GPT-5 di OpenAI: nuova era o solo un altro passo?
OpenAI ha presentato il suo ultimo modello linguistico, GPT-5, che secondo l’azienda rappresenta un avanzamento significativo verso la AGI (Intelligenza Artificiale Generale), intesa come un sistema altamente autonomo capace di superare gli esseri umani nella maggior parte dei compiti economicamente rilevanti. L’entusiasmo è forte, ma i miglioramenti potrebbero non essere così rivoluzionari come alcuni si aspettavano.
Il CEO Sam Altman sottolinea che GPT-5 eccelle nella scrittura di codice, riduce la frequenza delle “allucinazioni” e segue istruzioni complesse meglio dei predecessori. È stato inoltre progettato per essere più sicuro e meno incline alla piaggeria (non compiacere l’utente fornendo informazioni fuorvianti o dannose). Nonostante ciò, persistono limiti di accuratezza, come mostrano le difficoltà a ottenere punteggi elevati in test ampi come Humanity’s Last Exam.
Tra le novità tecniche spicca un “router” che decide lo sforzo computazionale necessario per ogni richiesta e quale modello usare, incluso il nuovo “GPT-5 Thinking”, per arrivare alla risposta più adatta. Restano però scarsi i dettagli pubblici sulla tecnologia di base, alimentando speculazioni sulla sua reale natura.
Per alcuni esperti, quindi, GPT-5 potrebbe rappresentare più un passo incrementale nell’evoluzione dell’IA che un balzo verso l’AGI. Resta aperta la domanda: siamo davanti a una svolta o a un affinamento di tecniche già note?
Il ruolo dei Large Language Model (LLM)
I Large Language Model hanno rivoluzionato il modo in cui l’IA comprende e genera linguaggio naturale. Introdotti nella loro forma moderna a partire dal 2017, gli LLM riconoscono pattern complessi nelle sequenze di parole e predicono la continuazione più probabile di un testo. Questa capacità ha reso possibili sistemi come ChatGPT, che pur basandosi su un principio semplice si è rivelato flessibile e usabile in molti contesti.
Non mancano però i limiti: resta aperto il dibattito su quanto questi modelli possano davvero “capire” o ragionare come gli esseri umani. Intanto l’industria punta a affinare gli LLM per applicazioni specifiche, così da ottenere risultati più affidabili e prevedibili.
Verso un nuovo paradigma di IA?
L’introduzione del meccanismo di instradamento (routing) in GPT-5 indica uno spostamento verso metodi di elaborazione più sofisticati. L’idea ricorda le linee di meta-reasoning degli anni ’90: ottimizzare la risoluzione dei problemi scomponendo i compiti in parti più piccole e gestibili, così da allocare meglio le risorse e migliorare gli esiti.
Nonostante i progressi, cresce la sensazione che la corsa a modelli sempre più complessi non sia sostenibile all’infinito. Alcuni ricercatori sostengono che i limiti attuali degli LLM indichino la necessità di esplorare nuove architetture e metodologie per avvicinarsi davvero all’AGI.
Il rilascio di GPT-5 potrebbe dunque segnare un punto di svolta: non necessariamente verso l’AGI, ma verso una progettazione di sistemi più comprensibili e controllabili tramite una solida ingegneria. La strada per l’AGI resta incerta; nel frattempo, l’attenzione potrebbe spostarsi su IA potenti ma anche trasparenti e governabili.