Tengo un registro di chi prevede quando arriverà l’AGI — un’intelligenza artificiale capace di fare, sul piano intellettuale, tutto quello che sa fare una persona — e la superintelligenza che dovrebbe venire dopo, separando due famiglie di voci: i previsori indipendenti e i modelli da una parte, i CEO dei laboratori dall’altra. A giugno avevo chiuso l’aggiornamento con una constatazione netta: i laboratori acceleravano, gli indipendenti frenavano. Questo mese devo correggere metà di quella frase, e la correzione arriva da un documento che a giugno mi era sfuggito.
Cosa è cambiato questo mese
Il movimento che fa scattare questo aggiornamento è dell’AI Futures Project, il gruppo di Daniel Kokotajlo che aveva scritto lo scenario AI 2027. Il 2 aprile 2026 hanno pubblicato il loro Q1 2026 Timelines Update, e il contenuto è l’opposto di quello che avevo registrato fino a giugno: hanno spostato le proprie mediane di circa un anno e mezzo più vicine, non più lontane. La soglia dell’Automated Coder — il punto in cui un laboratorio preferirebbe licenziare tutti i propri ingegneri software piuttosto che rinunciare all’AI per programmare — passa nella stima di Kokotajlo da fine 2029 a metà 2028, e quella di Eli Lifland da inizio 2032 a metà 2030. Le mediane per la soglia più alta, quella che loro chiamano TED-AI e che corrisponde in pratica all’AGI, si spostano dello stesso ordine di grandezza: la mediana di Kokotajlo era dicembre 2030 a gennaio 2026, e finisce intorno a metà 2029.
Le ragioni che dichiarano sono tecniche e verificabili: il passaggio alla versione 1.1 del benchmark METR sull’orizzonte temporale dei compiti, l’ingresso nei dati dei modelli valutati nel frattempo — Gemini 3, GPT-5.2, Claude Opus 4.6 — e soprattutto la revisione al ribasso del tempo di raddoppio di quell’orizzonte, da una mediana di 5,5 mesi a 4-4,5 mesi. Detto in modo meno tecnico: la capacità dei modelli di portare a termine compiti lunghi sta raddoppiando più in fretta di quanto loro stessi si aspettassero, e questo tira dentro tutto il resto.
Vale la pena essere precisi su una cosa, perché la stampa ci è già inciampata due volte. A luglio lo stesso gruppo ha pubblicato AI 2040: Plan A, novanta pagine che descrivono un mondo in cui la superintelligenza viene deliberatamente rimandata al 2040 grazie a un accordo fra Stati Uniti e Cina. Non è una previsione, è una proposta di governance: cosa dovrebbe succedere, non cosa si aspettano che succeda. Nel registro non tocca nulla.
Il quadro indipendente sta accelerando o rallentando?
Sta accelerando, ma solo su un lato del tavolo — e questa è la parte interessante.
Il community forecast di Metaculus, l’indicatore continuo che uso per leggere il trend, oggi dà come stima corrente novembre 2032, con un intervallo fra aprile 2029 e aprile 2040 e circa 1.900 previsori attivi. A giugno l’avevo registrato a gennaio 2033. Sono due mesi: non è un movimento che da solo significhi qualcosa, e non raggiunge la soglia di un anno che mi sono dato. Ma il segno è cambiato, e messo accanto al salto dell’AI Futures Project racconta la stessa storia. Un’analisi di FutureSearch pubblicata ad aprile arriva alla stessa conclusione guardando quindici previsori con track record: fra il 2025 e l’inizio del 2026 quasi tutti avevano allontanato le proprie date, e poi, fra gennaio e aprile 2026, chiunque abbia aggiornato le ha riavvicinate. Il modello GATE di Epoch resta invece fermo al 2034, senza nuove pubblicazioni: lo scrivo esplicitamente, perché un dato che non si aggiorna non è un dato confermato.
L’altro lato del tavolo, però, non si muove per niente. E questo mese si è arricchito di una voce nuova.
Chi sono i previsori che dicono 2050?
Il Forecasting Research Institute pubblica ogni mese le rilevazioni di LEAP, un panel longitudinale che interroga scienziati dell’AI, ricercatori di policy, economisti e superforecaster con track record verificato. La ottava rilevazione, condotta fra il 20 aprile e l’11 maggio 2026 e pubblicata il 2 giugno, ha chiesto per la prima volta una data per l’AGI, con una definizione operativa molto stringente: un sistema commerciale che batta il novantesimo percentile dei professionisti umani in ogni occupazione prevalentemente non fisica, su almeno il 90% dei compiti economicamente utili, a un costo di inferenza non superiore a cinque volte quello del lavoro umano equivalente.
La risposta: gli esperti danno l’80% di probabilità che si arrivi lì prima del 2100, e condizionatamente a quello indicano come mediana il 2050, con il 25% entro il 2039 e il 75% entro il 2065. I superforecaster danno la stessa probabilità e una mediana leggermente anteriore, il 2047.
Quel 2047 merita un secondo di attenzione. È esattamente il numero che l’Expert Survey on Progress in AI di AI Impacts aveva prodotto nel 2023 interrogando 2.788 ricercatori con una metodologia completamente diversa. Due strumenti indipendenti, tre anni di distanza, e la stessa cifra. Non è una prova di nulla, ma è il genere di convergenza che vale più di dieci dichiarazioni pubbliche. Nel frattempo l’edizione 2024 di quel sondaggio risulta condotta ma non ancora pubblicata: quando uscirà sarà il singolo dato più importante di tutto questo registro.
