Искусственный интеллект уже через два года может исчерпать ресурсы из открытых источников

Результаты нового исследования показывают, что системы искусственного интеллекта (ИИ) могут использовать все качественные общедоступные данные, которые размещены в интернете, в период между 2026-м и 2032-м годами, что может привести к относительной стагнации в этой области.

В своих оценках исследователи использовали веб-индекс Google. По их подсчетам, в настоящее время существует около 250 миллиардов веб-страниц, содержащих 7 КБ текста на страницу. Чтобы спрогнозировать рост доступного запаса данных, ученые провели анализ трафика интернет-протокола (IP) — потока данных в сети – и активности пользователей в интернете.

Расчеты показали, что информация из надежных источников закончится в лучшем случае к 2032 году, в худшем — уже через два года, в 2026-м.

Если рассматривать данные низкого качества, которые приводят к выдаче советов типа добавления клея в пиццу или употребления в пищу камней, как это было в случае с искусственным интеллектом Gemini от Google, который для ответов использовал посты на Reddit и статьи с сатирического сайта The Onion, то они закончатся между 2030-м и 2050-м годами.

Вопрос насчет способности разработчиков в условиях нехватки новых данных повысить эффективность своих моделей остается открытым. Авторы видят несколько возможных способов его решения.

Первый – использование частных данных. По словам одного из авторов исследования Пабло Вильялобоса (Pablo Villalobos) из центра Epoch IA (США), если компаниям удастся их использовать, и при этом ценность частных данных будет сопоставима с ценностью общедоступных данных, то вполне вероятно, что создатели ИИ продержатся до конца десятилетия.

Но использование частных данных, которые защищены авторским правом или правом на тайну личной жизни, может иметь юридические проблемы. Известны случаи, когда создатели контента подавали в суд на такие компании, как Microsoft, OpenAI и Stability AI, выражая протест несанкционированному использованию их текстов для обучения моделей ИИ. Решением проблемы могла бы стать выплата разработчиками нейросетей вознаграждения авторам контента.

Другим вариантом может быть использование синтетических данных – искусственно сгенерированных. Такие данные успешно применялись только в системах обучения играм, программированию и математике.

Исследователи отмечают, что недостаток данных — не единственная проблема на пути дальнейшего совершенствования ИИ. На нем есть и другие узкие места — рост энергопотребления, затраты на обучение и доступность оборудования. Так, по данным Международного энергетического агентства, поиск в Google с использованием ChatGPT потребляет почти в 10 раз больше электричества, чем традиционный.

• 0
• 0
• 0
• 2
• 1
• 0
• 0