Gli esperti avvertono di un imminente collasso dei modelli di IA, mentre i contenuti generati da ChatGPT invadono il web, e fanno notare che l’apprendimento diventerà proibitivamente costoso, probabilmente impossibile.
La rapida proliferazione di strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT ha innescato una crisi nuova e inaspettata: Internet si sta saturando di contenuti generati da IA, e questo sta già compromettendo lo sviluppo futuro della stessa intelligenza artificiale. I ricercatori avvertono che, man mano che i modelli di IA apprendono sempre più da dati contaminati da output precedenti di IA, la qualità e l’affidabilità dei modelli futuri potrebbero degradarsi. Questo fenomeno è noto come “model collapse”. I dati “puliti” creati da esseri umani, che un tempo costituivano la spina dorsale del machine learning, stanno venendo sepolti sotto strati di contenuti sintetici, rendendo sempre più complicato addestrare nuovi modelli senza errori ricorsivi.
In termini di IA, i dati antecedenti al 2022 sono infatti considerati “puliti”, mentre quelli successivi sono a rischio di inquinamento. Il problema sta già colpendo sistemi avanzati di intelligenza artificiale come il retrieval-augmented generation (RAG), che dipendono da dati web in tempo reale sempre più inquinati. Senza regolamentazioni vincolanti che obblighino all’etichettatura o al filtraggio dei contenuti generati da IA, gli esperti avvertono che l’industria dell’IA potrebbe bloccarsi da sola, affogando nei propri stessi output.

(per approfondimenti: https://www.theregister.com/2025/06/15/ai_model_collapse_pollution/)