Hinton, Li e Ng difendono i modelli AI aperti nonostante i rischi

Il 12 agosto 2026, alla conferenza Ai4 di Las Vegas, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Andrew Ng hanno sostenuto che lo sviluppo dell'IA debba rimanere aperto, pur dividendosi sulla gestione dei rischi. I modelli a pesi aperti, che rilasciano pubblicamente i parametri addestrati, sono diventati una questione controversa mentre i grandi laboratori spingono per controlli più severi.

Hinton, premio Nobel, ha distinto il codice open source dai modelli a pesi aperti, avvertendo che i pesi aperti rendono facile mettere a punto modelli di base costosi per scopi dannosi come gli attacchi informatici. Ng, co-fondatore di Coursera, ha avvertito che se poche aziende diventano gatekeeper, l'innovazione potrebbe bloccarsi, paragonando il rischio al controllo di Apple e Google sui sistemi operativi mobili.

Ng ha definito l'IA una fonte di soft power. Ha messo in guardia che i modelli a pesi aperti a basso costo della Cina potrebbero essere adottati in Africa e nei paesi in via di sviluppo, influenzando le opinioni di miliardi di persone su democrazia e diritti umani. Ha esortato alla competitività americana nell'IA open source, affermando che le pressioni e la diffusione della paura negli Stati Uniti rendono più difficile competere con i modelli cinesi.

Li, CEO e co-fondatrice di World Labs, ha rifiutato una scelta binaria tra sistemi aperti e chiusi. Ha citato la fisica nucleare, dove gli articoli sono aperti ma l'uranio è regolamentato, e il Progetto Genoma Umano, che ha creato una piattaforma sia per il profitto che per il progresso scientifico. "Abbiamo bisogno di alcuni livelli di apertura", ha detto Li, "ma accetteremo anche sistemi closed-source".

Hinton ha riconosciuto che i modelli a pesi aperti sono permanenti: "Penso che quella battaglia sia persa". Sostiene comunque la regolamentazione, affermando che aiuterà a sviluppare l'IA in una direzione che aiuti le persone, e ha aggiunto: "Non si può lasciare a persone come Elon Musk e Mark Zuckerberg decidere come dovrebbe essere fatta l'IA".

I ricercatori hanno concordato che una regolamentazione sfumata, non l'apertura o la chiusura totale, è la strada probabile da seguire.