Demis Hassabis, dal Nobel per AlphaFold alla scommessa sui farmaci disegnati dall’IA

Demis Hassabis

Photo: John Sears / CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons

Nascita	27 luglio 1976 London
Professione	Ricercatore e dirigente nell'intelligenza artificiale
Premi	Premio Mullard · Commander dell'Ordine dell'Impero Britannico · Premio Principessa degli Asturi per la Ricerca Tecnica e Scientifica

Per gran parte della sua vita adulta, Demis Hassabis ha sostenuto che il modo più sicuro per costruire una macchina più intelligente degli esseri umani fosse farlo in prima persona, dentro un laboratorio guidato prima dalla scienza e solo dopo dalle scadenze commerciali. Ora ha affidato ad altri la gestione quotidiana di quel laboratorio. L’uomo che ha trasformato Google DeepMind nel motore alla base di Gemini è il presidente della divisione, il chief scientist di Alphabet e il capo di un’azienda che si occupa della scoperta di farmaci, ma non ha ancora somministrato un medicinale a un paziente. Il messaggio rivolto al personale è stato diretto: l’intelligenza artificiale generale, ha scritto, è ormai vicina e compiere i prossimi passi nel modo giusto è fondamentale per l’umanità. Il costruttore è arrivato alla conclusione che il contributo più utile che possa dare sia aiutare a scrivere le regole.

Hassabis ha sempre considerato l’intelligenza un problema da risolvere, fin da quando si ha memoria di lui. È nato a Londra da padre cipriota greco e madre cinese di Singapore e giocava a scacchi già a quattro anni. A tredici aveva raggiunto il livello di maestro e capitanava le squadre giovanili inglesi. I premi vinti alla scacchiera gli permisero di comprarsi uno ZX Spectrum, e il computer diventò la sua seconda ossessione.

A 17 anni, dopo aver concluso in anticipo gli esami A-level, progettò insieme a Peter Molyneux e programmò come responsabile Theme Park per Bullfrog Productions: un gioco di simulazione in cui i giocatori costruiscono e gestiscono un parco divertimenti, che vendette milioni di copie. Studiò poi informatica al Queens’ College di Cambridge, dove si laureò nel 1997 con il massimo dei voti in entrambe le prove, lavorò come responsabile della programmazione dell’IA di Black & White di Molyneux presso Lionhead e nel 1998 fondò a Londra il proprio studio, Elixir. I suoi due giochi, la simulazione politica Republic: The Revolution e la commedia ambientata nel covo di un supercriminale Evil Genius, ottennero recensioni rispettabili, ma non entusiastiche; Elixir chiuse nel 2005.

Invece di fondare un’altra azienda, tornò all’università. All’University College London, sotto la guida della neuroscienziata Eleanor Maguire, studiò pazienti con lesioni all’ippocampo e scoprì che faticavano a immaginare esperienze nuove: una prova del fatto che memoria e immaginazione condividono gli stessi meccanismi. Science inserì il lavoro tra le dieci scoperte scientifiche più importanti del 2007; Hassabis conseguì il dottorato in neuroscienze cognitive nel 2009, prima di svolgere periodi di ricerca post-dottorato al MIT e ad Harvard e ottenere una borsa di ricerca presso l’unità Gatsby dell’UCL. La deviazione era parte del piano: studiare l’unica intelligenza generale disponibile e poi provare a costruirne una.

DeepMind, fondata a Londra nel 2010 insieme a Shane Legg e Mustafa Suleyman, si propose di risolvere il problema dell’intelligenza e poi applicarla a ogni altro campo. Google la acquistò nel 2014 per circa 400 milioni di sterline. Nel marzo 2016 il suo programma AlphaGo sconfisse Lee Sedol per 4-1 a Seul. La scommessa più ambiziosa arrivò dopo. Nel novembre 2020, nella valutazione CASP14, AlphaFold predisse la struttura delle proteine con una precisione quasi atomica; in seguito DeepMind rese disponibili gratuitamente, insieme all’European Bioinformatics Institute dell’EMBL, le strutture previste di circa 200 milioni di proteine, accessibili a qualsiasi laboratorio. Per questo lavoro Hassabis e il collega John Jumper condivisero il Nobel per la chimica 2024 con David Baker. Nello stesso anno Hassabis fu nominato cavaliere. Nel 2023 Google accorpò DeepMind al proprio team Brain e affidò a Hassabis la guida della nuova Google DeepMind, che sviluppa i modelli Gemini.

