Il mondo rischia di esaurire i dati per addestrare modelli di Intelligenza Artificiale. Gli studiosi del settore segnalano in un paper un possibile deficit dei dati di addestramento già nel 2026, elemento chiave per lo sviluppo di solide infrastrutture IA.
Impatto sulla crescita dei modelli IA
L’accelerazione dei modelli IA, soprattutto dei grandi modelli linguistici, potrebbe rallentare, influenzando negativamente l’intera rivoluzione IA. I dati di alta qualità sono essenziali per implementare algoritmi di intelligenza artificiale accurati e l’insufficienza di questi potrebbe portare a output inaccurati.
I rischi dei social media
Sebbene i contenuti dei social media siano creati in quantità e facilmente accessibili, possono essere influenzati da pregiudizi, discriminazioni o disinformazione, aspetti che i modelli IA potrebbero replicare involontariamente. Gli sviluppatori di IA preferiscono contenuti di alta qualità provenienti da libri, articoli, documenti scientifici e fonti web selezionate.
Evoluzione troppo rapida
Al momento, l’IA sta evolvendo più velocemente della quantità di dati pubblicati online. Questa discrepanza potrebbe portare all’insufficienza dei testi di alta qualità entro il 2026, ostacolando il progresso dell’IA pur avendo un potenziale impatto economico da trilioni di euro.
Bisogna preoccuparsi?
Per affrontare i rischi derivanti dalla mancanza di dati, gli sviluppatori di IA possono lavorare per migliorare gli algoritmi in modo da sfruttare più efficacemente i dati esistenti. Questo permetterebbe all’IA di generare i propri dati e di apprendere da essi autonomamente. Inoltre, gli sviluppatori propongono accordi sui contenuti di creator, editori e proprietari del diritti d’autore per correggere lo squilibrio di potere tra loro e le aziende IA.
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Nonostante l’esistenza di tali sfide, l’industria è già a lavoro per garantire un continuo sviluppo dell’IA. Facci sapere cosa ne pensi sui nostri canali social.