Како АИ ствара експлозивну потражњу за подацима о обуци

Вештачка интелигенција (АИ) је брзо еволуирала последњих година, што је довело до револуционарних иновација и трансформације различитих индустрија. Један кључни фактор који покреће овај напредак је доступност и квалитет података о обуци. Како АИ модели настављају да расту у величини и сложености, потражња за подацима о обуци нагло расте.

Све већи значај података о обуци

У срцу вештачке интелигенције лежи машинско учење, где модели уче да препознају обрасце и праве предвиђања на основу података којима се уносе. Да би побољшали своју тачност, ови модели захтевају велике количине висококвалитетних података за обуку. Што више података имају АИ модели на располагању, то боље могу да обављају различите задатке, од превођења језика до препознавања слика.

Како модели вештачке интелигенције настављају да расту, потражња за подацима о обуци експоненцијално се повећала. Овај раст је довео до пораста интересовања за прикупљање података, бележење и управљање. Компаније које могу да обезбеде програмерима вештачке интелигенције приступ огромним, висококвалитетним скуповима података играће виталну улогу у обликовању будућности вештачке интелигенције.

Стање АИ модела данас

Један значајан пример овог тренда је најсавременији ГПТ-3, објављен 2020. Према извештају АРК Инвеста „Велике идеје 2023“, цена обуке ГПТ-3 износила је невероватних 4.6 милиона долара. ГПТ-3 се састоји од 175 милијарди параметара, који су у суштини тежине и предрасуде прилагођене током процеса учења како би се грешке свеле на минимум. Што више параметара модел има, то је сложенији и потенцијално може боље да функционише. Међутим, са повећаном сложеношћу долази и већа потражња за квалитетним подацима о обуци.

Перформансе ГПТ-3, а сада и ГПТ-4, биле су импресивне, показујући изузетну способност генерисања текста налик човеку и решавања широког спектра задатака обраде природног језика. Овај успех је додатно подстакао развој још већих и софистициранијих АИ модела, који ће заузврат захтевати још веће скупове података за обуку.

Будућност АИ и потреба за подацима о обуци

Гледајући унапред, АРК Инвест предвиђа да ће до 2030. године бити могуће тренирати АИ модел са 57 пута више параметара и 720 пута више токена од ГПТ-3 по много нижој цени. У извештају се процењује да би трошкови обуке таквог модела вештачке интелигенције опали са 17 милијарди долара данас на само 600,000 долара до 2030. године.

Из перспективе, тренутна величина садржаја Википедије износи приближно 4.2 милијарде речи, или отприлике 5.6 милијарди токена. Извештај сугерише да би до 2030. обука модела са запањујућих 162 трилиона речи (или 216 трилиона токена) требало да буде достижна. Ово повећање величине и сложености АИ модела ће несумњиво довести до још веће потражње за висококвалитетним подацима о обуци.

У свету где се трошкови рачунара смањују, подаци ће постати главно ограничење за развој вештачке интелигенције. Потреба за разноврсним, тачним и огромним скуповима података наставиће да расте како модели вештачке интелигенције буду постајали софистициранији. Компаније и организације које могу да снабдевају и управљају овим огромним скуповима података биће на челу напретка АИ.

Улога података у напредовању вештачке интелигенције

Да би се обезбедио континуирани раст вештачке интелигенције, неопходно је улагати у прикупљање и чување висококвалитетних података о обуци. Ово укључује:

1. Диверзификација извора података: Прикупљање података из различитих извора помаже да се осигура да су АИ модели обучени на разноликом и репрезентативном узорку, смањујући пристрасности и побољшавајући њихов укупни учинак.
2. Обезбеђивање квалитета података: Квалитет података о обуци је пресудан за тачност и ефикасност АИ модела. Чишћење података, бележење и валидација треба да буду приоритет да би се обезбедили скупови података највишег квалитета. Поред тога, технике као што су активно учење и трансферно учење могу помоћи да се максимизира вредност доступних података о обуци.
3. Проширивање партнерстава за податке: Сарадња са другим компанијама, истраживачким институцијама и владама може помоћи да се удруже ресурси и размјењују вриједни подаци, додатно унапређујући обуку за АИ моделе. Партнерства јавног и приватног сектора могу да играју кључну улогу у покретању напретка вештачке интелигенције подстицањем размене података и сарадње.
4. Рјешавање проблема приватности података: Како потражња за подацима за обуку расте, од суштинске је важности да се позабавимо питањима приватности и обезбедимо да прикупљање и обрада података прати етичке смернице и да је у складу са прописима о заштити података. Примена техника као што је диференцијална приватност може помоћи у заштити приватности појединца, а истовремено пружа корисне податке за обуку вештачке интелигенције.
5. Подстицање иницијатива за отворене податке: Иницијативе за отворене податке, где организације деле скупове података за јавну употребу, могу помоћи у демократизацији приступа подацима о обуци и подстицати иновације широм АИ екосистема. Владе, академске институције и приватне компаније могу допринети расту вештачке интелигенције промовишући употребу отворених података.

Импликације растуће потражње за подацима о обуци у реалном свету

Експлозивна потражња за подацима о обуци има далекосежне импликације за различите индустрије и секторе. Ево неколико примера како би ова потражња могла да преобликује АИ пејзаж:

1. Тржиште података вођено вештачком интелигенцијом: Како подаци постају све вреднији ресурс, вероватно ће се појавити успешно тржиште за податке о обуци вештачке интелигенције. Компаније које могу да чувају, бележе и управљају скуповима података високог квалитета биће веома тражене, стварајући нове пословне прилике и подстичући конкуренцију на тржишту података.
2. Раст услуга бележења података: Све већа потреба за анотираним подацима подстаћи ће раст услуга за бележење података, са компанијама специјализованим за задатке као што су означавање слика, белешке текста и аудио транскрипција. Ове услуге ће играти кључну улогу у обезбеђивању да модели вештачке интелигенције имају приступ тачним и добро структурираним подацима о обуци.
3. Повећана улагања у инфраструктуру података: Како потражња за подацима за обуку расте, тако ће расти и потреба за робусном инфраструктуром података. Улагања у технологије складиштења, обраде и управљања подацима биће од суштинског значаја за подршку огромним количинама података које захтевају модели вештачке интелигенције следеће генерације.
4. Нове могућности за посао: Потражња за подацима о обуци створиће нове могућности за запошљавање у прикупљању података, бележењу и управљању. Наука о подацима и вештине везане за вештачку интелигенцију биће све вредније на тржишту рада, са инжењерима података, анотаторима и АИ тренерима који ће играти кључну улогу у развоју напредних АИ система.

Како АИ наставља да се развија и шири своје могућности, потражња за квалитетним подацима о обуци ће експоненцијално расти. Налази из извештаја АРК Инвеста наглашавају важност улагања у инфраструктуру података како би се осигурало да будући модели вештачке интелигенције могу да достигну свој пуни потенцијал. Фокусирајући се на диверсификацију извора података, обезбеђивање квалитета података и ширење партнерстава у вези са подацима, можемо утрти пут за следећу генерацију напретка вештачке интелигенције и откључати нове могућности у различитим индустријама. Будућност АИ ће бити обликована не само алгоритмима и моделима које креирамо, већ и подацима који их подстичу.