Скрытая проблема ИИ: истощение данных происходит быстрее, чем можно сказать «Ой!» 🚨

Представьте себе: искусственный интеллект, блестящий любимец технологий, стремительно несется к такому светлому будущему, что ему нужен солнцезащитный крем с SPF 1000. Но не спешите аплодировать, потому что есть загвоздка. Пока все заняты созданием более крупных и мощных моделей, топливный бак – да, ДАННЫЕ – иссякает. И быстрее, чем вы думаете. К 2026 году мы можем начать выскребать самое дно в плане данных. А к 2032 году? Забудьте об этом. Это будет как попытка испечь пирог без муки – и никто не хочет такой катастрофы. 🍰🚫

Создание капитала — это искусство, требующее терпения и мастерства. Мы ищем не хайповые 'ракеты', а 'голубые фишки' будущего — компании, чей бизнес будет процветать десятилетиями.

Стать Мастером-Инвестором

Искусственный интеллект испытывает голод: обучающие наборы данных растут со скоростью 3,7 раза в год, но мы собираемся достичь пика «дата-шведского стола» между 2026 и 2032 годами. Пожалуйста, передайте крошки.
Рынок разметки данных переживает бум – от 3,7 миллиарда долларов в 2024 году до 17,1 миллиарда долларов в 2030 году – но реальные данные, полученные от людей, скрываются за платными стенами и бюрократией. Удачи, чтобы получить к ним доступ!
Синтетические данные похожи на диетическую газировку: кажется, что это хорошая идея, пока не понимаешь, что им не хватает вкуса (и тонкости) настоящих данных. 🍹🤖
Владельцы данных – новые короли: Модели становятся такими же распространенными, как садовые гномы, но уникальные наборы данных? Вот где кроется настоящая сила. 👑💾

Согласно данным EPOCH AI, объём обучающих наборов данных стремительно растёт с 2010 года, что заставило бы банкира покраснеть. Если этот темп сохранится, мы скоро исчерпаем высококачественные общедоступные данные. Представьте себе, что вы просите своего ИИ-помощника написать стихотворение, а он просто смотрит в ответ, ничего не понимая, потому что к 2027 году у него закончились рифмы. Трагично, не так ли? 😢

И прежде чем вы спросите, да, стоимость получения и курирования размеченных данных уже растёт быстрее, чем кот избегает купания. От 3,77 миллиарда долларов в 2024 году до 17,10 миллиарда долларов к 2030 году – очевидно, что это не просто узкое место, а полноценный затор. 🚧💸

Самое интересное вот что: без новых, разнообразных и непредвзятых данных эти модели искусственного интеллекта достигнут плато быстрее, чем оладушек на горячей сковороде. Так что, реальный вопрос не в том, кто создаст следующую великую модель искусственного интеллекта. А в том, кто владеет данными и откуда они берутся. Спойлер: не из блога о кошках вашего соседа. 🐱🔗

Дилемма данных искусственного интеллекта: масштабнее, чем блюдо с запеканкой твоей тети 🥘

На протяжении многих лет разработчики искусственного интеллекта использовали общедоступные наборы данных: Википедию, Reddit, репозитории открытого исходного кода – что угодно. Но угадайте что? Этот источник иссякает быстрее, чем лужа в Сахаре. Компании ужесточают контроль над данными, проблемы с авторскими правами накапливаются как грязная посуда, а правительства вводят правила для сбора данных. Между тем, общественность начинает задаваться вопросом, почему они бесплатно обучают модели, стоимость которых исчисляется миллиардами долларов. В принципе, справедливое замечание. 🤔🌍

Синтетические данные преподносятся как решение, но давайте будем реалистами. Обучение моделей на данных, сгенерированных моделью, похоже на обучение попугая учить другого попугая – рано или поздно это обязательно пойдет наперекосяк. Кроме того, синтетические данные лишены той прекрасной неразберихи, которая присуща реальным входным данным, а именно она и делает искусственный интеллект полезным. Нет хаоса – нет прогресса, как говорится. 🦜🌀

Реальные данные, созданные людьми, остаются настоящей жемчужиной, но они заперты в закрытых экосистемах, охраняемых такими компаниями, как Meta, Google и X (ранее Twitter). Доступ? Ограничен. Стоимость? Высокая. Предвзятость? Распространена. Эти наборы данных часто отдают предпочтение определенным регионам, языкам и демографическим группам, что делает модели искусственного интеллекта столь же культурно осведомленными, как турист, носящий носки с сандалиями. 🌍🧦

Короче говоря, индустрию искусственного интеллекта ждет суровая реальность: создание огромной языковой модели – это лишь половина дела. Накормить ее – вот другая половина. И сейчас это очень похоже на попытку накормить армию одним сэндвичем. 🥪⚔️

Почему это действительно важно (серьезно!) 🧠💡

В цепочке создания ценности искусственного интеллекта есть две стороны: создание моделей и сбор данных. Последние пять лет все внимание было сосредоточено на моделях. Но по мере того, как мы расширяем границы размера и эффективности, внимание, наконец, переключается на незаслуженно обойдённого героя истории: данные. Потому что, если модели становятся товаром, то реальным отличительным фактором является то, кто контролирует самые ценные наборы данных. 🍉📊

Уникальные, высококачественные данные не просто повышают производительность — они создают возможности. Участники становятся заинтересованными сторонами, разработчики получают более свежие данные, а предприятия могут обучать модели, которые действительно понимают их аудиторию. Звучит революционно, не так ли? Или, может быть, просто практично. В любом случае, это важно. 🔑🌟

Будущее принадлежит поставщикам данных (а не научно-фантастическим фильмам) 🎥💾

Добро пожаловать в новую эру искусственного интеллекта, где настоящая сила заключается не в руках безумных ученых, а в руках управляющих данными, агрегаторов и участников. По мере того, как гонка за создание более умных моделей набирает обороты, самым большим препятствием станет не вычислительная мощность, а поиск данных, которые являются подлинными, полезными и законными для использования. 🏃‍♂️📜

Поэтому в следующий раз, когда кто-то будет хвастаться своей новой модной моделью искусственного интеллекта, не спрашивайте, кто её создал. Спросите, кто её обучил, и откуда взялись данные. Потому что в конечном итоге будущее искусственного интеллекта заключается не только в архитектуре. Всё дело во входных данных. Как говорится, мусор на входе – мусор на выходе. Или, в данном случае, нет данных на входе – нет искусственного интеллекта на выходе. 🚮🤖

Max Li

Макс Ли — основатель и генеральный директор OORT, облачной платформы для децентрализованного искусственного интеллекта. Доктор Ли — профессор, опытный инженер и изобретатель, имеющий более 200 патентов. Его опыт включает работу над системами 4G LTE и 5G в Qualcomm Research, а также научный вклад в теорию информации, машинное обучение и технологию блокчейн. Он является автором книги под названием «Обучение с подкреплением для киберфизических систем«, изданной Taylor & Francis CRC Press.

Смотрите также

2025-09-06 21:46