L’ascesa dell’Intelligenza Artificiale Generativa sta riscrivendo le regole dell’apprendimento e dell’accesso alle professioni più all’avanguardia del settore tecnologico. In un mondo dove la conoscenza accademica, un tempo monopolio esclusivo delle grandi università e riservata a pochi con un dottorato di ricerca, è ora democratizzata, emergono storie che sfidano lo status quo educativo. Un esempio emblematico è quello di Gabriel Peterson, un ricercatore di OpenAI, l’azienda che ha dato vita a innovazioni come il modello Sora, il cui percorso dimostra in modo lampante che le qualifiche formali non sono più il biglietto d’ingresso obbligatorio per l’eccellenza scientifica.
Peterson, che ha raccontato la sua storia in un recente podcast, non ha seguito la tradizionale strada del curriculum vitae costellato di titoli universitari. La sua carriera è iniziata nel 2019, quando ha lasciato la scuola superiore in Norvegia e si è unito a una startup di Stoccolma senza alcuna formazione ingegneristica di base. Il suo apprendimento è stato forzato da una necessità concreta: risolvere problemi aziendali reali, in questo caso lo sviluppo di un sistema di raccomandazione di prodotti per l’e-commerce.
Peterson ha scelto un approccio radicalmente diverso dal metodo didattico classico, che parte dai principi teorici per poi applicarli in esempi pratici. Egli ha abbracciato la risoluzione dei problemi del mondo reale come punto di partenza. Ha delegato a ChatGPT il ruolo di tutor personalizzato e di assistente alla programmazione.
Il processo da lui adottato è un circolo virtuoso di apprendimento e applicazione, che ha definito il “riempimento ricorsivo dei vuoti” (recursive gap-filling). In pratica, l’AI fungeva da generatore di codice per i progetti iniziali, da debugger per le correzioni e, cosa più importante, da strumento di spiegazione contestuale. Quando un concetto o un segmento di codice era oscuro, Peterson non consultava un tomo accademico; chiedeva ripetutamente a ChatGPT: “Spiegami questo concetto come farei con un dodicenne.” Questa incessante interrogazione, ricorsiva nel suo costante richiamo a un approfondimento su un concetto non compreso, gli ha permesso di colmare le lacune di conoscenza in modo efficiente e mirato al risultato.
Il successo di Peterson nel diventare un ricercatore di AI presso un’azienda dominata da dottorati di ricerca evidenzia una profonda verità emersa con l’AI generativa: le università non monopolizzano più le conoscenze di base. Attraverso interfacce conversazionali come ChatGPT, chiunque abbia la motivazione e la curiosità di porre la giusta sequenza di domande può acquisire una comprensione completa di qualsiasi materia, dall’ingegneria del software ai principi fondamentali del machine learning.
Peterson stesso ha sottolineato che, arrivato a un certo punto del suo percorso, ha compreso la struttura generale della disciplina, rendendo superflua la dipendenza continua dall’AI per i concetti di base. A quel punto, aveva assimilato la “grammatica” del machine learning, un risultato che in precedenza era accessibile solo attraverso anni di formazione accademica formale.
Questa evoluzione tecnologica sta alimentando un cambiamento nella cultura aziendale della Silicon Valley, un luogo che ha sempre venerato il genio ma che ora sta riconsiderando il valore dei titoli di studio. I datori di lavoro, e in particolare le startup e le aziende tecnologiche in rapida crescita, si stanno concentrando sempre più sui risultati dimostrabili piuttosto che sulle credenziali formali.
Come ha affermato Peterson, “Le aziende vogliono fare soldi. Se riesci a mostrare loro come fare soldi e come programmare, ti assumeranno.” Questo pragmatismo è in sintonia con le dichiarazioni di leader come Sam Altman, CEO di OpenAI e lui stesso ex studente di Stanford che ha abbandonato gli studi. Altman ha espresso invidia per l’attuale generazione di ventenni che possono scegliere di abbandonare l’università, evidenziando le infinite opportunità di creazione nel campo dell’AI.
Aziende di venture capital di spicco, come Andreessen Horowitz, sostengono che le condizioni per i giovani imprenditori si sono livellate, rendendo questo il momento migliore per avviare un’azienda, indipendentemente dal titolo di studio conseguito. Alcuni CEO, come Alex Karp di Palantir, sono ancora più critici, arrivando a mettere in discussione la rilevanza dell’istruzione universitaria nel suo complesso, lanciando programmi di tirocinio retribuito per studenti delle scuole superiori.
L’AI sta fungendo da livella intellettuale. Ha eliminato il collo di bottiglia dell’accesso alla conoscenza, trasformando il percorso da un viaggio lineare e costoso in un’esplorazione ricorsiva e meritocratica. La storia di Gabriel Peterson non è solo un aneddoto di successo personale, ma un potente presagio del futuro dell’educazione e del lavoro, un futuro in cui il vero valore di un individuo sarà determinato dalla sua capacità di risolvere problemi, e non dal timbro accademico sul suo diploma.