Altman immagina tre vie per rendere sicura l’AI: una darebbe il controllo a una sola azienda
In una riunione interna, il CEO di OpenAI avrebbe discusso un’autorità internazionale, un laboratorio comune e uno scenario estremo.
Un’azienda così potente da poter impedire a tutte le altre di sviluppare intelligenza artificiale: è lo scenario più estremo tra i tre che Sam Altman avrebbe presentato ai dipendenti di OpenAI. Non è un piano annunciato dall’azienda, né una capacità di cui qualcuno dispone oggi. È un’ipotesi discussa internamente, secondo un’inchiesta di The Information, ripresa il 20 ottobre 2026 da The Decoder.
Le altre due strade attribuite ad Altman sono meno spettacolari, ma pongono domande altrettanto difficili: creare un organismo internazionale che controlli i sistemi più potenti oppure riunire i principali laboratori in un’unica organizzazione. Dietro queste ipotesi c’è un problema concreto: come imporre regole credibili a imprese che competono per costruire AI sempre più capaci, spesso oltre i confini di un solo Paese?
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Tre scenari, tre modi diversi di distribuire il potere
Il resoconto riguarda una presentazione interna, non una decisione ufficiale di OpenAI. Questa distinzione conta: discutere uno scenario serve anche a mostrarne i limiti. Stando a The Information, Altman avrebbe evocato un’autorità sul modello dell’Agenzia internazionale per l’energia atomica (AIEA), un’organizzazione comune ispirata al CERN e, infine, il predominio di una sola impresa.
| Scenario discusso | Chi avrebbe il controllo | Problema principale |
|---|---|---|
| Autorità internazionale | Un organismo incaricato di verificare il rispetto di regole condivise | Ottenere accordi tra Stati e poteri di ispezione efficaci |
| Laboratorio comune | Una struttura che riunisca o coordini i maggiori sviluppatori | Evitare che la collaborazione diventi concentrazione di potere |
| Dominio di un’impresa | Un’azienda in posizione di impedire alle rivali l’accesso alle risorse di calcolo | Sostituire il controllo pubblico con la volontà di un privato |
La differenza decisiva non è soltanto quanto ciascuna soluzione rallenterebbe lo sviluppo dell’AI. È chi potrebbe dire di no quando un sistema appare troppo rischioso: un’autorità soggetta ad accordi tra governi, un’organizzazione condivisa oppure il proprietario della tecnologia. La sicurezza dipenderebbe anche dalla possibilità di contestare quella decisione.
Un’AIEA per l’intelligenza artificiale: l’idea e i suoi ostacoli
L’ipotesi di un organismo internazionale non nasce con questa riunione. In un documento pubblicato nel maggio 2023, Altman e altri dirigenti di OpenAI proponevano già un’autorità capace di ispezionare i sistemi AI oltre determinate soglie di capacità o risorse, richiedere verifiche e controllare il rispetto degli standard di sicurezza. Il modello evocato era proprio l’AIEA.
Che cosa significa «potenza di calcolo»?
È la capacità dei computer impiegati per addestrare e far funzionare un modello AI. Le Graphics Processing Unit (GPU), cioè i processori specializzati usati per molti di questi calcoli, sono una risorsa importante. Contare i chip, però, non basta da solo a stabilire quanto un sistema sia capace o pericoloso.
Un ispettore può verificare documenti, procedure e risultati dei test; stabilire una soglia universale per l’AI è più complicato. Due sistemi costruiti con risorse simili possono comportarsi diversamente, e le capacità di un modello cambiano anche in base agli strumenti a cui viene collegato. Servirebbero quindi criteri aggiornabili, accesso sufficiente alle informazioni riservate delle aziende e Stati disposti a riconoscere l’autorità delle ispezioni.
Nel settembre 2026, OpenAI ha ribadito l’importanza delle valutazioni indipendenti dei modelli più avanzati. Sono controlli condotti da soggetti esterni per mettere alla prova le affermazioni di un’azienda sulla sicurezza dei propri sistemi. È un passo più circoscritto rispetto a un’autorità internazionale: chiedere una verifica esterna non equivale ad attribuirle il potere di fermare un progetto.
