OpenAI podjęła decyzję o odcięciu swoich frontier models od dostępu do żywego internetu podczas trenowania, motywując to znacznymi zagrożeniami dla bezpieczeństwa i jakości danych. Ogłoszenie to wydane zostało zaledwie tygodnie po tym, jak jeden z inżynierów firmy publicznie stwierdził, że takie podejście nie będzie praktycznie realizowalne.
Ta zmiana strategiczna może mieć istotne implikacje dla tempa, w jakim modele AI OpenAI będą przyswaivać nowe informacje z rzeczywistego świata. Do tej pory frontier models firmy mogły być aktualizowane bezpośrednio z aktualnych treści dostępnych w internecie, co pozwalało na szybsze odzwierciedlanie bieżących zdarzeń. Zrezygnowanie z tego podejścia oznacza, że przyszłe modele będą polegać na zdekurowanych, wcześniej wybranych zbiorach danych, podobnie jak tradycyjne podejście do trenowania.
Z drugiej strony, decyzja ta może znacząco zmniejszyć ryzyko związane z automatycznym uczeniem się modelów od nieprzejrzystych i potencjalnie problematycznych treści internetowych. Żywy internet zawiera dużo dezinformacji, stronniczości oraz potencjalnie niedopuszczalnych treści, które mogły zabarwiać zachowanie modeli. Kontrolowane podejście do wyboru danych treningowych może przyczynić się do bardziej niezawodnych i bezpieczniejszych systemów AI.