Red Hot Cyber
La cybersecurity è condivisione. Riconosci il rischio, combattilo, condividi le tue esperienze ed incentiva gli altri a fare meglio di te.
Cerca

AI Senza Dati: Entro il 2026 potremmo esaurire i dati di addestramento. Cosa succederà dopo?

Redazione RHC : 12 Novembre 2023 09:30

Recentemente avevamo parlato del fatto che l’intelligenza artificiale, una volta che utilizzerà i propri dati per alimentarsi, avrebbe potuto perdere di qualità e precisione. Una nuova ricerca inizia a prendere in considerazione il fatto che tra qualche anno, i dati prodotti dagli umani inizieranno a scarseggiare.

Questo determinerà meno informazioni per le IA ma anche un problema da risolvere da parte degli scienziati.

L’esaurimento dei dati di addestramento

L’intelligenza artificiale (AI), che ha raggiunto l’apice della popolarità, deve far fronte alla mancanza di dati di addestramento necessari per il suo funzionamento. Ciò potrebbe rallentare lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale. In particolare di modelli linguistici di grandi dimensioni, e persino cambiare il corso della rivoluzione dell’intelligenza artificiale.

Vorresti toccare con mano la Cybersecurity e la tecnologia? Iscriviti GRATIS ai WorkShop Hands-On della RHC Conference 2025 (Giovedì 8 maggio 2025)

Se sei un ragazzo delle scuole medie, superiori o frequenti l'università, oppure banalmente un curioso di qualsiasi età, il giorno giovedì 8 maggio 2025 presso il teatro Italia di Roma (a due passi dalla stazione termini e dalla metro B di Piazza Bologna), si terranno i workshop "hands-on", creati per far avvicinare i ragazzi alla sicurezza informatica e alla tecnologia. Questo anno i workshop saranno:

  • Creare Un Sistema Ai Di Visual Object Tracking (Hands on)
  • Social Engineering 2.0: Alla Scoperta Delle Minacce DeepFake
  • Doxing Con Langflow: Stiamo Costruendo La Fine Della Privacy?
  • Come Hackerare Un Sito WordPress (Hands on)
  • Il Cyberbullismo Tra Virtuale E Reale
  • Come Entrare Nel Dark Web In Sicurezza (Hands on)

  • Potete iscrivervi gratuitamente all'evento, che è stato creato per poter ispirare i ragazzi verso la sicurezza informatica e la tecnologia.
    Per ulteriori informazioni, scrivi a [email protected] oppure su Whatsapp al 379 163 8765


    Supporta RHC attraverso:


    Ti piacciono gli articoli di Red Hot Cyber? Non aspettare oltre, iscriviti alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo.

    L’addestramento di algoritmi IA potenti e accurati richiede grandi quantità di dati. Ad esempio, ChatGPT è stato addestrato su 300 miliardi di parole. Allo stesso modo, DALL-E, Lensa e Midjourney sono stati addestrati su set di dati LIAON-5B contenente 5,8 miliardi di coppie immagine-testo. Se un algoritmo viene addestrato su dati insufficienti, potrebbe produrre risultati imprecisi o di bassa qualità.

    La ricerca mostra che il patrimonio di dati di Internet sta crescendo molto più lentamente rispetto ai set di dati utilizzati per addestrare l’intelligenza artificiale. 

    il 2026 potrebbe essere la data limite

    L’anno scorso, un gruppo di ricercatori ha previsto che i dati testuali di qualità si esauriranno entro il 2026. Questa previsione è state definita sulla base delle attuali tendenze di formazione dell’IA continueranno. Si stima inoltre che i dati linguistici di bassa qualità si esauriranno tra il 2030 e il 2050. Inoltre le immagini di bassa qualità si esauriranno tra il 2030 e il 2060. La mancanza di dati utilizzabili potrebbe rallentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Questo mentre si prevede che l’economia AI contribuirà fino a 15,7 trilioni di dollari all’economia globale entro il 2030.

    Tuttavia, ci sono modi per risolvere il problema della carenza di dati. 

    Soluzioni per poter generare nuovi dati

    Una possibilità è migliorare gli algoritmi di intelligenza artificiale per utilizzare meglio i dati esistenti. Nei prossimi anni, gli sviluppatori saranno probabilmente in grado di addestrare sistemi di IA utilizzando meno dati e forse meno potenza di calcolo. Ciò contribuirà anche a ridurre l’impronta di carbonio dell’intelligenza artificiale. 

    Un’altra opzione è utilizzare l’intelligenza artificiale per creare dati sintetici per addestrare i sistemi. Gli sviluppatori possono semplicemente generare i dati necessari adatti al loro modello di intelligenza artificiale specifico. Diversi progetti utilizzano già contenuti sintetici, spesso ottenuti da servizi di generazione dati. Questo diventerà più comune in futuro

    Redazione
    La redazione di Red Hot Cyber è composta da un insieme di persone fisiche e fonti anonime che collaborano attivamente fornendo informazioni in anteprima e news sulla sicurezza informatica e sull'informatica in generale.

    Lista degli articoli

    Articoli in evidenza

    Italia sarai pronta al Blackout Digitale? Dopo La Spagna l’attacco informatico alla NS Power

    Negli ultimi giorni, NS Power, una delle principali aziende elettriche canadesi, ha confermato di essere stata vittima di un attacco informatico e ha pubblicato degli update all’interno della H...

    Sicurezza è Lavoro: dal cantiere al cloud, dobbiamo proteggere chi costruisce l’Italia!

    1° Maggio, un giorno per onorare chi lavora, chi lotta per farlo in modo dignitoso e chi, troppo spesso, perde la vita mentre svolge la propria mansione. Nel 2025, l’Italia continua a pian...

    Buon World Password Day! Tra MIT, Hacker, Infostealer e MFA. Perchè sono così vulnerabili

    Domani celebreremo uno degli elementi più iconici – e al tempo stesso vulnerabili – della nostra vita digitale: la password. Da semplice chiave d’accesso inventata negli anni...

    Benvenuti su Mist Market: dove con un click compri droga, identità e banconote false

    Ci sono luoghi nel web dove la normalità cede il passo all’illecito, dove l’apparenza di un marketplace moderno e funzionale si trasforma in una vetrina globale per ogni tipo di rea...

    La Cina Accusa la NSA di aver usato Backdoor Native su Windows per hackerare i Giochi Asiatici

    Le backdoor come sappiamo sono ovunque e qualora presenti possono essere utilizzate sia da chi le ha richieste ma anche a vantaggio di chi le ha scoperte e questo potrebbe essere un caso emblematico s...