioni di professioni scomparirebbero dalla sera alla mattina. Significa però che una quantità di compiti oggi svolti da impiegati, programmatori, traduttori, consulenti, tecnici, ricercatori e professionisti potrebbe essere automatizzata oppure svolta da una sola persona affiancata dall’AGI.

Già con l’IA attuale, il Rapporto internazionale 2026 stima che circa il 60% dei posti di lavoro nelle economie avanzate sia esposto in qualche misura alla trasformazione prodotta dall’intelligenza artificiale. Gli effetti possono essere opposti: alcune attività vengono sostituite, altre diventano più produttive e altre ancora nascono proprio grazie alla nuova tecnologia. Con un’AGI la dimensione del cambiamento potrebbe essere molto maggiore.

Il vero spartiacque potrebbe quindi non essere “uomo contro macchina”, ma fra chi dispone dell’AGI e chi non può utilizzarla. Una piccola impresa dotata di un sistema capace di svolgere il lavoro intellettuale di molti specialisti potrebbe competere con organizzazioni molto più grandi; nello stesso tempo, se soltanto poche società possedessero i modelli migliori e le infrastrutture necessarie, potere economico, conoscenza e capacità decisionale potrebbero concentrarsi enormemente. È una delle ragioni per cui la discussione sull’AGI riguarda già oggi anche politica e regole.

Una macchina molto capace può anche sbagliare molto

La prima criticità è semplice: più cose lasciamo fare autonomamente a una macchina, maggiori possono essere le conseguenze di un suo errore. Un chatbot che fornisce una risposta sbagliata crea un problema limitato se l’utente la verifica; un sistema capace invece di muovere denaro, modificare programmi informatici, gestire un impianto o prendere migliaia di decisioni può trasformare un errore in qualcosa di molto più serio.

I sistemi attuali continuano a produrre informazioni false, sbagliare ragionamenti e comportarsi diversamente quando vengono collocati in situazioni nuove. L’AGI dovrebbe risolvere gran parte di questi limiti, ma nessuno può ancora dimostrare che un sistema molto più capace diventi automaticamente infallibile. L’intelligenza e l’affidabilità non sono la stessa cosa.

Il problema di chi decide

Esiste poi una questione ancora più importante. Immaginiamo di affidare a un’AGI l’obiettivo di organizzare i trasporti di una città, gestire una grande azienda o distribuire determinate risorse. Chi stabilisce che cosa deve considerare giusto, prioritario o accettabile? Una macchina può essere efficientissima e contemporaneamente perseguire un obiettivo formulato male.

È il problema dell’allineamento, cioè fare in modo che il comportamento della macchina rimanga coerente con gli obiettivi e i limiti stabiliti dagli esseri umani. Non presuppone un computer “cattivo”. Il problema potrebbe nascere semplicemente da un sistema che esegue molto bene un ordine che noi abbiamo spiegato male, oppure che trova una soluzione non prevista dai suoi progettisti.

Per questo l’autonomia conta quasi quanto l’intelligenza. Un’AGI chiusa in un ambiente controllato non avrebbe gli stessi rischi di una AGI alla quale fossero consegnati accesso a Internet, denaro, programmi, infrastrutture e possibilità di agire senza autorizzazione umana. La sicurezza dipenderà quindi anche da ciò che decideremo di permetterle di fare.

Non significa che avrà una coscienza

Un altro equivoco merita di essere eliminato. AGI non significa necessariamente macchina cosciente. Un sistema potrebbe imparare, ragionare, progettare e svolgere moltissime attività al livello di una persona senza provare dolore, paura, affetto, desiderio o consapevolezza di esistere.

La scienza non dispone oggi di una prova che l’aumento delle capacità di calcolo faccia automaticamente nascere una coscienza. Dire che una futura AGI “penserà come noi” può quindi significare che risolverà problemi come noi, non che avrà una vita interiore come la nostra. Sono 2 questioni profondamente differenti.

Potrebbe cambiare anche il modo in cui impariamo

Una criticità meno spettacolare, ma forse più vicina alla vita quotidiana, è la dipendenza. Se una macchina saprà scrivere meglio, ricordare tutto, calcolare più velocemente e trovare immediatamente quasi ogni informazione, potremmo essere tentati di delegarle progressivamente ciò che oggi impariamo a fare da soli.

Il Rapporto internazionale del 2026 segnala già con l’IA attuale il rischio di automation bias (fiducia eccessiva nelle decisioni automatiche) e di perdita graduale di alcune competenze. In un esperimento citato nel rapporto, persone che ricevevano una risposta sbagliata dall’IA erano meno propense a correggerla quando farlo richiedeva uno sforzo maggiore. Con sistemi molto più convincenti il problema potrebbe crescere.

Quanto lontano può arrivare

L’ipotesi più concreta è quella di una intelligenza disponibile quasi ovunque, capace di lavorare al nostro fianco per ore o giorni, ricordare un progetto, apprendere nuove procedure, utilizzare programmi diversi e collaborare con altre macchine. Non avrebbe bisogno di conoscere in anticipo ogni lavoro: potrebbe ricevere spiegazioni e impararlo.

