I 6 migliori metodi di raccolta dati per IA e machine learning

Mentre alcune aziende si affidano a servizi di raccolta dati IA, altre raccolgono i propri dati utilizzando strumenti di scraping o altri metodi.

Scopri i 6 migliori metodi e tecniche di raccolta dati IA per alimentare i tuoi progetti IA con dati accurati:

Panoramica dei metodi di raccolta dati IA

1. Crowdsourcing

Il crowdsourcing di dati consiste nell'assegnare compiti di raccolta dati al pubblico, fornire istruzioni e creare una piattaforma per la condivisione. Le aziende possono anche collaborare con agenzie di raccolta dati tramite crowdsourcing.

Vantaggi

• Gli sviluppatori possono reclutare rapidamente un'ampia gamma di collaboratori, accelerando la raccolta dati per progetti con scadenze strette.
• Il crowdsourcing consente la diversità dei dati raccogliendo collaboratori da tutto il mondo, rendendo la raccolta dati multilingue significativamente più efficiente.
• Elimina i costi legati ad assunzione, formazione e inserimento di un team interno. I lavoratori utilizzano la propria attrezzatura.
• Le aziende di crowdsourcing esperte dispongono di specialisti di settore che possono fornire dati di alta qualità, pertinenti e affidabili specifici per le esigenze del tuo progetto.
• Questo metodo funziona sia per la raccolta dati primaria sia per quella secondaria, dai contenuti generati dagli utenti ai dati di ricerca accademica.

Svantaggi

• Può essere difficile verificare se i collaboratori possiedono competenze linguistiche o di settore sufficienti, specialmente per contenuti specializzati o tecnici.
• Monitorare se i compiti vengono svolti correttamente è difficile quando i lavoratori sono remoti e numerosi e le interpretazioni dei compiti variano.
• La qualità dei dati è difficile da mantenere a causa della variabilità nella competenza e nella dedizione dei collaboratori.
• Selezionare i collaboratori giusti richiede un'attenta valutazione delle qualifiche e delle prestazioni passate.

Casi di studio

M-Pesa, un servizio di denaro mobile in Kenya, utilizza la blockchain per migliorare la trasparenza nelle reti di agenti crowdsourcing. Gli agenti nelle aree rurali gestiscono le richieste dei clienti tramite un registro decentralizzato, riducendo il rischio di frodi. Questo sistema si è esteso ad altri otto paesi, sfruttando la blockchain per tracciare le transazioni in tempo reale e le prestazioni degli agenti.¹

OpenStreetMap (OSM) utilizza volontari in tutto il mondo per creare mappe open-source. I contributori aggiornano i dati geografici utilizzati per la risposta ai disastri (ad esempio i soccorsi per il terremoto in Nepal) e per la pianificazione urbana, un'alternativa economica ai servizi di mappatura proprietari.²

2. Raccolta dati in-house

Gli sviluppatori IA/ML possono raccogliere dati privatamente all'interno dell'organizzazione. Questo metodo funziona al meglio quando il dataset richiesto è piccolo, privato o sensibile, oppure quando la definizione del problema è sufficientemente specifica da rendere precisione e personalizzazione più importanti della scala. Il dataset richiesto è piccolo e i dati sono privati o sensibili. È inoltre efficace quando la definizione del problema è troppo specifica e la raccolta dati deve essere precisa e personalizzata.

Vantaggi

• La raccolta in-house è il modo più privato e controllato per raccogliere dati primari.
• È possibile ottenere un livello più elevato di personalizzazione poiché il processo è adattato al progetto specifico.
• Monitorare la forza lavoro è più facile quando è fisicamente presente.

Svantaggi

• È costoso e richiede tempo assumere o reclutare un team di raccolta dati.
• È difficile raggiungere l'efficienza specifica di settore offerta dalle agenzie di crowdsourcing.
• I dati multilingue sono complessi da raccogliere in-house.
• I raccoglitori di dati devono anche eseguire elaborazione ed etichettatura, aumentando il carico di lavoro.

