Pubblicato originariamente da PwC il 20 maggio 2026
Il dibattito sul futuro dell’Intelligenza Artificiale è sempre più plasmato da concetti come Intelligenza Artificiale Generale (AGI), Singolarità Tecnologica e Superintelligenza, spesso invocati per descrivere scenari di trasformazione profonda, ma non sempre compresi con chiarezza.
In questo articolo, Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead di PwC Portugal, risale alle origini di queste idee e traccia il percorso da compiere per arrivare a un’intelligenza sovrumana.
Sapevi che AGI, Singolarità Tecnologica e Superintelligenza descrivono prospettive diverse sul possibile futuro dell’IA?
- AGI indica sistemi capaci di svolgere un’ampia gamma di compiti cognitivi con prestazioni di livello umano;
- Singolarità Tecnologica designa il punto in cui questa capacità evolve in modo autonomo e accelerato; e
- Superintelligenza rappresenta uno stadio in cui le macchine superano sistematicamente le prestazioni umane in praticamente tutte le attività intellettuali.
Per leader e organizzazioni, comprendere queste distinzioni è più di un esercizio accademico. Il modo in cui l’AGI viene definita condiziona il modo in cui leader e organizzazioni interpretano il suo potenziale futuro e gli impatti associati in ambiti come regolamentazione, investimenti, gestione del rischio e pianificazione strategica.
Per questo, in questo articolo non si intende anticipare i potenziali impatti sulla società, sull’ambiente, sull’economia e sulla politica dovuti alla comparsa di questi fenomeni, ma piuttosto concentrarsi sul chiarimento dei concetti – la base di qualsiasi discussione futura.
Dagli albori dell’IA statistica alla GenAI
Per comprendere AGI, Singolarità Tecnologica e Superintelligenza, vale la pena tornare al momento in cui l’IA non dominava ancora il dibattito pubblico. Quando studiavo Economia dell’Innovazione, anni prima della comparsa di modelli commerciali come ChatGPT, in questo campo di studi non si parlava di Intelligenza Artificiale con la frequenza di oggi.
Il concetto di Intelligenza Artificiale (IA) ha già diversi decenni. Nonostante vari momenti di “hype” nel corso degli anni, per esempio quando Deep Blue sconfisse il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov nel 1997, l’IA era ancora vista per lo più come un insieme di tecniche fondamentalmente statistiche di previsione, classificazione e riconoscimento di pattern, cioè i casi d’uso tipici del Machine Learning “tradizionale”.
Si speculava già su come la tecnologia potesse dare origine a un’intelligenza superiore a quella umana. Emersero due scuole di pensiero con visioni radicalmente diverse: una in Europa, l’altra negli Stati Uniti.
Soft-Singularity: il Cervello Globale
In Belgio, a partire dagli anni Novanta, il cibernetico Francis Heylighen sviluppò il concetto di Emergenza e di Cervello Globale (o Soft-Singularity): un evento di natura passiva in cui una coscienza emergerebbe dall’enorme volume di dati e connessioni scambiati tra miliardi di esseri umani e macchine. Questo fenomeno sarebbe identico al funzionamento dei neuroni umani: presi singolarmente non hanno alcuna capacità intelligente, ma insieme formano un cervello. Il tutto va oltre la somma delle parti.
In altre parole, ci si aspettava che internet si “svegliasse” da sola, dotata di una coscienza, grazie alla quantità di informazione che conteneva. Sarebbe quindi una meta-intelligenza collettiva e distribuita, di cui farebbero parte gli stessi esseri umani connessi, e la sua emergenza dipenderebbe soltanto dalla quantità di connessioni esistenti.
Hard-Singularity: la Singolarità Tecnologica
Se la visione europea confidava in un’emergenza passiva, in cui l’intelligenza sarebbe nata naturalmente dalle connessioni tra esseri umani e macchine, la visione americana proponeva qualcosa di più deliberato e potenzialmente più dirompente. Nella Silicon Valley nacque il concetto di Singolarità Tecnologica (o Hard-Singularity), reso popolare da futuristi come Ray Kurzweil (ad esempio nei libri The Singularity is Near, 2005, e The Singularity is Nearer, 2024).
Il termine “Singolarità” è una metafora presa in prestito dalla fisica e dalla matematica. Si riferisce in senso stretto al punto in cui una variabile (come la densità in un buco nero) tende all’infinito e le leggi apparenti della fisica smettono di avere senso. Questo evento sarebbe un punto di rottura nella storia, in cui l’evoluzione tecnologica diventa così vertiginosa da far collassare i modelli umani di previsione, rendendo impossibile anticipare il futuro.
Il concetto centrale qui è l’“Esplosione di Intelligenza”, descritta originariamente dal matematico e statistico I.J. Good: il momento in cui creiamo un’AGI capace di progettare una versione migliorata di sé stessa. Questo processo darebbe inizio a un ciclo di auto-miglioramento ricorsivo: la versione 1.0 crea la 2.0; la 2.0, essendo più intelligente, crea la 3.0 più rapidamente, e così via. Questo ciclo si ripeterebbe migliaia di volte a velocità elettroniche, dando origine a una Superintelligenza (ASI) che supererebbe la comprensione umana in pochi giorni o persino in poche ore.
