У компаний, работающих с ИИ, заканчиваются данные для обучения

Данные играют важную, если не центральную, роль в развитии искусственного интеллекта. Это жизненная сила модели как по основной функции, так и по качеству. Чем более естественными (например, созданными человеком) будут данные, на которых обучается ИИ, тем лучше окажется эта система.

Однако естественные данные — ограниченный ресурс, и если этот источник иссякнет, то модели ждет крах, предупредили исследователи. 
Как отметила профессор Рита Матулионите из австралийского Университета Маккуори в эссе для журнала The Conversation, исследователи искусственного интеллекта бьют тревогу из-за нехватки данных уже почти год.
В прошлом году исследование, проведенное сотрудниками организации по прогнозированию искусственного интеллекта Epoch AI, показало, что компании, занимающиеся ИИ, могут исчерпать высококачественные текстовые обучающие данные уже к 2026 году, в то время как низкокачественные текстовые и графические данные могут иссякнуть в период между 2030 и 2060 годами.
Это опасная ситуация, учитывая, сколько данных необходимо системам искусственного интеллекта для работы и совершенствования. Модели ИИ значительно продвинулись вперед, поскольку разработчики вводили все больше и больше данных. Если их поступление застопорится, ничего хорошего ждать не стоит — как моделям, так и самой отрасли.