Caso di studio: veicoli autonomi Tesla

Tesla raccoglie dati di guida in tempo reale dalla sua flotta di veicoli utilizzando sensori e telecamere di bordo. Questo dataset proprietario addestra i suoi IA models per scenari di traffico complessi. Il sistema Autopilot di Tesla si basa su petabyte di dati video e dei sensori per perfezionare gli algoritmi di mantenimento della corsia e di prevenzione delle collisioni. ³ Le principali sfide sono gli elevati costi di infrastruttura e archiviazione e la scalabilità limitata per dataset multilingue o globali.

3. Dataset pronti all'uso

Questo metodo utilizza dataset pre-puliti e preesistenti disponibili sul mercato. È un'opzione pratica quando il progetto non richiede un'ampia varietà di dati o input altamente personalizzati. I dataset preconfezionati sono più economici da acquisire e più facili da implementare rispetto alla creazione di un dataset da zero.

Ad esempio, un semplice sistema di classificazione delle immagini può essere alimentato con dati preconfezionati.

Vantaggi

• Minori costi iniziali poiché non è necessario reclutare un team né raccogliere dati.
• Più rapido da implementare poiché i dataset sono già preparati e pronti all'uso.

Svantaggi

• Questi dataset possono contenere dati mancanti o imprecisi che richiedono un'elaborazione aggiuntiva. Il divario di qualità del 20–30% può costare di più da colmare di quanto suggeriscano i risparmi iniziali.
• Mancano di personalizzazione perché non sono creati per un progetto specifico, rendendoli inadatti ai models che richiedono dati altamente personalizzati o specifici del settore.

Caso di studio: AlphaFold ha utilizzato database preesistenti di strutture proteiche (Protein Data Bank) per addestrare il suo IA model, consentendo progressi nella previsione delle configurazioni proteiche 3D. Ciò ha accelerato la scoperta di farmaci evitando anni di raccolta dati in laboratorio.⁴

4. Raccolta dati automatizzata

La raccolta dati automatizzata utilizza strumenti software per ottenere dati da fonti online senza sforzo manuale. I due approcci più comuni sono:

• Web scraping: Strumenti che raccolgono dati da siti web e piattaforme social automaticamente.
• APIs: Dati estratti direttamente tramite interfacce di programmazione delle applicazioni fornite dalla piattaforma di origine.

Vantaggi

• Uno dei metodi di raccolta dati secondaria più efficienti disponibili.
• Riduce l'errore umano che si verifica nelle attività ripetitive di raccolta manuale.

Svantaggi

• I costi di manutenzione possono essere elevati. I siti web cambiano frequentemente design e struttura, richiedendo ripetute riprogrammazioni degli scraper.
• Alcuni siti web implementano strumenti anti-scraper che limitano l'accesso automatizzato.
• I dati grezzi raccolti automaticamente possono essere imprecisi e richiedono un'analisi post-raccolta.

Caso di studio: Alibaba City Brain
Alibaba utilizza sensori automatizzati, GPS e telecamere per il traffico per raccogliere dati urbani in tempo reale. Questo sistema ottimizza la temporizzazione dei semafori e riduce la congestione nelle città. ⁵

Vantaggi:

• Elevata efficienza e riduzione dell'errore umano.
• Scalabile per dati secondari su larga scala.

