Veštačka inteligencija ostala bez podataka? AI sistemi udarili u zid - budućnost im nije sjajna

Prema najnovijim analizama vodećih istraživača, na horizontu se pojavljuje neočekivana prepreka u radu veštačke inteligencije - nestašica podataka.

Iako se najčešće govori o mikročipovima, energiji i računskoj moći, upravo su podaci - sirovina za obuku AI modela, postali usko grlo sledeće faze razvoja, piše Goldman Sach.

1. AI nema više čime da se "hrani"

Foto: Shutterstock

Veštačka inteligencija (AI) napreduje neverovatnom brzinom. Svakog meseca pojavljuju se novi modeli koji mogu da pišu, prevode, dizajniraju, kodiraju ili analiziraju.

Ali prema najnovijem izveštaju Goldman Sachsa, taj razvoj bi uskoro mogao da uspori , ne zato što nema dovoljno čipova ili struje, već zato što nema dovoljno novih podataka.

AI sistemi su već "progutali" skoro ceo javni internet, sve tekstove, slike, video zapise i kod koji su ljudi ikada objavili. Sada više nema dovoljno svežeg, kvalitetnog sadržaja da se modeli dalje treniraju. Drugim rečima, mašine su naučile skoro sve što im je bilo dostupno.

2. Tri ključna sastojka AI: struja, računanje i podaci

Foto: Shutterstock

Svaki napredan AI sistem zavisi od tri stvari:

• Struje, koja napaja ogromne data centre.

• Računske moći, tj. naprednih čipova koji obrađuju bilione operacija u sekundi.

• Podataka, koji služe kao gorivo za učenje.

Danas svi pričaju o čipovima i energiji, ali podaci su tihi, nevidljivi heroj AI industrije. Bez njih, čak i najbrži procesor ne vredi mnogo.

3. Nova tržišta za podatke

Foto: Shutterstock

Kako nestaje "organski internet" (javne informacije), velike kompanije počinju da traže nove izvore podataka:

Kupovina i licenciranje - AI firme poput OpenAI i Google-a već plaćaju izdavačima, univerzitetima i medijima da bi koristile njihove sadržaje.

Zatvoreni (proprietary) podaci - sve što se nalazi u privatnim bazama kompanija, bolnica ili državnih institucija, postaje novi "zlato".

Sintetički podaci - AI sada sama stvara veštačke primere za obuku, npr. simulacije saobraćaja, medicinske scenarije ili laboratorijske eksperimente.

Ubrzano se formira novo tržište podataka, gde će svaka kompanija morati da odluči: da li će svoje podatke čuvati, prodavati ili deliti pod određenim uslovima.

4. Vrednost "pametnih podataka"

Foto: Shutterstock

Nije više važno imati "puno podataka", već imati prave podatke - precizne, stručno organizovane i pouzdane.

Na primer, kompanije koje poseduju stručno znanje (inženjerske firme, izdavači udžbenika, laboratorije, istraživački centri) imaju ogroman potencijal da svoj sadržaj iskoriste za obuku specijalizovanih AI sistema.

U isto vreme, pitanja vlasništva, privatnosti i porekla podataka postaju ključna tema zakonodavstva. Države će morati da odluče kako da zaštite korisnike, a da ne uspore inovacije.

5. Šta ovo znači za biznis

Foto: Shuterstock

Za kompanije širom sveta, poruka je jasna, a ona je da podaci postaju novi strateški resurs.
Nekada je najvrednije bilo imati fabriku, a danas je najvrednije imati znanje i dobro strukturirane podatke.

• Organizacije koje već sada:

• sređuju svoje baze podataka,

• prave jasne politike o vlasništvu, i

• koriste AI alate za analizu,

• biće u najboljoj poziciji da iskoriste sledeći talas AI razvoja.

Veštačka inteligencija menja svet, ali sada se i sama suočava sa ograničenjima.
Kao što su nafta i čelik nekada pokretali industrijsku revoluciju, podatak je gorivo digitalne revolucije.

Svet možda ostaje bez "besplatnih" podataka, ali ne i bez mogućnosti, jer ko nauči da pravilno prikuplja, čuva i koristi svoje podatke, taj će vladati novom ekonomijom znanja.