L’aura dello scienziato non ha mai messo tutto il resto al riparo dalle critiche. Nel 2017 l’Information Commissioner del Regno Unito stabilì che il trust NHS Royal Free non aveva rispettato la normativa sulla protezione dei dati quando aveva consegnato a DeepMind le cartelle cliniche di circa 1,6 milioni di pazienti per testare Streams, un’app di allerta per i casi di danno renale acuto. Non seguì alcuna sanzione pecuniaria, ma il caso mostrò che un laboratorio che si presentava come rigoroso sul piano scientifico poteva inseguire i dati come qualsiasi altra azienda tecnologica. Isomorphic Labs, lo spin-off di Alphabet fondato da Hassabis nel 2021 per trasformare AlphaFold in farmaci, avrebbe dovuto avviare le sperimentazioni cliniche entro la fine del 2025; a Davos, a gennaio, Hassabis spostò la scadenza alla fine del 2026 e disse a Bloomberg di essersi espresso male: intendeva parlare di attività precliniche. A maggio seguì un round di finanziamento da 2,1 miliardi di dollari guidato da Thrive Capital, ma alla fine di settembre non risultava ancora che un paziente avesse ricevuto un composto di Isomorphic. E la riorganizzazione di agosto è arrivata mentre Fortune riferiva che il prossimo modello di punta di Gemini accumulava mesi di ritardo; quel giorno le azioni di Alphabet persero circa il 5%. Il Nobel non ha chiarito se Hassabis sia uno scienziato che per caso dirige un’azienda o un dirigente che si avvale della reputazione di uno scienziato.

Le sue mosse più recenti sembrano offrire una risposta. A luglio ha pubblicato una proposta per un organismo di standardizzazione per l’IA di frontiera, modellato sulla FINRA, l’organismo di autoregolamentazione del settore finanziario statunitense: finanziato dalle aziende di IA, sottoposto alla supervisione del governo e incaricato di verificare i modelli più potenti per individuare rischi informatici, biologici e di inganno fino a 30 giorni prima della loro diffusione. Ad agosto Koray Kavukcuoglu, fino ad allora direttore tecnologico di DeepMind, ha assunto la guida operativa quotidiana come vicepresidente senior, alle dirette dipendenze di Sundar Pichai, mentre Jeff Dean ha lasciato Google dopo 27 anni. Quando il 12 settembre Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, ha pubblicato il suo saggio «We Must Pace the Frontier», Hassabis ha risposto nel giro di poche ore che indicava la strada giusta. Il 30 settembre DeepMind ha pubblicato su Nature SynthID Bio, un metodo per inserire filigrane invisibili nelle proteine progettate dall’IA, e ha reso disponibili ad altri ricercatori il codice e i pesi del modello; la tracciabilità della biologia progettata dall’IA, ha detto Hassabis, sta diventando urgente.

Fuori dal laboratorio conserva le abitudini di un appassionato di giochi. Ha vinto cinque volte il Pentamind, il titolo assegnato nella competizione multidisciplinare della Mind Sports Olympiad, ed è ancora un tifoso sfegatato del Liverpool. Hassabis, che ha compiuto 50 anni a luglio, vive con la famiglia nel nord di Londra. La sua carriera è già stata raccontata due volte: nel documentario The Thinking Game, presentato in anteprima al Tribeca nel 2024, e nella biografia The Infinity Machine di Sebastian Mallaby, scritta dopo anni di conversazioni con lui.

Il prossimo verdetto su di lui arriverà da una clinica. I primi candidati farmaci progettati dall’IA di Isomorphic, destinati a trattare tumori e disturbi del sistema immunitario, dovrebbero entrare in sperimentazione sull’uomo entro la fine di quest’anno, la scadenza che Hassabis ha già rinviato una volta. Se partiranno nei tempi previsti, l’idea che sostiene fin dal dottorato — capire l’intelligenza è la via più breve per arrivare a tutto il resto — sarà messa alla prova per la prima volta in un corpo umano. Se subiranno un altro slittamento, l’argomento che ora porta davanti a regolatori e concorrenti, su quanto rapidamente debba procedere questa tecnologia, sarà sostenuto da un uomo i cui stessi programmi continuano a essere in ritardo.

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