Scopri cosa significa davvero intelligenza artificiale generale, come funzionano gli LLM e i motivi principali per cui i modelli testuali attuali potrebbero non diventare mai una vera AGI.
Se leggi notizie tech, deck per investitori o pagine prodotto, noterai la parola intelligenza usata fino allo sfinimento. I chatbot sono “quasi umani”, gli assistenti per il codice sono “praticamente ingegneri junior” e alcuni chiamano con leggerezza potenti large language model (LLM) i primi passi verso l'intelligenza artificiale generale (AGI).
Questo articolo è per praticanti curiosi, founder, product leader e lettori tecnici che usano strumenti come GPT-4 o Claude e si chiedono: È questo l'AGI—o manca qualcosa di importante?
Gli LLM sono davvero impressionanti. Essi:
Per molti non specialisti, questo è indistinguibile da “intelligenza generale”. Quando un modello può scrivere un saggio su Kant, correggere un errore TypeScript e aiutare a redigere un memo legale nella stessa sessione, è naturale pensare che stiamo sfiorando l'AGI.
Ma quell'assunzione equipara silenziosamente essere bravi con il linguaggio a essere generalmente intelligenti. Questa è la confusione centrale che questo articolo vuole chiarire.
L'argomento che svilupperemo, sezione per sezione, è:
Gli LLM attuali sono apprenditori di pattern estremamente capaci su testo e codice, ma quell'architettura e quel regime di addestramento li rendono improbabili candidati a diventare una vera AGI semplicemente aumentando la scala o con il solo fine-tuning.
Continueranno a migliorare, ampliarsi e risultare più utili. Potrebbero far parte di sistemi che assomigliano all'AGI. Eppure ci sono ragioni profonde—legate all'ancoraggio nel mondo, all'agenzia, alla memoria, all'incarnazione e ai modelli del sé—per cui un “LLM più grande” probabilmente non è la stessa strada della “intelligenza generale”.
Aspettati un tour opinabile, ma ancorato alla ricerca attuale, alle capacità concrete e ai fallimenti degli LLM, e alle questioni aperte con cui gli scienziati seri si confrontano, piuttosto che all'hype o al terrorismo mediatico.
Quando si parla di AGI, raramente si intende la stessa cosa. Per chiarire il dibattito conviene separare alcuni concetti chiave.
AI (intelligenza artificiale) è il campo ampio di costruire sistemi che svolgono compiti che richiedono qualcosa di simile a un comportamento “intelligente”: riconoscere la voce, raccomandare film, giocare a Go, scrivere codice e altro.
La maggior parte di ciò che esiste oggi è AI ristretta (o weak AI): sistemi progettati e addestrati per un insieme specifico di compiti in condizioni specifiche. Un classificatore di immagini che etichetta cani e gatti, o un chatbot per il servizio clienti tarato su domande bancarie, può essere estremamente capace in quel nicchia ma fallire completamente al di fuori.
Artificial General Intelligence (AGI) è molto diverso. Si riferisce a un sistema che può:
Una regola pratica: un'AGI potrebbe, in principio, imparare quasi qualsiasi lavoro intellettualmente impegnativo che un umano può fare, dato tempo e risorse, senza necessitare di riprogettazioni su misura per ogni nuovo compito.
Termini correlati appaiono spesso:
Per confronto, gli attuali chatbot e modelli di immagini rimangono ristretti: impressionanti, ma ottimizzati per pattern in dati specifici, non per intelligenza aperta e trasversale.
Il sogno moderno dell'AGI nasce con la proposta di Alan Turing del 1950: se una macchina può sostenere una conversazione indistinguibile da quella umana (il test di Turing), può essere intelligente? Questo quadro definì l'intelligenza generale largamente in termini di comportamento, specialmente linguaggio e ragionamento.
