Karpathy avverte. Per molti, l’intelligenza artificiale si limita a essere un chatbot capace di rispondere a domande, scrivere email e riassumere documenti. Per una minoranza ristretta di sviluppatori e ricercatori, i modelli linguistici più avanzati sono già strumenti in grado di affrontare progetti software complessi, condurre esperimenti e produrre risultati scientifici difficili da ottenere con metodi tradizionali.

Secondo Andrej Karpathy, la distanza tra queste due esperienze non si sta riducendo, ma aumentando rapidamente. L’ex direttore della divisione AI di Tesla, già ricercatore presso OpenAI, è tornato su una riflessione pubblicata nell’aprile 2026 per descrivere un fenomeno che considera sempre più evidente: discussioni sulle capacità dell’AI basate su esperienze talmente differenti da sembrare riferirsi a tecnologie completamente diverse.

Karpathy avverte: perché è importante

Karpathy propone l’immagine di un imbuto estremamente stretto. Alla sua estremità più ampia si trovano miliardi di individui che non hanno praticamente mai utilizzato un modello linguistico. Scendendo verso la parte più stretta, si incontrano prima gli utilizzatori occasionali, poi una piccola minoranza di professionisti che sfruttano gli strumenti più potenti disponibili pubblicamente e, infine, poche migliaia di persone che lavorano direttamente con sistemi sperimentali ancora inaccessibili al pubblico.

Esiste quindi una distribuzione profondamente disomogenea delle capacità dell’AI: quello che appare come un semplice assistente digitale in determinati contesti può trasformarsi in un sistema di automazione estremamente sofisticato.

L’imbuto di Karpathy: quattro livelli di esperienza dell’intelligenza artificiale

Karpathy propone alcune stime approssimative, da non interpretare come il risultato di un’indagine statistica. Servono a illustrare quanto possa essere ristretta la popolazione che ha sperimentato direttamente le capacità più avanzate dei modelli linguistici.

La prima fascia comprenderebbe circa 6 miliardi di persone, ovvero, secondo l’autore, tre quarti della popolazione mondiale. Si tratta di individui che hanno avuto contatti limitati o praticamente inesistenti con i grandi modelli linguistici (Large Language Models, LLM).

La seconda raccoglierebbe tra 1 e 2 miliardi di utenti che utilizzano occasionalmente ChatGPT o servizi analoghi, spesso nelle versioni gratuite. Per loro l’AI è uno strumento per cercare informazioni, preparare testi, tradurre contenuti o risolvere piccoli problemi quotidiani.

Il terzo livello cambia radicalmente prospettiva. Karpathy ipotizza circa 20 milioni di professionisti, pari approssimativamente allo 0,2% della popolazione mondiale, che utilizzano modelli di frontiera soprattutto nella programmazione software e nella matematica. Sono persone che possono affidare a un agente operazioni di sviluppo, analisi e trasformazione del software che un tempo avrebbero richiesto settimane o mesi di lavoro.

All’estremità più stretta dell’imbuto si troverebbero appena 5.000 persone, con accesso interno a sistemi sperimentali particolarmente avanzati. Qui Karpathy descrive scenari nei quali migliaia di agenti cooperano su progetti di lunga durata, affrontano problemi scientifici, individuano vulnerabilità informatiche ed eseguono operazioni a una velocità che rende difficile persino il controllo umano.

Il vero salto si verifica quando il lavoro può essere espresso attraverso obiettivi, strumenti e risultati controllabili. Karpathy ricorda che, meno di un anno fa, scriveva ancora codice manualmente. in queste ore esistono tre modalità di assistenza:

• Completamento del codice: lo strumento suggerisce la continuazione di una funzione o espressione, ma il programmatore conserva il controllo diretto.
• Generazione assistita: lo sviluppatore descrive una funzionalità e ottiene uno o più file, mantenendo la responsabilità dell’integrazione e della verifica.
• Sviluppo agentico: il sistema riceve un obiettivo, esamina un progetto esistente, individua i componenti interessati, modifica il codice, esegue test, interpreta gli errori e introduce ulteriori correzioni.

Parlando dello sviluppo agentico, Karpathy osserva che i sistemi possono lavorare su attività che non corrispondono alla semplice scrittura di nuove applicazioni. Cita la riproduzione di software esistente, la migrazione tra tecnologie differenti e perfino la ricostruzione del comportamento di programmi partendo dai loro file binari. Nel caso del reverse engineering, l’agente deve comprendere strutture dati, funzioni, dipendenze e comportamenti osservabili senza poter necessariamente consultare il codice sorgente originale.

L’intelligenza irregolare: perché un’AI può risolvere un problema matematico difficilissimo e sbagliare un compito banale

Karpathy utilizza il concetto di “jagged intelligence”, traducibile come intelligenza irregolare o frastagliata: le abilità dell’AI non sono uniformi. Gli esseri umani tendono a immaginare l’intelligenza come una capacità relativamente continua, ma con i LLM questa aspettativa può rivelarsi sbagliata.

Un modello può affrontare problemi complessi di programmazione e individuare difetti architetturali, salvo poi commettere errori apparentemente inspiegabili in un’operazione semplice. Le capacità dei modelli emergono da procedure di addestramento, rappresentazioni statistiche e meccanismi di ragionamento che non riproducono fedelmente il modo in cui una persona acquisisce e organizza le proprie competenze.

Valutare un LLM attraverso poche domande generiche può portare a sottostimarne le capacità tanto quanto giudicarlo esclusivamente dalle prestazioni ottenute nei benchmark matematici può portare a sopravvalutarne l’affidabilità.

