Muse, la sfida (e i rischi) dell’IA che farà tutto al posto nostro

Il primo commercial di Muse AI ha cominciato a inondare le tv americane nello scorso weekend. Ed è efficace, sì che lo è. C’è una giovane donna che affetta un’arancia, miscela un cocktail, mentre il suo smartphone risponde alle mail (primo bip), iscrive i figli alla scuola calcio (secondo bip), compra zaini e quaderni (altro bip). Primo piano sulla giovane donna che dice: «Ehi Muse, diamo inizio alle danze». Stacco. Ora la giovane donna è attorniata dagli amici che ha invitato a cena, una scritta in sovrimpressione recita: «L’intelligenza artificiale si dà da fare per te». 

Alexandr Wang, lo chief AI officer di Meta che Mark Zuckerberg ha ingaggiato l’anno scorso acquisendo la sua start-up per quindici miliardi di dollari, ha postato lo spot su  X racimolando in fretta un milione e mezzo di visualizzazioni. Ma al di là del personale engagement rate del genio della lampada ventinovenne, l’assistente personale basato sull’intelligenza artificiale lanciato da Meta due settimane fa promette di cambiare diverse cose, a cominciare dai destini del colosso di Facebook e Instagram rimasto ai margini della contesa sui chabot prima, e sui modelli agentici adesso. 

Muse AI in appena cinque giorni è diventata l’app gratuita più scaricata sugli store di Apple e Google (con un esordio ancora migliore di quello di ChatGPT nel 2023), e naviga verso i 2,8 milioni di download nonostante i timori per la privacy, sebbene sia accessibile solo negli Stati Uniti e Canada, e solo ai maggiorenni. Amazon, Alphabet, Apple per anni hanno provato ad affollare le case di assistenti personali che si sono rivelati poco più che motori di ricerca ad attivazione vocale, capaci di selezionare una playlist, dare notizie sul traffico e poco più, ma adesso il rapido sviluppo dell’IA apre la strada a “maggiordomi agentici” capaci di elaborare soluzioni, fare scelte con relativa autonomia e – appunto – agire al nostro posto. 

Muse, ma presto anche i concorrenti, scrive mail, può selezionare quelle a cui è urgente rispondere, prenotare un aereo o un tavolo al ristorante, compilare moduli, promette persino di contrattare sulla tariffa della luce o del gas. Basta condividergli un obiettivo. È qualcosa di differente anche rispetto a ChatGPT o Claude: in quel caso si tratta di interrogare un chatbot che elabora enormi quantità di dati per dare comunque una risposta, con un margine di errore non ancora del tutto azzerato. L’agente personale, invece, si sostituisce all’utente, lavora per lui «ventiquattr’ore su ventiquattro, sette giorni su sette», onnipresente e integrato con i servizi di Meta (Whatsapp, per esempio) o di terze parti.

L’esordio di Muse ha conciso con un balzo in avanti delle azioni dei produttori di semiconduttori Arm e AMD (Advanced Micro Devices), entrambi legati a Meta per accordi sullo sviluppo di CPU cosiddette per l’inferenza. Dall’8 settembre a oggi le quotazioni dei tre titoli sono salite rispettivamente del diciassette, ventiquattro e ventisette per cento.

La ragione dell’entusiasmo dei mercati è presto detta. Gli LLM che sono alla base di Claude o ChatGPT processano enormi quantità di dati e hanno bisogno di potenti unità di elaborazione grafica (GPU) per il loro addestramento intensivo. Miliardi di operazioni in pochissimo tempo per generare risposte sotto forma di parole: le GPU, nate per calcolare in tempo reale il colore di milioni di pixel nei videogiochi, erano la soluzione ideale e questo ha portato Nvidia, che è leader nella loro produzione, a diventare l’azienda più capitalizzata al mondo in un paio d’anni. Gli agenti personali che eseguono azioni continue, invece, hanno bisogno di unità di elaborazione centrali (CPU), cioè di classici processori in grado di gestire operazioni anche complesse, ma ripetitive e sequenziali. Ricevono un input (comprare un biglietto aereo), decidono come fare (quello che costa meno, per esempio), ottengono un risultato, attendono un ok ed elaborano la procedura d’acquisto.