Lo stesso panel, va detto, non è affatto scettico sul breve periodo: sul benchmark METR — quello che ha mosso le stime dell’AI Futures Project — gli esperti danno il 50% di probabilità che entro il 2030 un modello completi con l’80% di successo compiti da otto ore di lavoro esperto, e i superforecaster dicono 2028. Il pubblico generale, interrogato sulla stessa domanda, dice 2037. Non è che gli esperti non vedano la curva: è che non credono che la curva porti dritta dove la portano i previsori quantitativi.
Il risultato è un divario che ormai è strutturale, non congiunturale: fra i quindici e i venti anni fra chi modella le tendenze tecniche (2029-2034) e chi interroga le persone che l’AI la costruiscono (2047-2050).
E i CEO?
Sam Altman ha alzato di nuovo il registro. Il 25 luglio, ospite del podcast Relentless, ha detto: «siamo adesso, tipo, nella singolarità — questo è il momento, l’ho aspettato tutta la vita», aggiungendo che «adesso siamo davvero nel momento di cui parlavamo a tavola in modo per niente serio». La frase ha fatto il giro del mondo in ventiquattro ore.
Vale la pena disinnescarla, però, perché è meno di quello che sembra. Il tema occupa uno o due minuti su un’ora di intervista, arriva in risposta a una domanda su cosa lo motivi, e non contiene alcuna affermazione che una superintelligenza sia stata costruita. Il senso è che siamo dentro la curva esponenziale, non che il traguardo sia tagliato — la stessa tesi della sua Gentle Singularity del 2025, detta con parole più cariche. Nel registro non cambio quindi l’anno che gli attribuisco: resta il 2028 per le versioni «early» di superintelligenza, dichiarato a febbraio a New Delhi. Cambio l’etichetta del registro retorico, che è ormai al massimo.
Il resto del ventaglio è stabile. Jensen Huang continua a dire che l’AGI è già qui, con una definizione tutta sua — un’AI capace di costruire e gestire un’azienda da un miliardo di dollari. Elon Musk resta su AGI 2026-2027 e superintelligenza intorno al 2030, con l’avvertenza di sempre: nel 2024 diceva 2025. Dario Amodei tiene l’«uno-tre anni», quindi 2027-2029, e aggiunge il 90% di confidenza entro il 2035. Demis Hassabis ribadisce il 2030 più o meno un anno ed è ancora, di gran lunga, il più vicino al benchmark dei previsori quantitativi. Yann LeCun continua a fare l’outlier: gli LLM non sono una strada verso l’intelligenza di livello umano, i world model sì, e adesso ha un miliardo di dollari e una società, AMI Labs, per provare a dimostrarlo.
Il conflitto di interessi resta quello di sempre e va nominato ogni volta: i vertici dei laboratori raccolgono capitali, vendono prodotti e giustificano valutazioni proprio con la vicinanza di quelle date. Non è un’accusa di malafede, è una regola di lettura. Questo mese, però, la notizia è un’altra: per la prima volta da un anno, il movimento più aggressivo non arriva da un CEO ma da un gruppo di previsori senza nulla in vetrina. Quando accelerano quelli, conviene guardare meglio.
AGI e superintelligenza non sono la stessa cosa
Una nota che ripeto ogni mese perché è la confusione più costosa. L’AGI è un’intelligenza generale almeno pari a quella umana sui compiti intellettuali; la superintelligenza è quella che supera enormemente l’uomo in quasi tutti i domini, e viene logicamente dopo. La singolarità è una terza cosa ancora: il punto oltre il quale il progresso diventa troppo rapido per essere previsto. Quando Altman dice «siamo nella singolarità» non sta dicendo «abbiamo l’AGI», e quando LEAP dice 2050 sta usando una definizione di AGI molto più severa di quella con cui Huang dice «già qui». Metà dei disaccordi su queste date, guardati da vicino, sono disaccordi su cosa si sta misurando.
Cosa mi porto a casa. La decelerazione che avevo registrato a giugno era vera ma già superata dai fatti: i previsori hanno ripreso ad accelerare da aprile. Quello che invece non si muove è la fascia degli esperti interrogati direttamente, ferma a 2047-2050 con due strumenti indipendenti che dicono la stessa cosa.
Cosa posso fare oggi. Quando leggo una data sull’AGI, chiedermi tre cose: chi la dice, con quale definizione, e quando l’ha aggiornata l’ultima volta.
Domande da esplorare. Se l’orizzonte temporale dei modelli raddoppia ogni quattro mesi ma gli esperti restano al 2050, uno dei due gruppi sta sbagliando misura o sta misurando due cose diverse. E soprattutto: quando uscirà il sondaggio AI Impacts 2024, quel 2047 reggerà?
Fonti
- AI Futures Project — Q1 2026 Timelines Update (2 aprile 2026)
- AI Futures Project — Clarifying how our AI timelines forecasts have changed since AI 2027
- AI Futures Project — AI 2040: Plan A (9 luglio 2026)
- Forecasting Research Institute — Experts and Superforecasters Update Their AI Timelines, LEAP Wave 8 (2 giugno 2026)
- LEAP — report completo Wave 8
- Metaculus — When will the first general AI system be devised, tested, and publicly announced?
- FutureSearch — AGI Timeline Predictions: How Top Forecasters Updated, 2023 to 2026
- Epoch AI — Announcing GATE
- AI Impacts — AI timeline surveys
- AAAI 2025 Presidential Panel on the Future of AI Research
- Fortune — Sam Altman thinks the singularity is already here (27 luglio 2026)
- Forbes — Cleaning Up The Gasping Hype On Sam Altman Saying That We Are ‘In The Singularity’
- ABC News — OpenAI CEO Sam Altman claims AI singularity has arrived
- The VC Corner — Dario Amodei: AGI tra 1-3 anni
- Sherwood News — Demis Hassabis: l’AGI è a 3-4 anni
- TechCrunch — Yann LeCun’s AMI Labs raises $1.03 billion to build world models