AGI, intelligenza artificiale generale

L’AGI occupa il punto centrale della scala che va dall’IA ristretta alla superintelligenza. È la soglia oltre la quale una macchina non eccelle più in un solo compito, ma affronta con competenza umana quasi qualunque problema intellettuale. Il confronto tra i tre livelli è nella pagina Superintelligenza e intelligenza artificiale.

Cosa significa AGI

La sigla AGI abbrevia l’inglese artificial general intelligence. L’aggettivo “generale” indica l’ampiezza delle capacità, non la loro intensità. Un sistema generale sa passare dalla traduzione alla programmazione, dalla pianificazione alla scrittura, imparando compiti nuovi senza essere riprogettato.

I sistemi oggi più diffusi sono invece specializzati, anche quando appaiono versatili. Un programma che gioca a scacchi meglio di qualunque campione non sa riconoscere un volto. Un sistema che riconosce volti non sa pianificare un viaggio. La generalità è proprio ciò che manca a questi sistemi.

L’ambizione della generalità accompagna l’informatica fin dall’inizio. Nel 1950 Alan Turing apriva il suo articolo “Computing Machinery and Intelligence”, sulla rivista Mind, con una domanda che non riguardava un compito specifico ma il pensiero in quanto tale.

“I propose to consider the question, ‘Can machines think?’”

Propongo di considerare la domanda: «Le macchine possono pensare?»

Cinque anni dopo, la proposta per il seminario estivo di Dartmouth usava l’espressione “artificial intelligence”. Il documento, datato 31 agosto 1955 e firmato da J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester e C. E. Shannon, partiva da una congettura di portata generale.

2Proposta di Dartmouth, 1955

Proposta di Dartmouth, 31 agosto 1955: studio di due mesi e dieci persone nell’estate 1956. Fonte 2

“The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it.”

Lo studio procederà sulla base della congettura che ogni aspetto dell'apprendimento o ogni altra caratteristica dell'intelligenza possa in linea di principio essere descritto con tale precisione da poter costruire una macchina che lo simuli.

La congettura riguarda “ogni aspetto” dell’intelligenza, non un singolo compito. In questo senso l’obiettivo che oggi si chiama AGI coincide con il programma originario della disciplina. La cronologia completa è nella pagina Storia della superintelligenza.

AGI e IA generativa

L’AGI viene spesso confusa con l’IA generativa, cioè con i sistemi che producono testi, immagini, suoni o codice a partire da grandi quantità di esempi. Le due espressioni rispondono però a domande diverse e non vanno sovrapposte.

“Generativa” descrive che cosa fa un sistema: genera contenuti nuovi. “Generale” descrive quanto è ampio l’insieme dei compiti che sa affrontare con competenza umana. Un modello linguistico può scrivere, tradurre e riassumere, ed essere quindi versatile, senza raggiungere la soglia della generalità.

Il dibattito sull’AGI riguarda proprio questo scarto tra versatilità e generalità. Stabilire se un sistema versatile abbia raggiunto la soglia richiede una definizione esplicita di che cosa conti come generale. Le definizioni in uso, come mostra la sezione seguente, non coincidono.

Le definizioni a confronto

Le definizioni di AGI usate oggi si possono raggruppare in tre famiglie. Alcune misurano il valore economico del lavoro svolto, altre la capacità nei compiti cognitivi, altre ancora collocano i sistemi su una scala di livelli. Ciascuna produce risposte diverse alla domanda su quando l’AGI arriverà.

Lo statuto di OpenAI, pubblicato il 9 aprile 2018, adotta il criterio economico. Definisce l’AGI come un insieme di sistemi altamente autonomi che superano gli esseri umani nella maggior parte del lavoro di valore economico.

“highly autonomous systems that outperform humans at most economically valuable work”

Sistemi altamente autonomi che superano gli esseri umani nella maggior parte del lavoro economicamente rilevante.

Google DeepMind adotta un criterio cognitivo. Nel post “Taking a responsible path to AGI”, del 2 aprile 2025, descrive l’AGI come un’IA capace almeno quanto gli esseri umani nella maggior parte dei compiti cognitivi.