Associata alla robotica, potrebbe in futuro trasferire parte di quella capacità nel mondo fisico, aiutando nelle fabbriche, negli ospedali, nell’assistenza domestica e nei lavori pericolosi. Ma i robot attuali dimostrano quanto sia difficile perfino ciò che a un essere umano sembra naturale: prendere un oggetto delicatamente, muoversi in una stanza disordinata o affrontare una situazione completamente imprevista.

È possibile inoltre che un’AGI diventi uno strumento particolarmente potente per costruire nuovi algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale, poiché anche la ricerca informatica è un lavoro intellettuale. Fin dove possa spingersi questo processo non è oggi dimostrabile. Per parlare seriamente di AGI è quindi preferibile fermarsi al punto verificabile: una macchina generale, autonoma e affidabile capace di affrontare gran parte dei problemi cognitivi che oggi richiedono persone competenti sarebbe già, da sola, una trasformazione enorme.

Le regole stanno arrivando prima dell’AGI

L’Unione europea non ha aspettato l’esistenza dell’AGI. L’AI Act, Regolamento UE 2024/1689 (regolamento europeo sull’intelligenza artificiale), disciplina già i modelli utilizzabili per molte finalità e impone obblighi più severi quando possono produrre rischi sistemici. La normativa non contiene un interruttore che scatterà il giorno in cui nascerà l’AGI, ma crea principi e controlli che potrebbero riguardare anche sistemi futuri molto più capaci.

Mediterranea24 ha già approfondito il passaggio del 2 agosto 2026 relativo ai controlli sui modelli di IA. Il punto che interessa l’AGI è soprattutto uno: l’Europa ha scelto di graduare gli obblighi in base ai rischi e alle capacità del sistema, anziché aspettare una futura etichetta tecnologica.

La domanda forse più importante

Non sappiamo se l’AGI arriverà nel 2027, nel 2030, nel 2040 o ancora più tardi. Sappiamo però che la distanza fra ciò che le macchine sapevano fare pochi anni fa e ciò che fanno oggi si è ridotta molto rapidamente. Questo rende ragionevole prepararsi, senza trasformare una previsione in una certezza.

Se arriverà, probabilmente l’AGI non si presenterà un mattino annunciando di esserlo. Potremmo accorgercene gradualmente, quando un sistema sarà capace di affrontare quasi ogni nuovo problema intellettuale, imparare ciò che non conosce e lavorare autonomamente con una continuità simile a quella di una persona.

Ed è forse questo il modo più semplice per comprenderla: l’IA di oggi risponde soprattutto alla domanda “che cosa sai fare?”; l’AGI dovrebbe poter rispondere “spiegami che cosa devo imparare”. Se quella soglia verrà realmente raggiunta, il cambiamento non riguarderà soltanto i computer. Riguarderà il lavoro, la scuola, la ricerca, l’economia e, soprattutto, il modo in cui gli esseri umani decideranno di utilizzare una nuova forma di intelligenza costruita da loro stessi.

Nell’immagine di copertina, Karen Liu (professoressa di informatica alla Stanford University) con un robot umanoide nel laboratorio di Stanford (California), il sito Stargate (porta delle stelle) di OpenAi 2026 descritto come un supercomputer costruito da Oracle Cloud Infrastructure e dotato di sistemi NVIDIA GB200 e convegno AI+Science: Accelerating Discovery, tenuto alla Stanford.

L’opinione

Mentre una parte del mondo corre verso il futuro, sviluppando tecnologie e intelligenza artificiale che, se governate e gestite con altrettanta intelligenza umana, possono migliorare anche la vita, pure allungandola e rendendola in certe situazioni meno faticosa e dolorosa, sembra contemporaneamente diffondersi una subcultura del ritorno al passato, presentato come più “naturale” e autenticamente umano. Si dimentica, se non anche in carente buona fede si rimuove deliberatamente che, quel passato significava anche morire per un’infezione oggi curabile, sopportare dolori senza rimedi e consumare il corpo in lavori estenuanti.

In Italia questa regressione culturale sembra trovare terreno fertile anche in una sempre più feudale politica incapace di immaginare il presente e meno ancora il futuro se non quello proprio delle poltrone fino agli strapuntini, nonché in istituzioni compiacenti per opportunismo carrieristico e remunerativo, parallelamente tutti accompagnati da un sistema mediatico sempre più uniforme e da una comunicazione social invasa dalle tifoserie e dai cortigiani delle diverse fazioni. Conservare paure, nostalgie e manierare contrapposizioni, può diventare un modo per mantenere anche consenso, potere e rendite di posizione. Una società che guarda davvero al proprio presente e al rispettivo futuro, invece, dovrebbe tendere inevitabilmente a fare domande oggettive, partecipare efficacmente alla gestione della Cosa pubblica, pretendere competenza e mettere in discussione ogni colore politico e palazzo istituzionale, nessuno esente, pertanto anche ciò che non funziona. Ma non sembra più questa l’italia odierna.