AGI, ASI e Singolarità: cosa significano le parole al centro del dibattito sull’IA

Se ne parla ormai da anni nei paper scientifici, tra gli addetti ai lavori, nelle previsioni dei futurologi e nelle dichiarazioni dei protagonisti della corsa all’Intelligenza artificiale. Ma che cosa si nasconde dietro le sigle AGI e ASI e nel concetto di Singolarità?

Prima l’AI, poi l’AGI, quindi la superintelligenza, e sullo sfondo la Singolarità. Vista così, la sequenza potrebbe sembrare soltanto una progressione lessicale, una gara a trovare ogni volta una parola più suggestiva della precedente per raccontare il futuro dell’Intelligenza artificiale. Il marketing, naturalmente, c’entra, ma sarebbe un errore fermarsi qui.

L’AGI (Artificial General Intelligence), l’ASI (Artificial Superintelligence) e la Singolarità descrivono in realtà tre concetti differenti, ma strettamente collegati. Capire la differenza aiuta anche a distinguere ciò che appartiene alla ricerca scientifica da ciò che, almeno per ora, resta nell’ambito delle previsioni e delle profezie della Silicon Valley.

Sebbene non esistano definizioni ufficiali, univoche e universalmente accettate dalla comunità scientifica internazionale, né uno standard accademico condiviso che fissi con precisione i confini tra queste categorie, esiste un nucleo concettuale abbastanza consolidato. Partiamo allora da ciò che possiamo dire con maggiore chiarezza, separando la scienza dalla fantascienza.

L’AGI indica, in termini generali, una macchina capace di raggiungere prestazioni paragonabili a quelle umane in un ampio spettro di attività cognitive. Con l’ASI, invece, il punto di riferimento cambia, non trattandosi più di raggiungere l’essere umano, ma perfino di superarlo. La Singolarità descrive invece l’ipotesi di un momento in cui il progresso tecnologico, spinto anche da Intelligenze artificiali sempre più avanzate, accelera fino a produrre trasformazioni radicali e difficili da prevedere per la società umana.

Quanto debbano essere avanzate queste capacità, come misurarle e dove collocare esattamente i confini tra AGI e ASI restano questioni ancora aperte. E ancora più incerto è stabilire in quali condizioni lo sviluppo di una superintelligenza possa davvero condurre a una Singolarità.

AGI, la macchina che impara e si adatta come gli esseri umani

Per AGI (Artificial General Intelligence) si intende generalmente un sistema di Intelligenza artificiale capace di comprendere, apprendere e svolgere un’ampia varietà di compiti cognitivi in modo generale e flessibile, senza essere progettato o addestrato esclusivamente per una singola attività. In altre parole, un’AGI dovrebbe essere in grado di trasferire conoscenze e competenze da un ambito all’altro, adattarsi a situazioni nuove, ragionare, pianificare e risolvere problemi con un livello di versatilità paragonabile a quello umano.

Ma appena usciamo dal perimetro delle definizioni, incontriamo un problema tuttora irrisolto: cosa dobbiamo misurare per poter dire di avere raggiunto l’Intelligenza Artificiale Generale? L’Intelligenza artificiale che siamo abituati a utilizzare può programmare, tradurre, analizzare immagini, risolvere problemi matematici, produrre testi, lavorare con audio e video. Ma essere molto bravi in tante attività non equivale automaticamente a possedere un’Intelligenza Artificiale Generale. Ad esempio, un programma capace di battere il campione del mondo di scacchi è straordinariamente intelligente in uno specifico dominio di competenze, ma non per questo sa compilare una dichiarazione dei redditi. Un’AGI dovrebbe invece possedere una versatilità molto più vicina a quella umana, capire un problema mai incontrato prima, acquisire le conoscenze necessarie e trovare una soluzione senza dover essere costruita appositamente per quel compito.

Per provare a trasformare questa domanda in una risposta misurabile, nel marzo 2026 Google DeepMind ha proposto un modello basato su dieci capacità cognitive (percezione, generazione, attenzione, apprendimento, memoria, ragionamento, metacognizione, funzioni esecutive, problem solving e cognizione sociale) con l’obiettivo di confrontare le prestazioni dei sistemi artificiali con quelle umane su un insieme molto ampio di capacità, invece di affidarsi a un singolo test o benchmark.

L’idea è osservare l’AGI attraverso un insieme di capacità diverse, valutando non soltanto quanto un sistema sia bravo in un determinato compito, ma quanto riesca a mantenere prestazioni elevate passando da un dominio all’altro. Anche questo approccio, però, non risolve completamente il problema. Stabilire quali capacità siano davvero decisive, quale livello debbano raggiungere e quando la loro combinazione possa essere considerata equivalente a un’Intelligenza Artificiale Generale resta oggetto di discussione. La stessa DeepMind riconosce, infatti, che mancano ancora strumenti empirici adeguati per stabilire con precisione quanto i sistemi attuali siano vicini all’AGI.

