Chris Fall si è dimesso dopo tre mesi alla guida del CAISI, ossia Center for AI Standards and Innovation. L’agenzia ha confermato l’uscita a diverse testate americane senza fornire alcuna motivazione.
Prima di lui, Collin Burns era rimasto in carica meno di una settimana. Prima ancora, l’incarico era stato nelle mani dell’investitore David Sacks, che portava il titolo di “zar della Casa Bianca per l’IA e le criptovalute” e si è fatto da parte a marzo.
Tre uscite in poco più di un anno, in un organismo che dovrebbe scrivere gli standard tecnici con cui gli Stati Uniti valutano i modelli di intelligenza artificiale più avanzati.
Un tecnico rimosso per il curriculum
La rimozione di Burns resta l’episodio più eloquente della serie. Ad aprile, come abbiamo scritto, era stato allontanato dall’incarico perché in passato aveva lavorato per Anthropic, l’azienda con cui l’amministrazione Trump era e resta in conflitto aperto, anche in tribunale. Nessuna contestazione professionale, nessun errore documentato: solo il curriculum.
Fall era stato scelto proprio come risposta a quell’imbarazzo. Direttore dell’Office of Science del Dipartimento dell’Energia durante la prima amministrazione Trump, profilo istituzionale, nessun legame con i grandi laboratori privati.
Il Dipartimento del Commercio lo aveva presentato come la garanzia scientifica che l’America avrebbe guidato il mondo nella valutazione dei modelli di frontiera. Tre mesi dopo se n’è andato anche lui.
Le decisioni si prendono altrove
Il CAISI opera sotto il National Institute of Standards and Technology ed è l’organismo principale per gli standard tecnici, i metodi di collaudo dei modelli e la valutazione dei rischi di cybersicurezza. Eppure non è stato il CAISI a gestire il caso più clamoroso dell’anno.
A giugno il Dipartimento del Commercio ha invocato un’inattesa direttiva sui controlli all’esportazione e ha di fatto costretto Anthropic a ritirare dal mercato Mythos e Fable. Il blocco è stato revocato entro fine mese, quando il segretario al Commercio Howard Lutnick si è dichiarato soddisfatto dei piani di sicurezza dell’azienda.
All’inizio di luglio la Casa Bianca ha poi firmato un ordine esecutivo per un nuovo programma di vigilanza sulla sicurezza dell’IA, chiamato Gold Eagle, che istituisce una centrale di coordinamento sulle vulnerabilità informatiche.
Tra le organizzazioni federali coinvolte figurano il Commercio e la Sicurezza Interna. Il CAISI, come ha fatto notare CNBC, non compare. Un’agenzia nata per valutare i rischi dei modelli, rimane dunque fuori dal dispositivo che dovrebbe gestire proprio quei rischi.
CIAISI? L’industria vuole scriversi le regole
In questo vuoto si è inserito Demis Hassabis. Subito dopo la revoca del blocco ai modelli di Anthropic, l’amministratore delegato di Google DeepMind ha cominciato a chiedere la creazione di un organismo di standardizzazione indipendente e gestito dall’industria, sul modello della FINRA, l’autorità privata che negli Stati Uniti vigila sugli intermediari finanziari per delega pubblica. Concretamente, Hassabis propone che siano gli stessi laboratori a testarsi tra loro. Ossia esattamente la missione per cui il CAISI era stato creato.
Le dimissioni di Fall arrivano peraltro dopo il fine settimana di allarme per la nuova versione di Kimi, il modello aperto del laboratorio cinese Moonshot, che ha retto il confronto con i principali sistemi di frontiera occidentali.
Secondo Axios, l’amministrazione stava valutando misure per vietare in qualche modo i modelli aperti cinesi. L’ipotesi ha acceso il dibattito nel giro di poche ore, con l’obiezione più forte arrivata proprio da Sacks, secondo cui la regolamentazione non va usata come strumento di protezionismo a favore dei laboratori proprietari americani.
Sui modelli cinesi il CAISI ha pubblicato alcuni rapporti sulle capacità di GLM-5.2 di Z.ai e di DeepSeek V4 Pro, sistemi a pesi aperti, cioè scaricabili ed eseguibili in locale ma privi di codice di addestramento e set di dati pubblici.
Sui metodi con cui quelle valutazioni sono state condotte, invece, l’agenzia non ha detto quasi nulla.
Fonte: TechCrunch
