आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंडस्ट्री (एआई) को उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की एक महत्वपूर्ण कमी का सामना करना पड़ रहा है, एक प्रतिबंध जो पहले से ही एआई सिस्टम की अगली पीढ़ी के आकार का हो सकता है, नेमा राफेल, गोल्डमैन सैक्स के डेटा निदेशक और डेटा इंजीनियरिंग के प्रमुख नेमा राफेल ने कहा।राफेल ने कहा, “हम पहले से ही डेटा से बाहर हो गए हैं, यह देखते हुए कि यह घाटा कंपनियों को सिंथेटिक डेटा पर भरोसा करने के लिए मजबूर कर रहा है: मशीन द्वारा उत्पन्न पाठ, चित्र और कोड। राफेल ने बैंक के “एक्सचेंज” पॉडकास्ट में बयान दिया, उद्योग के बढ़ते संदेह की पुष्टि की कि खुले नेटवर्क में आसानी से उपलब्ध डेटा समाप्त हो गया है।
कम गुणवत्ता वाले उत्पादन का जोखिम
जबकि सिंथेटिक डेटा असीमित आपूर्ति प्रदान करता है, राफेल ने चेतावनी दी कि यह ट्रस्ट एक महत्वपूर्ण जोखिम को बढ़ाता है, संभावित रूप से कम गुणवत्ता वाले परिणामों या “स्लॉप एआई” के साथ भारी मॉडल। एक केस स्टडी के रूप में चीन के गहन ने बताया, यह अनुमान लगाते हुए कि इसकी विकास लागत मनुष्यों द्वारा बनाए गए नए डेटा के बजाय मौजूदा मॉडल के उत्पादन में किए गए प्रशिक्षण को प्रतिबिंबित कर सकती है।“मुझे लगता है कि वास्तव में दिलचस्प होगा कि पिछले मॉडल कैसे देखेंगे कि दुनिया का अगला पुनरावृत्ति कैसे दिखेगा,” उन्होंने कहा।उनकी टिप्पणियों को इसी तरह की चेतावनी के साथ गठबंधन किया गया है, जिसमें इस साल की शुरुआत में ऑपरई, इल्या सुत्सकेवर के सह -संस्थापक शामिल हैं, जिन्होंने सुझाव दिया था कि एआई के तेजी से विकास का युग “निस्संदेह समाप्त हो सकता है” एक बार सभी उपयोगी ऑनलाइन डेटा का उपभोग किया जाता है।वैश्विक डेटा क्रेक के बावजूद, राफेल यह नहीं मानता है कि ताजा और खुले डेटा की कमी निगमों के लिए एक “बड़े पैमाने पर प्रतिबंध” है। उन्होंने तर्क दिया कि कंपनियां विशाल पेटेंट डेटा भंडार में बैठी हैं, जैसे कि वाणिज्यिक प्रवाह और ग्राहक के साथ बातचीत।“एक व्यावसायिक दृष्टिकोण से, मुझे लगता है कि अभी भी बहुत सारे रस हैं जो कहेंगे कि इसमें निचोड़ा जा सकता है,” उन्होंने कहा।