Sfide:

• Costi di manutenzione per adattarsi a fonti di dati in evoluzione.
• Limitato ai dati esistenti, non alla raccolta primaria.
• Rischio legale e di conformità: Il panorama legale del web scraping è cambiato in modo significativo. Oltre 70 cause per violazione del copyright sono state intentate contro aziende di IA a livello globale per lo scraping di contenuti protetti.⁶ L'EU IA Act entrerà in piena applicazione il 2 agosto 2026, richiedendo ai fornitori di IA models di rispettare gli opt-out leggibili dalle macchine, pubblicare riepiloghi dettagliati dei dataset di addestramento e mantenere la trasparenza sui dati utilizzati. L'Interactive Advertising Bureau (IAB) ha introdotto l'IA Accountability for Publishers Act negli Stati Uniti nel febbraio 2026, che richiederebbe alle aziende di IA di ottenere autorizzazione e pagare commissioni per lo scraping dei contenuti degli editori.⁶ Due casi attivi definiranno i parametri del fair use nei dati di addestramento IA: Google contro SerpApi (udienza sull'istanza di archiviazione prevista per il 19 maggio 2026)⁷ e Reddit contro Anthropic. ⁸ Le organizzazioni che utilizzano il web scraping per l'addestramento IA dovrebbero disporre di un processo di raccolta dati documentato e verificabile prima di agosto 2026.

5. IA generativa

IA generativa può generare dati di addestramento IA da zero o aumentare i dati esistenti per migliorare le prestazioni del model. È progettata per produrre contenuti testuali, immagini, audio, video o dati strutturati che assomigliano da vicino agli input del mondo reale.

Il mercato della generazione di dati sintetici è previsto in crescita da $0,77 miliardi nel 2026 a $7,22 miliardi entro il 2033, trainato dalle normative sulla privacy, dalla scarsità di dati nei settori specializzati e dal costo crescente dell'annotazione umana.⁹

Vantaggi

• Aumento dei dati: Apportare lievi modifiche ai dati esistenti, come ruotare, ingrandire o ricolorare le immagini, rende i models più robusti e più capaci di riconoscere input in condizioni variabili.
• Sintesi dei dati: Quando i dati del mondo reale sono difficili, costosi o richiedono molto tempo per essere raccolti, l'IA generativa può creare dataset sintetici che li assomigliano da vicino. Ciò è particolarmente efficace per eventi rari e casi limite che non compaiono abbastanza frequentemente nei dati storici per addestrare un model in modo efficace.
• Privacy: L'IA generativa può creare dati che rispecchiano le proprietà statistiche dei dati originali senza contenere informazioni personali identificative, consentendo la condivisione tra organizzazioni e confini normativi.
• Efficacia in termini di costi: Generare dati utilizzando l'IA è in genere più economico rispetto alla raccolta dati tradizionale, specialmente per scenari ad alto rischio o a bassa frequenza.
• Scenari diversificati: L'IA generativa può simulare condizioni e casi limite che sarebbero impraticabili o pericolosi da raccogliere nel mondo reale.

Svantaggi

• Preoccupazioni su qualità e autenticità dei dati: I dati generati non rappresentano sempre perfettamente gli scenari del mondo reale. Se il generative model presenta bias o imprecisioni, questi vengono propagati ai dati di addestramento e aggravati nel model a valle.
• Overfitting ai dati sintetici: Un model addestrato prevalentemente su dati sintetici che non corrispondono strettamente alle distribuzioni del mondo reale funzionerà bene sui benchmark sintetici ma male in produzione.
• Model collapse: Si tratta di un rischio distinto e più grave del normale overfitting. Quando gli IA models vengono riaddestrati iterativamente su dati generati da models simili, emerge un ciclo di feedback in cui la qualità dell'output peggiora progressivamente. La distribuzione dei dati generati si restringe, la diversità viene persa e i models imitano sempre più gli errori reciproci anziché apprendere dai segnali del mondo reale. Mitigare il model collapse richiede una miscelazione deliberata di dati umani e sintetici, l'applicazione della diversità e il monitoraggio della deriva distribuzionale.¹⁰

Raccomandazioni

Garantire la diversità dei dati: Dare priorità alla variazione di dati demografici, scenari e contesti nei dataset generati per prevenire bias e garantire che il model generalizzi in situazioni diverse.

