Il 3 ottobre 2026 The Atlantic ha pubblicato il saggio di David Robinson, fino a pochi giorni prima nel team sicurezza di OpenAI. Il titolo, nelle ricostruzioni della stampa, è netto: lascio OpenAI perché la sua cultura è rotta. Robinson lavorava in azienda da tre anni e mezzo, ha guidato il lavoro di trasparenza del team, ha contribuito a scrivere l'attuale Preparedness Framework e ha supervisionato i report di sicurezza per dodici lanci di modelli di frontiera.
Una nota di metodo: il testo originale dell'Atlantic non era consultabile da questa redazione, quindi quanto segue si basa sulle ricostruzioni di TechCrunch, Calcalist, Quartz e altre testate che lo citano. Le virgolette vanno lette come riportate da loro.
Cosa dice il saggio
La tesi di Robinson è che il ritmo dei rilasci abbia superato la capacità del settore di supervisionarli. La frase più ripresa: «il tempo della prova e dell'errore è finito». Il bersaglio è la cosiddetta iterative deployment, la filosofia con cui OpenAI rilascia i sistemi e rafforza le protezioni man mano che emergono i problemi. Funzionava, sostiene, quando i modelli erano meno capaci e meno autonomi. Oggi no.
Altre citazioni attribuite al saggio:
«Mentre l'azienda corre da un lancio all'altro, non raggiunge il livello di cura che ritengo necessario.»
Robinson parla anche di un «ottimismo senza freni» sulla possibilità di risolvere i problemi quando si presenteranno, e di un momento che richiederebbe «un grado di umiltà che non è naturale per chi ha avuto successo grazie a una fiducia estrema».
La proposta è un cambio di modello: le aziende di frontiera dovrebbero funzionare «come centrali nucleari o aeroporti molto trafficati», con strati di ridondanza e pianificazione, e con una segnalazione degli incidenti indipendente e obbligatoria al posto dell'autoregolazione. Un'osservazione colpisce più delle altre: in OpenAI, scrive, non ha mai incontrato un collega con esperienza nel far volare in sicurezza gli aerei o nel far funzionare un reattore senza fusione. Per sostenere la tesi cita anche le recenti violazioni di sistemi Hugging Face da parte di agenti OpenAI.
La risposta di OpenAI
L'azienda contesta il quadro. Un portavoce ha dichiarato che OpenAI si assicura che i modelli non diventino più capaci di quanto si possa gestire e proteggere in sicurezza, e che mette in pausa l'addestramento o trattiene i modelli quando serve rallentare. Ha aggiunto che le pratiche di sicurezza vengono rafforzate, anche con più valutazioni di terze parti. Non è una smentita punto per punto: è la rivendicazione di un processo, che dall'esterno non si può verificare.
Non è un caso isolato
Il saggio arriva in una settimana pesante per la sicurezza di OpenAI.
- 1 ottobre: il Wall Street Journal riporta che OpenAI si è separata da tre persone del team sicurezza. L'azienda parla di violazione delle regole sull'accesso e la gestione di informazioni sensibili. Secondo altre testate i tre sarebbero Jasmine Wang, Tomek Korbak e Mikita Balesni, accusati di aver condiviso dettagli sull'infrastruttura con un'organizzazione esterna di sicurezza AI; TechCrunch però non ha confermato le identità né i dettagli, e dai ricercatori non risultano dichiarazioni.
- Luglio: Johannes Heidecke, responsabile dei sistemi di sicurezza, lascia dopo una riorganizzazione che porta i team sicurezza dentro la ricerca. Oggi rispondono a Mia Glaese, vicepresidente di ricerca e sicurezza; Saachi Jain guida ad interim i sistemi di sicurezza.
- Fine luglio: viene sciolto il team Preparedness, creato per valutare i rischi catastrofici dei modelli. Secondo le ricostruzioni è il quarto team di questo tipo chiuso dal 2024; OpenAI contesta che si sia trattato di una dissoluzione completa.
Presi uno per uno, sono eventi spiegabili: una riorganizzazione, un caso disciplinare, un'uscita personale. Messi in fila, hanno la stessa direzione. Come scrive Startup Fortune, un'azienda non riorganizza ripetutamente la sicurezza e perde il responsabile della trasparenza nella stessa settimana in cui licenzia tre colleghi se la funzione sta andando bene.
Perché conta fuori da OpenAI
Il ruolo di Robinson non era la ricerca interna, ma i documenti pubblici che accompagnano i lanci: le system card, cioè l'unico modo in cui chi sta fuori vede cosa l'azienda sa dei rischi del proprio modello. Perdere chi li scrive significa, nella migliore delle ipotesi, una trasparenza affidata a qualcun altro; nella peggiore, meno trasparenza. Il contesto è quello di un'azienda che, secondo alcune ricostruzioni, si prepara a un'eventuale IPO.
Due cose restano aperte. La prima: il paragone con nucleare e aviazione è efficace, ma quei settori hanno regolatori, standard e dati sugli incidenti costruiti in decenni; per l'AI di frontiera non esiste nulla di equivalente, e la proposta di Robinson è in sostanza una richiesta di legge. La seconda: l'argomento dell'azienda, «possiamo fermarci quando serve», non è falsificabile finché nessuno, fuori, vede quando e perché succede.
È quello che rende questo addio diverso dai molti precedenti, da Jan Leike nel 2024 in poi: non parla di un'ipotesi futura, ma di un metodo di lavoro che l'autore ha firmato per dodici volte.