Nel remoto entroterra dello Stato di Washington, a circa 240 km a est di Seattle, la stretta valle del fiume Columbia è tagliata dalla diga di Grand Coulee. Dal 1942 il fiume si tuffa per 115 metri attraverso le sue turbine, generando fino a sette gigawatt di energia elettrica. Tuttora è la centrale idroelettrica più grande degli Stati uniti: approvata nel 1933, in pieno New Deal, la Works Progress Administration chiese allora al noto cantante folk Woody Guthrie di dedicarle un album, in cui la diga è dipinta come l’ottava meraviglia del mondo.
Qualche decina di chilometri più a valle, a Quincy, Washington, sta prendendo forma un’altra grande meraviglia tecnologica. Parliamo di un data center per l’addestramento di modelli matematici, creato dalla start-up forse più capitalizzata al mondo, OpenAI. Secondo alcuni, è qui che brillano le scintille della prima coscienza artificiale. Per altri, il sito è il cuore satanico di un’imminente rivoluzione industriale che distruggerà milioni di posti di lavoro nei settori dei servizi e della creatività in tutto il mondo.
La scelta di ubicare il data center sul fiume Columbia non è casuale. A Quincy, vicino alla più grande centrale elettrica d’America, l’elettricità costa solo 3 centesimi al chilowattora. Le decine di migliaia di schede grafiche di OpenAI consumano quantità enormi di energia. Il fabbisogno di un singolo esperimento può raggiungere diversi gigawattora e per sviluppare un nuovo modello di Intelligenza artificiale servono numerosi test. ChatGPT esiste grazie a un’immensa quantità di risorse, oltre che ai circa 10 miliardi di dollari investiti nel progetto da grandi aziende come Microsoft e miliardari come Elon Musk o Peter Thiel.
L’IA non domina il mondo
In una vita precedente, sono stato un ricercatore nel settore dell’Intelligenza artificiale. Più precisamente, ho lavorato per diversi anni come scienziato presso un istituto per l’elaborazione del linguaggio naturale, la branca dell’informatica che si occupa dell’elaborazione automatica di un linguaggio considerato «umano». Tra le altre cose, i miei colleghi e io abbiamo sviluppato modelli linguistici statistici, le stesse tecnologie alla base di GPT-4. I modelli di Intelligenza artificiale ormai sembrano capire il più delle volte quello che chiediamo loro di fare e mostrano una gamma sorprendente di abilità. Niente di tutto questo, niente di simile a GPT-4, sembrava possibile quando ho lasciato questo settore, nella primavera del 2018.