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OpenAI starebbe chiedendo ai collaboratori esterni di caricare lavori reali svolti in passato per addestrare i suoi modelli

14 Gennaio 2026

Il tema degli OpenAI dati di addestramento entra in una nuova fase.

OpenAI e dati di addestramento sempre più legati al lavoro reale

Secondo quanto riportato da Wired, OpenAI starebbe chiedendo a collaboratori esterni e professionisti a contratto di caricare esempi concreti di lavori reali svolti in passato o in corso, come parte di una strategia più ampia per migliorare la qualità dei dati utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale.

L’obiettivo sarebbe quello di raccogliere output autentici di attività professionali, così da avvicinare sempre di più le capacità dei modelli AI al lavoro umano qualificato.

Lavori reali come training data per l’AI

Nel dettaglio, sempre secondo Wired, una presentazione interna di OpenAI chiederebbe ai collaboratori esterni di descrivere attività svolte in altri contesti lavorativi e di caricare esempi di “real, on-the-job work” effettivamente prodotti.

File concreti, non riassunti

Gli esempi richiesti includerebbero file reali come documenti Word, PDF, presentazioni PowerPoint, fogli Excel, immagini o repository di codice, esplicitamente non riassunti o descrizioni, ma gli output originali del lavoro svolto.

Una richiesta che segna un passo ulteriore rispetto ai tradizionali dataset sintetici o annotati.

La rimozione di dati sensibili e il ruolo dei collaboratori esterni

OpenAI, secondo la ricostruzione, inviterebbe i collaboratori esterni a eliminare informazioni proprietarie e dati personali prima del caricamento dei materiali. A supporto di questa operazione, l’azienda indirizzerebbe gli utenti a uno strumento interno chiamato ChatGPT “Superstar Scrubbing”, pensato per ripulire i contenuti sensibili.

Un sistema basato sulla fiducia

Nonostante queste precauzioni, l’intero approccio si fonda in larga parte sulla capacità dei singoli collaboratori di valutare correttamente cosa possa essere condiviso e cosa no, un punto che apre a numerose criticità.

I rischi legali secondo gli esperti

Interpellato da Wired, l’avvocato specializzato in proprietà intellettuale Evan Brown ha definito questo approccio “ad alto rischio”, sottolineando come richieda un livello molto elevato di fiducia nei collaboratori coinvolti.

Confini sfumati tra lecito e confidenziale

Il problema principale riguarda la difficoltà di stabilire con certezza se un file o un output professionale sia davvero privo di vincoli contrattuali, segreti aziendali o diritti di terzi. Un errore di valutazione potrebbe esporre un laboratorio di AI a contenziosi legali significativi.

Una strategia diffusa nel settore dell’intelligenza artificiale

Il caso OpenAI non sembra isolato. La raccolta di dati di addestramento ad alta qualità attraverso il contributo di collaboratori esterni rientra in una tendenza più ampia del settore, che punta ad automatizzare porzioni sempre maggiori del lavoro cognitivo.

In questo contesto, il lavoro umano diventa sia fonte di valore sia potenziale punto di frizione legale ed etica.

OpenAI tra silenzio e responsabilità

Un portavoce di OpenAI ha rifiutato di commentare la notizia. Il silenzio, tuttavia, non spegne il dibattito su copyright, proprietà intellettuale e trasparenza nella costruzione dei modelli di intelligenza artificiale.

OpenAI dati di addestramento e una linea sempre più sottile

Il ricorso a lavori reali come training data mostra quanto il confine tra apprendimento automatico e lavoro umano stia diventando sempre più sottile. Se da un lato questa strategia promette modelli più accurati e utili, dall’altro solleva interrogativi profondi su consenso, diritti e responsabilità.

Un equilibrio delicato che, ancora una volta, mette l’industria dell’AI di fronte a scelte che vanno ben oltre la tecnologia.

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