Ancorare i dati sintetici alla verità umana: Utilizzare corpora curati da esseri umani come base e dati sintetici per espandere, stressare e rafforzare quel nucleo, in particolare per eventi rari e casi limite. Non addestrare esclusivamente su dati sintetici.

Convalidare regolarmente con esempi del mondo reale: Convalidare continuamente i dati generati e aggiornare i set di addestramento. Ciò è particolarmente importante nei settori in rapida evoluzione in cui le distribuzioni cambiano rapidamente.

Monitorare la conformità etica e legale: Prestare molta attenzione alla privacy dei dati e ai diritti di proprietà intellettuale. Assicurarsi che i generative models non replichino informazioni protette o perpetuino bias dannosi.

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6. Apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF)

RLHF è un metodo in cui un machine learning model viene addestrato utilizzando il feedback umano invece di fare affidamento esclusivamente sui tradizionali segnali di ricompensa provenienti da un ambiente. È stata la tecnica di allineamento dominante per i large language models fino al 2023–2024, ma viene sempre più sostituita o integrata da alternative più scalabili.

Come funziona

1. Dimostrazioni iniziali: Esperti umani dimostrano il comportamento desiderato. Queste dimostrazioni formano un dataset fondamentale che illustra come si presenta una prestazione di successo.
2. Addestramento del model: Il model si addestra su questi dati dimostrativi, imparando a replicare i comportamenti e le decisioni dell'esperto.
3. Fine-tuning con feedback: I valutatori umani classificano o assegnano punteggi agli output del model. Il model adatta il proprio comportamento in base a questi punteggi per allinearsi alle aspettative umane.

Vantaggi

• In ambienti in cui definire una funzione di ricompensa è difficile o le ricompense sono poco frequenti, RLHF colma il divario utilizzando l'esperienza umana.
• I valutatori umani possono guidare il model lontano da comportamenti dannosi o non etici che un segnale di ricompensa automatizzato potrebbe non rilevare.

Svantaggi

• Problemi di scalabilità: Affidarsi continuamente al feedback umano richiede molte risorse. Man mano che i compiti diventano più complessi, il coinvolgimento umano diventa un collo di bottiglia. Addestrare un reward model con RLHF può costare circa $500K e richiedere due mesi.
• Introduzione di bias umani: Le preferenze, le idee sbagliate e i bias culturali dei valutatori umani vengono trasferiti inavvertitamente al model, producendo comportamenti indesiderati.

Alternative scalabili: RLAIF e RLVR

I vincoli di scalabilità dell'RLHF hanno guidato lo sviluppo di due metodi successori mainstream ora utilizzati nei laboratori IA di frontiera:

RLAIF (Reinforcement Learning from IA Feedback) sostituisce gli annotatori umani con un IA model che genera feedback sulle preferenze. Invece di mostrare coppie di confronto a valutatori umani, vengono mostrate a un giudice IA che opera secondo una serie definita di principi. RLAIF costa circa $5K per 50.000 etichette rispetto ai ~$500K dell'RLHF e consente un'iterazione settimanale anziché trimestrale.¹¹ Anthropic’s

Constitutional IA è la principale implementazione reale di RLAIF. Una "costituzione" scritta di principi guida un IA model nel criticare e rivedere i propri output, eliminando la necessità di annotatori umani per etichettare contenuti dannosi. Raggiunge tassi di innocuità dell'88% rispetto al 76% per RLHF, senza sacrificare l'utilità.¹² A partire dal 2026, RLAIF è diventato un metodo predefinito nelle pipeline di post-addestramento in tutto il settore.¹³

RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) adotta un approccio diverso: per i compiti in cui la correttezza può essere verificata automaticamente, non è necessario alcun giudice umano o IA. Il model genera una risposta e il sistema verifica semplicemente se è corretta. RLVR costa circa $1K in calcolo, raggiunge il 100% di accuratezza sul segnale di feedback e si completa in giorni anziché mesi. Il suo limite è che si applica solo a compiti oggettivamente verificabili, che coprono circa il 10% dei casi d'uso.¹¹

In pratica, molte organizzazioni combinano i metodi: RLHF per l'allineamento iniziale sulle capacità fondamentali, RLAIF per un'iterazione rapida e RLVR per compiti di matematica e codice.

