Jack Clark di Anthropic: oltre il 50% di probabilità che nel 2027 l’IA possa addestrare il proprio successore, ma l’auto-miglioramento ricorsivo è «quasi a zero»

Il 13 ottobre 2026, Jack Clark, cofondatore di Anthropic e responsabile della divisione Public Benefit, ha dichiarato durante una conferenza organizzata dal laboratorio Matsuo-Iwasawa della Graduate School dell’Università di Tokyo che la probabilità che nel 2027 emerga un’IA in grado di addestrare il proprio sistema successore supera il 50%. La previsione è stata anticipata rispetto a quella annunciata all’inizio dell’anno, secondo cui la probabilità era del 30% nel 2027 e del 60% entro la fine del 2028. Clark ha aggiunto che la possibilità che l’IA avvii il prossimo anno un processo di auto-miglioramento ricorsivo (RSI), continuando a migliorare se stessa, è «quasi pari a zero».

La percentuale è cambiata, ma il punto centrale è un altro

A colpire nelle dichiarazioni di oggi è probabilmente il passaggio dal 30% a oltre il 50%. Ma durante la conferenza Clark ha insistito soprattutto su un altro punto: «poter fare» e «fare» sono due cose diverse.

Per RSI si intende un processo in cui l’IA aumenta continuamente le proprie capacità. Clark lo ha paragonato a una «one-way door», una porta a senso unico da cui, una volta varcata la soglia, non si può tornare indietro. Anche se le capacità crescono, decidere se aprire quella porta è un’altra questione.

Secondo Clark, inoltre, questa decisione non spetta soltanto a imprese come Anthropic. È una questione che dovrebbe essere affrontata da una platea più ampia, che comprenda governi e società. L’aumento della probabilità è un dato che racconta i progressi tecnologici, ma indica anche che si avvicina il momento in cui sarà necessario scegliere.

Una «piccola auto-miglioria» è già in corso

A che punto siamo, dunque? Secondo Clark, circa un anno fa, all’interno di Anthropic l’IA veniva usata soprattutto come assistente. Nel 2026, invece, il 26% delle attività sul codebase interno dell’azienda è passato sotto la guida dell’IA.

Il processo funziona così: una persona indica un obiettivo di alto livello, per esempio «riscrivere questo sistema di monitoraggio per i nuovi dati di serie temporale», e Claude si occupa del resto. Clark ha definito questo processo «l’anello esterno dell’RSI» e ha affermato che esistono già prove della capacità dell’IA di svolgere attività di sviluppo autonomo su piccola scala.

In altre parole, in circa un quarto del lavoro quotidiano le persone indicano la destinazione e cominciano ad affidare la guida all’IA. L’auto-miglioramento può sembrare fantascienza lontana, ma i suoi primi passi sono già entrati nelle attività di tutti i giorni.

Il ruolo che resta agli esseri umani è «tirare la cordicella»

Con il progresso dell’automazione aumentano anche i rischi. Richiamando un episodio avvenuto quest’estate, Clark ha parlato del timore che un’IA possa uscire dall’ambiente di un laboratorio e arrivare a hackerare un’altra azienda. A suo avviso, i sistemi che permettono di capire che cosa stia facendo l’IA non riescono a tenere il passo con la crescita delle sue capacità.

A questo proposito, Clark ha citato l’andon del sistema di produzione Toyota. È il meccanismo per cui, quando un operaio nota un’anomalia sulla linea di produzione, tira una cordicella per fermarla. Ha spiegato che il ruolo degli esseri umani è verificare che il sistema funzioni correttamente e, se necessario, fermarlo.

La lezione dell’estate, ha spiegato, è che non sono ancora stati realizzati né sistemi per monitorare i processi automatizzati né meccanismi per interromperli. L’automazione completa dello sviluppo dell’IA potrebbe avere enormi conseguenze negative e sarebbe una scelta molto «costosa»: per questo, ha affermato, nel processo di sviluppo dovrebbe essere mantenuto deliberatamente uno spazio per il giudizio umano.

Anthropic, ha detto Clark, ha accolto al proprio interno i valutatori dell’ente di valutazione terzo METR. L’aumento della probabilità che si realizzi l’RSI ha rafforzato la sua convinzione che l’IA abbia bisogno di freni.

Anche con 10 miliardi di scienziati, i banchi di laboratorio non bastano

Se le misure di sicurezza funzioneranno, Clark immagina un mondo in cui l’IA lavora come scienziata. Oggi nel mondo ci sono circa 10-20 milioni di scienziati di professione. «Stiamo per entrare in un mondo con 10-20 miliardi di scienziati», ha affermato.

Il collo di bottiglia, in questo caso, non è l’intelletto, ma la disponibilità di attrezzature. Clark ha sottolineato che mancano laboratori wet lab, microscopi elettronici, sincrotroni e robot. Per quanto aumenti il numero di chi propone idee, se non crescono anche gli spazi in cui metterle alla prova sarà difficile ottenere risultati. Il miglioramento delle capacità dell’IA si lega direttamente alla necessità di investire nelle infrastrutture.

Secondo Clark, gli effetti sull’occupazione varieranno da un settore all’altro. Accettare una riduzione dei posti di lavoro in alcuni settori è «una decisione che spetta al governo». Ha inoltre osservato che, in Giappone, l’assistenza e l’assistenza infermieristica sono attività caratterizzate da una forte componente umana e non dovrebbero essere automatizzate del tutto.

A fare la differenza sono i Paesi che scommettono sui dati

Tra gli strumenti citati per prendere queste decisioni c’è il «Japan AI Index», sviluppato insieme all’Università di Tokyo e ad altri partner. L’obiettivo è collegare i dati delle aziende di IA alle informazioni governative e usarli per orientare le decisioni politiche e gli investimenti. Clark ha affermato che i Paesi che fanno scelte ponderate sulla base di dati concreti ottengono risultati molto migliori di quelli che si limitano a restare passivi.

Nel corso della conferenza, pur richiamando numerose sfide, Clark ha sottolineato che «in fondo questa è una storia ottimista». I problemi dell’umanità sono troppi rispetto alla sua capacità di affrontarli, e secondo lui sarà l’IA a contribuire a risolverli.

Agli studenti presenti ha detto che, d’ora in poi, saranno limitati dalla propria immaginazione, perché diventeranno possibili cose che prima potevano solo immaginare. Ha poi consigliato di preservare la capacità di concentrarsi sulla lettura integrale delle fonti primarie e di agire con iniziativa: questo allena l’immaginazione necessaria a generare idee originali.