Un nome in codice, una cifra enorme e nessun annuncio ufficiale. “Bel” sarebbe il nuovo modello base completato nei laboratori OpenAI con oltre 10.000 miliardi di parametri. Il rumor riaccende immediatamente la parola AGI, ma tra una rete gigantesca e un’intelligenza generale capace di superare l’uomo resta ancora molta strada da spiegare.
Si chiamerebbe Bel e sarebbe uno dei più grandi esperimenti di pre-addestramento mai realizzati da OpenAI. La cifra che circola è impressionante: oltre 10 trilioni di parametri, cioè più di 10.000 miliardi. Non è però una specifica pubblicata da OpenAI.
L’indiscrezione è partita da un account su X e nelle ultime ore è stata ripresa da diverse testate internazionali. Secondo questa ricostruzione, OpenAI avrebbe completato il pre-training di un nuovo modello base destinato a sostenere le generazioni successive dei propri sistemi, compreso Astra e, più avanti, modelli successivi a GPT-6.
OpenAI però non ha confermato pubblicamente né il nome “Bel”, né il numero dei parametri, né la roadmap attribuita al modello. Quindi per ora almeno Bel è solo un rumor. Ma il contesto nel quale arriva è reale.
Astra esiste, e OpenAI ha già alzato il livello di attenzione
Pochi giorni fa OpenAI ha parlato ufficialmente di Astra, definendolo uno dei propri prossimi modelli. La società ha comunicato che indicazioni preliminari suggeriscono che Astra potrebbe raggiungere la soglia di capacità critica in cybersecurity prevista dal Preparedness Framework interno. Non significa AGI. Significa però che OpenAI considera i modelli in arrivo abbastanza potenti da richiedere nuove misure di sicurezza, protezione degli ambienti di ricerca, monitoraggio e sistemi di contenimento più avanzati.
L’indiscrezione su Bel arriva quindi mentre la società sta già preparando pubblicamente il terreno per sistemi più capaci.
Cosa sono davvero 10mila miliardi di parametri
La parola “parametri” rischia di confondere. Non sono formule, conoscenze archiviate una per una e neppure diecimila miliardi di risposte già scritte. I parametri sono valori numerici interni alla rete neurale che vengono progressivamente regolati durante l’addestramento; valori attraverso i quali il modello apprende regolarità, relazioni e strutture presenti nei dati.
Un modello infatti, con molti più parametri possiede, in linea teorica, una capacità rappresentativa enorme. Ma più grande non significa automaticamente più intelligente.
Non basta sapere quanti parametri ha un modello per capire quanto sia intelligente. Contano anche come è costruito, la qualità dei dati con cui viene addestrato, il modo in cui quei parametri vengono organizzati e affinati dopo il pre-training. Capacità come ragionare, usare strumenti, verificare una risposta o affrontare un problema nuovo dipendono da tutto questo, non semplicemente dalle dimensioni della rete.
Due sistemi con dimensioni molto differenti possono quindi ottenere risultati sorprendentemente vicini, mentre un modello gigantesco addestrato male può essere meno utile di uno molto più piccolo progettato meglio.
Il pre-training è soltanto l’inizio
Se l’indiscrezione fosse corretta, OpenAI avrebbe completato con Bel il pre-training. È una distinzione fondamentale, perchè durante questa fase il modello assorbe strutture linguistiche e conoscenze statistiche da enormi quantità di dati da cui nasce una sorta di motore generale, ma non ancora necessariamente il prodotto con cui l’utente converserà.
Successivamente poi ci sono altre fasi che devono essere completate come il post-training, l’ addestramento al ragionamento, l’allineamento, la sicurezza, nonché utilizzo degli strumenti e specializzazione delle capacità.
Per questo un eventuale Bel non sarebbe automaticamente “GPT-6”, né tantomeno un’AGI pronta a essere utilizzata. Potrebbe essere però il terreno sul quale costruire sistemi successivi.
E allora perché tutti parlano immediatamente di AGI?
Perché l’AGI resta il grande obiettivo dichiarato di OpenAI. La società la definisce come un’intelligenza artificiale capace di superare gli esseri umani nella maggior parte dei lavori economicamente rilevanti; nelle formulazioni più recenti, OpenAi parla più generalmente di sistemi di IA più intelligenti degli esseri umani.
Non esiste però una soglia di parametri oltre la quale una macchina diventa improvvisamente AGI. Non esiste un numero magico. Certo, dieci trilioni di parametri possono rendere un modello enormemente potente, ma non bastano da soli a trasformarlo in un’intelligenza generale capace di adattarsi, ragionare e muoversi con autonomia davanti a problemi nuovi.
Anche per questo definizioni come “AGI-threshold model”, comparse nelle indiscrezioni su Bel, devono essere trattate con prudenza. Sono interpretazioni della fonte del rumor, non una classificazione annunciata da OpenAI.
Una cifra gigantesca che racconta anche un problema industriale
Se confermati, oltre 10mila miliardi di parametri significherebbero anche altro: una quantità enorme di calcolo. Addestrare reti di questa scala richiede come è intuibile, infrastrutture, energia, chip e capitali difficili anche da immaginare fino pochi anni fa.
Per questo costruire modelli sempre più potenti non è soltanto una sfida tecnologica. Significa anche disporre di enormi data center, chip avanzati, quantità crescenti di energia e capitali nell’ordine dei miliardi. La grandezza di un modello, quindi, non racconta solo ciò che potrebbe essere capace di fare, ma anche quanto costa renderlo possibile.
Ed è uno dei motivi per cui la competizione sull’IA si sta concentrando nelle mani di un numero ristretto di aziende capaci di sostenere costi enormi.
Quello che sappiamo e quello che ancora non sappiamo
Al momento, l’unica cosa certa è che OpenAI sta preparando modelli più potenti e che Astra rientra tra quelli in arrivo. È altrettanto ufficiale che la società stia rafforzando le misure di sicurezza in vista di sistemi che potrebbero raggiungere capacità considerate critiche.
Resta invece senza conferma l’esistenza di un modello chiamato Bel da oltre 10 trilioni di parametri, così come il suo eventuale ruolo nello sviluppo di una futura AGI. Ed è una distinzione tutt’altro che secondaria.
Nel mondo dell’intelligenza artificiale basta poco perché un numero impressionante diventi una previsione e, nel giro di poche ore, venga raccontato come una certezza. Ma tra un modello da 10mila miliardi di parametri e l’arrivo dell’AGI c’è ancora una distanza enorme.
Se Bel verrà confermato, sapremo che OpenAI ha portato il pre-training a una dimensione mai vista prima. Che questo basti per arrivare davvero all’AGI, però, è tutta un’altra storia.
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