Scommetto che anche voi, la prima volta che avete visto un’immagine generata da DALL-E, avete riso sguaiatamente contando le dita deformi dei soggetti ritratti.
Eravamo lì, con l’aria di chi ne sa, a dire: «Ma sì, è solo un trick da bar, un bel passatempo per chi non sa usare Photoshop». Pensavamo che la vera sfida, quella che richiede logica, struttura e quella capacità di risolvere bug che ci fa passare le notti su Stack Overflow, fosse ancora saldamente nelle nostre mani. Poi è arrivato ChatGPT e, piano piano, il sarcasmo ha lasciato il posto a un sottile, fastidiente senso di disagio.
Recentemente, su Hacker News, è esploso un thread (identificabile dal solito tono da ‘riflessione esistenziale post-espresso’) in cui gli utenti sono stati invitati a condividere il loro momento «oh shit». Quel preciso istante in cui hanno smesso di guardare l’IA come un giocattolo e l’hanno vista come qualcosa di potenzialmente destabilizzante. Non si parla solo di scrivere due righe di Python, ma di quel momento in cui il modello ha risolto un problema logico complesso che ci avrebbe fatto impazzire per ore, o ha strutturato un intero progetto Godot con una coerenza che faceva paura.
Per noi che amiamo smanettare, la questione è delicata. Da un lato, c’è l’entusiasmo puro: avere un assistente che ti aiuta a debuggare un codice C++ per il tuo CNC o che ti suggerisce una shader complessa per Blender è una figata atomica. È come avere un junior developer che non dorme mai e non si lamenta del caffè cattivo.
Dall’altro lato, però, c’è la consapevolezza di quanto sia rapida l’evoluzione. Se prima l’IA era un accessorio per il text-to-image, oggi sta diventando un motore di ragionamento. E qui scatta il dubbio: se l’IA impara a padroneggiare la logica, cosa resta del nostro valore aggiunto? Se il ‘codice scritto bene’ diventa una commodity, la sfida si sposta sulla capacità di orchestrare questi strumenti, di capire l’architettura e di saper integrare tutto in sistemi fisici e digitali che funzionano davvero.
Non dobbiamo però cadere nel hype tossico delle corporation che vogliono vendere l’IA come la soluzione a ogni male. Il rischio di vendor lock-in è altissimo e la dipendenza da modelli proprietari che sono scatole nere (black box) è un pericolo per chi, come noi, ama l’open source e la trasparenza. Il vero obiettivo per noi maker e hacker deve essere imparare a domare questi modelli, a farli girare localmente se possibile, e a usarli come un trapano ultra-avanzato per costruire le nostre macchine, non come un sostituto del nostro cervello.
E voi? Avete avuto un momento di epifania o siete ancora fermi alla fase ‘è solo un bot che scrive poesie imbarazzanti’? Scrivetelo nei commenti, ma non aspettatevi che io vi risponda usando un plugin di GPT-5.