La nuova frontiera dell’intelligenza artificiale non si gioca più soltanto nella potenza dei modelli fondazionali, ma nella costruzione di un internet parallelo dove le macchine possono imparare a fare ciò che facciamo noi: prenotare un volo, ordinare il pranzo, compilare un foglio Excel.
In una Silicon Valley sempre più proiettata nel “move fast and break things”, un gruppo crescente di start-up sta ricreando copie quasi perfette di Amazon, Airbnb, Gmail e persino dei portali delle grandi compagnie aeree per trasformarle in palestre di addestramento degli agenti IA.
È questo ambito che il piccolo team di AGI, la società fondata da Div Garg, ha attirato l’attenzione di United Airlines, dopo aver costruito una replica talmente accurata del sito United.com da sembrare l’originale.
Le minacce legali sono arrivate puntuali e il clone è stato ribattezzato Fly Unified, senza marchi né loghi riconoscibili. Ma il punto non era imitare United: il punto era addestrare le macchine.
Con 10 milioni di dollari raccolti da Menlo Ventures e altri investitori, AGI ha poi replicato anche Amazon (ribattezzato Omnizon), Airbnb (Staynb) e Gmail (Go Mail), trasformando queste ricostruzioni in ambienti di prova dove agenti digitali possono esplorare, sbagliare, correggersi e imparare.
Un internet sintetico per saziare la fame della Silicon Valley
Lo abbiamo scritto più volte: l’industria ha ormai esaurito quasi tutto il testo inglese disponibile online per alimentare i modelli linguistici.
E per continuare a progredire, servono nuovi dati, nuovi contesti, nuovi “mondi” in cui i sistemi possano generare esperienze da soli. L’apprendimento per rinforzo offre esattamente questo: tentativi ed errori ripetuti migliaia, milioni di volte, fino a individuare la sequenza di azioni migliore per raggiungere un obiettivo.
Il problema è che i siti reali non accettano questa pressione. Amazon, Airbnb e molte altre piattaforme bloccano i bot che ripetono ossessivamente le stesse operazioni.
Per addestrare un agente occorre invece l’equivalente digitale di un simulatore di volo: un ambiente identico al reale ma completamente controllabile, dove è possibile lanciare migliaia di istanze della stessa IA senza venire fermati.
“Quando addestri un sistema, vuoi che esplori ogni pagina, provi ogni combinazione possibile, tenti anche la cosa sbagliata”, ha spiegato Garg. “Se lo fai su un sito reale, verrai bloccato.”
Simulazioni e registrazioni
In un primo momento le aziende hanno addestrato gli agenti di IA osservando ciò che accadeva sui siti reali. Hanno assunto persone incaricate di usare piattaforme come DoorDash o software come Excel, registrando ogni movimento del mouse e della tastiera.
Quelle tracce hanno fornito agli agenti una sorta di grammatica di base per capire come un essere umano interagisce con un’interfaccia digitale. Ma questo metodo si è rivelato troppo lento e troppo limitato.
Da qui è nato il salto verso il web sintetico, dove start-up come Plato e Matrices ricostruiscono non solo siti consumer, ma anche applicazioni d’ufficio usate ogni giorno negli ambienti aziendali.
In questi cloni, gli agenti possono andare oltre la semplice imitazione dei gesti umani e sperimentare autonomamente migliaia di varianti dello stesso compito, senza essere bloccati dai siti reali.
La zona grigia del copyright
Il confine legale di tutto questo è tutt’altro che definito. La professoressa Robin Feldman, che studia l’intersezione tra intelligenza artificiale e proprietà intellettuale, ha avvertito che l’uso di shadow site potrebbe configurare una violazione del copyright.
Ma allo stesso tempo riconosce che i tribunali dovranno prima o poi decidere se questo genere di addestramento ricade nelle eccezioni previste dalla normativa.
È la stessa dinamica che ha segnato ogni rivoluzione tecnologica nella Bay Area: muoversi velocemente, infrangere qualcosa lungo la strada e affrontare le conseguenze solo quando qualcuno se ne accorge. “Queste aziende stanno sparando prima e facendo domande dopo”, ha detto Feldman.
Non sorprende che il settore guardi con nervosismo alla causa avviata da Amazon contro Perplexity, accusata di voler automatizzare gli acquisti sulla piattaforma.
Mentre OpenAI, Google, Anthropic e Amazon sperimentano agenti in grado di acquistare su Instacart o prendere appunti in Google Docs, le prestazioni restano lontane dalle aspettative.
“C’è un grande divario tra ciò che le aziende vorrebbero che questi agenti facessero e ciò di cui sono capaci oggi”, ha spiegato Rayan Krishnan, CEO di Vals AI. “Sono troppo lenti. Conviene ancora fare i clic da soli.”
Automatizzare il lavoro impiegatizio
La traiettoria, però, è chiara. Se ogni sito e ogni software possono essere replicati in un ambiente controllato, allora le macchine possono imparare a usare gli strumenti digitali esattamente come li usiamo noi.
Ed è qui che la visione delle start-up diventa esplicita: addestrare agenti che possano svolgere interi flussi di lavoro, dalla prenotazione di un viaggio alla preparazione di un report, fino all’elaborazione dei compiti amministrativi più ripetitivi.
“Se puoi ricreare tutto il software e i siti web che le persone usano, puoi addestrare l’IA a svolgere quei lavori e cominciare a farli persino meglio di un essere umano”, ha detto Robert Farlow di Plato.
È una promessa che riecheggia nel cuore della Silicon Valley da oltre vent’anni: delegare ciò che è noioso, ripetitivo, prevedibile. Far fare alle macchine ciò che oggi richiede ancora molti clic.
Questa volta, però, la novità è che l’addestramento sta avvenendo su un web parallelo, invisibile, progettato per le macchine e non per noi. Un web dove l’errore non ha costi, i vincoli non esistono e il motto non cambia mai: correre, sperimentare, rompere qualcosa… e al massimo chiedere scusa dopo.
Fonte: The New York Times