Dagli anni '50 agli anni '80 i ricercatori inseguirono l'AGI tramite l'AI simbolica o “GOFAI” (Good Old-Fashioned AI). L'intelligenza era vista come manipolazione di simboli espliciti secondo regole logiche. Programmi per dimostrazione di teoremi, giochi e sistemi esperti portarono alcuni a credere che il ragionamento a livello umano fosse vicino.
Ma GOFAI faticò con la percezione, il buon senso e i dati del mondo reale. I sistemi risolvevano enigmi logici ma fallivano in compiti che un bambino trova banali. Questo portò ai primi grandi inverni dell'AI e a una visione più cauta dell'AGI.
Con la crescita di dati e capacità di calcolo, l'AI passò dalle regole scritte a mano all'apprendimento dagli esempi. Il machine learning statistico, poi il deep learning, ridefinirono il progresso: invece di codificare conoscenza, i sistemi imparano pattern da grandi dataset.
Traguardi come DeepBlue di IBM (scacchi) e poi AlphaGo (Go) furono celebrati come passi verso l'intelligenza generale. In realtà erano estremamente specializzati: ognuno padroneggiava un singolo gioco con regole fisse, senza trasferimento al ragionamento quotidiano.
La serie GPT segnò un altro salto drammatico, questa volta nel linguaggio. GPT-3 e GPT-4 possono redigere saggi, scrivere codice e imitare stili, alimentando la speculazione che l'AGI fosse vicina.
Eppure questi modelli restano apprenditori di pattern su testo. Non formano obiettivi, non costruiscono modelli del mondo ancorati, né ampliano autonomamente le proprie competenze.
Ad ogni ondata—AI simbolica, machine learning classico, deep learning e ora large language model—il sogno AGI è stato proiettato su conquiste ristrette e poi rivisto quando i loro limiti sono diventati evidenti.
Gli LLM sono apprenditori di pattern addestrati su enormi collezioni di testo: libri, siti web, codice, forum e altro. Il loro obiettivo è ingannevolmente semplice: dato un testo, prevedere quale token (un piccolo frammento di testo) probabilmente verrà dopo.
Prima dell'addestramento, il testo viene spezzato in token: possono essere parole intere ("gatto"), pezzi di parola ("inter", "essante") o anche punteggiatura. Durante l'addestramento, il modello vede ripetutamente sequenze come:
"Il gatto si è seduto sul ___"
e impara ad assegnare alta probabilità a token plausibili ("tappeto", "divano") e bassa probabilità a quelli implausibili ("presidenza"). Questo processo, scalato su trilioni di token, plasma miliardi (o più) di parametri interni.
Sotto il cofano, il modello è semplicemente una funzione molto grande che trasforma una sequenza di token in una distribuzione di probabilità sul token successivo. L'addestramento usa discesa del gradiente per aggiustare gradualmente i parametri in modo che le predizioni combacino meglio con i pattern nei dati.
Le “scaling laws” descrivono una regolarità osservata: aumentando dimensione del modello, quantità di dati e compute, le prestazioni tendono a migliorare in modo prevedibile. Modelli più grandi addestrati su più testo di solito prevedono meglio—fino ai limiti pratici di dati, compute e stabilità di training.
Gli LLM non memorizzano fatti come un database né ragionano come un umano. Codificano regolarità statistiche: quali parole, frasi e strutture tendono ad andare insieme, in quali contesti.
Non hanno concetti ancorati alla percezione o all'esperienza fisica. Un LLM può parlare di "rosso" o di "pesantezza" solo attraverso come quelle parole sono state usate nei testi, non perché ha visto colori o sollevato oggetti.
Ecco perché i modelli possono sembrare informati eppure commettere errori sicuri: estendono pattern, non consultano un modello esplicito della realtà.
Pre-training è la lunga fase iniziale in cui il modello apprende pattern linguistici generali prevedendo token successivi su grandi corpora. Qui emergono quasi tutte le capacità.