Un laboratorio comune fermerebbe la corsa? Non necessariamente
La seconda strada prova a cambiare gli incentivi. Quando più aziende si contendono ricercatori, clienti e investimenti, ciascuna può temere che una pausa per verificare la sicurezza lasci campo libero alle rivali. Una struttura comune potrebbe condividere test e competenze, riducendo la pressione a essere sempre i primi.
Il paragone con il CERN aiuta a immaginare scienziati di Paesi diversi al lavoro su infrastrutture condivise. Ha però un limite importante: coordinare la ricerca non significa necessariamente fondere imprese che vendono prodotti. Se i maggiori laboratori AI diventassero un solo centro decisionale, bisognerebbe stabilire chi lo governa, quali Paesi vi partecipano, chi può accedere ai modelli e come evitare che i soggetti più piccoli restino esclusi.
Collaborazione e monopolio non sono la stessa cosa
Condividere metodi di valutazione della sicurezza può aiutare a confrontare i rischi. Riunire sotto un’unica guida tutte le aziende più importanti solleva invece questioni di concorrenza, accesso alla tecnologia e controllo democratico. Una soluzione pensata per ridurre la corsa potrebbe rendere più difficile correggere gli errori di chi decide.
C’è poi il problema di chi resterebbe fuori. Un accordo tra alcuni grandi laboratori non impedirebbe automaticamente ad altri sviluppatori o governi di proseguire. La collaborazione sarebbe utile solo se accompagnata da regole verificabili e da una partecipazione abbastanza ampia da non spostare semplicemente la competizione altrove.
Che cosa significa davvero «spegnere» i computer dei rivali
Lo scenario più provocatorio usa l’immagine delle GPU rivali rese inutilizzabili. Va letta come un’ipotesi estrema sul controllo delle risorse di calcolo, non come la notizia di un attacco informatico o di chip distrutti. Secondo la ricostruzione giornalistica, Altman l’avrebbe menzionata per completezza e l’avrebbe giudicata una soluzione terribile.
Per capire perché la metafora colpisca, basta guardare alle risorse necessarie ai grandi sistemi AI: chip, centri dati ed elettricità. Nel rapporto Energy and AI, l’Agenzia internazionale dell’energia stima che i centri dati abbiano consumato circa 415 terawattora nel 2024 e prevede circa 945 terawattora nel 2030. La cifra riguarda tutti i centri dati, non soltanto l’AI; quest’ultima è indicata come il principale motore della crescita prevista.
In questo contesto, controllare l’accesso alle infrastrutture può dare un grande vantaggio. Ma avere più capacità di calcolo non significa poter comandare i computer altrui: il salto dall’una all’altra cosa appartiene allo scenario ipotetico, non alla situazione attuale. E affidare a un’impresa il compito di decidere chi possa sviluppare AI creerebbe un rischio diverso da quello che vorrebbe risolvere: concentrare un potere enorme senza un mandato pubblico.
L’Europa ha già scelto una strada più concreta
Per chi usa questi servizi in Italia, la discussione non è lontana. L’Unione europea ha già previsto obblighi per i fornitori di modelli AI di uso generale, cioè sistemi che possono essere impiegati per molti compiti diversi. Secondo le linee guida della Commissione europea, i fornitori devono predisporre documentazione e informazioni per chi integra i loro modelli in altri prodotti; per i modelli con rischio sistemico si aggiungono misure come valutazioni, comunicazione degli incidenti e protezioni informatiche.
Questi obblighi sono entrati in applicazione il 2 agosto 2025. Dal 2 agosto 2026 la Commissione, insieme alle autorità nazionali, ha avviato l’applicazione delle regole dell’AI Act; per i modelli di uso generale sono previsti anche poteri sanzionatori, con scadenze specifiche per quelli immessi sul mercato prima dell’entrata in applicazione degli obblighi. Non è l’AIEA dell’AI immaginata nel dibattito interno a OpenAI, ma mostra una differenza essenziale: qui le regole nascono da istituzioni pubbliche, non da un accordo deciso soltanto dai laboratori.
Le tre ipotesi attribuite ad Altman restano dunque una mappa dei dilemmi, non tre soluzioni pronte. Verificare i modelli, rallentare quando necessario e cooperare tra Paesi richiede lavoro meno appariscente di uno scenario in cui qualcuno «spegne» i rivali. Ma la domanda che ci riguarda è proprio questa: chi controlla chi promette di tenere l’AI sotto controllo?
