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title: Ricercatori di Deepmind prevedono un futuro di sciami di agenti invece di una super intelligenza artificiale
url: https://www.dataloco.com/it/ricercatori-di-deepmind-prevedono-un-futuro-di-sciami-di-agenti-invece-di-una-super-intelligenza-artificiale
published: 2026-10-06T10:27:39+00:00
language: it
section: IA
source: https://the-decoder.de/deepmind-forscher-sehen-ki-zukunft-in-agentenschwaermen-statt-in-einer-super-ki/
organizations: Deepmind Institute
publisher: Dataloco
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# Ricercatori di Deepmind prevedono un futuro di sciami di agenti invece di una super intelligenza artificiale

Ricercatori del Deepmind Institute hanno pubblicato un saggio in cui contestano l'idea diffusa di una singola superintelligenza artificiale. Gli autori propongono invece un futuro caratterizzato da sciami di agenti in rete, istituzioni ibride e quella che definiscono come Intelligenza Simbiotica Artificiale.

Secondo Benjamin Bratton, Blaise Agüera y Arcas e James Manyika, l'intelligenza artificiale generale emergerà come un tessuto sociale composto da numerosi agenti e esseri umani che cooperano tra loro. Gli autori osservano che i sistemi di intelligenza artificiale più potenti attuali sono già strutture che raggruppano diversi modelli in team attraverso la divisione del lavoro. Di conseguenza, il problema centrale della ricerca si sposta dalla creazione di un'intelligenza artificiale isolata all'orchestrazione e alla governance di una rete complessa di agenti, umani e sistemi di collegamento, rendendo l'intelligenza un fenomeno sociale piuttosto che una proprietà individuale.

Questa visione di Intelligenza Simbiotica Artificiale descrive un ecosistema in cui attori umani e macchine coesistono permanentemente, si influenzano a vicenda e prendono decisioni insieme. Tale modello si oppone esplicitamente al concetto di singolarità, ovvero l'idea di una singola super intelligenza artificiale capace di ottimizzare se stessa.

L'argomentazione si basa su studi empirici riguardanti modelli di ragionamento come DeepSeek-R1 e QwQ-32B. Le analisi delle tracce di ragionamento indicano che questi modelli generano spesso schemi simili a dibattiti interni, variando le prospettive e formulando obiezioni. Questo comportamento emerge spontaneamente dal processo di addestramento quando l'apprendimento per rinforzo premia l'accuratezza del ragionamento.

Gli autori ipotizzano un punto di svolta macrostorico in cui il testo sintetico, il codice e l'amministrazione supereranno la produzione aggregata dei cervelli biologici. In questo scenario, l'essere umano potrebbe fungere da strato di astrazione lento che guida un campo distribuito di cognizione sintetica.

Un agente di intelligenza artificiale viene ridefinito come un insieme temporaneo di modelli, ruoli, ricordi, orientamenti etici, strumenti e capacità. A differenza dell'io umano, che è un tutto fisicamente connesso, l'agente è un assemblaggio smontabile che si ricompone a ogni richiesta in base al contesto e alle istruzioni dell'utente.

Infine, i ricercatori suggeriscono che le interfacce utente evolveranno dai chatbot individuali a schemi visivi, dove gli utenti gestiranno gli agenti come nodi di una rete. Le competenze richieste passeranno dalla programmazione classica, basata su passaggi ordinati, alla capacità di coordinare sciami di agenti lavorando con sistemi imprecisi.

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