L'AI genera mostri: i top manager delle big tech lavorano anche 100 ore a settimana per vincere la guerra

Le condizioni di lavoro nei principali centri di ricerca sull'intelligenza artificiale hanno raggiunto livelli di intensità paragonabili a situazioni di emergenza. Ricercatori e dirigenti delle più importanti aziende tecnologiche si trovano impegnati in routine che superano regolarmente le 80 ore settimanali, con picchi che arrivano fino a 100 ore durante le fasi più critiche dello sviluppo dei modelli. La pressione deriva dalla necessità di comprimere decenni di progresso scientifico in periodi estremamente ridotti, come evidenziato da diversi protagonisti del settore.

Ad aver effettuato l'inchiesta sono stati Bradley Olson e Maghan Bobrowsky del Wall Street Journal, che hanno intervistato diversi personaggi di spicco dell'ambiente. Josh Batson, ricercatore presso Anthropic, ha descritto l'obiettivo del suo team come un tentativo di accelerare vent'anni di avanzamenti scientifici in appena due anni. Gli sviluppi straordinari nei sistemi di intelligenza artificiale si susseguono con cadenza di pochi mesi, alimentando un ciclo che non sembra conoscere pause naturali. Madhavi Sewak, ricercatore di spicco presso DeepMind di Google, ha confermato che l'intera comunità scientifica coinvolta lavora costantemente, senza individuare un punto di arresto evidente all'orizzonte.

La competizione per accaparrarsi i talenti nel campo dell'intelligenza artificiale ha assunto proporzioni mai viste in precedenza: Mark Zuckerberg ha dato il via a una vera e propria caccia ai migliori professionisti del settore, sottraendoli ai concorrenti attraverso pacchetti retributivi da diversi milioni di dollari. Le compensazioni economiche, pur essendo straordinarie, non sembrano però tradursi in miglioramenti dello stile di vita: molti ricercatori hanno ammesso di non avere tempo materiale per utilizzare le proprie fortune appena accumulate.

L'AI costa a dipendenti e manager orari estremi e assenza di vita personale

Alcune startup del settore hanno formalizzato aspettative di settimane lavorative superiori alle 80 ore direttamente nei contratti, ma nella maggior parte dei casi le aziende non hanno dovuto imporre queste condizioni. La motivazione principale dei professionisti deriva dalla competizione intensa con i rivali e dalla curiosità scientifica verso le nuove possibilità offerte dai modelli linguistici di grandi dimensioni. All'interno di Meta, i membri del team incaricato di sviluppare i modelli di intelligenza artificiale lavorano di persona vicino alla postazione di Zuckerberg presso la sede di Menlo Park.

Il ritmo diventa particolarmente serrato durante le fasi di sviluppo dei modelli o del lancio di nuovi prodotti, quando si passa dal già estremo programma "9-9-6" (dalle 9 del mattino alle 9 di sera, sei giorni alla settimana) a quello che alcuni dirigenti di startup hanno scherzosamente definito "0-0-2": da mezzanotte a mezzanotte, con solo due ore di pausa nei fine settimana. Le aziende hanno iniziato ad adattarsi a dipendenti che rimangono in ufficio quasi ininterrottamente, servendo cibo anche nel weekend e garantendo sempre la presenza di personale di supporto.

Aparna Chennapragada, responsabile prodotti AI di Microsoft, ha sottolineato come l'attuale momento sia diverso rispetto ai precedenti periodi di grande fermento tecnologico, come il boom delle dot-com alla fine degli anni '90 o la transizione verso il mobile dopo l'arrivo di iPhone. Mentre in passato l'adozione da parte degli utenti richiedeva un decennio o più, con l'intelligenza artificiale il 90% delle aziende Fortune 500 utilizza già prodotti basati su AI dopo appena pochi anni.

Batson di Anthropic ha paragonato l'intensità dell'esperienza attuale al suo lavoro in un laboratorio durante la pandemia di Covid-19, quando si coordinò con un gruppo ristretto di scienziati internazionali per comprendere la traiettoria del virus. La difficoltà principale risiede nell'imprevedibilità dei modelli di intelligenza artificiale: spesso non si conosce esattamente il risultato dell'addestramento fino a quando non viene completato, né si può prevedere con certezza il comportamento fino al momento del test pratico. Anche dopo il deployment, il comportamento effettivo rimane parzialmente incognito fino all'utilizzo reale da parte degli utenti.

Nonostante l'usura fisica e mentale derivante da questi ritmi, e la conseguente impossibilità di trascorrere tempo con familiari e amici, i ricercatori hanno ripetutamente affermato di lavorare così tanto per scelta personale. La motivazione deriva dall'abbondanza di idee promettenti e dalla consapevolezza di trovarsi in una competizione contro il tempo, dove lasciar inesplorate delle intuizioni potrebbe significare perdere opportunità scientifiche irripetibili. I migliori esponenti nel campo vengono ricompensati adeguatamente, questo è chiaro, ma è anche vero che la maggior parte non ha ancora modificato il proprio stile di vita nonostante le nuove disponibilità economiche. Insomma, le vacanze rimangono rimandate, il tempo per amicizie e hobby è scomparso e l'unica attività dominante rimane il lavoro stesso.