Dopo, il fine-tuning adatta il modello preaddestrato a obiettivi più ristretti: seguire istruzioni, scrivere codice, tradurre o assistere in domini specifici. Al modello vengono mostrati esempi curati del comportamento desiderato e viene regolato leggermente.
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) aggiunge un ulteriore strato: gli umani valutano o confrontano le uscite del modello, e il modello viene ottimizzato per produrre risposte che le persone preferiscono (per esempio, più utili, meno dannose, più oneste). RLHF non conferisce al modello nuovi sensi o una comprensione più profonda; modella principalmente il modo in cui presenta e filtra ciò che ha già appreso.
Insieme, questi passaggi creano sistemi estremamente bravi a generare testo fluente sfruttando pattern statistici—senza possedere conoscenza ancorata, obiettivi o consapevolezza.
Gli LLM appaiono impressionanti perché possono svolgere una vasta gamma di compiti che una volta sembravano lontani per le macchine.
Gli LLM possono generare snippet di codice funzionanti, rifattorizzare codice esistente e perfino spiegare librerie poco familiari in linguaggio semplice. Per molti sviluppatori funzionano già come un pair‑programmer molto capace: suggerendo casi limite, individuando bug evidenti e scaffolding di interi moduli.
Eccellono anche nei riassunti. Dato un lungo rapporto, articolo o thread di email, un LLM può condensarlo in punti chiave, evidenziare azioni e adattare il tono per diversi pubblici.
La traduzione è un'altra forza. I modelli moderni gestiscono decine di lingue, spesso cogliendo sfumature di stile e registro sufficienti per comunicazioni professionali quotidiane.
Con la scala, nuove abilità sembrano apparire “dal nulla”: risolvere puzzle logici, superare esami professionali o seguire istruzioni multi‑passo che versioni precedenti fallivano. Su benchmark standardizzati—problemi di matematica, domande da esame di Stato, quiz medici—i migliori LLM raggiungono o superano punteggi umani medi.
Questi comportamenti emergenti inducono a dire che i modelli stanno “ragionando” o “capendo” come gli umani. Grafici di performance e classifiche rafforzano l'idea che ci stiamo avvicinando all'intelligenza artificiale generale.
Gli LLM sono addestrati a continuare il testo in modi che coincidono con i pattern dei dati. Quell'obiettivo di training, combinato con la scala, è sufficiente a imitare competenza e agentività: suonano sicuri, ricordano il contesto nella sessione e possono giustificare risposte in prosa fluente.
Tuttavia questa è un'illusione di comprensione. Il modello non sa cosa farà il codice quando viene eseguito, cosa significhi una diagnosi medica per un paziente o quali azioni fisiche seguano da un piano. Non ha ancoraggio nel mondo oltre il testo.
Un'ottima performance sui test—even su test progettati per umani—non equivale automaticamente ad AGI. Mostra che l'apprendimento di pattern su enormi testi può approssimare molte abilità specializzate, ma non dimostra l'intelligenza flessibile, ancorata e trasversale che in genere si intende con “intelligenza artificiale generale”.
Gli LLM sono predittori di testo straordinari, ma proprio quel progetto crea limiti difficili da superare.
Gli LLM non vedono, non ascoltano, non si muovono né manipolano oggetti. Il loro unico contatto con il mondo è tramite testo (e, in alcuni modelli più recenti, immagini statiche o brevi clip). Non hanno un flusso sensoriale continuo, nessun corpo e nessun modo per agire e osservare le conseguenze.
Senza sensori e incarnazione, non possono formare un modello del mondo ancorato e continuamente aggiornato. Parole come “pesante”, “appiccicoso” o “fragile” sono solo vicine statistiche nel testo, non vincoli vissuti. Ciò permette un'impressionante imitazione di comprensione, ma limita la capacità a ricombinare descrizioni passate piuttosto che imparare da interazioni dirette.
Poiché un LLM è addestrato a estendere una sequenza di token, produce la continuazione che meglio si adatta ai pattern appresi, non necessariamente ciò che è vero. Quando i dati sono scarsi o contrastanti, riempie i vuoti con invenzioni che suonano plausibili.
