**Razkritje naraščajoče lakote AI za podatki**
Podjetja na področju umetne inteligence se soočajo z izzivom, ki bi lahko ogrozil njihovo rast: primanjkljaj visokokakovostnih spletnih vsebin za učenje njihovih sofisticiranih jezikovnih modelov. Za razliko od običajnih uporabnikov interneta, ki brskajo za zabavo, socialne povezave in znanje, podjetja za umetno inteligenco uporabljajo obsežne količine podatkov za izboljšanje zmogljivosti svojih jezikovnih modelov. Ti modeli, kot je ChatGPT, svoje znanje in veščine oblikovanja odgovorov temeljijo na ogromni podatkovni bazi, pridobljeni iz spleta.
Vendar končna narava interneta pomeni, da se lahko rezervoar podatkov, iz katerega hranijo te AI modele, kmalu izprazni. Podjetja, kot sta OpenAI in Google, priznavajo to prihajajočo pomanjkljivost, ocene pa kažejo na izčrpavanje porabljivih visokokakovostnih vsebin v naslednjih nekaj letih. Povpraševanje po takšnih podatkih je tako veliko, da tudi zgodovinska spletna vsebina ne zadostuje.
**Vpliv pomanjkanja podatkov na napredek na področju umetne inteligence**
Za usposabljanje velikih jezikovnih modelov, kot sta GPT in Gemini, je potrebna monumentalna količina podatkov, ne le po obsegu, ampak tudi po kakovosti. Podjetja za umetno inteligenco so izbirčna, izločajo veliko količino nizkokakovostnih podatkov, ki težijo internet, da preprečijo širjenje dezinformacij in slabo napisane vsebine v svoje sisteme. Zagotavljanje natančnosti pri interakcijama uporabnikov je prioriteta.
Poleg tega etični izzivi zbiranja podatkov postavljajo pomembna vprašanja. Mnogi uporabniki morda ne vedo, da podjetja za umetno inteligenco že lahko uporabljajo njihove spletne podatke za izobraževalne namene. Ta komercialna raba osebnih podatkov, kot je na primer Reddit, ki prodaja vsebino podjetjem za umetno inteligenco, se nadaljuje kljub bojem za pravice do zasebnosti uporabnikov in pravne zaščite.
**Pogled preko podatkov s spleta za AI**
V odziv se podjetja, kot je OpenAI, in drugi, preučujejo alternativne vire podatkov. Na primer, OpenAI razmišlja o usposabljanju svojega modela GPT-5 s transkripcijami javnih videoposnetkov s platform, kot je YouTube. Podjetje prav tako raziskuje manjše, domensko specifične modele in razmišlja o plačilnih modelih za ponudnike visokokakovostnih podatkov.
**Sintetični podatki: Dvojno rezilo?**
Prihajajoči kontroverzni korak v industriji umetne inteligence je morebitna uporaba sintetičnih podatkov. Čeprav ta pristop omogoča podjetjem ustvarjanje svežih nizov podatkov, ki posnemajo prvotne, hkrati pa ohranjajo zaupnost, praksa tvega ‘kolaps modela’. Inovativen kot je, je zanašanje izključno na sintetične podatke lahko vodi k zastojem, saj modeli ponavljajo podobne vzorce in odgovore, izgubljajo enkratnost.
Kljub negotovostim ostajajo podjetja na področju umetne inteligence optimistična glede potenciala sintetičnih podatkov za reševanje njihovih potreb po usposabljanju, pod pogojem, da lahko omilijo povezana tveganja. Možnost uporabe sintetičnih podatkov, ne da bi pri tem ogrozili celovitost sistema, ponuja iskrico upanja v prizadevanju ohraniti napredek tehnologij umetne inteligence.
**Ključni izzivi pri vzdrževanju apetita AI za visokokakovostnimi podatki**
Eden od ključnih izzivov, povezanih z zahtevo po visokokakovostnih podatkih, so etične in pravne posledice zbiranja podatkov. Visokokakovostni podatki pogosto pomenijo podatke, ki so podrobni, natančni in odražajo raznolike scenarije in jezike, vendar pridobivanje takšnih podatkov v zadostnih količinah pogosto vključuje uporabo osebnih ali zasebnih podatkov. Skrbi zaradi zasebnosti in potencialne zlorabe podatkov so pomembna vprašanja, ki postavljajo vprašanja o soglasju in pravicah posameznikov, katerih podatki se uporabljajo za usposabljanje AI sistemov. Usklajevanje potrebe po celovitih nizih podatkov in zaščito osebne zasebnosti je težka pot, ki jo je treba prehoditi.
Drugi izziv je potencial za pristranskost in dezinformacije. Izbor visokokakovostnih podatkov pomeni filtriranje zavajajočih, napačnih ali nizkokakovostnih vsebin. Vendar se lahko pristranosti naključno uvedejo med postopkom filtriranja, kar vodi k AI modelom, ki lahko te pristranskosti prenašajo.
**Prednosti in slabosti potencialnih rešitev**
**Alternativni viri podatkov**
Prednosti:
– Diversifikacija virov podatkov lahko obogati AI modele, ponuja širši pogled in bolj niansiran razumevanje.
– Uporaba javnih domen podatkov ali podatkov s jasnim soglasjem lahko omili etične in zasebnostne pomisleke.
Slabosti:
– Podatki iz javnih domen ali podatki, za katere je bilo pridobljeno soglasje, so lahko omejeni ali manj raznoliki.
– Pridobivanje soglasja za uporabo podatkov bi lahko močno upočasnilo postopek zbiranja.
**Sintetični podatki**
Prednosti:
– Sintetične podatke je mogoče ustvariti v velikih količinah in prilagoditi specifičnim potrebam, kar jih naredi razširljivo rešitev.
– Lahko pomaga preprečiti težave s zasebnostjo, saj ne vključuje resničnih uporabniških podatkov.
Slabosti:
– Sintetični podatki lahko uvajajo umetne pristranskosti in manjkajo kompleksnosti, ki jo imajo vsebine, ustvarjene s strani ljudi.
– Odvisnost od sintetičnih podatkov bi lahko vodila v stagnacijo in kolaps modela, če podatki niso dovolj raznoliki.
**Kontroverze**
Uporaba osebnih podatkov brez izrecnega soglasja je pereča tema. Na primer, podjetja, kot je Reddit, ki prodajajo uporabniške vsebine podjetjem za umetno inteligenco, so sprožila razprave o lastništvu podatkov in etični rabi. Druga kontroverza se vrti okoli sintetičnih podatkov, kjer potencial za kolaps modela in zaskrbljenost zaradi ‘nenaravnega’ značaja podatkov vzbujajo strahove glede kakovosti in zanesljivosti izhodov umetne inteligence.
**Sorodne povezave**
[OpenAI](https://openai.com) – OpenAI je podjetje za raziskave in razvoj umetne inteligence, ki je na čelu razvoja in usposabljanja velikih AI modelov.
[Google](https://www.google.com) – Google je večnacionalna korporacija, ki je vključena v raziskave umetne inteligence in je razvila različne modele strojnega učenja in orodja.
Celoten izziv vzdrževanja potreb umetne inteligence po visokokakovostnih podatkih je mnogostranski, vključuje tehnične, etične in pravne dimenzije. Raziskane rešitve imajo potencial, da premagajo te izzive, a niso brez lastnega nabora kompromisov. Iskanje ravnotežja, ki spodbuja razvoj umetne inteligence, spoštuje zasebnost in se izogiba pristranskosti, je glavna skrb podjetij za umetno inteligenco in družbe kot celote.