Новость о том, что данные нейросети могут закончится, и радует и нет. радует потому что уже мы начинаем понимать, что нейросеть не заменит человека, но а огорчает, что может мы не сможем что то новое узнать или обновить, но….как говорится время покажет.
А сейчас давайте разберем, почему это может произойти. не большой анализ.
1. Почему данные для ИИ могут закончиться?
Современные генеративные модели (ChatGPT, Midjourney, Sora) требуют огромных объёмов качественного контента:
✔ Тексты – книги, статьи, код, диалоги.
✔ Изображения/видео – фотографии, рисунки, фильмы.
✔ Аудио – музыка, подкасты, озвучка.
Но проблема в том, что:
🔒 Платформы ограничивают доступ ( вводят платный API).
⚖️ Ужесточаются законы (Многие страны регулирует использование данных для ИИ).
♻️ ИИ начинает учиться на самом себе – это приводит к «вырождению» моделей (повторяющиеся ответы, артефакты в изображениях).
Пример: Если нейросеть обучается только на своих же сгенерированных текстах, её ответы становятся шаблонными и менее креативными.
И это то же проблема, когда платформы огрничивают доступ, на опыте могу сказать, что сейчас очень актуально напрмер боты- которые делают за тебя функционал- купить билеты, забронировать гостиницу, но так как платформа закрыта, то твой бот становится бесполезным. Ну или все оплачивать, новый этап электронной коммерции.
2. 4 решения, которые предлагают разработчики
🔹 1. Синтетические данные
Искусственно созданный контент (тексты, изображения, 3D-модели), который:
Генерируется другими ИИ (например, GPT-4 создаёт датасеты для GPT-5).
Контролируется людьми – чтобы избежать «мусорных» данных.
Проблема: Качество таких данных часто ниже реальных. Когда ты постоянно с этим сталкиваешься, то уже видишь некое однообразие изображений, это в лучшем случае, а так еще может выскочить 10 палец к примеру, который иногда не сразу виден.
🔹 2. Трансферное обучение
Использование уже обученной модели для новых задач:
Например, медицинский ИИ дообучают на небольших датасетах с рентгенами.
Экономит до 90% данных по сравнению с обучением с нуля.
🔹 3. Нишевые и закрытые данные
Юридические документы (с анонимизацией).
Медицинские записи (с согласия пациентов).
Научные исследования (через партнёрства с университетами).
Пример: Компания Hugging Face сотрудничает с клиниками для обучения диагностических ИИ.
🔹 4. Партнёрства с авторами
OpenAI платит издательствам (Axel Springer, Financial Times) за доступ к контенту.
Adobe разрешает использовать свои стоковые фото для обучения Firefly. Это очень удобно.
3. Будущее: что дальше?
ИИ научится «понимать», а не копировать – меньше шаблонных ответов, больше осмысленных. Это конечно хорошо, но думаю без таланта человека, все равно не обойтись.
Люди станут «учителями» для ИИ – как в проекте InstructGPT, где ответы моделей корректируют вручную. и это еще раз подтверждение выше сказанному.
Появится рынок данных – компании будут покупать/продавать уникальные датасеты. Цифровой рынок выдает новые продукты, а вместе с ним и новые профессии и возможности.
Ирония: Чтобы ИИ не «тупел», ему нужно меньше интернета и больше экспертных знаний.
Подведем итоги:
Данные для ИИ не закончатся полностью, но их источники изменятся:
✅ Синтетика + контроль качества. как вариант новая профессия – нейромодератор
✅ Трансферное обучение для экономии ресурсов. это будет блоее детально и правдиво.
✅ Партнёрства вместо «скрапинга» чужого контента. и это то же как новый вид дохода.
🔹 Как думаете, сможет ли ИИ обойтись без человеческих данных? Делитесь мнением в комментариях! 🤖
Очень доступно объяснили сложную тему. Теперь я понимаю, почему иногда ИИ выдает такие странные и повторяющиеся ответы.
Очень интересный анализ! 👍 Мне кажется, что полностью без человеческих данных ИИ вряд ли обойдётся — ведь именно в них отражены опыт, эмоции и культурный контекст. Синтетика и трансферное обучение помогают, но без «живых» знаний может появиться то самое «вырождение».
А вот я не задумывалась над этим вопросом! Действительно данные могут закончится. Но это не скоро.