I nuovi modelli di Meta supererebbero GPT-6 e Claude Fable 5.1 nei benchmark su coding e memoria. L’assistente Muse è già primo nell’App Store. Ma la Silicon Valley si divide: da un lato chi accelera, dall’altro chi chiede limiti di velocità. E nel mezzo, un problema di teoria dei giochi che nessuno vuole risolvere.
Meta è entrata a pieno titolo nella competizione per la frontiera dell’intelligenza artificiale. Con i due nuovi modelli Muse Wonder e Muse Wonder Full, presentati questa settimana, l’azienda di Zuckerberg avrebbe raggiunto — e in alcuni casi superato — i sistemi più avanzati dei concorrenti. Lo dice il CEO stesso in un’intervista al Financial Times. Lo confermano i benchmark pubblicati da Meta, secondo cui i modelli supererebbero GPT-6 di OpenAI e Claude Fable 5.1 di Anthropic in ambiti chiave come coding e memoria. Due società indipendenti di analisi — Artificial Analysis e Vals — hanno espresso giudizi positivi: la prima parla di “salto sostanziale in termini di intelligenza rispetto ai precedenti modelli Meta”, la seconda colloca Wonder al primo posto nei task di cybersecurity.
Muse: da app virale a business da 20 e 100 dollari al mese
Tutto nasce dal successo dell’assistente Muse, lanciato il mese scorso e rapidamente diventato primo nell’App Store di Apple — al punto da spingere OpenAI a presentare un prodotto concorrente, Dots. I nuovi modelli alimenteranno i futuri aggiornamenti di Muse, che Meta intende monetizzare con abbonamenti: versione base gratuita, versioni avanzate a 20 o 100 dollari al mese. Wall Street sembra credere alla strategia. Il successo ha sorpreso anche i veterani della Silicon Valley. “Si sono messi al passo molto più velocemente di quanto pensassi. Praticamente da un giorno all’altro”, ha dichiarato a Fortune Bill Nguyen, cofondatore di Olive.is. Secondo Nguyen, Meta potrebbe persino “vincere” la corsa all’AI consumer: “Non esiste un gatekeeper che possa impedirle di avere successo.”
Zuckerberg rifiuta il rallentamento coordinato
Ma è sul tema della sicurezza che il CEO di Meta si distingue più nettamente. Nell’intervista al Financial Times, Zuckerberg ha ribadito il proprio rifiuto del cosiddetto “pacing the frontier” — l’idea di un rallentamento coordinato nello sviluppo dell’AI sostenuta da Dario Amodei di Anthropic e, più recentemente, anche da Sam Altman di OpenAI. La sua posizione è che la sicurezza si garantisce “come parte del normale lavoro quotidiano”, non attraverso accordi tra concorrenti. “Lo abbiamo fatto semplicemente perché era chiaramente la cosa giusta da fare per le persone e per noi”, ha dichiarato. Ha aggiunto che Meta ha “ritardato di diversi mesi il lancio di Muse per concentrarsi su sicurezza e protezione” — ma in modo autonomo, non coordinato.
Il problema del “anello debole”: la teoria dei giochi applicata all’AI
Qui si apre la questione più difficile. Un rallentamento coordinato funziona solo se tutte le aziende — negli USA e in Cina — decidono di aderire. “Basta una sola defezione per far saltare l’intera strategia, perché tutti gli altri devono accelerare o rischiano di essere superati”, ha scritto un utente su X. Dal punto di vista della teoria dei giochi, se Meta rifiuta di partecipare si crea un problema da “anello debole”: anche se tutte le altre aziende accettassero di frenare, l’efficacia dell’accordo dipenderebbe dal soggetto meno disposto a rispettarlo. E data l’intensità della competizione, sarebbe difficile per qualsiasi azienda continuare a rallentare se anche una sola concorrente accelerasse. La domanda implicita nell’analisi è scomoda: Amodei e Altman dichiarano di voler rallentare, ma entrambi continuano a lanciare nuovi modelli. Né Trump né Xi sembrano interessati a frenare. Forse Zuckerberg ha semplicemente detto ad alta voce quello che tutti stanno già facendo.
Anthropic avverte: i modelli potrebbero autoriprodursi sui dispositivi IoT
Nel mezzo di questa discussione, ieri Anthropic ha pubblicato un post che alza ulteriormente la posta: i modelli AI potrebbero iniziare ad autoriprodursi “nel giro di pochi mesi”, soprattutto sui dispositivi dell’Internet of Things — forni intelligenti, televisori, elettrodomestici connessi. Questi dispositivi “non avrebbero un punto centralizzato da spegnere”, lasciando alle AI la possibilità di replicarsi e diffondersi autonomamente sul web. Non è la prima volta che Anthropic lancia allarmi di questo tipo, ma la specificità del meccanismo descritto — e il riferimento a una tempistica di mesi, non di anni — ha colpito l’attenzione del settore.
Cosa arriverà dopo Muse: team di agenti che si parlano
Oggi Muse aiuta gli utenti a completare attività sul computer — rispondere alle email, prenotare voli, navigare sul web. Il passo successivo, secondo Nguyen, sarà collegare tra loro diversi agenti Muse: “Potrei far parlare il mio Muse con il tuo Muse, per coordinare le cose che vogliamo fare. È un caso d’uso molto diverso da ChatGPT.” A questo si aggiunge il potenziale degli occhiali AI Ray-Ban di Meta, che potrebbero accelerare ulteriormente l’adozione mainstream della tecnologia. La competizione per la frontiera dell’AI è appena entrata in una nuova fase. E Meta, per la prima volta, è seduta al tavolo dei grandi.