Il modello poi manca di uno stato di credenza persistente. Ogni risposta viene generata ex novo dal prompt e dai pesi; non esiste un registro interno durevole dei “fatti che ritengo veri”. Funzionalità di memoria a lungo termine possono essere aggiunte come archiviazione esterna, ma il sistema core non mantiene né rivede credenze come fanno gli umani.
Addestrare un LLM è un processo offline e dispendioso in risorse. Aggiornare la sua conoscenza significa tipicamente riaddestrare o fare fine-tuning su un nuovo dataset, non apprendere fluidamente da ogni interazione.
Questo crea una limitazione cruciale: il modello non può seguire affidabilmente cambiamenti rapidi nel mondo, adattare concetti basati sull'esperienza in corso o correggere malintesi profondi tramite apprendimento step-by-step. Al massimo, può simulare tale adattamento riformulando le uscite alla luce di prompt recenti o strumenti allegati.
Gli LLM eccellono nel catturare regolarità statistiche: quali parole co-occorrono, quali frasi seguono normalmente altre, come sono fatte le spiegazioni. Ma questo non è equivalente a comprendere come e perché il mondo funziona.
La comprensione causale implica formulare ipotesi, intervenire, osservare cosa cambia e aggiornare i modelli interni quando le predizioni falliscono. Un predittore testuale non ha un modo diretto per intervenire o per sperimentare sorpresa. Può descrivere un esperimento ma non può eseguirlo. Può riecheggiare linguaggio causale ma manca di una macchina interna collegata ad azioni e risultati.
Finché un sistema è confinato a prevedere testo da testo passato, rimane fondamentalmente un apprenditore di pattern. Può imitare il ragionamento, narrare cause e fingere di rivedere le proprie opinioni, ma non abita un mondo condiviso dove le sue "credenze" vengono messe alla prova dalle conseguenze. Quel divario è centrale per capire perché la padronanza del linguaggio da sola difficilmente porterà all'AGI.
Il linguaggio è un'interfaccia potente per l'intelligenza, ma non è la sostanza dell'intelligenza stessa. Un sistema che predice frasi plausibili è molto diverso da un agente che capisce, pianifica e agisce nel mondo.
Gli esseri umani apprendono concetti vedendo, toccando, muovendosi e manipolando. “Tazza” non è solo come la parola viene usata nelle frasi; è qualcosa che puoi afferrare, riempire, far cadere o rompere. I psicologi chiamano questo ancoraggio: i concetti sono legati alla percezione e all'azione.
Un'intelligenza artificiale generale avrebbe quasi certamente bisogno di un ancoraggio simile. Per generalizzare in modo affidabile, deve collegare simboli (come parole o rappresentazioni interne) a regolarità stabili nel mondo fisico e sociale.
I LLM standard però imparano solo dal testo. La loro “comprensione” di una tazza è puramente statistica: correlazioni tra parole in miliardi di frasi. Questo è potente per conversazione e programmazione, ma fragile quando spinto fuori dai pattern familiari, specialmente in domini che dipendono dall'interazione diretta con la realtà.
L'intelligenza generale implica anche continuità nel tempo: memoria a lungo termine, obiettivi duraturi e preferenze relativamente stabili. Gli umani accumulano esperienze, rivedono credenze e perseguono progetti per mesi o anni.
Gli LLM non hanno memoria persistente incorporata delle proprie interazioni e non hanno obiettivi intrinseci. Qualsiasi continuità o “personalità” deve essere aggiunta tramite strumenti esterni (database, profili, prompt di sistema). Per default, ogni query è un nuovo esercizio di pattern-matching, non un passo in una storia di vita coerente.
