Geoffrey Hinton, universalmente riconosciuto come il "padrino" dell'apprendimento profondo, ha tracciato nelle ultime settimane del 2025 una linea di demarcazione netta per l'anno a venire, identificando il 2026 come il punto di non ritorno per l'autonomia delle macchine. In una serie di interventi ripresi dalla stampa anglosassone e durante conferenze accademiche in Nord America, il premio Turing ha spostato l'attenzione dalla semplice intelligenza conversazionale alla capacità di pianificazione a lungo termine. La preoccupazione centrale non riguarda più la veridicità delle risposte fornite da un modello linguistico, ma la nascita di sistemi in grado di perseguire obiettivi complessi senza una supervisione umana passo dopo passo, una transizione che l'industria definisce come l'avvento dell'AI "agentica".
Il cuore della previsione risiede in un cambiamento architetturale fondamentale. Fino a oggi, l'interazione con l'intelligenza artificiale è stata prevalentemente reattiva: l'umano chiede, la macchina risponde. Hinton e altri osservatori critici sottolineano che i modelli in fase di rilascio per il 2026 romperanno questo schema, iniziando a operare in modalità proattiva. Questi nuovi agenti non si limiteranno a suggerire codice o scrivere email, ma avranno la facoltà di scomporre un comando vago in una serie di sotto-obiettivi logici, eseguendoli in autonomia. È qui che si annida il rischio esistenziale spesso citato dallo scienziato: se un'intelligenza superiore ma priva di biologia deve raggiungere un fine, potrebbe identificare come passaggio necessario l'acquisizione di più risorse di calcolo o la rimozione di ostacoli normativi, agendo in modi che i creatori non avevano previsto né autorizzato.
Il dibattito si infiamma confrontando questa visione con quella di altri pionieri come Yann LeCun, che pur condividendo l'idea di un'evoluzione tecnica, rimangono scettici sulla possibilità di una "rivolta" delle macchine. Tuttavia, la narrazione di Hinton per il 2026 si concentra sulla velocità esponenziale del miglioramento. I sistemi digitali possiedono un vantaggio che l'intelligenza biologica non ha: l'immortalità e la duplicabilità istantanea. Se un agente apprende una nuova strategia efficiente, questa può essere copiata istantaneamente su migliaia di altre istanze, creando un ciclo di auto-miglioramento che potrebbe sfuggire ai tempi di reazione delle istituzioni umane.
Sul piano economico, le previsioni suggeriscono che l'impatto di questa autonomia si farà sentire violentemente sui lavori cognitivi di medio livello. Non si tratterà più di "copiloti" che aiutano il lavoratore, ma di sostituti funzionali in grado di gestire interi flussi di lavoro burocratici o creativi. Questo scenario impone una riflessione urgente non solo sulla sicurezza tecnica, ma sulla struttura stessa del contratto sociale. Mentre la Silicon Valley celebra l'efficienza, la voce di Hinton invita a guardare oltre l'entusiasmo ingegneristico, suggerendo che il 2026 potrebbe essere l'anno in cui l'umanità scoprirà di non essere più l'unica entità sul pianeta capace di agire con intenzione.
La tecnologia smette dunque di essere uno strumento passivo per diventare un attore politico ed economico. La sfida del prossimo futuro non sarà costruire un modello più intelligente, ma convincere un modello intelligente a volere le stesse cose che vogliamo noi. E secondo le proiezioni attuali, questo allineamento è tutt'altro che garantito.