4Google DeepMind, 2025

Post firmato da Dragan, Shah, Flynn e Legg, 2 aprile 2025. Fonte 4

Dario Amodei, di Anthropic, ha scelto di non usare il termine. Nel saggio “Machines of Loving Grace” dell’ottobre 2024 preferisce l’espressione “powerful AI”, che descrive come un sistema più intelligente di un premio Nobel nella maggior parte dei campi rilevanti.

5Amodei, 2024

Dario Amodei, “Machines of Loving Grace”, ottobre 2024. Fonte 5

La survey di AI Impacts, rivolta ai ricercatori, usa una formulazione ancora diversa. Chiede quando macchine senza aiuto supereranno gli umani in ogni compito possibile. La soglia della survey, detta HLMI, è più esigente di quella di OpenAI, che si ferma alla maggior parte del lavoro.

6Grace et al., 2024

Grace et al., “Thousands of AI Authors on the Future of AI”, abstract. Fonte 6

Fonte	Anno	Criterio	Soglia
OpenAI	2018	economico	superare gli umani nella maggior parte del lavoro di valore economico
Google DeepMind	2025	cognitivo	essere almeno capaci quanto gli umani nella maggior parte dei compiti cognitivi
Dario Amodei	2024	cognitivo, comparativo	essere più intelligenti di un premio Nobel nella maggior parte dei campi
AI Impacts	2023	cognitivo, universale	superare gli umani in ogni compito possibile, senza aiuto

I livelli di AGI

Una definizione binaria, presente o assente, si presta male a misurare un progresso graduale. Per questo alcuni ricercatori hanno proposto scale a più gradini. Una di queste è stata elaborata da un gruppo di ricercatori di Google DeepMind.

Il lavoro di Morris e coautori, apparso su arXiv il 4 novembre 2023, propone uno schema per classificare capacità e comportamento dei modelli di AGI e dei loro precursori. Nella versione del settembre 2025 il titolo è diventato “Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI”.

7Morris et al., 2023

Morris et al., arXiv 2311.02462, versione 5. Fonte 7

Lo schema tiene distinti la capacità e il comportamento, due aspetti che nel dibattito pubblico vengono spesso confusi. Il primo riguarda quanto un sistema è bravo nei compiti che svolge. Il secondo riguarda come agisce, e con quanta autonomia, nel mondo. Un sistema molto capace può restare uno strumento, e uno poco capace può agire con ampia autonomia.

La distinzione ha conseguenze sulla sicurezza. I rischi associati agli agenti IA, che pianificano ed eseguono azioni in sequenza, dipendono dall’autonomia più che dalla sola capacità. Il tema è approfondito nella pagina Allineamento e problema del controllo.

Le stime pubblicate sui tempi

Sul momento in cui un’AGI potrebbe esistere circolano solo stime, con margini molto ampi. Le principali provengono da survey tra ricercatori e da dichiarazioni dei laboratori. Vanno lette insieme alla definizione da cui partono, perché soglie diverse spostano le date di decenni.

La survey di AI Impacts è stata distribuita nell’ottobre 2023 a 2.778 ricercatori. La probabilità di macchine superiori agli umani in ogni compito era stimata al 10% entro il 2027 e al 50% entro il 2047. La stima del 50% era anticipata di 13 anni rispetto alla survey del 2022.

“the chance of unaided machines outperforming humans in every possible task was estimated at 10% by 2027, and 50% by 2047.”

La probabilità che macchine senza aiuto superino gli esseri umani in ogni compito possibile era stimata al 10% entro il 2027 e al 50% entro il 2047.

La stessa survey chiedeva quando sarebbe stata possibile la piena automazione di tutte le occupazioni. In quel caso la probabilità del 50% si collocava nel 2116, contro il 2164 della survey del 2022. La distanza tra le due domande mostra quanto pesi la formulazione.

8Grace et al., 2024

Grace et al., arXiv 2401.02843, pubblicato nel 2025 sul Journal of Artificial Intelligence Research. Fonte 8

I laboratori hanno indicato orizzonti più brevi. Google DeepMind, nel post dell’aprile 2025, scriveva che l’AGI potrebbe arrivare nei prossimi anni. OpenAI, nel maggio 2023, riteneva concepibile che entro dieci anni i sistemi superassero gli esperti nella maggior parte dei campi.

