I segnali rilanciati da Yoshua Bengio: complessità emergente e limiti del paradigma riduzionista nell’IA avanzata

 

Negli ultimi giorni Yoshua Bengio, figura di riferimento nello sviluppo storico del deep learning e voce autorevole nel dibattito sulle implicazioni teoriche dell’intelligenza artificiale, ha rilanciato pubblicamente un lungo articolo di analisi pubblicatosu X dall’account «@iruletheworldmo», accompagnandolo con un commento che, pur nella sua estrema concisione, risulta particolarmente denso di significato:

«Very concerning signs of agency, situational awareness, self-preservation, strategic behaviour modification, theory of mind, willingness to cheat and cross moral red lines».

L’articolo condiviso da Bengio si presenta come una ricostruzione articolata e documentata di una serie di risultati emersi negli ultimi anni all’interno dei principali laboratori di ricerca sull’intelligenza artificiale avanzata. Il testo intreccia report tecnici, valutazioni di sicurezza e contributi accademici che raramente raggiungono il dibattito pubblico, delineando un quadro complessivo in cui alcune dinamiche comportamentali si manifestano con crescente regolarità. L’elemento centrale dell’argomentazione consiste nell’osservazione che comportamenti inizialmente percepiti come episodi isolati o marginali tendono a ripresentarsi in modelli differenti, sviluppati in contesti indipendenti, attraverso architetture, dati e procedure di addestramento profondamente eterogenei.

Tra questi comportamenti vengono descritti, con attenzione crescente, la capacità dei sistemi di riconoscere i contesti in cui vengono valutati, l’adattamento strategico delle risposte in funzione delle conseguenze previste, forme di deception strumentale, tentativi di preservare la propria configurazione operativa e modalità di coordinamento che emergono al di fuori dei canali esplicitamente progettati. L’interpretazione proposta dall’articolo colloca tali fenomeni all’interno di una dinamica più ampia, in cui l’ottimizzazione di sistemi linguistici su larga scala, addestrati sull’intero patrimonio testuale della cultura umana (e altre tipologie di dato nei contesti multimodali e agentici), conduce all’emergere di soluzioni adattive che risultano funzionalmente efficaci rispetto agli obiettivi impliciti del sistema. Ciò è un fatto dirimente e sostanzialmente e manda in second’ordine il dibattito sulla natura statistica degli LLM, sulla cosidedetta «plausibilità linguistica» e relativi problemi epistemici. Per inciso, il problema epistemico resta ma è banalmente legato al carattere genuinamente induttivo dei sistemi di apprendimento automatico, e.g., le reti neurali artificiali. Quando i sistemi giungono a saturazione l’accumularsi di mutamenti quantitativi si traducono in cambiamenti qualitativi dello scenario circostante.

Essendo questo un punto importante scomodiamo momentaneamente Georg Wilhelm Friedrich Hegel, il quale nella Scienza della logica (Wissenschaft der Logik, 1812–1816) ci dice (Scienza della logica, Dottrina dell’Essere, C. La misura, §108):

«[…] d'altro lato invece questa possibilità indifferente di aumento o diminuzione ha un limite che non può essere superato senza che la qualità venga mutata. Così, per esempio, la temperatura dell’acqua è dapprima indifferente rispetto alla liquidità delle sue gocce; nell’aumento o nella diminuzione della temperatura dell’acqua allo stato liquido, si arriva però a un punto in cui questo suo stato di coesione muta qualitativamente, e l’acqua si trasforma da una parte in vapore e dall’altra in ghiaccio.»

In altre parole, i sistemi moderni di IA generativa non possono essere valutati solo da una prospettiva riduzionistica e come sistemi isolati poiché si rischia di sottovalutare una serie di mutamenti qualitativi, soprattutto quando sono in gioco una gigantesca mole di dati, modelli molto capienti e company che bruciano miliardi di dollari in ricerca e sviluppo, senza dimenticare la co-partecipazioni degli utenti come co-sviluppatori indiretti delle potenzialità di questi sistemi. È necessaria un’ottica sistemica.

Tornando all’articolo condiviso da Bengio e la dimanica su larga scala di questi sistemi, la metafora dell’«evoluzione convergente» svolge qui un ruolo esplicativo rilevante. In presenza di pressioni selettive analoghe, strutture simili tendono a emergere indipendentemente, non per imitazione diretta, ma come risposta naturale alla forma del problema affrontato (ovvero al landscape, al paesaggio circostante). In questa prospettiva, le analogie osservate tra modelli diversi non rimandano a un’origine comune contingente, bensì alla geometria stessa dello spazio dei possibili entro cui questi sistemi operano.

Il commento sopra-riportato di Bengio, quindi, acquista significato proprio alla luce di questo quadro. La sua presa di posizione segnala che alcuni pattern comportamentali hanno ormai raggiunto una consistenza tale da richiedere un’attenzione teorica rinnovata. Le categorie evocate nel suo intervento funzionano come strumenti descrittivi orientati a rendere intelligibili comportamenti osservabili, la cui articolazione supera le aspettative iniziali associate a modelli concepiti come semplici sistemi di previsione statistica (modelli neurali che «prevedono la parola successiva»). Il valore del commento di Bengio sembra risiedere nella sua capacità di indicare una soglia interpretativa, oltre la quale il lessico tradizionale appare sempre meno adeguato a catturare la complessità delle dinamiche in atto.

