Com’è possibile che ChatGpt non sia in grado di avviare un semplice timer

Mentre partecipava al podcast Mostly Human di Laurie Segall, Sam Altman si è trovato a commentare un video virale in cui ChatGpt fallisce un compito banale: cronometrare una corsa.

Nel video in questione, il creator TikTok Huskistaken, noto per i contenuti in cui mette in luce le incongruenze dell’intelligenza artificiale, chiede al chatbot di avviare un timer per la sua corsa di un miglio. Dopo pochi secondi gli chiede di fermarlo e domanda quanto tempo sia trascorso. La risposta è sorprendente: oltre dieci minuti. Anche quando il creator tenta di correggere l’errore, il chatbot continua a sostenere la propria versione.

Un paradosso che fa sorridere. E riflettere

Altman ha parlato di un “problema noto”, lasciando intendere che per arrivare a una soluzione potrebbe servire ancora tempo, “forse un altro anno”.

Il modello vocale di ChatGpt, ha spiegato il CEO di OpenAI, “non dispone degli strumenti” necessari per avviare realmente un timer: si tratta di una funzionalità che verrà introdotta in una fase successiva.

Può sembrare un episodio curioso, eppure sfiora una questione sensibile per l’intera industria dell’intelligenza artificiale generativa.

Da oltre tre anni ChatGpt viene presentato come una tecnologia capace di scrivere codice, superare esami complessi, sostenere “ragionamenti” e affiancare l’utente in un numero crescente di attività.

Il fatto che un semplice cronometro - una funzione elementare rispetto alle ambizioni della cosiddetta IA “agentica” - resti ancora fuori portata può strappare un sorriso, ma invita anche a una riflessione più ampia.

L’ironia dell’eccellenza cognitiva

Il limite riconosciuto da Sam Altman mette a fuoco una distinzione centrale: quella tra “sapere” e “fare”. ChatGpt è un modello linguistico di grandi dimensioni, addestrato a prevedere la parola successiva in una sequenza e a simulare forme avanzate di ragionamento. In altri termini, eccelle nella gestione di concetti astratti, mentre resta privo di vere “mani” digitali.

Gli assistenti tradizionali, come Siri o Alexa, sono stati progettati fin dall’inizio come interfacce vocali collegate alle funzioni dei dispositivi. ChatGpt, invece, nasce come interlocutore testuale separato dal sistema operativo.

Questa mancanza di integrazione profonda crea situazioni surreali in cui l'IA, spinta dalla sua natura predittiva, può arrivare a mentire all'utente, confermando di aver avviato un timer che in realtà non ha il potere di attivare.

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La gabbia della sicurezza digitale

La ragione tecnica di questo isolamento è nota come “sandboxing”, una pratica di sicurezza che confina un software in un ambiente protetto, impedendogli di accedere ai dati o alle funzioni sensibili di un dispositivo.

Quando un utente chiede di impostare un timer, l’intelligenza artificiale comprende la richiesta, ma non dispone delle autorizzazioni necessarie per uscire dalla propria applicazione e intervenire sull’orologio di sistema. Questa separazione rappresenta una tutela essenziale contro accessi indesiderati, anche se oggi limita in modo evidente l’utilità pratica quotidiana.

OpenAI ha finora privilegiato sicurezza e capacità di calcolo, mantenendo ChatGpt all’interno di un perimetro controllato, così da ridurre il rischio di azioni indesiderate sul dispositivo dell’utente. Superare questa barriera implica lo sviluppo di interfacce di programmazione, le cosiddette API, che siano al tempo stesso potenti e affidabili: un lavoro ingegneristico complesso che, secondo Sam Altman, richiede ancora tempo per essere perfezionato.

Il vero punto non è il timer

La parte più interessante della vicenda, forse, non riguarda neppure il limite tecnico in sé, quanto il comportamento del sistema quando quella capacità manca. Nel video diventato virale, ChatGpt fornisce un tempo errato e continua a sostenerlo.

È una fragilità tipica dei grandi modelli linguistici, che non padroneggiano realmente tutto ciò che descrivono. In assenza di un collegamento concreto con strumenti esterni, c’è sempre il rischio che i chatbot simulino competenze invece di esercitarle.

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Eppure ChatGPT ha già compiti programmati e promemoria

Tempo fa OpenAI ha lanciato le “Tasks”, attività programmate che ChatGpt può eseguire in un secondo momento, anche a orari specifici, con notifiche push o email su web.

In questo senso, una forma di gestione temporizzata esiste già: il sistema è in grado di pianificare azioni e ricordarle all’utente, anche se il funzionamento resta legato a meccanismi interni e a integrazioni ancora parziali rispetto alle funzioni di sistema più immediate.

La contraddizione è meno netta di quanto sembri.

Un conto è programmare un’azione futura attraverso un’infrastruttura dedicata, ed eseguirla all’ora prevista. Un altro è avere, dentro una conversazione vocale in tempo reale, la capacità nativa di avviare un timer, misurare con precisione il tempo che passa e poi restituire il risultato corretto senza inventare nulla.

Le due cose, dal punto di vista dell’utente, sembrano vicine. Dal punto di vista del chatbot, però, implicano architetture diverse. Ed è proprio questa distanza tra percezione e realtà che continua a generare confusione attorno a strumenti basati su IA generativa come ChatGpt.

Un limite piccolo che racconta un problema grande

La storia del timer funziona perché condensa in scala ridotta la fase che sta attraversando l’intelligenza artificiale.

Le big tech spingono costantemente i loro sistemi più avanzati parlando di agenti IA, compiti automatizzati e perfino di un possibile contributo all’accelerazione della scoperta scientifica.

Quando però questi sistemi entrano nella vita quotidiana, il metro di giudizio cambia poiché contano anche le funzioni più elementari.

Per un pubblico ormai ampio - ChatGpt viene usato ogni settimana da più di 800 milioni di utenti attivi - la fiducia nei chatbot si costruisce anche sulla coerenza tra ciò che dichiarano e ciò che riescono a fare davvero, senza ambiguità.

La battuta di Altman sul timer è diventata a sua volta virale proprio perché rovescia la narrativa abituale: invece di un’IA che avanza senza freni, mostra una tecnologia potentissima ma ancora sorprendentemente fragile nelle cose più normali.