چالش حفظ سرسام‌آوری داده‌های با کیفیت بالا برای هوش مصنوعی

پرخوری رشد آمیزده‌ی اطلاعات AI افشا شده است

شرکت‌های هوش مصنوعی با چالشی که ممکن است به رشد آن‌ها اختلال وارد کند روبرو هستند: کمبود محتوای اینترنت با کیفیت بالا برای آموزش مدل‌های پیشرفته زبانی آن‌ها. برخلاف کاربران عادی اینترنت که برای سرگرمی، ارتباطات اجتماعی، و دانش مرور می‌کنند، شرکت‌های هوش مصنوعی از حجم بزرگی از داده‌ها برای بهبود توانایی‌های مدل‌های زبانی‌شان بهره می‌برند. این مدل‌ها، شامل مدل‌هایی مانند ChatGPT، دانش و مهارت‌های پاسخ‌دهی‌شان را به یک پایگاه دادهٔ فراگیر از وب بدهی خود می‌نهند.

اما بودجگیتی اینترنت به معنای این است که مخزن داده‌ها از که این شرکت‌های هوش مصنوعی برای آموزش مدل‌های خود تغذیه می‌کنند، می‌تواند به زودی خشک شود. شرکت‌هایی نظیر OpenAI و گوگل این کمبود آینده را تحت تائید قرار داده‌اند و تخمین‌ها نشان می‌دهد که در چند سال آینده، مصادر مصرفی محتوای با کیفیت بالا فراگیر در حال تمام شدن هستند. تقاضای اینگونه داده به قدری زیاد است که حتی محتوای تاریخی اینترنت نیز کمبود دارد.

تأثیر خشکسالی داده بر پیشرفت AI

آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT و Gemini نیازمند حجمی عظیم از داده هستند، نه فقط در حجم بلکه در کیفیت هم. شرکت‌های هوش مصنوعی انتخاب‌گر هستند و یک دریای بزرگ از داده‌های کم کیفیت اطراف اینترنت را صاف می‌کنند تا جلوی انتقال اطلاعات نادرست و محتوای بدنویسی شده‌شده به سیستم‌هایشان را بگیرند. تضمین دقت در تعاملات کاربر اولویت اصلی است.

بی‌اخلاقی‌های داده‌های جمع‌آوری از دیدگاه ارزشهای اخلاقی، مسائل قابل توجهی را به وجود می‌آورند. بسیاری از کاربران ممکن است نفهمند که شرکت‌های هوش مصنوعی هم‌اکنون ممکن است داده‌های آنلاین‌شان را برای مقاصد آموزشی استفاده می‌کنند. استفاده تجاری از داده‌های شخصی – مانند فروش محتوای ردیت به شرکت‌های هوش مصنوعی – در میان نبردهایی برای حقوق حریم خصوصی کاربران و حمایت‌های حقوقی ادامه دارد.

نگاه به‌طرف داده‌های اینترنتی از AI

در پاسخ، OpenAI و دیگران منابع داده‌ای جایگزین را بررسی می‌کنند. به عنوان مثال، OpenAI در نظر دارد مدل GPT-5 خود را با استفاده از تقییرات ویدیوهای عمومی از پلتفورم‌های مانند یوتوب آموزش دهد. شرکت همچنین در حال کار بر روی مدل‌های کوچک‌تر و معماری‌های دامنه فراگیر‌تر می‌باشد و روش‌های پرداخت برای ارائه‌دهندگان داده با کیفیت بالا را در نظر گرفته است.

داده ترکیبی: شمشیر دو لبه؟

یک گام جدید و مورد اختلاف در صنعت هوش مصنوعی استفاده از داده‌های ترکیبی است. اگرچه این رویه ممکن است به شرکت‌ها امکان دهد تا مجموعه داده‌های تازه را تولید کرده و همزمان حریم خصوصی را حفظ کنند، این رویه ریسک رخ‌دادن ‘فرو راندن مدل’ را به همراه دارد. ممکن است که اعتماد به تنها داده‌های ترکیبی منجر به درجه‌گیری و پاسخ‌های مشابه و از دست دادن یکنواختی شود.

با وجود ابهام‌ها، شرکت‌های هوش مصنوعی از قدرت داده ترکیبی برای پاسخ‌دهی به نیازهای آموزشی‌شان به‌طور پیشرو برخوردار هستند. اگرچه امکان استفاده از داده‌های ترکیبی بدون اختلال در ساختار سیستم امید روشنی در جستجوی برقراری پیشرفت فناوری‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

چالش‌های کلیدی در حفظ اشتهای AI برای داده‌های با کیفیت بالا

یکی از چالش‌های اصلی مرتبط با تقاضای داده‌های با کیفیت بالا مشکلات اخلاقی و قانونی از دیدگاه مجموع‌آوری داده‌هاست. داده‌های با کیفیت بالا معمولا به معنای داده‌های کامل، دقیق و بازتابی از انواع مختلفی از وضعیت‌ها و زبان‌هاست، اما گرفتن چنین داده‌هایی به حجم کافی اغلب ممکن است نیاز به استفاده از داده های شخصی یا خصوصی داشته باشد. نگرانی‌های حریم خصوصی و احتمال سوء استفاده از داده‌ها موضوعات قابل توجهی هستند و سوالاتی را در مورد رضایت و حقوق افراد که داده‌هایشان ممکن است برای آموزش سیستم‌های AI استفاده شود، ایجاد می‌کنند، داخل دادن نیاز برای تعادلی که ترویج توسعه AI را می کند در حالی که حریم خصوصی را رعایت می کند و از تبعیض ها جلوگیری می نماید رونق کاری بسیار سختی است.