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Perché quasi tutti vedono solo una parte delle capacità dell’IA
Secondo i calcoli approssimativi di Karpathy, circa 6 miliardi di persone hanno avuto pochi contatti con gli LLM, mentre circa 5.000 avrebbero accesso interno a sistemi di frontiera. Il punto è la distanza tra usare un chatbot per cercare o scrivere e affidare a un agente un progetto articolato.
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Key takeaways
- Secondo i calcoli approssimativi di Karpathy, circa 6 miliardi di persone hanno avuto pochi contatti con gli LLM, mentre circa 5.000 avrebbero accesso interno a sistemi di frontiera.
- Il punto è la distanza tra usare un chatbot per cercare o scrivere e affidare a un agente un progetto articolato.
AI Prompt
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In un post dell’11 ottobre, Andrej Karpathy ha descritto come una «stretta imbuto» il divario tra le diverse esperienze dell’intelligenza artificiale. Per la maggior parte delle persone, l’IA è ancora un chatbot usato ogni tanto; una minoranza lavora invece con modelli avanzati e agenti capaci di affrontare progetti più ampi. 8
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Karpathy ha presentato i numeri come napkin math, cioè calcoli approssimativi: non sono il risultato di un’indagine sull’adozione dell’IA. 8
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I quattro livelli dell’imbuto
La suddivisione riguarda soprattutto il grado di esposizione agli strumenti e il tipo di accesso, non una misurazione verificata di ciò che ogni persona o modello è in grado di fare. 8
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- Circa 6 miliardi di persone, pari a più o meno il 75% della popolazione mondiale, avrebbero avuto pochi contatti con i modelli linguistici di grandi dimensioni, o LLM.
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- Circa 1–2 miliardi di utenti occasionali userebbero chatbot gratuiti di rado, spesso come supporto per cercare informazioni o scrivere.
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- Circa 20 milioni di professionisti utilizzerebbero modelli di frontiera, soprattutto in ambiti come matematica e sviluppo software.
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- Circa 5.000 insider avrebbero accesso interno ai sistemi più avanzati dei laboratori.
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La differenza, nella descrizione di Karpathy, è quella tra chiedere una risposta a un chatbot e affidare a un agente un’attività articolata in più passaggi. Chi ha esperienza soprattutto con interazioni semplici può quindi avere un’idea dell’IA molto diversa da chi usa strumenti più avanzati per progetti ambiziosi. 3
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Perché le esperienze con l’IA sono così diverse
Conta la dimensione del compito. Una domanda breve o una richiesta di scrittura non mette alla prova le stesse capacità di un progetto di lunga durata. Nella ricostruzione del ragionamento di Karpathy, ambizione e scala del lavoro contribuiscono a rendere le esperienze così distanti. 3
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Conta il campo di applicazione. La spiegazione riportata richiama ambiti come programmazione e matematica, dove i risultati possono essere verificati con maggiore chiarezza. Non implica che i progressi siano uguali in ogni professione. 17
Conta l’accesso agli strumenti. Usare occasionalmente un chatbot gratuito è diverso dal lavorare con modelli di frontiera o avere accesso interno ai sistemi dei laboratori. Anche per questo, l’esperienza dell’IA dipende in parte dagli strumenti disponibili e da come vengono usati. 6
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Karpathy ha anche avvertito che, man mano che il lavoro degli agenti diventa più esteso, il controllo e la comprensione umana possono restare indietro. È una preoccupazione sulla capacità delle persone di esaminare e capire i risultati, non una prova che il lavoro degli agenti sia automaticamente corretto. 7
Cosa dicono — e cosa non dicono — le stime
L’imbuto aiuta a descrivere come gruppi diversi possano incontrare livelli differenti di IA. Ma i numeri sulla popolazione vanno letti come stime personali: Karpathy stesso le definisce approssimative e il post non cita uno studio sull’adozione che le verifichi. 8
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Questa distinzione spiega anche perché provare soltanto un chatbot in modo occasionale possa offrire un quadro incompleto degli strumenti pensati per gestire progetti. Le stime, però, non dimostrano quanto questi sistemi siano efficaci nei diversi compiti né se i loro risultati possano essere considerati affidabili senza un controllo attento. 7
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Il tema separato dei costi degli agenti
Una previsione di Morgan Stanley, citata nel dibattito sull’IA agentica, stima che entro il 2030 i carichi di lavoro degli agenti potrebbero aggiungere da 32,5 a 60 miliardi di dollari alle opportunità di mercato per CPU e memoria nei data center. È una proiezione sul mercato delle infrastrutture, non la prova che ogni impiego di agenti sia conveniente o redditizio. 31
I due ragionamenti rispondono a domande diverse: l’imbuto di Karpathy riguarda chi entra in contatto con determinati livelli di capacità dell’IA; la previsione di Morgan Stanley riguarda la possibile domanda di infrastrutture. Nessuna delle due stime, da sola, convalida l’altra.
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Secondo i calcoli approssimativi di Karpathy, circa 6 miliardi di persone hanno avuto pochi contatti con gli LLM, mentre circa 5.000 avrebbero accesso interno a sistemi di frontiera.
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Secondo i calcoli approssimativi di Karpathy, circa 6 miliardi di persone hanno avuto pochi contatti con gli LLM, mentre circa 5.000 avrebbero accesso interno a sistemi di frontiera. Il punto è la distanza tra usare un chatbot per cercare o scrivere e affidare a un agente un progetto articolato.
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