Nel dinamico mondo dell’intelligenza artificiale, le aziende tecnologiche di punta si scontrano con una sfida inaspettata che potrebbe frenare il ritmo dell’innovazione: la crescente difficoltà nel reperire dati di qualità per l’addestramento dei loro modelli. Questa carenza di dati sta influenzando lo sviluppo di tecnologie avanzate come GPT-5, mentre aziende del calibro di Microsoft e OpenAI cercano soluzioni innovative per superare questo ostacolo.
Le sfide di addestramento per l’intelligenza artificiale: c’è fame di dati e questo rallenta il progresso
In un’era segnata da un incremento senza precedenti nella capacità di calcolo e nell’avanzamento delle tecniche di machine learning, OpenAI e simili si trovano a fronteggiare un paradosso: l’abbondanza di dati online non si traduce automaticamente in una risorsa utilizzabile per l’addestramento dell’intelligenza artificiale. Il bisogno di dati accurati, rilevanti e aggiornati è più critico che mai, soprattutto quando si parla di addestrare modelli sempre più complessi come il previsto GPT-5.
La transizione da GPT-4 a GPT-5 illustra questa crescita esponenziale nella richiesta di dati: mentre il primo richiedeva “solo” 12 trilioni di token, le stime per il successore si aggirano intorno ai 60-100 trilioni. La discrepanza tra la disponibilità e la necessità di dati di alta qualità emerge come un ostacolo significativo, stimando una carenza che potrebbe oscillare tra i 10 e i 20 trilioni di token.
Questo deficit di dati di qualità si traduce in un vero e proprio collo di bottiglia per l’avanzamento dell’IA. I dati spesso obsoleti o di bassa qualità che popolano il web rappresentano un serio limite per l’efficacia dell’apprendimento delle macchine. In aggiunta, le restrizioni imposte dall’accesso ai dati da parte di grandi piattaforme solo aggrava il problema, limitando ulteriormente le risorse disponibili per l’addestramento dei modelli linguistici.
In risposta a questa sfida, le strategie adottate variano da innovazioni tecniche a partnership strategiche. OpenAI, per esempio, punta a valorizzare l’utilizzo di dati audio e video attraverso il suo strumento di riconoscimento vocale Whisper, in modo da ampliare il pool di dati disponibili. Parallelamente, l’azienda esplora la possibilità di generare dati sintetici di qualità che possano servire a colmare il gap esistente.
