Le regole del digitale stanno cambiando.
O sei visibile o sei fuori. Noi ti aiutiamo a raggiungere i clienti giusti — quando ti stanno cercando.
Contattaci ora
Lo sforzo di ricerca è cresciuto mentre la produttività scientifica crolla, e ora l’intelligenza artificiale entra nei laboratori
La produttività della ricerca scientifica è crollata di un fattore 18 rispetto agli anni 1970, mentre lo sforzo complessivo è cresciuto di 23 volte dagli anni 1930. Il dato, ripreso dal saggio The eternal complement di OpenAI, spiega perché i colossi tech investono nell'AI per la scoperta. Resta il dubbio che l'automazione completa della scienza non risolva il problema.
Servono oggi più di diciotto volte i ricercatori che bastavano all’inizio degli anni Settanta per ottenere lo stesso raddoppio della densità dei chip. Il dato viene da Nick Bloom e dai suoi coautori, ed è ripreso nel saggio The eternal complement sull’economia futura, primo testo della serie ospitata dalla nuova piattaforma di OpenAI e uscito il 20 agosto. E non è l’unico numero che non torna.
Secondo gli stessi autori, a livello di intera economia lo sforzo di ricerca effettivo è cresciuto di ventitré volte dagli anni Trenta, mentre la produttività misurata della ricerca è crollata di un fattore quarantuno. Tradotto: più persone, più denaro, più strumenti, e meno risultati per ogni unità di sforzo investita.
Il crollo silenzioso della produttività scientifica
Il paradosso poggia su una formula nota agli economisti della crescita. Come riportato in un articolo dell’American Economic Review, la crescita di lungo periodo in molti modelli è il prodotto di due termini: il numero effettivo di ricercatori e la loro produttività di ricerca. Finché il secondo termine regge, puoi compensare assumendo più persone. Ma se la produttività scende di un fattore quarantuno mentre lo sforzo sale di ventitré volte, il compenso matematico salta.
I sintomi si vedono ovunque. La forza lavoro tecnica sta crescendo due volte più velocemente degli scienziati: servono sempre più tecnici per ogni ricercatore. L’uso di attrezzature specializzate nella scienza è raddoppiato in quattro decenni. E una fabbrica di chip oggi costa cinque volte di più rispetto a trent’anni fa, con operazioni molto più estese e complesse. Il saggio di OpenAI mette in fila questi dati senza edulcorarli: fare scienza, oggi, costa più caro e rende di meno. E non è un problema da laboratorio: riguarda il costo di ogni tecnologia su cui si costruisce un business online.
Se il rendimento di ogni singolo ricercatore crolla, perché i colossi del settore tech investono miliardi nell’intelligenza artificiale applicata alla scoperta?
Le macchine entrano in laboratorio
La risposta a quel paradosso non è accademica: è già nei laboratori. Il sistema più radicale si chiama The AI Scientist, descritto in un articolo pubblicato su Nature. Automatizza l’intero processo scientifico: genera idee di ricerca, scrive codice, esegue esperimenti, traccia grafici, analizza i dati, redige il manoscritto completo e svolge la propria peer review, cioè la revisione paritaria che decide se un lavoro merita pubblicazione. Non è un prototipo chiuso in un cassetto: il manoscritto generato dal sistema ha superato il primo round di peer review per un workshop di una conferenza di apprendimento automatico di primo livello.
La competizione è già accesa. Google introduce AI co-scientist, un sistema multiagente costruito con Gemini 2.0, presentato come collaboratore scientifico virtuale per generare ipotesi e proposte di ricerca. Anthropic, dal canto suo, inquadra il suo prodotto attorno all’idea di rimuovere il peso dell’esecuzione «tediosa» dagli scienziati. Tre strategie diverse, un unico obiettivo: trasformare la scoperta scientifica in un processo in parte o del tutto automatizzato. Vale la pena essere cauti: un conto è l’annuncio di marketing, un conto è il risultato verificato da una revisione indipendente.
Cosa resta all’essere umano (e cosa guardare)
La domanda non è teorica. Il saggio The eternal complement si presenta come il primo di una serie sull’economia futura, ospitata su una nuova piattaforma OpenAI dedicata a voci indipendenti sull’intelligenza artificiale generale. Il titolo suggerisce una tesi precisa: l’AI come complemento eterno, non come sostituto. Ma se un sistema automatizza dalla generazione di idee alla peer review, cosa resta all’essere umano? Per ora la risposta non c’è — e chi vende questi strumenti preferisce parlare di collaborazione, non di sostituzione.
La produttività scientifica non è un tema da accademia: determina il costo e la velocità di ogni tecnologia su cui si costruisce un business online. Se le AI riusciranno a invertire la curva, il prossimo ciclo di innovazione digitale potrebbe arrivare molto prima del previsto. Se non ci riusciranno, il conto — in tempo, denaro e complessità — lo pagherà chiunque venda o compri tecnologia.