Decenni dopo I.J. Good e Ray Kurzweil, questa idea non solo è ancora viva, ma è diventata più urgente. È l’idea dominante alla base del rapporto “AI 2027”, pubblicato nel 2025 da Daniel Kokotajlo, Scott Alexander, Thomas Larsen, Eli Lifland e Romeo Dean, che si propone di prevedere come sarà il 2027, assumendo lo sviluppo di un’AGI capace di auto-migliorarsi.
Che cos’è un’AGI?
Tutti gli scenari associati alla Singolarità Tecnologica e alla Superintelligenza partono da un presupposto: la comparsa di un’AGI. Ma che cos’è, concretamente, un’AGI? E a che punto del percorso ci troviamo?
Definire l’AGI si è rivelato complesso, con il consenso scientifico che si frammenta in definizioni aziendali diverse. Ad oggi, OpenAI la definisce in base all’impatto economico (la sostituzione del lavoro umano), Anthropic si concentra sui livelli di rischio e sicurezza (ASL) e Meta (attraverso Yann LeCun) rifiuta il termine, sostenendo che ai modelli attuali mancano “modelli del mondo” e una comprensione “fisica”.
La prospettiva che tendo ad adottare è quella proposta dal laboratorio di ricerca Google DeepMind, la cui premessa centrale è “concentrarsi sulle capacità, non sui processi”. Ciò significa che, perché un sistema sia considerato AGI, basta che svolga i compiti con una competenza equivalente, senza bisogno di possedere “senzienza” o di imitare il pensiero umano. In fondo, qualunque sia il compito, un’AGI deve riuscire a portarlo a termine – dal creare una presentazione accurata sulla mitologia greca al fare una telefonata per prenotare il ristorante più adatto in città.
“Le diverse prospettive di AGI, Singolarità e Superintelligenza restano rilevanti come angolazioni diverse sul futuro dell’Intelligenza Artificiale Generativa. Tutte servono come strumenti e fonti di ispirazione per definire strategie di lungo periodo, in particolare nei settori in cui l’IA Generativa ha gli impatti maggiori.”
Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead di PwC Portugal
I cinque livelli di AGI
Per chiarire come l’AGI possa evolvere nel tempo, Google DeepMind propone un modello che la descrive come una scala evolutiva e non come un punto di rottura binario. Si basa su due assi che, a loro volta, danno luogo a cinque livelli di classificazione:
- Prestazioni (profondità della competenza); e
- Generalità (ampiezza dei compiti).
Matrice di classificazione dell’evoluzione dell’AGI
Livello 1 (AGI Emergente)
Sistemi dotati di generalità, ma le cui prestazioni complessive sono paragonabili soltanto a quelle di un essere umano non qualificato. È qui che DeepMind colloca gli attuali modelli di frontiera, come i più recenti di OpenAI, Anthropic e Google.
Livello 2 (AGI Competente)
La soglia in cui il sistema raggiunge le prestazioni del 50% degli adulti qualificati in un’ampia gamma di compiti.
Livelli 3 e 4 (Esperto e Virtuoso)
In cui la capacità sale rispettivamente al 90° e al 99° percentile degli adulti qualificati.
Livello 5 (AGI Sovrumana)
Sistemi che superano il 100% degli esseri umani in tutti i compiti.
Possiamo considerare che, arrivati al livello 5, saremo davanti a una Superintelligenza, un’entità virtuale con prestazioni superiori a quelle di tutti gli esseri umani in tutti i compiti, in generale. L’accesso a una tecnologia con questo potenziale avrà un impatto profondissimo su tutto ciò che conosciamo.
Un’AGI multi-agente nel futuro?
L’evoluzione dell’AGI potrebbe non passare da un unico modello sempre più potente, ma da sistemi composti da più agenti specializzati che agiscono in modo coordinato. La domanda che si pone ora è: come ci arriviamo? Con un unico modello, sempre più potente, o per una strada diversa?
Con la recente comparsa degli agenti di GenAI, che si possono definire come programmi software che usano la GenAI per prendere decisioni e usare strumenti, DeepMind ha suggerito che l’AGI potrebbe emergere naturalmente da sistemi di agenti con molteplici specializzazioni e strumenti a disposizione, invece che da un cervello monolitico molto avanzato. Questa prospettiva, sempre più popolare, è stata battezzata “AGI multi-agente o intelligenza collettiva.”
Curiosamente, questa visione di un’intelligenza che emerge dalla collaborazione tra più agenti specializzati ricorda il Cervello Globale di Heylighen, con una differenza fondamentale: non dipende da un’emergenza passiva di internet, ma da sistemi progettati con intenzionalità.
In un dibattito che oscilla tra entusiasmo e apprensione, chiarire questi concetti è essenziale perché leader, organizzazioni e decisori riescano a inquadrare l’evoluzione dell’IA in modo informato e responsabile. Questa consapevolezza deve orientare un approccio strategico, prudente e lungimirante all’IA nel corso di questo secolo.