Il 7 novembre 2026, durante un simposio scientifico a Hong Kong, Yao Shunyu, chief AI scientist di Tencent, ha avvertito che le capacità biologiche dell’intelligenza artificiale potrebbero raggiungere una soglia in grado di causare danni. Il South China Morning Post ha riferito le sue parole: l’avvertimento riguarda un rischio futuro, non un incidente già avvenuto.

Per valutare l’allarme, distingui l’aiuto a raccogliere informazioni dalle previsioni biologiche e dai loro possibili effetti fisici.

Perché l’IA in biologia è una questione a doppio uso

Gli strumenti di IA applicati alla biologia potrebbero accelerare attività utili, come la scoperta di farmaci, ma sollevano anche timori per un possibile uso malevolo. È questa duplice prospettiva a rendere rilevante l’avvertimento di Yao Shunyu: gli stessi progressi possono avere applicazioni diverse.

Chatbot e strumenti biologici seguono percorsi diversi

Un quadro del Center for Security and Emerging Technology (CSET), riferito allo stato degli strumenti nell’autunno 2023, distingue i chatbot dagli strumenti di progettazione biologica. I chatbot possono agevolare la ricerca e la sintesi di informazioni; gli strumenti specializzati possono aiutare utenti con competenze scientifiche a formulare e selezionare previsioni biologiche. Nel quadro di CSET, l’uso efficace di questi strumenti specializzati richiedeva anche competenze di programmazione.

Il quadro di CSET su IA e rischio biologico sottolinea anche il confine tra una previsione digitale e un effetto nel mondo fisico: per valutarne le conseguenze, una previsione deve essere prodotta e verificata fisicamente. Il risultato può inoltre variare tra cellule, tessuti e organismi viventi. CSET osserva che un uso biologico dannoso è possibile anche senza IA.

Che cosa ha rilevato la valutazione su GPT-4

In un’analisi pubblicata nel giugno 2025, il Centre for International Governance Innovation (CIGI) ha riferito che un gruppo riunito da OpenAI, in una valutazione condotta nel 2024, aveva riscontrato un vantaggio marginale di GPT-4 rispetto alle normali ricerche su Internet nei compiti esaminati. Il risultato riguarda quelle attività: non misura in modo generale le capacità di ogni modello o il loro effetto in qualunque situazione.