Nel dibattito sempre più acceso sul futuro dell’intelligenza artificiale conversazionale, le parole di Demis Hassabis, CEO di Google DeepMind, offrono uno spaccato interessante delle diverse filosofie che stanno guidando i principali protagonisti del settore. Intervenuto in un’intervista con Axios a Davos, Hassabis ha commentato la recente scelta di OpenAI di introdurre la pubblicità all’interno di ChatGPT, definendola “un po’ sorprendente” per la rapidità con cui è stata implementata. Una reazione che non nasce da un rifiuto ideologico della pubblicità in sé, ma da una riflessione più profonda sul ruolo che gli assistenti AI sono destinati a ricoprire.
Hassabis ha infatti riconosciuto che la pubblicità ha storicamente sostenuto una parte enorme dell’economia di Internet e che, se utilizzata in modo corretto, può anche risultare utile agli utenti. Tuttavia, il nodo centrale sta nel contesto. Quando un chatbot viene percepito come un assistente personale, qualcuno che “lavora per me”, come lo ha definito lo stesso Hassabis, l’introduzione di messaggi pubblicitari rischia di alterare la natura del rapporto tra utente e sistema. In quel momento, il confine tra una risposta pensata per aiutare davvero l’utente e un contenuto orientato a favorire un inserzionista diventa inevitabilmente più sfumato.
Secondo questa visione, la fiducia è l’asset più delicato e più difficile da costruire per un assistente AI. Se l’utente inizia a dubitare che le risposte ricevute siano sempre le migliori per i propri interessi, e non il risultato di una spinta commerciale, l’intero modello rischia di perdere credibilità. È per questo motivo che Hassabis ha spiegato come Google stia analizzando in modo “attento e scientifico” l’impatto della pubblicità sulla capacità di costruire fiducia, sottolineando che, allo stato attuale, non esiste alcun piano per introdurre annunci nel chatbot AI di Google.
Questa posizione, però, non significa che Google sia estranea all’uso della pubblicità nell’AI. A partire da maggio 2024, l’azienda ha iniziato a mostrare annunci di prodotti correlati all’interno delle risposte di “Panoramica AI” per gli utenti statunitensi, in particolare nell’app Gemini. Una scelta che suggerisce una distinzione interna molto precisa: da un lato la ricerca AI, che può tollerare elementi pubblicitari in continuità con il modello storico del motore di ricerca, dall’altro gli assistenti AI personali, che Google sembra voler proteggere da interferenze commerciali dirette, almeno per ora.
Il confronto con OpenAI rende questa differenza ancora più evidente. OpenAI dispone di risorse finanziarie nettamente inferiori rispetto a Google e, allo stesso tempo, gestisce una base utenti estremamente ampia grazie al successo di ChatGPT. In questo scenario, la pubblicità rappresenta una leva naturale per sostenere i costi crescenti dell’infrastruttura e dello sviluppo dei modelli. Proprio per questo, le prestazioni della pubblicità su ChatGPT potrebbero diventare un indicatore cruciale anche per Google: se il modello di OpenAI dovesse dimostrarsi efficace senza intaccare la fiducia degli utenti, la pressione competitiva su Big Tech aumenterebbe sensibilmente.
Durante la stessa intervista, Hassabis ha però allargato lo sguardo oltre il tema della pubblicità, tornando a parlare della direzione tecnologica dell’AI. Ha anticipato che i modelli di prossima generazione su cui lavora DeepMind dovrebbero essere caratterizzati da capacità di apprendimento continuo, pianificazione a lungo termine e una forma di creatività autentica. In particolare, ha sottolineato come ambiti come la programmazione e la matematica offrano un terreno particolarmente fertile per lo sviluppo di modelli in grado di auto-migliorarsi, perché i risultati possono essere verificati in modo oggettivo e rigoroso.
Questa prospettiva si inserisce nella visione più ampia che Hassabis porta avanti da tempo: l’idea che l’intelligenza artificiale generale, o AGI, possa emergere entro un orizzonte di cinque-dieci anni. In questo contesto, la questione della fiducia diventa ancora più centrale. Più un sistema è autonomo, capace di pianificare e prendere decisioni complesse, più è fondamentale che l’utente percepisca le sue azioni come allineate ai propri interessi e non distorte da incentivi esterni.