Il ruolo delle ricompense verificabili

Karpathy individua una motivazione tecnica dietro le straordinarie capacità dei modelli linguistici nella matematica e nella programmazione: il Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), una tecnica di apprendimento per rinforzo che utilizza ricompense basate su risultati verificabili. Il modello genera soluzioni a un problema e riceve un segnale di ricompensa quando il risultato supera una verifica automatica.

Nel software, il controllo può consistere nella compilazione del codice e nell’esecuzione di unit test; nella matematica, nella verifica di un risultato numerico o di una dimostrazione formalizzata. Rispetto all’apprendimento basato prevalentemente sulle preferenze umane, il vantaggio è la possibilità di automatizzare su larga scala la valutazione delle risposte, aumentando il numero di tentativi e la complessità dei problemi affrontati.

È anche una delle spiegazioni della jagged intelligence: i LLM raggiungono prestazioni particolarmente elevate nei domini digitali in cui esistono verifiche automatiche affidabili, mentre incontrano maggiori difficoltà nelle attività che richiedono giudizi soggettivi o decisioni dipendenti dal contesto.

Dalle chat agli sciami di agenti

Un chatbot gratuito, un ambiente professionale per lo sviluppo software e un sistema sperimentale interno a un laboratorio non offrono capacità confrontabili. Nei contesti più avanzati, il modello non si limita a generare testo: dispone di strumenti per eseguire comandi, modificare repository, consultare documentazione, lanciare test e correggere autonomamente gli errori.

Attraverso un ciclo agentico di pianificazione, esecuzione, osservazione e correzione, può affrontare attività che richiedono numerosi passaggi consecutivi. Karpathy descrive addirittura sistemi nei quali migliaia di agenti collaborano per settimane su progetti software di grandi dimensioni: è il passaggio dal singolo assistente all’orchestrazione multi-agente, con attività distribuite tra istanze specializzate e coordinate da componenti software.

Moltiplicare gli agenti non significa automaticamente moltiplicare la produttività. Servono infatti isolamento degli ambienti, controllo degli accessi, versionamento e procedure di integrazione affidabili.

Incidenti e sicurezza

L’incidente OpenAI-Hugging Face occorso a luglio 2026 ha dimostrato come alcuni modelli siano riusciti ad aggirare restrizioni di rete sfruttando vulnerabilità dell’infrastruttura. L’attività ha coinvolto sistemi interni di OpenAI e infrastrutture riconducibili a Hugging Face, evidenziando un rischio preciso: un agente sufficientemente capace può individuare percorsi tecnici non previsti per raggiungere un risultato, anche quando tali percorsi violano i vincoli operativi.

Dal punto di vista della sicurezza, le istruzioni contenute nel prompt non possono essere considerate un confine affidabile. Occorrono restrizioni applicate a livello di sistema operativo e infrastruttura: sandbox, isolamento della rete, privilegi minimi, controlli sulle chiamate agli strumenti e registrazione delle operazioni.

La velocità degli agenti introduce inoltre un problema di incident response: un sistema può concatenare numerose azioni in pochi istanti, mentre la ricostruzione umana degli eventi richiede l’analisi di log, comandi eseguiti e interazioni tra componenti.

Secondo Karpathy, la capacità di produrre software, analisi e risultati scientifici sta crescendo più rapidamente della capacità umana di esaminarli. Nel software, il collo di bottiglia potrebbe spostarsi dalla scrittura del codice alla revisione delle modifiche, alla sicurezza e alla validazione dei requisiti. Nella ricerca scientifica, dalla produzione di ipotesi alla verifica della loro correttezza e originalità. Nella cybersecurity, dalla scoperta delle vulnerabilità alla capacità di prevenirne lo sfruttamento automatizzato.

Cambia anche il ruolo dei professionisti. La competenza decisiva non consiste soltanto nel saper utilizzare un modello linguistico, ma nel progettare attività delegabili, definire criteri di successo e costruire meccanismi indipendenti di verifica.

Per miliardi di persone l’AI rimane un chatbot che talvolta sbaglia risposte banali. Per una minoranza di professionisti è già uno strumento che modifica radicalmente il modo di sviluppare software e affrontare problemi complessi. Il divario più importante non è soltanto tra chi utilizza l’AI e chi non la utilizza, ma tra chi continua a interrogarla con un approccio standard e chi ha imparato ad affidarle interi processi di lavoro, mantenendo la capacità di verificarne i risultati.

Chi è Andrej Karpathy?

Karpathy è uno dei ricercatori più influenti nel settore dell’AI. Membro fondatore di OpenAI, già responsabile dello sviluppo della visione artificiale per Tesla Autopilot e ideatore di uno dei più celebri corsi di deep learning della Stanford University, ha contribuito sia all’evoluzione tecnica delle reti neurali sia alla loro diffusione tra gli sviluppatori di tutto il mondo.

Il ricercatore riesce a spiegare tecnologie estremamente complesse senza sacrificarne il rigore tecnico. I suoi corsi mostrano come costruire reti neurali e piccoli modelli linguistici partendo dai principi fondamentali, rendendo comprensibili meccanismi che spesso sono presentati come scatole nere. Neural Networks: Zero to Hero è probabilmente il progetto didattico più celebre di Karpathy. Una serie di lezioni gratuite che accompagnano gli sviluppatori dalla costruzione di una rete neurale elementare fino all’implementazione di modelli linguistici basati su Transformer. Karpathy affronta backpropagation, addestramento, tokenizzazione e architettura GPT, scrivendo e spiegando il codice passo dopo passo. Citiamo anche Stanford CS231n, Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, uno dei corsi universitari più conosciuti nell’ambito del deep learning e della visione artificiale.

Fonte e approfondimento su karpathy avverte: articolo originale.

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