Chris Fall, direttore del Center for AI Standards and Innovation (CAISI), ha rassegnato le dimissioni. L’agenzia lo ha confermato a diverse testate, chiudendo così un’altra breve parentesi in una serie di uscite che stanno diventando quasi un marchio di fabbrica per il ruolo di AI czar voluto dall’amministrazione Trump. Fall era arrivato appena tre mesi fa, dopo che il predecessore aveva mollato in tempi ancora più rapidi.
Quel predecessore era Collin Burns, che aveva lasciato l’incarico in meno di una settimana. Secondo quanto emerso all’epoca, sarebbe stato praticamente spinto fuori nel mese di aprile a causa del suo passato lavorativo in Anthropic, azienda con cui l’amministrazione era in aperto conflitto. Nessuna motivazione ufficiale invece per l’addio di Fall.
Chi è Chris Fall e cosa faceva prima del CAISI
Prima di guidare il CAISI, Fall aveva ricoperto ruoli di peso nel Dipartimento dell’Energia. Era stato direttore dell’Office of Science durante la prima amministrazione Trump e direttore ad interim dell’Advanced Research Projects Agency-Energy. In precedenza aveva lavorato nell’Office of Naval Research, sempre all’interno dello stesso dipartimento. Un curriculum solido, insomma, che non ha però impedito una permanenza lampo alla guida dell’agenzia.
E qui vale la pena ricordare che prima di Burns e Fall, al timone c’era il venture capitalist David Sacks, all’epoca con il titolo di responsabile della Casa Bianca per intelligenza artificiale e criptovalute. Anche lui aveva salutato, nel mese di marzo. Tre persone diverse, tre uscite ravvicinate.
Il ruolo dell’agenzia e le tensioni sull’AI
Il CAISI opera sotto il National Institute of Standards and Technology ed è l’organizzazione principale per lo sviluppo di standard tecnici e metodi di test per i modelli di intelligenza artificiale, oltre alla valutazione dei rischi legati alla cybersicurezza. Curioso però che non sia stata proprio questa agenzia al centro dell’ultima grana sui rischi dei modelli.
La vicenda risale al mese di giugno, quando il Dipartimento del Commercio ha tirato fuori una direttiva oscura sul controllo delle esportazioni che di fatto ha costretto Anthropic a ritirare dal mercato i suoi modelli Mythos e Fable. Il blocco è durato poco: entro fine mese il segretario al Commercio Howard Lutnick si è detto soddisfatto dei piani di sicurezza dell’azienda e ha revocato tutto.
All’inizio di questo mese la Casa Bianca ha inoltre firmato un ordine esecutivo per un nuovo programma di supervisione sulla sicurezza dell’AI chiamato “Gold Eagle”, pensato per coordinare le vulnerabilità di cybersicurezza. Sono state coinvolte diverse organizzazioni federali, tra cui lo stesso Dipartimento del Commercio e quello della Sicurezza Interna. Ecco il punto interessante: il CAISI non figurava tra le realtà menzionate.
Nel frattempo, dopo la liberazione dei modelli di Anthropic, il CEO di Google DeepMind Demis Hassabis ha cominciato a chiedere la creazione di un ente di standard indipendente e gestito dall’industria per regolare l’AI di frontiera, sul modello di FINRA. Praticamente la stessa missione per cui era nato il CAISI.
Le dimissioni di Fall arrivano poi subito dopo l’agitazione di questo fine settimana attorno alla nuova versione del modello aperto Kimi, sviluppato dal laboratorio cinese Moonshot, che ha retto il confronto con i migliori modelli di frontiera. L’amministrazione stava valutando come bloccare in qualche modo i modelli aperti cinesi, cosa che ha acceso subito il dibattito. Tra le voci critiche c’è stata proprio quella di Sacks, secondo cui le regole non dovrebbero servire come strumento protezionistico a favore dei laboratori proprietari americani.
Il CAISI ha pubblicato alcuni report sulle capacità dei modelli cinesi a pesi aperti GLM-5.2 di Z.ai e DeepSeek V4 Pro, ma ha detto poco sui propri processi di test. I modelli a pesi aperti possono essere scaricati pubblicamente ed eseguiti in locale, mentre codice di addestramento e dataset restano privati. Dal 9 luglio sono partite diverse richieste di chiarimento sia al Dipartimento del Commercio sia al NIST su come funzionino le valutazioni dei modelli linguistici, senza però ricevere risposta.