OpenAI ha scelto una strada diversa, adottando una propriadefinizione: «Per AGI intendiamo sistemi altamente autonomi che superano gli esseri umani nella maggior parte delle attività economicamente rilevanti». Una formulazione che mette l’accento non soltanto sulle capacità cognitive generali, ma anche sull’autonomia del sistema e sul suo impatto nel mondo del lavoro.

Il problema, però, non è ancora risolto perché possiamo descrivere l’AGI in modi diversi e provare a misurarne le capacità, ma manca un criterio condiviso che ci dica quando potremo davvero affermare di averla raggiunta.

ASI, quando l’AI supera l’uomo e cambia la scala dell’intelligenza

Mentre ricercatori e aziende continuano a discutere su dove collocare il confine dell’AGI, alcuni dei protagonisti della corsa all’Intelligenza artificiale sembrano già avere spostato lo sguardo più avanti, concentrandosi sull’ASI, ossia la Superintelligenza Artificiale.

Anche in questo caso non esiste una definizione unica e universalmente accettata, ma il concetto di fondo è abbastanza chiaro: per superintelligenza si intende un sistema di Intelligenza artificiale le cui capacità cognitive superano in modo significativo quelle umane, non soltanto in uno specifico ambito, ma su un insieme molto ampio di attività. Se l’AGI ha come riferimento un livello di intelligenza paragonabile a quello umano, con l’ASI quel riferimento viene oltrepassato. Non si tratta più di costruire una macchina capace di fare ciò che sappiamo fare noi, ma di immaginarne una capace di ragionare, apprendere, progettare e risolvere problemi meglio degli esseri umani, anche nei campi in cui eccellono i migliori specialisti.

L’idea non nasce con l’attuale corsa all’AI. Nel 2014 il filosofo Nick Bostrom contribuì a portarla nel dibattito pubblico con il libro “Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies”, definendo la superintelligenza come un intelletto capace di superare nettamente i migliori cervelli umani praticamente in ogni campo, dalla creatività scientifica alle competenze sociali. Per molto tempo il concetto è rimasto soprattutto nel territorio della filosofia e della futurologia. Oggi, però, sta entrando sempre più esplicitamente anche nel linguaggio della ricerca.

Nel giugno 2026 Google DeepMind ha pubblicato un rapporto dal titolo eloquente, “From AGI to ASI”, descrivendo il passaggio dall’Intelligenza Artificiale Generale alla superintelligenza. L’AGI viene associata a capacità generali di livello umano, mentre l’ASI viene collocata più avanti lungo questo continuum. In termini intuitivi, spiegano i ricercatori, potrebbe arrivare a essere più intelligente e cognitivamente capace persino di grandi organizzazioni composte da esseri umani.

Sam Altman lo ha messo nero su bianco nel gennaio 2025, quando scriveva che OpenAI era ormai convinta di sapere come costruire l’AGI «così come l’abbiamo tradizionalmente intesa». Ma subito dopo spostava l’asticella, spiegando che l’azienda stava iniziando a guardare oltre, «verso la superintelligenza nel vero senso della parola».

Nel febbraio 2026, all’India AI Impact Summit, Altman si è sbilanciato anche sui tempi. «Sulla traiettoria attuale, crediamo che potremmo essere a soli un paio d’anni dalle prime versioni di una vera superintelligenza». Una previsione che lo stesso CEO di OpenAI ammette possa rivelarsi sbagliata, ma che ritiene debba essere presa seriamente in considerazione.

Mark Zuckerberg ha trasformato questo cambio di prospettiva in una scelta organizzativa, chiamando Meta Superintelligence Labs la struttura incaricata di guidare la nuova fase della corsa all’AI. E nel saggio “The Future is for Everyone”, pubblicato il 10 agosto 2026, scrive: «Nei prossimi anni, le persone potranno utilizzare una superintelligenza che va oltre le capacità umane per creare e scoprire cose nuove e straordinarie».

Nella visione di Zuckerberg, il punto non è più soltanto costruire macchine capaci di rispondere meglio alle nostre domande, programmare software o svolgere una parte crescente del nostro lavoro. Il salto sta soprattutto nella capacità di creare qualcosa di nuovo. «L’invenzione, non l’automazione, sarà il più grande contributo della superintelligenza», sostiene Zuckerberg, aggiungendo che l’AI aiuterà sempre più a «scoprire nuove conoscenze», dalla ricerca di nuovi farmaci a nuovi modi per migliorare un’attività economica.

Ma nel saggio compare anche uno scenario più radicale, quello del recursive self-improvement, ossia la possibilità che sistemi di AI contribuiscano autonomamente al proprio miglioramento. Zuckerberg ipotizza che un sistema auto-migliorante, aumentando l’efficienza del calcolo, possa teoricamente ricavare cento volte o più “intelligenza” da ogni gigawatt di potenza disponibile, alterando gli equilibri di potere e aprendo il problema della concentrazione del controllo su sistemi sempre più potenti.

Ed è a questo punto che sulla scena compare la terza parola, Singolarità.

