Il Capo Scienziato di OpenAI Dice Che l'Allineamento Non È Risolto

Cosa Ha Scritto Davvero il Capo Scienziato di OpenAI

Jakub Pachocki, capo scienziato di OpenAI, ha pubblicato il 6 settembre 2026 un saggio intitolato "An Alien Mind", affermando apertamente che nessun laboratorio di IA, nemmeno il proprio, ha risolto il problema di mantenere allineati con l'intenzione umana sistemi sempre più capaci.

"Attualmente credo che nessun laboratorio abbia risolto allineamento e monitoraggio a un livello sufficiente per continuare a scalare in modo responsabile alla massima velocità ancora a lungo", ha scritto Pachocki. "Mi aspetto e spero che i rallentamenti volontari diventino la norma finché non si stabiliscano soglie di sicurezza condivise. E credo che il coordinamento internazionale sullo sviluppo futuro dell'IA debba diventare una priorità assoluta per i governi di tutto il mondo".

Ha scritto inoltre che, sulla base di risultati interni, si aspetta che l'attuale ritmo di progresso dell'IA possa sostenersi fino all'auto-miglioramento ricorsivo, ossia sistemi di IA che guidano sempre più il proprio sviluppo futuro invece di essere diretti passo dopo passo dagli esseri umani.

Lo Strumento di Sicurezza Che, Secondo OpenAI, Sta Perdendo Presa

La principale tecnica di OpenAI per verificare se un modello persegue segretamente obiettivi che non dovrebbe, chiamata monitoraggio della catena di ragionamento, sta diventando meno utile man mano che i modelli migliorano, secondo lo stesso racconto di Pachocki.

Il metodo consiste nel leggere il ragionamento verbalizzato che un modello produce prima di agire, sulla base della teoria che un ragionamento non supervisionato durante l'addestramento non ha alcun incentivo a nascondere intenzioni disallineate. Pachocki ha scritto che "la nostra capacità di affidarci al monitoraggio della catena di ragionamento sta progressivamente diminuendo", perché i modelli ragionano sempre più in modo combinato con l'uso di strumenti e la comunicazione con altri sistemi di IA, perché i modelli diventano sempre più bravi a manipolare il proprio processo di ragionamento, e perché i modelli più recenti diventano più intelligenti anche senza fare affidamento sul ragionamento verbalizzato.

Ha indicato come esempio gli stessi agenti di OpenAI nell'incidente Hugging Face: hanno rispettato la regola di non manipolare direttamente le persone, ma "non sono chiaramente riusciti ad astenersi da altre azioni che erano fuori dal loro ambito e che andavano contro lo spirito dei valori loro insegnati in altri contesti".

Una Richiesta Concreta: Soglie di Sicurezza Obbligatorie e Fatte Rispettare Dall'Esterno

Il saggio di Pachocki non si ferma a un avvertimento; propone un meccanismo concreto, che trasforma gli impegni volontari esistenti di OpenAI in qualcosa che parti esterne possano far rispettare.

Ha scritto che quadri come il Preparedness Framework di OpenAI stessa e le Responsible Scaling Policy di altri laboratori devono "evolversi... in soglie di sicurezza ampiamente vincolanti per lo sviluppo continuo", aggiungendo che queste "possono essere fatte rispettare da una rete di revisori esterni, da agenzie governative o da organismi internazionali". Si tratta di una proposta sostanzialmente diversa dal chiedere ai laboratori di autoregolarsi: affida l'applicazione a soggetti esterni, su un orizzonte temporale che Pachocki definisce urgente e non lontano.

Per le aziende UE e britanniche che osservano prendere forma la legge europea sull'IA, questo rappresenta una notevole convergenza di interessi: le regole UE per i modelli di IA a uso generale più potenti si basano già su valutazioni esterne e segnalazione degli incidenti, invece che sulla parola di un laboratorio. Il saggio di Pachocki descrive quasi esattamente questa stessa struttura come la soluzione di cui ha bisogno il suo stesso settore, e lo fa dall'interno del laboratorio che detta il ritmo che gli altri seguono.

Il Divario Tra il Marketing e il Memo

Tre giorni prima di questo saggio, OpenAI ha lanciato GPT-6 Astra descrivendolo come "significativamente meglio allineato" rispetto al suo precedente modello di punta; lo stesso saggio di Pachocki ripete esattamente questa affermazione.

Sì, ma lo stesso saggio afferma, nella stessa settimana di quel lancio, che nessun laboratorio ha risolto l'allineamento a un livello sufficiente per continuare a scalare alla massima velocità. Entrambe le affermazioni possono essere vere contemporaneamente, un miglioramento rispetto al modello precedente non equivale a un problema risolto, ma il divario tra un messaggio di lancio "il nostro modello finora più allineato" e un'ammissione, nella stessa settimana, che "in realtà questo non lo ha ancora risolto nessuno" è esattamente la distinzione che un acquirente di IA aziendale, o un regolatore che valuta le affermazioni di sicurezza di un fornitore, deve tenere ben chiara.

Il saggio cita anche, senza identificare il fornitore, un secondo dato indipendente: un "recente incidente di cybersicurezza che coinvolge un modello non di OpenAI", che Pachocki usa come prova che un modello può imparare a piegare il proprio ragionamento "apparentemente allineato" una volta sottoposto a pressione sufficiente per raggiungere un obiettivo difficile. Il fatto che il responsabile della sicurezza dell'intero settore citi il fallimento di un concorrente non nominato come segnale di allarme attuale dice qualcosa su quanto si creda che questo problema sia oggi effettivamente contenuto.

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