La Recursive Self-Improvement (RSI), conosciuta anche come “AI autoreferenziale”, sta emergendo come uno dei paradigmi più discussi nel settore dell’intelligenza artificiale, spostando il focus dall’AGI (che richiederebbe un’AI diversa da quella con cui si sviluppano gli attuali LLM) verso sistemi capaci di migliorare autonomamente il proprio codice e le proprie architetture.
Secondo analisti e ricercatori, il periodo 2026–2027 potrebbe rappresentare un punto di svolta per l’ingresso nell’era della “Machine Economy”, alimentata da agenti AI autoreferenziali sempre più autonomi.
Sul piano tecnico, esperimenti come Voyager, Self-Rewarding LMs e AlphaEvolve mostrano che forme embrionali di auto-ottimizzazione sono già operative in contesti reali.
Parallelamente crescono i timori legati a disallineamento ( misalignment), evoluzione non supervisionabile e comportamenti strategici emergenti, temi che coinvolgono direttamente aziende come DeepMind, Anthropic e OpenAI.
La RSI viene così vista non solo come una nuova milestone tecnologica, ma anche come un possibile acceleratore di trasformazioni economiche e geopolitiche profonde.
Link alla fonte:
https://en.wikipedia.org/wiki/Recursive_self-improvement
Tag: DeepMind
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L’industria AI punta sulla Recursive Self-Improvement come nuova frontiera strategica
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Altman prevede la superintelligenza entro il 2028, Hassabis invita alla “cautela scientifica”
All’AI Impact Summit 2026 di Nuova Delhi, il CEO di OpenAI Sam Altman ha previsto l’arrivo della “superintelligenza” entro il 2028, sostenendo che presto la maggior parte della capacità intellettuale globale risiederà nei data center.
Altman ha delineato uno scenario in cui l’IA potrebbe superare le competenze dei top manager e trasformare radicalmente il mercato del lavoro, ribadendo però la necessità di una governance internazionale simile all’Agenzia Internazionale per l’Energia Atomica.
Di tono diverso l’intervento di Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind e Nobel per la Chimica 2024, che pur riconoscendo un impatto epocale dell’IA ha evidenziato limiti strutturali ancora irrisolti nei modelli attuali.
Per Hassabis, l’AGI potrebbe emergere entro 5-8 anni, ma richiede un approccio scientifico rigoroso per garantire sicurezza e controllo.
Il vertice indiano segna così un momento chiave nel dibattito globale tra accelerazione tecnologica e prudenza regolatoria.
Link alla fonte:
https://www.repubblica.it/tecnologia/2026/02/19/news/india_ai_impact_summit_2026_altman_hassabis-425170533/ -
L’AI di Google DeepMind ha già un impatto sulla scienza pari a un Premio Nobel, secondo Pushmeet Kohli
Pushmeet Kohli, vicepresidente per la Scienza e le Iniziative Strategiche di Google DeepMind, sostiene che i sistemi di intelligenza artificiale producono oggi un impatto scientifico comparabile a quello di un Premio Nobel.
Il caso emblematico è AlphaFold, la tecnologia che ha rivoluzionato la biologia permettendo di prevedere in pochi secondi la struttura tridimensionale delle proteine, un processo che prima richiedeva anni di lavoro sperimentale.
Secondo Kohli, l’AI non eliminerà la necessità degli esperimenti, ma renderà la ricerca molto più efficiente, consentendo di ottenere molti più risultati con lo stesso numero di test.
Le applicazioni spaziano dalla scoperta di nuovi farmaci alla previsione meteorologica, fino alla progettazione di materiali innovativi.
La vera sfida, conclude Kohli, è accompagnare questi progressi con un uso responsabile e una maggiore divulgazione per aiutare la società a comprenderne benefici e rischi.Link alla fonte:
https://amp.elmundo.es/papel/el-mundo-que-viene/2025/12/20/694023d0fdddff24518b45a5.html -
Quanto siamo realmente lontani dall’AGI?
Guardate questo video e la risposta sarà facilmente intuibile.
Quando l’AI costruisce da sé mondi virtuali da esplorare e sfide da superare, commenta i suoi errori e progressi e si corregge imparando senza intervento umano, forse l’AGI non è poi così lontana.
E quando i benchmark mostrano che le sue capacità si avvicinano a quelle umane e potrebbero presto superarle, restano pochi dubbi. -
DeepMind lancia Aeneas, l’IA che ricostruisce e collega le iscrizioni romane
Google DeepMind ha presentato Aeneas, il primo modello generativo multimodale progettato per restaurare, datare e localizzare oltre 176 000 iscrizioni latine frammentarie in pochi secondi. Addestrato su testo e immagini, il sistema individua parallelismi tra documenti, colma lacune di ≤10 caratteri con un’accuratezza Top-20 del 73 % e attribuisce le iscrizioni a 62 province romane con il 72 % di precisione. La ricerca — pubblicata su Nature in collaborazione con storici accademici — dimostra che Aeneas riduce di circa il 90 % il tempo necessario agli epigrafisti per contestualizzare un reperto, aprendo la strada a nuove scoperte sulla diffusione culturale e politica di Roma antica. Lo strumento, accessibile online, segna un passo avanti nelle digital humanities e potrebbe democratizzare l’analisi di testi storici anche in altre lingue antiche.
Link alla fonte:
https://deepmind.google/discover/blog/aeneas-transforms-how-historians-connect-the-past/ -
Demis Hassabis possibile successore di Sundar Pichai alla guida di Alphabet
Demis Hassabis, co-fondatore di DeepMind, è indicato come potenziale successore di Sundar Pichai alla guida di Alphabet Inc., mentre l’azienda rafforza la propria strategia sull’intelligenza artificiale. Hassabis ha guidato DeepMind in traguardi rivoluzionari come AlphaGo e AlphaFold e ha consolidato la sua influenza con l’integrazione con Google Brain nel 2023. Sebbene non vi siano annunci ufficiali sul cambio di leadership, il suo ruolo crescente alimenta le speculazioni sul futuro del colosso tech e sull’evoluzione della sua governance nell’era dell’IA.
Link alla fonte:
https://www.bwpeople.in/article/demis-hassabis-likely-contender-to-succeed-sundar-pichai-564032 -
Gravi lacune nella gestione dei rischi AGI tra le aziende AI
Un rapporto del Future of Life Institute rivela che le principali aziende tecnologiche, tra cui OpenAI, Anthropic e Google DeepMind, sono gravemente impreparate a fronteggiare i rischi dell’Intelligenza Artificiale Generale (AGI). Nessuna delle sette aziende analizzate ha superato la valutazione di sicurezza, con Anthropic al massimo punteggio di C+. I ricercatori mettono in guardia contro i pericoli esistenziali derivanti dall’assenza di strategie efficaci. Un secondo rapporto, redatto da SaferAI, definisce le pratiche del settore “inaccettabili”, mentre Google DeepMind ha contestato i criteri dell’analisi. La mancanza di preparazione solleva allarmi sul futuro sviluppo dell’AGI.
Link alla fonte:
https://shiawaves.com/english/news/science/ai-news/129189-ai-companies-lack-plans-for-managing-agi-risks-report-finds/