L'AGI è spesso definita come la capacità di risolvere una vasta gamma di compiti, anche nuovi, ragionando su cause ed effetti e intervenendo nell'ambiente. Questo implica:
Gli LLM non sono agenti; generano il token successivo in una sequenza. Possono descrivere piani o parlare di causalità perché tali pattern esistono nel testo, ma non eseguono azioni nativamente, non osservano conseguenze e non adattano i loro modelli interni.
Per trasformare un LLM in un sistema agente, gli ingegneri devono avvolgerlo in componenti esterni per percezione, memoria, uso di strumenti e controllo. Il language model resta un modulo potente per suggerimenti e valutazioni, non un agente generalmente intelligente autonomo.
In breve, l'intelligenza generale richiede concetti ancorati, motivazioni durevoli, modelli causali e interazioni adattive col mondo. La padronanza del linguaggio—pur estremamente utile—è solo una parte di quel quadro più ampio.
Quando si parla con un modello fluente, sembra naturale supporre che ci sia una mente dall'altra parte. L'illusione è forte, ma resta un'illusione.
I ricercatori non sono d'accordo se un'AGI debba essere cosciente.
Non abbiamo ancora una teoria testabile che risolva la questione. Quindi è prematuro dichiarare che l'AGI debba o non debba essere cosciente. Ciò che conta per ora è essere chiari su ciò di cui gli LLM mancano.
Un grande modello di linguaggio è un predittore statistico del token successivo che opera su uno snapshot di testo. Non porta con sé un'identità stabile tra le sessioni o anche tra i turni, salvo quanto codificato nel prompt e nel contesto a breve termine.
Quando un LLM dice “io”, segue semplicemente convenzioni linguistiche apprese dai dati, non si riferisce a un soggetto interno.
Gli esseri coscienti provano: sentono dolore, noia, curiosità, soddisfazione. Hanno anche obiettivi intrinseci: cose che contano per loro indipendentemente dalle ricompense esterne.
Gli LLM, invece:
Il loro “comportamento” è l'output del matching di pattern sul testo, vincolato dall'addestramento e dal prompting, non l'espressione di una vita interiore.
Poiché il linguaggio è la nostra finestra principale sulle altre menti, un dialogo fluente suggerisce fortemente la personalità. Ma con gli LLM è proprio lì che siamo più facilmente ingannati.
Antropomorfizzare questi sistemi può:
Trattare gli LLM come persone confonde simulazione e realtà. Per pensare chiaramente all'AGI—e ai rischi AI attuali—dobbiamo ricordare che una performance convincente di persona non è la stessa cosa dell'essere una persona.
Se mai costruiremo un'intelligenza artificiale generale, come sapremmo che è vera e non solo un chatbot estremamente convincente?
Test in stile Turing. I test di Turing classici e moderni chiedono: il sistema sostiene una conversazione umana abbastanza bene da ingannare le persone? Gli LLM già fanno questo sorprendentemente bene, il che mostra quanto questo criterio sia debole. La capacità di chat misura lo stile, non la profondità di comprensione, pianificazione o competenza nel mondo reale.
Valutazioni in stile ARC. Compiti ispirati all'Alignment Research Center (ARC) si concentrano su puzzle di ragionamento nuovi, istruzioni multi‑passo e uso di strumenti. Indagano se un sistema può risolvere problemi mai visti componendo abilità in modi nuovi. Gli LLM possono risolvere alcuni di questi compiti—ma spesso richiedono prompt attentamente ingegnerizzati, strumenti esterni e supervisione umana.
Test di agenzia. I test proposti per “agenti” chiedono se un sistema può perseguire obiettivi aperti nel tempo: dividerli in sottobiettivi, rivedere piani, gestire interruzioni e apprendere dagli esiti. Gli agenti basati su LLM possono apparire agentici, ma dietro le quinte dipendono da script fragili e scaffolding progettati dall'uomo.
Per trattare qualcosa come una vera AGI, vorremmo vedere almeno:
Autonomia. Dovrebbe fissare e gestire i propri sottobiettivi, monitorare i progressi e recuperare dai fallimenti senza che gli umani lo dirigano costantemente.
