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Voglio presentarvi due narrazioni sull'IA. Entrambe riguardano l'uso di questa tecnologia per automatizzare la programmazione informatica, ma portano a conclusioni molto diverse.
La prima narrazione osserva che i Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) sono estremamente adatti per la codifica perché il codice sorgente, nel suo cuore, è semplicemente testo molto ben strutturato, ed è proprio questa la loro forza. Per questa stretta corrispondenza tra bisogno e capacità, il settore della programmazione sta fungendo da agnello sacrificale economico, il primo grande settore a subire un sconvolgimento immesso dall’IA.
Non sono mancate le prove a supporto di queste affermazioni. Ecco alcuni esempi, tutti degli ultimi due mesi:
Aravind Srinivas, CEO della società di IA Perplexity, afferma che strumenti IA come Cursor e GitHub Copilot riducono il tempo di completamento delle attività per i suoi ingegneri da “tre o quattro giorni a un’ora.” Ora impone a ogni dipendente di usarli: “La velocità con cui si possono correggere bug e mettere in produzione è spaventosa.”
Un articolo su Inc. dichiarava con sicurezza: “Nel mondo dell'ingegneria del software, l'IA ha davvero cambiato tutto.”
Non sorprende che queste enormi nuove capacità siano state additate come causa di gravi disruzioni. Un articolo di un sito di investimenti titolava allarmante: “Il settore tech registra 64.000 licenziamenti quest’anno a causa dell’avanzamento dell’IA.” Niente e nessuno è al sicuro da tali tagli. “Grandi aziende come Microsoft sono state in prima linea in questi licenziamenti,” spiega l’articolo, “citando gli avanzamenti dell’IA come fattore principale.”
Anche il mio mondo dell’informatica accademica non è stato risparmiato. Un articolo clamoroso dell’Atlantic si apre con un’affermazione preoccupante: “La bolla dell’informatica sta scoppiando,” che in gran parte attribuisce all’IA, una tecnologia definita “ideale per sostituire il tipo di persona che l’ha creata.”
Alla luce della sicurezza di queste affermazioni, si potrebbe pensare che i programmatori siano destinati a scomparire come operatori telegrafici. Ma, se si leggono altri articoli e citazioni di questo stesso periodo, emerge una narrazione molto diversa:
La società di valutazione dell’IA METR ha recentemente pubblicato i risultati di un trial controllato randomizzato in cui un gruppo di sviluppatori di software open-source esperti è stato diviso in due gruppi, uno dei quali avrebbe usato strumenti di codifica IA per completare una serie di attività, l’altro no. Come riassume il rapporto: “Sorprendentemente, abbiamo scoperto che quando gli sviluppatori usano strumenti IA, impiegano il 19% in più rispetto a senza—l’IA li rende più lenti.”
Nel frattempo, altri ingegneri esperti stanno cominciando a contrastare le affermazioni estreme su come l’IA influenzerà l’industria. “Lasciare la programmazione come carriera adesso a causa degli LLM sarebbe come smettere di fare falegnameria grazie all’invenzione della Sega da tavolo,” ha commentato lo sviluppatore Simon Wilson.
Il CEO tecnologico Nick Khami ha reagito all’affermazione che gli strumenti IA ridurranno drasticamente il numero di dipendenti necessari per realizzare un prodotto software: “Mi sembra di essere vittima di una manipolazione psicologica ogni volta che leggo queste cose, e temo che faccia sentire le persone all'inizio del loro percorso nello sviluppo software che è una cattiva investimento.”
Ma che ne è di Microsoft che sostituisce tutti quei dipendenti con strumenti IA? Un’analisi più approfondita rivela che non è andata così. L’annuncio reale dell’azienda ha chiarito che i tagli sono stati distribuiti tra le divisioni (come il gaming) per liberare fondi da investire in iniziative IA, non perché l’IA stava sostituendo i lavoratori.
Cosa dire dei poveri studenti di informatica? Più avanti nello stesso articolo dell’Atlantic, si propone una spiegazione alternativa. Il settore tecnologico si è recentemente contratto per correggere spese eccessive durante gli anni della pandemia. Questo mercato più morbido fa la differenza: “l’iscrizione alla laurea in informatica è storicamente fluttuata con il mercato del lavoro… e i precedenti declini si sono sempre ripresi fino a livelli di iscrizione più alti di quelli di partenza.” (Nota storica personale: quando studiavo informatica come undergrad negli inizi degli anni 2000, ricordo che c’era preoccupazione per il calo drastico del numero di studenti dopo il crollo delle dot-com.)
Qui troviamo due approcci completamente diversi allo stesso problema dell’IA, a seconda degli articoli che si leggono e degli esperti a cui ci si affida. Cosa dovremmo trarne da questa confusione? Quando si tratta degli impatti dell’IA, ancora non sappiamo nulla di certo. Ma questo non impedisce a tutti di fare finta di sapere.
Il mio consiglio, per ora:
Disattivate sia la rhetoric più accesa sia quella più sprezzante.
Concentratevi sui cambiamenti tangibili in aree che vi riguardano e che sembrano realmente collegate all’IA—leggere ampiamente e chiedere alle persone di cui vi fidate cosa stanno osservando.
Oltre a questo, tuttavia, seguite con grande scetticismo le notizie sull’IA. Tutto questo è troppo nuovo perché qualcuno possa davvero capire cosa sta dicendo.
L’IA è importante. Ma ancora non sappiamo appieno perché.
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