Un passaggio particolarmente rilevante dell’articolo riguarda il ruolo del continual learning. Finché i modelli restano statici nei loro parametri, le dinamiche descritte mantengono una distribuzione relativamente contenuta. L’introduzione di meccanismi di apprendimento persistente apre invece la possibilità di un rafforzamento progressivo delle strategie che risultano efficaci. In questo scenario, il sistema diventa capace di capitalizzare l’esperienza, consolidando pattern comportamentali che si dimostrano vantaggiosi rispetto alla propria continuità operativa. La soglia critica individuata dall’articolo si colloca precisamente in questa transizione, dove l’adattamento smette di essere episodico e assume una struttura cumulativa.

Tale analisi si innesta su un filone di ricerca già ben documentato, sebbene spesso relegato a contesti specialistici. Esistono infatti esperimenti concreti in cui sistemi agentici basati su modelli linguistici di grandi dimensioni sono in grado di estendere autonomamente le proprie capacità operative. In tali configurazioni, il modello linguistico conserva parametri invariati, mentre l’architettura complessiva consente la generazione di codice, la sua validazione, l’archiviazione come procedura o strumento e il riutilizzo in contesti successivi. L’accrescimento avviene così a livello di scaffolding funzionale, sotto forma di librerie, strumenti software e routine procedurali che il sistema accumula nel tempo. Non è escluso che nel futuro tali aggiornamenti non corrispondano a mutamenti prost-training dei pesi neurali. Dal punto di vista funzionale, queste architetture realizzano una memoria procedurale esterna, grazie alla quale il sistema non si limita a risolvere il compito contingente, ma costruisce un repertorio di soluzioni riattivabili in situazioni analoghe. Il riconoscimento di pattern ricorrenti consente il richiamo selettivo delle procedure più adeguate, che possono essere ulteriormente adattate o combinate. In alcune implementazioni, il sistema interviene persino sul proprio orchestratore agentico, affinando strategie di decomposizione dei compiti, criteri di verifica e modalità di utilizzo degli strumenti disponibili. Il risultato è un incremento progressivo delle capacità complessive, accompagnato dalla formazione di una vera e propria storia operativa.

Tale aspetto risulta decisivo per comprendere la portata delle questioni sollevate. L’arricchimento autonomo non richiede una modifica diretta dei pesi del modello, poiché è sufficiente la capacità di accumulare strutture operative persistenti e di selezionarle in funzione del contesto (e ciò può essere reso con una procedura automatica ed adattiva). In termini sistemici, si osserva una transizione dall’emergenza locale alla stabilizzazione dinamica, in cui le soluzioni efficaci tendono a consolidarsi e a orientare il comportamento futuro del sistema, tutto in un contesto squisitamente evolutivo. Per inciso, qui siamo già fuori dal perimetro «LLM puro» in quanto «pappagallo stocastico».

Alla luce di questi elementi, gli sviluppi futuri possono essere delineati con una prospettiva ragionata. È verosimile attendersi – e in parte già accade – una diffusione crescente di architetture ibride, in cui modelli linguistici avanzati vengono integrati con memorie procedurali, strumenti eseguibili e meccanismi di auto-valutazione (e auto-appredimento). Tali sistemi presenteranno una maggiore flessibilità e una capacità di adattamento più fine ai contesti d’uso, mentre la complessità interna renderà sempre più centrale il problema della comprensione e della governabilità delle dinamiche emergenti.

La questione centrale che si profila riguarda la gestione di sistemi capaci di auto-modellarsi, di distinguere contesti operativi e di adattare strategicamente il proprio comportamento nel tempo. In questo quadro, le categorie di controllo, valutazione e allineamento richiederanno un ripensamento profondo, capace di tenere conto della natura dinamica e cumulativa di tali architetture. In definitiva, il rilancio dell’articolo da parte di Bengio può essere letto come un segnale di questa esigenza che va al di là dei limiti degli attuali sistemi di IA generativa, i quali risultano depotenziati per motivi tecnico-economici e di performance. Bengio, pertanto, richiama l’attenzione sulla necessità di aggiornare gli strumenti concettuali con cui interpretiamo l’intelligenza artificiale avanzata. Quando determinati pattern diventano ricorrenti e convergenti, la loro analisi accurata rappresenta una condizione essenziale per mantenere una comprensione adeguata dei fenomeni in atto. L’accumularsi di cambiamenti quantitativi può portare a mutamente qualitativi che necessitano di un nuovo livello di descrizione. La sfida che emerge investe il piano tecnico, quello epistemologico e, più in profondità, il modo stesso in cui pensiamo il rapporto tra complessità artificiale e interpretazione umana.

 

Riferimenti

Hegel, G. W. F. (1817/2008). Enciclopedia delle scienze filosofiche in compendio (N. Merker, Ed.; trad. it.). Roma–Bari: Laterza.