Dal monito di “Something Big Is Happening” al governo pubblico dell’accelerazione dell’intelligenza artificiale.
Il testo “Something Big Is Happening” pubblicato da Matt Shumer all’inizio del 2026 non è un contributo scientifico né un documento di policy, é una narrazione interna all’ecosistema tecnologico più avanzato, costruita con il linguaggio dell’urgenza e dell’esperienza diretta. Proprio per questo assume valore non come previsione da confermare o smentire, ma come segnale di discontinuità che interpella la capacità collettiva di comprendere trasformazioni in atto prima che esse si sedimentino in categorie stabili. La questione centrale non è stabilire se Shumer “abbia ragione”, ma interrogarsi su cosa la sua posizione privilegiata consenta di osservare e, soprattutto, su come istituzioni e società possano governare una fase di accelerazione tecnologica che sembra comprimere i tempi dell’adattamento politico e organizzativo.
Uno dei nuclei dell’argomentazione di Shumer è l’idea che l’intelligenza artificiale abbia superato la soglia del progresso incrementale, entrando in una fase di cambio di regime. Questa percezione trova eco in altre voci provenienti dal cuore dell’industria tecnologica globale. Sam Altman ha più volte descritto l’AI come un’infrastruttura abilitante di portata generale, destinata a incidere trasversalmente su economia, lavoro e produzione della conoscenza. In modo analogo, Dario Amodei ha sottolineato come la velocità di sviluppo dei modelli di frontiera stia superando la capacità delle strutture sociali e regolative di assimilarne gli effetti. In questo quadro, l’accelerazione non è solo un dato tecnico, ma un problema di governo del tempo: la distanza crescente tra innovazione e istituzionalizzazione rischia di produrre vuoti decisionali e asimmetrie di potere.
Il passaggio più problematico del discorso di Shumer riguarda l’idea di un’AI che inizia a partecipare al proprio ciclo di sviluppo, contribuendo a processi di progettazione, valutazione e ottimizzazione. Al di là delle formulazioni suggestive, ciò segnala un mutamento reale del ruolo dell’intelligenza artificiale: da strumento esecutivo a infrastruttura cognitiva capace di orientare decisioni e processi. È su questo terreno che emergono le principali questioni di governance. Luciano Floridi invita da tempo a distinguere con rigore tra intelligenza, autonomia e responsabilità, mettendo in guardia contro l’uso disinvolto di categorie antropomorfiche che rischiano di offuscare l’attribuzione della responsabilità umana. Parallelamente, Kate Crawford richiama invece l’attenzione sui costi sistemici dell’AI, evidenziando come l’accelerazione tecnologica sia inseparabile da scelte politiche, industriali ed estrattive che producono effetti ambientali e sociali spesso rese invisibili dal racconto dell’innovazione.
In questo contesto, il dibattito europeo – e in particolare l’adozione dell’AI Act – rappresenta un tentativo avanzato di risposta regolativa, ma mette anche in luce una tensione strutturale: la difficoltà di tradurre principi normativi in capacità amministrative effettive, soprattutto nei sistemi pubblici meno digitalizzati. La questione non è se l’AI diventerà autonoma, ma se le istituzioni sapranno mantenere una sovranità epistemica sufficiente a comprenderne e governarne l’uso come infrastruttura decisionale.
Le implicazioni sociali e occupazionali costituiscono un ulteriore asse critico. Le previsioni di sostituzione massiva dei lavori cognitivi, evocate da Shumer, richiedono una lettura meno impressionistica e più strutturale. Gary Marcus contesta l’idea che i modelli attuali abbiano raggiunto una vera autonomia cognitiva, sottolineandone le fragilità e la dipendenza da contesti controllati. Al tempo stesso, Geoffrey Hinton riconosce che la crescente complessità dei sistemi pone rischi reali di perdita di controllo e di opacità decisionale. La trasformazione del lavoro, più che una semplice sostituzione, appare come una ricomposizione profonda delle competenze richieste, con una crescente centralità di funzioni di giudizio, coordinamento e responsabilità.
Per un Paese come l’Italia, caratterizzato da un tessuto produttivo frammentato e da una Pubblica Amministrazione “in transizione digitale”, questa sfida assume tratti particolarmente delicati. Il rischio non è solo occupazionale, ma istituzionale e culturale: la possibilità che l’accelerazione tecnologica ampli divari preesistenti tra chi è in grado di governare l’AI e chi ne subisce gli effetti senza strumenti di comprensione.
Il valore del contributo di Shumer, letto criticamente, risiede dunque nella sua funzione di allarme cognitivo più che nella precisione delle sue previsioni. Mettere in dialogo questa voce con posizioni di sostegno e di critica consente di superare la polarizzazione tra entusiasmo e paura, restituendo complessità al dibattito. L’intelligenza artificiale non è un destino inevitabile, ma un’infrastruttura che richiede capacità di governo, competenze pubbliche e responsabilità collettive. È su questo terreno, più che su quello della profezia tecnologica, che si gioca la possibilità di orientare l’innovazione verso esiti compatibili con i valori democratici e con l’interesse generale.
