Nel panorama digitale, i dati sono il carburante che alimenta l’intelligenza artificiale (AI). Tuttavia, esperti del settore avvertono che le risorse di dati di alta qualità potrebbero esaurirsi nel prossimo futuro, ponendo una seria minaccia alla crescita e alla scalabilità dei modelli di AI.
Secondo uno studio di Epoch AI, entro il 2040 esiste una probabilità del 20% che lo sviluppo dei modelli di apprendimento automatico rallenti drasticamente a causa della carenza di dati per l’addestramento. Questo problema emerge nonostante la vastità dell’Internet, spesso considerata una fonte infinita di informazioni.
La questione principale risiede nella qualità dei dati. Molti contenuti online, come immagini e testi, risultano non adeguati per l’addestramento, a causa di problemi di risoluzione, incompletezza o bias. Anche i dati disponibili sui social media, pur essendo abbondanti, soffrono di distorsioni che rischiano di introdurre errori nei modelli di AI.
Un’altra sfida è rappresentata dalle “barriere informative” come paywall e contenuti riservati, che limitano l’accesso ai dati più preziosi. Per ovviare a questa carenza, alcuni propongono l’uso di dati sintetici, generati automaticamente a partire da dataset esistenti. Tuttavia, questa soluzione presenta limiti significativi, poiché i dati generati rispecchiano inevitabilmente i difetti e le lacune del set originale.
Un’opzione alternativa potrebbe essere l’utilizzo di archivi digitali di contenuti storici, come testi e immagini pubblicati prima dell’era digitale. Inoltre, il problema del lavoro umano nella classificazione dei dati rappresenta una variabile cruciale per il futuro sviluppo dell’AI.
La sfida per il futuro sarà trovare un equilibrio tra l’autenticità dei dati e la loro accessibilità, per garantire che l’intelligenza artificiale continui a evolversi senza sacrificare la qualità.