Trasferimento tra domini. Abilità apprese in un'area dovrebbero trasferirsi senza problemi in aree molto diverse, senza bisogno di riaddestramento su milioni di esempi.
Competenza nel mondo reale. Dovrebbe pianificare e agire in ambienti sporchi e incerti—fisici, sociali e digitali—dove le regole sono incomplete e le conseguenze reali.
Gli LLM, anche quando incapsulati in framework agentici, generalmente:
Superare test basati sulla chat, o anche suite di benchmark ristrette, quindi non è affatto sufficiente. Riconoscere una vera AGI richiede di guardare oltre la qualità della conversazione verso autonomia sostenuta, generalizzazione cross‑dominio e azione affidabile nel mondo—aree in cui gli LLM attuali necessitano ancora di esteso scaffolding solo per ottenere risultati parziali e fragili.
Se prendiamo l'AGI sul serio, allora “un grande modello testuale” è solo un ingrediente, non il sistema finito. La maggior parte della ricerca che suona come “verso l'AGI” riguarda in realtà l'inserire gli LLM dentro architetture più ricche.
Una direzione importante sono gli agenti basati su LLM: sistemi che usano un LLM come nucleo di ragionamento e pianificazione, ma lo circondano con:
Qui l'LLM smette di essere tutta l’“intelligenza” e diventa un'interfaccia linguistica flessibile dentro una macchina decisionale più ampia.
Sistemi che usano strumenti permettono a un LLM di chiamare motori di ricerca, database, interpreti di codice o API specifiche di dominio. Questo gli permette di:
Questa soluzione può colmare alcune debolezze dell'apprendimento solo testuale, ma sposta il problema: l'intelligenza complessiva dipende dall'orchestrazione e dal design degli strumenti, non solo dal modello.
Un'altra strada sono i modelli multimodali che processano testo, immagini, audio, video e talvolta dati sensoriali. Si avvicinano a come gli umani integrano percezione e linguaggio.
Un passo oltre sono gli LLM che controllano robot o corpi simulati. Questi sistemi possono esplorare, agire e imparare dal feedback fisico, affrontando alcune lacune su causalità e comprensione ancorata.
Tutte queste vie possono avvicinarci ad abilità simili all'AGI, ma cambiano anche l'obiettivo di ricerca. Non chiediamo più “Un LLM da solo può essere AGI?” ma “Un sistema complesso che include un LLM, strumenti, memoria, percezione e incarnazione può approssimare l'intelligenza generale?”
Questa distinzione conta. Un LLM è un potente predittore di testo. Un'AGI—se possibile—sarebbe un sistema integrato, di cui il linguaggio è solo una componente.
Chiamare i large language model “AGI” non è solo un errore di vocabolario. Distorce incentivi, crea punti ciechi sulla sicurezza e confonde chi deve prendere decisioni reali sull'AI.
Quando le demo vengono inquadrate come “AGI precoce”, le aspettative vanno ben oltre ciò che i sistemi possono realmente fare. Quell'hype ha vari costi:
Se gli utenti pensano di parlare con qualcosa di “generale” o “quasi umano”, tendono a:
Il sovra-affidamento rende i bug ordinari molto più pericolosi.
Regolatori e pubblico già faticano a seguire le capacità AI. Quando ogni forte autocomplete viene commercializzato come AGI, seguono problemi:
Termini chiari—LLM, modello ristretto, direzione di ricerca AGI—aiutano ad allineare aspettative e realtà. Precisione nelle capacità e nei limiti:
Gli LLM sono macchine di pattern estremamente capaci: comprimono grandi quantità di testo in un modello statistico e prevedono continuazioni probabili. Questo li rende potenti per aiuto alla scrittura, assistenza alla programmazione, esplorazione dati e prototipazione. Ma questa architettura è ancora ristretta. Non fornisce un sé persistente, comprensione ancorata del mondo, obiettivi a lungo termine o apprendimento flessibile tra domini che definiscono l'intelligenza artificiale generale.
