Compiti degni in un tempo limitato

Cosa succede quando non si sa cosa far fare ad una superintelligenza e non c'è molto tempo per usarla.

Mythos è la classe di modelli di intelligenza artificiale più avanzata sviluppata da Anthropic. È stata resa pubblica il 7 aprile 2026 attraverso un programma riservato e strettamente monitorato, il Progetto Glasswing. Il 9 giugno è stato il turno di Fable, una versione addomesticata di Mythos, resa disponibile al grande pubblico. Nonostante le limitazioni in termini di utilizzo e di sicurezza, il primo turno di lavoro di Fable è durato appena tre giorni: dopo che il system prompt completo del modello è finito online, il governo degli Stati Uniti lo ha classificato come strumento soggetto a controlli sulle esportazioni per ragioni di cybersicurezza, imponendone di fatto la sospensione.

È stato reso nuovamente pubblico il 1º luglio, in una versione apparentemente ancora più addomesticata e sorvegliata. Soprattutto, è stato reso utilizzabile con il contagocce. Una finestra iniziale di 7 giorni — poi prorogata due volte — per poter usufruire di Fable ad un costo flat, ovvero quello incluso nell'abbonamento mensile che si può pagare ad Anthropic: fino, però, al 50% dei limiti disponibili per l'uso settimanale di token. Superata questa finestra (che ad oggi è in scadenza domenica 19 luglio), Fable diventa utilizzabile soltanto a consumo — che in termini semplici significa che l'utente paga ogni messaggio che invia a Fable, e ogni risposta che riceve.

Questo aspetto sembra un tecnicismo, ma non lo è. Per esempio, io utilizzo un abbonamento mensile a Claude, l'intelligenza artificiale di Anthropic, che pago poco più di 200€ al mese per poter disporre, attraverso una tariffa forfettaria, di una quantità considerevole di token settimanali da spendere a piacimento. Con questa tariffa (senza dubbio non regalata), dispongo di una quantità di token spendibili nell'utilizzo di Fable sufficiente per permettermi di sperimentare, senza dover valutare al millimetro ogni singolo input pena l'esaurimento dei token a disposizione.

Se saturassi la stessa quantità di token con l'utilizzo attraverso le API — che Anthropic prezza a 10 dollari per milione di token in ingresso e 50 dollari per milione in uscita — non dovrei nemmeno stimare la spesa equivalente: la calcolano i log delle mie sessioni di lavoro, valutati ai prezzi di listino. Negli ultimi due mesi pieni — quando Fable ancora non c'era — ho consumato l'equivalente di 2.600-2.900 dollari di API al mese; nella prima metà di luglio, con Fable in tariffa flat, ho già superato i 3.000 — un ritmo da 6.000 dollari al mese. Tra le tredici e le trenta volte il costo dell'abbonamento, per difetto: il conteggio copre una sola delle macchine da cui lavoro.

Lo scarto tra l'abbonamento e il suo controvalore in API implica alcuni aspetti non trascurabili:

• Fable, il modello più avanzato di Anthropic a disposizione del pubblico, consuma moltissime risorse (token, e dunque potenza computazionale, e dunque energia) per funzionare;
• il costo di queste risorse rende Fable virtualmente inaccessibile per casi d'uso non industriali;
• Anthropic non ha bisogno dei soldi degli utenti non industriali: compongono, secondo le stime disponibili, meno del 15% del suo fatturato. Se rende Fable disponibile nella tariffa flat è per marketing — permettere a tutti di provare il modello di intelligenza artificiale più avanzato mai sviluppato — e per ricerca: verificare quanto la tariffa flat sia incrementabile prima che chi la paga smetta di essere disposto a farlo;
• ciononostante, il vincolo vero non è il denaro ma la capacità di calcolo: ogni token consumato da un abbonato a tariffa flat è un token sottratto ai clienti industriali che lo pagano per intero. Da qui i chiari limiti di utilizzo e di tempo.

L'insieme di questi elementi sta generando (in me di sicuro, e in buona parte della mia comunità di riferimento) una fortissima percezione di scarsità, desiderio e smarrimento. Scarsità perché il tempo e lo spazio di cui disponiamo per usare Fable sono, di fatto, limitati. Desiderio, perché i risultati di Fable sono senza precedenti. Smarrimento, perché, messi insieme questi due elementi, un comune cristiano come il sottoscritto non ha grandi intuizioni su compiti degni da impartire a Fable per fare onore alla sua intelligenza e al dispendio di energie richiesto per il suo funzionamento.

So esattamente cosa ho fatto fare a Fable nelle due settimane in cui è stato disponibile, perché tengo un registro delle sessioni di lavoro. L'unico compito che si avvicinasse alla sua intelligenza gliel'ho affidato quasi per caso: gli ho chiesto di esaminare l'impalcatura di regole, soglie e automatismi che avevo costruito negli anni per governare i suoi predecessori, e di demolire tutto ciò che esisteva solo per compensare la loro stupidità. Ha trovato ventisette pezzi da smontare, in una mattina. Il compito più degno che ho saputo impartire alla cosa più intelligente a mia disposizione, insomma, è stato farle rimuovere le protesi che avevo costruito per le cose meno intelligenti di lei.

Il cortocircuito diventa evidente: cosa succede quando non si sa cosa far fare ad una superintelligenza (o meglio, alla cosa più vicina ad una superintelligenza di cui disponiamo), e non c'è molto tempo per usarla? Fable sarebbe ancora così intelligente se il tempo a disposizione per usarlo non fosse limitato? Più di tutto, abbiamo davvero bisogno di modelli come Fable? Daniel Miessler, per esempio, ha appena pubblicato una lista di prompt da lanciare quando esce un nuovo modello di punta. Per la maggior parte, si tratta di input formulati con precisione per stimolare nel modello forme di "riflessione" esistenziali sul senso di alcuni compiti che abitualmente impartiamo: quali sono le mancanze più evidenti nel modo di pensare dell'utente? Conoscendolo così intimamente, o algoritmo, su cosa gli suggeriresti di concentrarsi per moltiplicare il valore di ciò che fa? Cosa smetterebbe di funzionare se sparisse per 30 giorni? Qual è il suo più grande limite? Che fare? Chi sono? Dimmelo.

Sono domande legittime, ben formulate ed efficacemente testate. Sono domande che, forse oggi più che mai, capisco perché vengano formulate ad un algoritmo, e non ad un umano. Sono domande universali, che, però, dovrebbero essere poste altrove. Riescono, almeno nel mio caso, a svelare una verità vergognosa: non ho compiti degni da affidare a Fable, né a Sol (l'equivalente sviluppato da OpenAI e rilasciato il 9 luglio). Se la potenza computazionale sta lasciando spazio alla potenza cognitiva, la mia intelligenza non è sufficiente per sfruttarla.