由数据驱动的AI革命面临着一个关键的挑战 - 高质量培训数据的稀缺性。
随着AI模型在丰富的自然数据上蓬勃发展时，该行业努力认识到，这种宝贵的资源是有限的，有可能导致其失败。
数据耗尽和AI预测
AI研究人员对数据供应量的减少感到震惊，已发出近一年的警告。这是在一篇文章中指出的对话。
一个学习从AI的预测组织中，AI预测，AI公司可能会在2026年到达高质量的文本培训数据的水库。对于低质量的文本和图像数据，情况更加不稳定，预计将在2030年至2060年之间耗尽。
对AI进步的影响
数据在AI模型中的作用至关重要。持续改进和功能取决于质量，人为数据的涌入。该数据供应的停滞对AI系统的发展构成了潜在的威胁，从而阻碍了行业的增长。
合成数据作为缓解策略
尽管AI模型生成的合成数据的使用却是一种潜在的解决方案，但仍持续存在挑战。
研究表明，对AI生成的内容的训练AI模型可能会导致近交作用，从而导致扭曲和不可思议的产出。尽管面临这些挑战，但一些公司已经在尝试合成训练集。
数据合作伙伴关系的关键作用
在这个迫在眉睫的问题中，数据伙伴关系是一种实用解决方案。拥有庞大而受欢迎的数据集的公司或机构可以与AI公司达成交易，以提供基本数据以换取财务补偿。不知何故，公司正在寻找避免这种问题的方法。
Openai在其上写道：“现代人工智能技术通过理解受过培训的数据，了解我们世界的技能和方面 - 我们的动机，互动和我们交流的方式。”最新博客。
争夺有价值的数据集
随着数据变得越来越宝贵的商品，竞争数据集的AI公司的动态将引人入胜。
为了使其更清楚，目前用于AI培训的数据集通常源自在线用户创建的Internet用途数据。通过合作伙伴关系确保这些数据集的可行性提出了有关机构和个人愿意为AI努力贡献其宝贵数据的意愿的问题。
数据井的不确定未来
即使有数据伙伴关系，AI数据供应的长期可持续性仍然不确定，未来主义写道。意识到很少有资源是真正无限的，因此消除了无尽的互联网的幻想。
由于并非所有数据都适合AI培训，因此一些国家喜欢中国将使用非法培训数据黑名单来源。