Caso di studio: OpenAI ChatGPT

Per ridurre la tossicità in ChatGPT, OpenAI ha collaborato con Sama, un'azienda di outsourcing keniota, per etichettare contenuti espliciti. I lavoratori guadagnavano $1,32–2/ora per esaminare testi grafici, inclusi violenza e abusi. Questo processo RLHF ha addestrato i filtri di sicurezza di ChatGPT ma ha esposto i lavoratori a danni psicologici, portando Sama a rescindere anticipatamente il contratto.¹⁴ Le preoccupazioni etiche e lavorative documentate in questo caso sono state una motivazione diretta per lo sviluppo degli approcci RLAIF e Constitutional IA, specificamente progettati per ridurre la dipendenza dal lavoro di annotazione umana a bassa retribuzione e ad alto rischio.

FAQ

Risorse esterne

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Registro delle modifiche

11 aggiornamenti

1. 20261 Apr

   Aggiunta una sezione su RLAIF e RLVR come alternative scalabili all'RLHF.

2. 202513 Mag

   Rimosso il caso di studio ASOS & Appen dalla sezione Crowdsourcing.

3. 12 Mag

   Aggiunti casi di studio alle sezioni Crowdsourcing, Raccolta dati interna, Dataset pronti all'uso, Raccolta dati automatizzata, IA generativa e Apprendimento per rinforzo da feedback umano (RLHF).

4. 202426 Mar

   Aggiunte FAQ per i metodi di raccolta dati AI.

5. 202318 Dic

   L'introduzione è stata ampliata con una nota sull'attenzione dell'articolo alla raccolta dati AI.

6. 10 Ott

   Aggiunti l'IA generativa e il Reinforcement Learning from Human Feedback ai metodi di raccolta dati.

7. 17 Lug

   Aggiunto Clickworker come specialista in crowdsourcing di dati.

8. 28 Apr

   Espansa la sezione "Crowdsourcing personalizzato" con due figure e le relative fonti.

9. 202227 Dic

   Aggiornato il numero di collaboratori registrati per Clickworker.

10. 21 Nov

    Sostituita la sezione "Web scraping e crawling" con "Raccolta dati automatizzata".

11. 15 Ago

    Aggiunta la "raccolta privata" ai metodi di raccolta dati.

Collegamenti di riferimento

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

3.

Tesla: The Data Collection Revolution in Autonomous Driving | by Shreyas Sharma | CISS AL Big Data | Medium

CISS AL Big Data

4.

How to predict structures with AlphaFold - Proteopedia, life in 3D

5.

Alibaba’s ‘city brain’ is improving traffic in Hangzhou | CNN Business

Getty

6.

Web Scraping Legal Compliance Framework: GDPR, CCPA, and Global Regulations (2026) | Use Apify

Use Apify

7.

SerpApi Motion to Dismiss Google Lawsuit: Complete Legal Analysis

8.

How Artificial Intelligence is Shaping Web Scraping Litigation

ZwillGen

9.

Synthetic Data for AI: Benefits, Risks & Model Training

Kings Research

10.

AI training in 2026: anchoring synthetic data in human truth

Invisible Technologies

11.

RLHF vs RLAIF vs RLVR: The Three Ways to Teach AI Models - Floating Bytes

12.

RLAIF Explained: A Scalable Alternative to RLHF for AI Training

Turing

13.

Constitutional AI Explained: The Next Evolution Beyond RLHF for Safe and Scalable LLMs | by @pramodchandrayan | Predict | Medium

Predict

14.

OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour: Exclusive

Time

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sena Sezer

Analista di settore

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Sena è analista di settore in AIMultiple. Ha conseguito la laurea triennale presso la Bogazici University.

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