Servirà un approccio multidisciplinare e collaborativo
- Il progresso dell’intelligenza artificiale è minacciato da una carenza di dati di alta qualità per l’addestramento degli algoritmi
- L’addestramento efficiente degli algoritmi richiede grandi quantità di dati di alta qualità e la mancanza di questi dati potrebbe limitare lo sviluppo futuro dell’IA
- L’emergerà dell’emergenza dati è previsto già nel 2026 e solleva preoccupazioni sulla capacità di addestrare in modo efficace i futuri modelli di intelligenza artificiale
- Soluzioni prospettate includono ottimizzazione degli algoritmi, accordi con editori per l’accesso a libri, e l’uso di dati sintetici generati da altre IA
- Affrontare questa crisi richiederà uno sforzo collaborativo multidisciplinare tra ricercatori, sviluppatori e detentori di dati per garantire il progresso continuo dell’IA
Il progresso dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni ha trasformato radicalmente il nostro quotidiano. Tuttavia emerge sempre più chiaramente una preoccupazione crescente riguardo alla disponibilità limitata di dati di alta qualità necessari per l’addestramento efficace degli algoritmi di intelligenza artificiale. Questa emergenza dati, se non affrontata adeguatamente, potrebbe minacciare lo sviluppo futuro della tecnologia IA, con conseguenze che si prevede possano manifestarsi già nel 2026.
L’addestramento degli algoritmi richiede quantità massicce di dati di alta qualità, come evidenziato dai 570 gigabyte di testo utilizzati per creare ChatGPT e i 6 miliardi di coppie testo-immagine impiegate per allenare l’algoritmo DALL-E, specializzato nella generazione di immagini. La qualità dei dati è però essenziale, come dimostrato dall’incidente di Microsoft, il cui algoritmo addestrato su Twitter ha prodotto risposte manifestamente inclini al razzismo. Ulteriori preoccupazioni emergono dalla prospettiva di una diminuzione della disponibilità di dati, che si stima possa esaurirsi completamente entro il 2026.
Le possibili soluzioni
La domanda cruciale che sorge è: come sarà possibile addestrare in modo efficace l’IA in un contesto di scarse risorse dati? Diverse soluzioni possono essere considerate per affrontare questa crisi imminente. Un approccio potrebbe consistere nell’ottimizzazione degli algoritmi, consentendo l’utilizzo di una quantità inferiore di dati e riducendo l’impatto ambientale associato. Un’altra proposta innovativa è quella di stipulare accordi con importanti editori per garantire alle IA l’accesso libero a nuovi libri e al patrimonio letterario esistente, garantendo così una fonte continua di dati di alta qualità senza violare i diritti d’autore.
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Un’alternativa promettente è l’utilizzo di dati sintetici generati da altre intelligenze artificiali. Aziende come Mostly AI e Clearbox AI stanno sviluppando algoritmi basati su tecnologie proprietarie per allenare le loro IA generative, creando dati sintetici che rispettano la privacy e riducono i costi associati all’accesso a informazioni sensibili. Affrontare l’emergenza dati richiederà un approccio multidisciplinare e collaborativo che coinvolga ricercatori, sviluppatori e detentori di dati. Solo attraverso sforzi congiunti sarà possibile preservare il progresso dell’IA e garantire un futuro in cui questa tecnologia continui a contribuire positivamente alla nostra società.
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- https://tristemondo.it/lia-rischia-di-fermarsi-nel-2026-a-causa-dellemergenza-dati/
- https://www.sannioportale.it/articolo.asp?id=13008832
- https://www.girovagandonews.eu/index.php/news/83958/La-Radio/Novembre-27-2023/L%27IA-rischia-di-fermarsi-nel-2026-a-causa-dell%27emergenza-dati-
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