Dopo la Singolarità siamo nell’ignoto

Se l’AGI indica una macchina con capacità paragonabili a quelle umane e l’ASI una macchina capace di superarle, la Singolarità introduce uno scenario ancora più radicale e potenzialmente distopico. È il momento ipotetico in cui il progresso tecnologico accelera a tal punto da produrre trasformazioni che gli esseri umani non riescono più a prevedere con gli strumenti e le categorie del presente.

Il termine viene dalla matematica e dalla fisica, dove indica situazioni in cui un sistema presenta un comportamento non regolare o estremo. Nella relatività generale, per esempio, le singolarità sono associate a condizioni limite dello spazio-tempo nelle quali la descrizione classica mostra i propri limiti. Applicato alla tecnologia, il concetto mantiene l’idea di una soglia oltre la quale i modelli precedenti non bastano più. La Singolarità tecnologica indica quindi l’ipotesi di un momento in cui lo sviluppo dell’Intelligenza artificiale e delle altre tecnologie accelera così rapidamente da rendere sempre più difficile prevedere ciò che accadrà dopo, perché il mondo oltre quella soglia potrebbe funzionare secondo dinamiche radicalmente diverse da quelle che conosciamo oggi.

Il concetto precede di molto l’attuale boom dell’AI. Uno dei testi fondamentali è “The Coming Technological Singularity: How to Survive in the Post-Human Era”, pubblicato nel 1993 dal matematico, informatico e scrittore di fantascienza Vernor Vinge. La sua tesi era che la creazione di intelligenze superiori a quella umana avrebbe potuto innescare un’accelerazione del cambiamento tale da rendere estremamente difficile prevedere il mondo che ne sarebbe seguito.

A rendere la Singolarità una delle previsioni più note sul futuro della tecnologia è stato soprattutto Ray Kurzweil, informatico, inventore e futurologo statunitense, da anni impegnato nello studio dell’evoluzione dell’Intelligenza artificiale e del rapporto tra uomo e macchina. È lui ad avere legato il concetto a una data diventata celebre, il 2045. Nel suo ultimo libro, “La singolarità è più vicina. Quando l’umanità si unisce all’AI”, pubblicato quasi vent’anni dopo The Singularity Is Near del 2005, uscito in Italia come “La singolarità è vicina”, Kurzweil conferma anche un’altra previsione: entro il 2029 l’Intelligenza artificiale dovrebbe raggiungere un livello comparabile a quello umano.

La Singolarità arriverebbe invece più tardi, quando Intelligenza artificiale, capacità computazionali e progressiva integrazione tra cervello umano e tecnologia produrrebbero, nella sua visione, un aumento radicale dell’intelligenza disponibile. Non sarebbe quindi semplicemente l’arrivo di una macchina più intelligente di noi, ma l’inizio di una fase in cui il ritmo stesso del cambiamento potrebbe diventare troppo rapido perché l’uomo riesca a comprenderne in anticipo le conseguenze.

Dal 2026 al 2047, tutte le previsioni sull’arrivo di un’AI superiore all’uomo

L’incertezza, però, non ha fermato le previsioni. Da anni ricercatori, imprenditori e futurologi provano a indicare una data per l’arrivo di un’Intelligenza artificiale pari o superiore a quella umana.

Kurzweil continua a indicare il 2029 per un’AI di livello umano. Elon Musk nel 2024 aveva previsto che un’Intelligenza artificiale più intelligente di qualsiasi essere umano sarebbe potuta arrivare già nel 2025 o, al più tardi, nel 2026.

Dario Amodei, CEO di Anthropic, preferisce evitare la disputa terminologica sull’AGI e parla di “powerful AI”. Anthropic ha indicato tra la fine del 2026 e l’inizio del 2027 la possibile comparsa di sistemi con capacità intellettuali pari o superiori a quelle di premi Nobel nella maggior parte delle discipline, capaci inoltre di lavorare autonomamente su compiti complessi per ore, giorni o settimane.

Le previsioni dei leader delle aziende, però, non coincidono con un consenso scientifico.

Un’indicazione molto diversa arriva dalla ricerca accademica. Pubblicato nel 2025, lo studio “Thousands of AI Authors on the Future of AI” raccoglie le previsioni di 2.778 ricercatori intervistati nell’ottobre 2023 e selezionati tra autori che avevano pubblicato lavori nelle principali sedi scientifiche internazionali dedicate all’Intelligenza artificiale. Alla domanda su quando macchine non assistite avrebbero potuto superare gli esseri umani in ogni possibile attività, le stime aggregate indicavano una probabilità del 10% entro il 2027 e del 50% entro il 2047, a condizione che il progresso scientifico continui senza interruzioni. Una previsione molto più prudente rispetto a quelle di alcuni leader delle aziende di AI, ma tutt’altro che stabile: rispetto a un’indagine analoga precedente, la data associata alla probabilità del 50% si era già anticipata di 13 anni.

Insomma, AGI, ASI e Singolarità raccontano tre futuri diversi, ma hanno una cosa in comune, mettendo in discussione il ruolo dell’uomo come misura dell’intelligenza.