Un recente rapporto del Human-Centered Artificial Intelligence Institute di Stanford ha sollevato preoccupazioni riguardo al possibile esaurimento dei dati linguistici di alta qualità necessari per addestrare i modelli di IA entro quest’anno. Fino ad ora, le aziende di IA hanno migliorato i loro grandi modelli linguistici addestrandoli con sempre più dati combinati con un potere computazionale sempre maggiore (una strategia altrimenti nota come “legge di scalabilità”). Se la fornitura di dati di alta qualità sta per esaurirsi, questa carenza potrebbe rappresentare un ostacolo significativo per l’avanzamento dei grandi modelli linguistici (LLM).