Oggi parliamo di Whisper, un software open source sviluppato da OpenAI, noto per essere uno dei migliori sistemi di trascrizione da parlato a testo attualmente disponibili. Questo strumento è incredibilmente sofisticato e potente, e lo consiglio vivamente per la trascrizione di video e conferenze, dato che supporta un'ampia gamma di lingue.
La domanda che mi sono posto è: perché OpenAI ha sviluppato un sistema così complesso e preciso? La risposta potrebbe sorprendere. Secondo il CEO di YouTube, OpenAI avrebbe trascritto almeno un milione di ore di contenuti presenti sulla piattaforma. Questo perché i dati scritti, che alimentano i modelli di linguaggio come quelli di OpenAI, stanno esaurendosi. Negli ultimi anni, la maggior parte dei contenuti prodotti è di natura audiovisiva, non scritta. Per questo motivo, OpenAI ha bisogno di nuove fonti di dati, e YouTube rappresenta un'opportunità preziosa.
Whisper, quindi, non è solo uno strumento open source per la comunità, ma una necessità per continuare a migliorare i modelli di intelligenza artificiale. La disponibilità di nuovi dati è essenziale, e la trascrizione di contenuti audiovisivi consente di colmare il divario. Anche se speravo che lo sviluppo di Whisper fosse motivato da un desiderio di condivisione altruistica, la realtà sembra essere legata a esigenze ben più pratiche e strategiche.
In questa Puntata
Whisper è un software open source di OpenAI per la trascrizione automatica da parlato a testo, il cui sviluppo sembra essere legato alla necessità di OpenAI di accedere a nuovi dati, dato che i contenuti scritti disponibili online stanno esaurendosi. La trascrizione di contenuti audiovisivi su piattaforme come YouTube è diventata una risorsa cruciale per alimentare e migliorare i modelli di intelligenza artificiale.