Si parla sempre di AI, ma è inevitabile. Le trasformazioni indotte dell’intelligenza artificiale, anche nel mondo dei libri, sono sempre più rapide. E ora se ne scopre un’altra, che dopo essere stata al centro di un lungo dibattito sui social è esplosa sui giornali internazionali, come il Washington Post e il Guardian. Il quotidiano britannico ha condotto di recente un’inchiesta fra rivenditori di libri usati, verificando quel che si ipotizzava ormai da qualche tempo, dopo una denuncia del sito 404 media (specializzato sulle tecnologie digitali e il loro impatto sulla società): le aziende di AI stanno divorando vecchi volumi, che vengono acquistati massicciamente sul mercato, per addestrare i loro modelli. Li scansionano staccando le pagine. è un sistema più rapido. La carta finisce poi al macero e, trattandosi di libri anche molto vecchi, non c’è quasi mai il problema del copyright. C’è invece quello, in alcuni casi, della distruzione di un patrimonio bibliofilo. Il sito 404 media sostiene di aver tracciato con un sensore un libro antico, e di averlo infine localizzato, ultima destinazione, in una sede di Amazon che si dedica a questo lavoro. I librai contattati dal Guardian affermano di aver ricevuto soprattutto negli ultimi mesi ordini piuttosto atipici, e in grande quantità, migliaia di euro o sterline ogni volta, per libri che non hanno nulla a che fare l’uno con l’altro. Non sono cioè raggruppati in temi come normalmente avviene. Tutti, va da sé, affermano che non si sentono affatto in diritto di respingere la proposta d’acquisto – ci mancherebbe – ma hanno l’impressione che questi ordini siano messi insieme da una macchina. Anche perché l’acquirente non chiede mai, come d’uso, uno sconto. Paga e basta.
Digitalizzare (e distruggere) tutti i vecchi libri? C’è un piano e non è fantascienza
Lo avrebbe concepito Anthropic, ovviamente per addestrare i suoi modelli. Ma non è la sola: sul mercato dell’usato piovono grosse richieste da misteriosi acqui…
Anthropic acquista libri usati per decine di milioni, li scansiona distruttivamente per addestrare i foundation model. Rivela il costo reale dell'AI training: dipendenza dataset storici, problemi copyright e insostenibilità dello scaling.