Proviamo a dirla in maniera più semplice: la CPU è come uno chef di grande esperienza: è versatile, sa gestire gli imprevisti e inventarsi qualcosa per cucinare comunque il suo piatto. È abituato al problem solving («se succede questo, faccio quest’altro»), coordina, ma più di un tot contemporaneamente non può fare. 

La GPU è una brigata enorme di aiuto-cuochi. Lavorano tutti insieme, ma ognuno di essi fa una cosa specifica: uno i primi, un altro i secondi, c’è chi guarnisce, chi impiatta. La CPU sa fare cose diverse e complicate, una dopo l’altra, la GPU ne fa tante semplici, tutte insieme e in velocità. 

Muse AI, a quel che è dato sapere, integra i due aspetti. Ha un modello di frontiera di riferimento, Spark, che lavora sulle GPU e poi una macchina virtuale dedicata, una sorta di piccolo computer in cui sono ospitati sia l’agente che i dati personali. I mercati, di conseguenza, scommettono non tanto sul declino delle GPU ma sulla crescita al loro fianco delle CPU.

Muse soprattutto è il primo serio tentativo di portare l’IA agentica dal campo della programmazione e degli usi aziendali alla vita quotidiana. È parso ancora più evidente mercoledì scorso, quando Zuckerberg sul palco della conferenza annuale di Meta ha portato Muse Charm, un dispositivo grande come la custodia delle AirPods, simile a un Tamagotchi e con tanto di avatar personalizzabile sullo schermo. Charm si attiva con un rilevatore di impronte digitale e si comanda a voce: l’obiettivo è quello di interagire con il proprio agente senza bisogno di uno smartphone o di un pc. La ricerca di un device che sostituisca la “forma” telefono, d’altronde, ossessiona l’industria hi-tech ormai da un decennio, ma smartwatch, smart glasses, visori vari hanno finora fallito.

Le aspettative sono altissime, gli analisti stimano che il mercato globale degli agenti di intelligenza artificiale potrebbe crescere dagli otto miliardi di dollari del 2025 a quasi duecentoquaranta all’anno entro il 2034. OpenAI potrebbe presto lanciare il suo agente (dopo aver assunto Peter Steinberger, il creatore di Open Claw), Elon Musk punta su Grok Bot, Apple sembra finalmente aver trovato la strada per aggiornare Siri all’intelligenza artificiale, per non parlare di Instinct, la start-up di un ventitreenne che grazie al suo agente IA ha già ricevuto una valutazione di dieci miliardi di dollari. 

Tutto wow? Non proprio. I colossi dell’e-commerce per primi hanno drizzato le antenne, i maggiordomi intelligenti potrebbero con facilità bypassarli e già l’anno scorso nel solo periodo novembre-dicembre il traffico proveniente dall’IA è aumentato del 693 per cento. Risultato: Amazon è corsa a bloccare Muse, impedendogli di fare acquisti sul suo marketplace, con l’accusa che l’agente avrebbe cominciato a raccogliere i dati dei clienti senza identificarsi, mentre il concorrente Shopify tre giorni dopo ha subito trovato un accordo con Meta.

Soprattutto, un agente IA non è molto utile se non può entrare nei tuoi file, prendere possesso delle tue app, sapere quali sono i tuoi interessi, la tua attività; e chi scarica Muse consente l’accesso a conti bancari, carte di credito, password, contribuendo da subito all’addestramento del modello. Un’enorme questione di privacy.

Meta assicura che il sistema è stato progettato in modo che l’agente non abbia un accesso diretto, ma solo a password e carte di credito temporanee e questo anche grazie a Sentinel, un secondo sistema che monitora che Muse non superi i compiti assegnati.

Zuckerberg, che ha attraversato lo scandalo di Cambridge Analytica, ha patteggiato diciotto miliardi di dollari per chiudere una maxi-causa sui danni psicologici causati ai minori dai suoi social, ed è ancora alle prese con class action negli Usa e inchieste in Francia sulle fotocamere dei Ray-Ban Meta, sa bene che questo sarà l’ostacolo principale. Quanti di noi saprà convincere che non lo sia?

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