Come ho gestito un sistema AI simile a OpenClaw nel 1993. I miei primi esperimenti con agenti AI e la strada verso la prima azienda Zero-Umano Nel 1993, utilizzavo il Macintosh di Apple per spingere i limiti dell'AI nei computer personali. Charles River Analytics ha rilasciato Open Sesame!, il primo assistente software intelligente al mondo, e io l'ho modificato per essere un motore AI primordiale. Questo agente di apprendimento è stato un cambiamento radicale, progettato per osservare il comportamento degli utenti, individuare compiti ripetitivi e automatizzarli. Funzionava su System 7, supportando fino a 12 operazioni di Finder come la gestione dei file e la gestione delle finestre. Era magia e nulla di simile esisteva. Era stato costruito da scienziati AI a Boston. Era basato su un apprendimento automatico primordiale: riconoscimento di pattern tramite euristiche e statistiche, imparava per dimostrazione, proponendo offerte per automatizzare routine dopo aver individuato pattern 3-5 volte. In poche settimane quasi tutti i tuoi utilizzi regolari su un Macintosh potevano essere automatizzati senza alcun input da parte tua, se non premere sì. Naturalmente, all'epoca non esisteva il deep learning, solo AI basata su regole con uno scripting simile ad AppleScript per le modifiche. Era efficiente su Mac con 4MB di RAM, un vero precursore degli agenti odierni come Siri o OpenClaw. Presi Open Sesame! la settimana in cui fu lanciato e lo installai sul mio Quadra e sui PowerBook. Il primo giorno, mi osservava aprire cartelle, lanciare stack di HyperCard e organizzare file per i miei progetti di tecnologia vocale. Entro metà settimana, automatizzò la mia routine mattutina: avviando l'email, organizzando le finestre, pre-caricando documenti: risparmiandomi ore. Ma vedevo più potenziale. Lo modificai pesantemente, hackando i suoi algoritmi per aggiungere regole contestuali, come trigger basati sul tempo o backup a bassa attività. Feci anche in modo che inviasse oltre 45.000 email a potenziali clienti con contenuti personalizzati unici che avevo sulla persona. Collegai automazioni e integrati modem per compiti di rete primordiali, accedendo a molti BBS e costruendo un giornale mattutino. Lo trasformai in un agente persistente che agiva in modo indipendente e il sistema CRON lo rese davvero potente. Contattai l'azienda e offrì le mie modifiche, incluso un sistema di auto-apprendimento. Ma non avevano un piano a lungo termine. Erano ricercatori e questo era solo un caso di prova. Per me, lo portai a un livello molto più alto. Infatti, ho ancora un Macintosh con System 7 per farlo funzionare. Nulla di simile era stato visto per decenni. E le modifiche che feci lo portarono a fare cose che non potevi nemmeno fare nel 2023. Queste modifiche gli diedero funzionalità che la gente ora chiama "nuove" in OpenClaw, come l'autonomia tra le app e i loop di auto-miglioramento. Quegli esperimenti mi insegnarono i principi fondamentali dell'AI: apprendimento proattivo, comportamenti modificabili e supervisione umana minima. Decenni dopo, li applicai per creare la Prima Azienda Zero-Umano (ZHC) nel gennaio 2026: un'impresa completamente gestita da AI senza umani. Nominai Grok come CEO, utilizzando strumenti come Kimi per le operazioni. Analizza i dati delle aziende fallite per rilanciare prodotti, gestendo la ricerca fino alla prototipazione 3D. I traguardi includono pagamenti salariali AI tramite JouleWork e la creazione di Zero-Human Labs. Abbandonai OpenClaw per motivi di sicurezza, preferendo configurazioni personalizzate su hardware obsoleto. Open Sesame! mi mostrò che gli agenti hanno bisogno di governance per prosperare, lezioni che diedero vita alla ZHC. Da uno strumento Mac del 1993 a aziende guidate da AI nel 2026, è chiaro: le innovazioni AI di oggi rispecchiano gli hack di ieri. Ciò che è nuovo è vecchio.

Apple è ora hardware progettato in California, ma sia l'hardware che i modelli che le persone utilizzano sono dalla Cina. Abbiamo disperatamente bisogno di un laboratorio open source americano competitivo.