# Google: l’IA che si migliora da sola è ancora lontana

> Gli ingegneri di Google DeepMind riferiscono che l’IA scrive gran parte del codice usato in produzione, ma richiede ancora verifiche umane e non mostra segnali di accelerare la ricerca sull’IA.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/it/google-says-self-improving-ai-is-still-far-off

L’ingegnere di Google Haydn Belfield afferma che l’IA capace di migliorarsi da sola — cioè di progettare sistemi di IA migliori senza l’aiuto umano — è ancora lontana dalla realtà. I dati interni di DeepMind mostrano che oggi l’IA scrive oltre il 75 % del codice usato in produzione, ma circa l’88 % delle modifiche richiede ancora una verifica umana prima di essere inviata.

## L’automazione funziona per compiti circoscritti, non per la ricerca

La quota di modifiche al codice affidate interamente all’IA è passata dal 7.5 % all’11.9 %, secondo le misurazioni interne più recenti. Quando i compiti diventano più complessi, la percentuale di successo dell’IA senza intervento umano cala nettamente. In 1,389 esecuzioni degli agenti Argon di DeepMind, l’apporto umano è rimasto essenziale per la ricerca creativa, la progettazione degli esperimenti, la diagnosi di problemi sottili nell’addestramento e la pianificazione a lungo termine. Anche un piccolo sondaggio condotto su dodici ricercatori senior di DeepMind ha confermato questa tendenza: l’automazione è elevata per le attività ben definite e verificabili, ma bassa per l’ideazione scientifica aperta.

## I benchmark mostrano progressi costanti, non un’accelerazione

Nel RE‑Bench di DeepMind — una raccolta di 74 attività realistiche di ingegneria del machine learning — Argon risolve circa la metà dei problemi, contro il 27 % ottenuto da Gemini 3.7 Flash. Il General Capability Index (GCI), che monitora 123 modelli su 92 benchmark, mostra che i modelli Gemini migliorano di circa 0.1 punti GCI al mese, senza alcun segnale statisticamente significativo di un’accelerazione. Secondo Belfield, il modesto miglioramento di Gemini 4 Argon è dovuto a maggiori risorse di calcolo e a un maggiore impegno organizzativo, non a un’accelerazione guidata dall’IA.

## I fatti

- L’IA scrive oggi oltre il 75 % del codice usato in produzione da Google, ma l’88 % delle modifiche richiede ancora supervisione umana.
- Le modifiche al codice affidate interamente all’IA sono passate dal 7.5 % all’11.9 % del totale.
- Argon ha risolto circa il 50 % delle 74 attività del RE‑Bench di DeepMind, contro il 27 % ottenuto da Gemini 3.7 Flash.
- Le capacità dei modelli Gemini crescono di circa 0.1 punti GCI al mese, senza accelerazioni misurabili.
- Il General Capability Index monitora 123 modelli su 92 benchmark.

## Perché conta

Per gli sviluppatori di Google e delle altre aziende, l’IA può occuparsi delle attività di programmazione più routinarie, ma richiede ancora una verifica umana: i posti di lavoro non spariranno dall’oggi al domani. Per la comunità dell’IA nel suo complesso, l’assenza di una ricerca che accelera da sola significa che le previsioni di una rapida «esplosione dell’intelligenza» restano speculative e che i rischi per la sicurezza possono essere monitorati su un orizzonte temporale più ampio.

## Fonti e riferimenti

1. [Google says self-improving AI isn't anywhere close](https://the-decoder.com/google-says-self-improving-ai-isnt-anywhere-close/) – The Decoder, 2026-10-14

Ultimo aggiornamento: 2026-10-14