Gli LLM:
Questi limiti strutturali spiegano perché semplicemente scalare modelli testuali è improbabile che porti alla vera AGI. Si può ottenere più fluidità, più richiamo di conoscenza e simulazioni impressionanti di ragionamento—ma non un sistema che sappia, voglia o si preoccupi davvero.
Usa gli LLM dove la previsione di pattern brilla:
Mantieni un umano fermamente nel loop per:
Considera le uscite come ipotesi da verificare, non come verità da fidarsi.
Chiamare gli LLM “AGI” nasconde i loro limiti reali e invita a sovra‑affidamento, confusione normativa e paura mal riposta. È più onesto—e più sicuro—vederli come assistenti avanzati integrati nei flussi di lavoro umani.
Se vuoi approfondire gli usi pratici e i compromessi, esplora gli articoli correlati nel nostro blog. Per dettagli su come confezioniamo e prezzamo gli strumenti basati su LLM, vedi la pagina di pricing.
AGI (Artificial General Intelligence) si riferisce a un sistema che può:
Una regola pratica: un'AGI potrebbe, in linea di principio, imparare quasi qualsiasi lavoro intellettualmente impegnativo che un essere umano può svolgere, dato tempo e risorse, senza bisogno di un'architettura su misura per ogni nuovo compito.
Gli LLM moderni sono:
Possono simulare conoscenze e ragionamenti ampi perché il linguaggio codifica molta competenza umana. Ma loro:
Le persone spesso confondono un linguaggio fluente con intelligenza generale perché:
Questo crea un'illusione di comprensione e agentività. Il sistema sottostante è ancora “solo” predire testo basandosi su pattern nei dati, non costruire e usare un modello del mondo con cui perseguire propri obiettivi.
Puoi pensare a un LLM come a:
Punti chiave:
Gli LLM eccellono quando i compiti riguardano prevalentemente la previsione di pattern su testo o codice, come:
Hanno difficoltà o diventano rischiosi quando i compiti richiedono:
Le “scaling laws” mostrano che aumentando dimensione del modello, dati e compute, le prestazioni migliorano su molti benchmark. Ma la sola scala non risolve gap strutturali:
Più scala dà:
Usa gli LLM come assistenti potenti, non come autorità:
Progetta prodotti e processi in modo che:
Etichettare gli LLM attuali come “AGI” causa vari problemi:
Un linguaggio più preciso—“LLM”, “modello ristretto”, “sistema agentico che usa LLM”—aiuta ad allineare aspettative con capacità e rischi reali.
Un insieme plausibile di criteri andrebbe ben oltre una buona chat. Vorremmo vedere prova di:
I ricercatori esplorano sistemi più ampi in cui gli LLM sono componenti, non l'intera intelligenza, per esempio:
Queste direzioni avvicinano all'intelligenza generale aggiungendo ancoraggio, causalità e stato persistente. Modificano però la domanda: non più “Un LLM può diventare AGI?” ma “Sistemi complessi che includono LLM possono approssimare comportamenti simili all'AGI?”
Quindi gli LLM sono potenti apprenditori di pattern ristretti sul linguaggio, non agenti generalmente intelligenti autonomi.
Tutto ciò che sembra ragionamento o memoria emerge da quell'obiettivo di next-token insieme a scala e fine-tuning, non da logica simbolica esplicita o da uno store di credenze persistente.
In questi ambiti dovrebbero essere usati solo con forte supervisione umana e strumenti esterni (ricerca, calcolatrici, simulatori).
Non produce automaticamente intelligenza generale autonoma. Servono nuovi ingredienti architetturali e progettazioni a livello di sistema.
Gli LLM attuali, anche con strutture agentiche, richiedono pesanti script umani e orchestrazione di strumenti per approssimare questi comportamenti—e restano carenti in robustezza e generalità.
