I sistemi AI potrebbero essere in grado di ricostruire se stessi dal 2028, afferma il co-fondatore di Anthropic

Ibiam Wayas 2 min di lettura Pubblicato il 5 maggio 2026

I sistemi AI potrebbero essere in grado di ricostruire se stessi dal 2028, afferma il co-fondatore di Anthropic

Clark di Anthropic afferma che i sistemi AI potrebbero essere capaci di ricostruire se stessi a partire dal 2028.
Ha notato che la maggior parte dei modelli ha già ciò che serve per automatizzare completamente la R&D end-to-end.
“Non so come elaborarlo mentalmente”, ha detto Clark.

Il co-fondatore di Anthropic Jack Clark ha fatto una previsione audace secondo cui i sistemi AI potrebbero essere in grado di ricostruire se stessi a partire dal 2028. “Non sono sicuro che la società sia pronta,” ha detto.

In un post su Substack pubblicato lunedì, Clark ha affermato con precisione che c'è il 60% di probabilità che l'IA diventi capace di miglioramento递归 (recursive self-improvement) entro la fine del 2028. “In altre parole, i sistemi AI potrebbero presto essere in grado di costruire se stessi,” ha scritto.

Clark ha esposto il suo caso, attingendo da “centinaia di fonti di dati pubbliche” e dal trend di prodotti implementati dalle aziende AI di frontiera. Crede che tutta l'infrastruttura necessaria sia già in atto per consentire ai sistemi AI di fare ricerca e costruire i propri successori.

Negli ultimi settimane ho letto centinaia di fonti pubbliche sui dati relativi allo sviluppo dell'AI. Ora credo che il miglioramento autonomo ricorsivo abbia una probabilità del 60% di verificarsi entro la fine del 2028. In altre parole, i sistemi AI potrebbero presto essere capaci di costruirsi da soli.

— Jack Clark (@jackclarkSF) Maggio 4, 2026

I sistemi IA ora richiedono meno supervisione umana

L'argomento di Clark si basa su due elementi. I sistemi IA sono diventati molto più capaci di scrivere e testare codice nel mondo reale. Inoltre, ora possono lavorare in modo indipendente per periodi di tempo molto più lunghi senza supervisione umana.

Per quanto riguarda la programmazione, Clark ha citato SWE-Bench, una valutazione ampiamente utilizzata che testa se l'IA può risolvere problemi reali su GitHub. Il modello migliore ha ottenuto circa il 2% al momento del lancio del benchmark nel 2023. Oggi, tuttavia, Claude Mythos Preview di Anthropic raggiunge fino al 93,9%.

La preview di Claude Mythos è stata lanciata all'inizio di aprile. Attualmente non è disponibile al pubblico, Cryptopolitan ha riportato.

Ha anche citato i dati di METR, un'organizzazione che valuta i modelli IA all'avanguardia, che mostrano come l'orizzonte temporale in cui i sistemi IA possono lavorare in modo affidabile senza intervento umano sia cresciuto da circa 30 secondi nel 2022 (GPT-3.5) a circa 12 ore nel 2026 (Opus 4.6).

“Questo è un grande passo avanti”, dice Jack Clark di Anthropic

L'implicazione è che entro un anno o due, i sistemi IA diventeranno abbastanza creativi da tracciare percorsi di ricerca nuovi e originali, affinare e addestrare i propri successori, specialmente i modelli non all'avanguardia, senza alcun intervento umano. Potrebbe essere molto più difficile con i modelli all'avanguardia, poiché sono molto più costosi, secondo Clark.

Se i sistemi IA possono condurre la propria R&S senza intervento umano, il ritmo dei progressi dell'IA non sarebbe più vincolato dal numero di ricercatori umani o dalla durata della giornata lavorativa.

«Non so come elaborarlo», ha scritto Clark . «È una visione riluttante perché le implicazioni sono così vaste da farmi sentire minuscolo, e non sono sicuro che la società sia pronta per i tipi di cambiamenti implicati dal raggiungimento di una R&D automatizzata tramite AI.»

La previsione di Clark si allinea anche con una recente dichiarazione del forecast di METR, Ajeya Cotra, secondo cui i sistemi IA dovrebbero essere in grado di gestire autonomamente compiti che richiederebbero circa 100 ore di lavoro umano qualificato entro la fine di quest'anno.

Nuovo post: il 14 gennaio ho previsto che l'orizzonte temporale per lo sviluppo di software entro la fine dell'anno sarebbe stato di ~24 ore. Ora penso che sarà >100 ore, e forse illimitato. Per la prima volta, non vedo prove solide contro l'automazione della R&D in AI *quest'anno.* Link qui sotto. pic.twitter.com/NcP1HlZana

— Ajeya Cotra (@ajeya_cotra) Marzo 5, 2026

Ad agosto, il co-fondatore di Anthropic ha dichiarato: “Chiunque pensi che l'IA stia rallentando è fatalmente fuori misura.”

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Domande frequenti

Chi è Jack Clark e perché la sua visione sull'AI conta?

Jack Clark è co-fondatore di Anthropic, una delle principali aziende leader nell'ambito dell'intelligenza artificiale avanzata, e autore di Import AI, una newsletter dedicata alla ricerca sull'IA che ha pubblicato oltre 450 numeri. La sua posizione all'interno di un laboratorio di primo piano e il suo solido track record nell'analisi della ricerca pubblica conferiscono ai suoi pronostici un notevole peso nella comunità dedicata alle politiche e alla ricerca sull'IA.

Cosa significa "miglioramento ricorsivo autonomo" in questo contesto?

Secondo l'articolo di Clark, si riferisce a un sistema di IA sufficientemente potente da condurre autonomamente la propria ricerca e sviluppo e costruire la propria versione successiva senza alcun intervento umano. Stima che vi sia una probabilità pari o superiore al 60% che tale capacità emerga entro la fine del 2028.

Quali evidenze cita Clark per supportare la sua previsione?

Clark ha richiamato i risultati dei benchmark, tra cui SWE-Bench, dove i migliori modelli di IA sono passati dal 2% al 93,9% di successo su compiti di programmazione reali tra il 2023 e il 2026, e dati METR che mostrano come i sistemi di IA siano ora in grado di lavorare in autonomia su compiti per circa 12 ore, rispetto ai 30 secondi del 2022.

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Ibiam Wayas

Ibiam Wayas si occupa di notizie sul crypto dal 2019. Si è laureato in Informatica presso l'Open University of Nigeria. I suoi lavori sono apparsi su varie piattaforme di notizie crypto, tra cui Coinfomania, Crypto News Australia e AltcoinBuzz. Sfruttando il suo background in Informatica, ora si concentra su notizie relative a crypto, robotica e longevità.

INDICE

1. I sistemi IA ora richiedono meno supervisione umana

2. “Questo è un grande passo avanti”, dice Jack Clark di Anthropic

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