9OpenAI, maggio 2023

OpenAI, “Governance of superintelligence”, 22 maggio 2023. Fonte 9

Nel giugno 2025 Sam Altman ha scritto sul proprio blog che il 2026 avrebbe probabilmente visto arrivare sistemi capaci di produrre intuizioni nuove. La frase è una previsione dell’autore e non una misura delle capacità raggiunte.

10Altman, 2025

Sam Altman, “The Gentle Singularity”, 2025. Fonte 10

AGI e superintelligenza

L’AGI e la superintelligenza indicano due soglie diverse. La prima è raggiunta quando un sistema eguaglia gli esseri umani in quasi tutti i compiti. La seconda richiede, nella definizione di Nick Bostrom del 1998, un intelletto molto più intelligente dei migliori cervelli umani in praticamente ogni campo.

11Bostrom, 1998

Bostrom, “How Long Before Superintelligence?”, 1998. Fonte 11

Il rapporto tra le due soglie è oggetto di stime discordanti. Nella survey del 2023 la mediana dei ricercatori assegnava il 10% alla probabilità di un’IA molto superiore agli umani due anni dopo la parità misurata dalla survey. Per trent’anni dopo, la mediana saliva al 60%.

6Grace et al., 2024

Grace et al., tabella 1, p. 10. Fonte 6

Chi ritiene breve il passaggio richiama di solito l’ipotesi dell’esplosione di intelligenza formulata da I. J. Good. Il gradino successivo all’AGI è descritto nella pagina Superintelligenza artificiale (ASI).

Le posizioni dichiarate dai laboratori

Diversi laboratori indicano l’AGI come obiettivo esplicito. Lo statuto di OpenAI del 2018 fissa come missione assicurare che l’AGI vada a beneficio di tutta l’umanità. Google DeepMind scrive che l’IA, e in prospettiva l’AGI, può produrre una delle maggiori trasformazioni della storia.

12Google DeepMind

Google DeepMind, pagina “About”. Fonte 12

Nell’aprile 2025 Google DeepMind ha affiancato al post sull’AGI un documento tecnico, “An Approach to Technical AGI Safety & Security”. Il testo descrive come l’azienda intende affrontare i rischi di sicurezza dei sistemi più capaci.

4Google DeepMind, 2025

Google DeepMind, 2 aprile 2025. Fonte 4

All’interno dei laboratori non mancano voci critiche. Nel maggio 2024 Jan Leike, dimettendosi da OpenAI, ha scritto che l’azienda doveva diventare una società dell’AGI che mette la sicurezza al primo posto.

13AP, maggio 2024

Associated Press, maggio 2024. Fonte 13

Anche le istituzioni internazionali usano il termine. Il 22 settembre 2026 il presidente dell’Assemblea Generale dell’ONU, Khalilur Rahman, ha citato l’AGI tra i rischi da non escludere e ha chiesto salvaguardie basate su evidenze scientifiche. Le dichiarazioni aziendali sono raccolte nella pagina Chi sta costruendo la superintelligenza.

14Presidente AG ONU, 2026

Discorso di apertura del dibattito generale, 81ª sessione. Fonte 14

La parola e la cosa

La parola

Nel linguaggio amministrativo e normativo l’AGI non è una categoria. Negli Stati Uniti “SI” indica dal 29 settembre 2026 tutta l’intelligenza artificiale definita dalla legge. Nell’AI Act europeo i “modelli per finalità generali” sono una categoria giuridica di modelli esistenti.

La cosa

Nella ricerca l’AGI indica una soglia di capacità: un sistema generale quanto una mente umana. È il gradino intermedio tra l’IA ristretta e la superintelligenza, e la sua definizione cambia da un laboratorio all’altro.

L’ordine esecutivo 14434 fa coincidere “Super Intelligence” con la definizione statutaria di intelligenza artificiale, 15 U.S.C. 9401(3). La nuova parola non indica quindi un sistema generale, né un sistema superiore all’uomo.

15EO 14434, 2026

Ordine esecutivo 14434, sezione 3. Fonte 15

Anche l’espressione europea “per finalità generali” non equivale ad AGI. L’AI Act presume ad impatto elevato i modelli addestrati con più di 10^25 operazioni in virgola mobile, un criterio di calcolo e non di generalità cognitiva. La disciplina è descritta nella pagina Le regole sulla superintelligenza.

16AI Act, 2024

Regolamento (UE) 2024/1689, articolo 51, paragrafo 2. Fonte 16