由數據驅動的AI革命面臨著一個關鍵的挑戰 - 高質量培訓數據的稀缺性。
隨著AI模型在豐富的自然數據上蓬勃發展時，該行業努力認識到，這種寶貴的資源是有限的，有可能導致其失敗。
數據耗盡和AI預測
AI研究人員對數據供應量的減少感到震驚，已發出近一年的警告。這是在一篇文章中指出的對話。
一個學習從AI的預測組織中，AI預測，AI公司可能會在2026年到達高質量的文本培訓數據的水庫。對於低質量的文本和圖像數據，情況更加不穩定，預計將在2030年至2060年之間耗盡。
對AI進步的影響
數據在AI模型中的作用至關重要。持續改進和功能取決於質量，人為數據的湧入。該數據供應的停滯對AI系統的發展構成了潛在的威脅，從而阻礙了行業的增長。
合成數據作為緩解策略
儘管AI模型生成的合成數據的使用卻是一種潛在的解決方案，但仍持續存在挑戰。
研究表明，對AI生成的內容的訓練AI模型可能會導致近交作用，從而導致扭曲和不可思議的產出。儘管面臨這些挑戰，但一些公司已經在嘗試合成訓練集。
數據合作夥伴關係的關鍵作用
在這個迫在眉睫的問題中，數據夥伴關係是一種實用解決方案。擁有龐大而受歡迎的數據集的公司或機構可以與AI公司達成交易，以提供基本數據以換取財務補償。不知何故，公司正在尋找可以避免這種問題的方法。
Openai在其上寫道：“現代人工智能技術通過理解受過培訓的數據，了解我們世界的技能和方面 - 我們的動機，互動和我們交流的方式。”最新博客。
爭奪有價值的數據集
隨著數據變得越來越寶貴的商品，競爭數據集的AI公司的動態將引人入勝。
為了使其更清楚，目前用於AI培訓的數據集通常源自在線用戶創建的Internet用途數據。通過合作夥伴關係確保這些數據集的可行性提出了有關機構和個人願意為AI努力貢獻其寶貴數據的意願的問題。
數據井的不確定未來
即使有數據夥伴關係，AI數據供應的長期可持續性仍然不確定，未來主義寫道。意識到很少有資源是真正無限的，因此消除了無盡的互聯網的幻想。
由於並非所有數據都適合AI培訓，因此一些國家喜歡中國將使用非法培訓數據黑名單來源。
