Das geheime Problem von AI: Die Daten schneller ausgehen, als Sie „oops!“ 🚨

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Stellen Sie sich das vor: AI, das glänzende goldene Kind der Technik, fährt zu einer Zukunft, die so hell ist, dass es SPF 1000 Sonnenschutzmittel braucht. Aber halten Sie Ihren Applaus, denn es gibt einen Haken. Während alle damit beschäftigt sind, größere und schlechte Modelle zu bauen, sind die Tank-Tank-ja, die Daten, die trocken sind. Und schneller als du denkst. Bis 2026 können wir den Boden des Datenlaufs abkratzen. Um 2032? Vergiss es. Es wird so sein, als würde man versuchen, einen Kuchen ohne Mehl zu backen-und niemand will * diese Art von Katastrophe. 🍰🚫

  • AI hungert: Die Trainingsdatensätze wachsen jährlich 3,7x.
  • Der Marketingmarkt boomt im Jahr 2024 bis 2024 US-Dollar im Jahr 2030 $ von 3,7 Mrd. USD. Viel Glück ein!
  • Synthetische Daten sind wie Diät -Soda: Es scheint eine gute Idee zu sein, bis Sie erkennen, dass der Geschmack (und die Nuance) der realen Sache fehlt. 🍹🤖
  • Datenhalter sind die neuen Könige: Modelle werden ebenso häufig wie Gartengnome, aber eindeutige Datensätze? Hier liegt die wahre Kraft. 👑💾

Laut EPOCH AI ist die Größe der Trainingsdatensätze seit 2010 zu einem Preis, der einen Bankier erröten würde. In diesem Tempo werden wir bald keine hochwertigen öffentlichen Daten mehr haben. Stellen Sie sich vor, Sie sagen Ihrem KI -Assistenten, er solle ein Gedicht schreiben, und es starrt nur ausführlich zurück, weil es 2027 die Reime mehr hat. Tragisch, oder? 😢

Und bevor Sie fragen, ja, die Kosten für den Erwerb und die Kuratierung beschrifteter Daten steigen bereits schneller als eine Katze, die die Badezeit vermeidet. Von 3,77 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 17,10 Milliarden US-Dollar bis 2030 ist klar, dass dies nicht nur ein Engpass ist-It ist ein ausgewachsener Stau. 🚧💸

Hier ist der Kicker: Ohne frische, vielfältige und unvoreingenommene Daten werden diese KI -Modelle schneller als ein Pfannkuchen auf einer heißen Bratpfanne. Die eigentliche Frage ist also nicht, wer das nächste große KI -Modell aufbaut. Es ist, wem die Daten gehören und woher sie kommt. Spoiler Alert: Es kommt nicht aus dem Katzenblog Ihres Nachbarn. 🐱🔗

Das Datendilemma von AI: größer als die Auflaufschale Ihrer Tante 🥘 🥘

Seit Jahren haben KI-Entwickler sich auf öffentlich verfügbare Datensätze ab. Aber raten Sie mal, was? Das Brunnen trocknet schneller als eine Pfütze in der Sahara. Unternehmen verschärfen ihre Daten im Griff, Urheberrechtsprobleme häufen sich wie schmutzige Gerichte, und die Regierungen treffen Vorschriften für Datenkratzen. In der Zwischenzeit beginnt sich die Öffentlichkeit zu fragen, warum sie kostenlos Milliarden-Dollar-Modelle ausbilden. Fairer Punkt wirklich. 🤔🌍

Synthetische Daten werden als Lösung angepriesen, aber lassen Sie uns nicht selbst Kinder. Schulungsmodelle für Modell erzeugte Daten sind wie das Unterrichten eines Papageis, um einen anderen Papagei-It zu unterrichten, das früher oder später seitwärts seitwärts gehen kann. Außerdem fehlt synthetischen Daten die herrliche Unordnung der realen Eingabe, was genau das ist, was KI überhaupt nützlich macht. Kein Chaos, kein Gewinn, wie sie sagen. 🦜🌀

Daten in der realen Welt, von Menschen erzeugte Daten sind nach wie vor das Kronjuwel, aber sie sind in ummauerten Gärten weggesperrt, die von Meta, Google und X (ehemals Twitter) bewacht werden. Zugang? Eingeschränkt. Kosten? Hoch. Voreingenommenheit? Weit verbreitet. Diese Datensätze bevorzugen häufig bestimmte Regionen, Sprachen und Demografie und lassen KI -Modelle so kulturell bewusst wie ein Touristen, der Socken mit Sandalen trägt. 🌍🧦

Kurz gesagt, die KI -Industrie steht kurz vor einer harten Wahrheit: Aufbau eines massiven Sprachmodells ist nur die Hälfte des Kampfes. Das Füttern ist die andere Hälfte. Und im Moment sieht es so aus, als würde man versuchen, eine Armee mit einem einzigen Sandwich zu füttern. 🥪⚔️

Warum ist das tatsächlich wichtig (nein, wirklich!) 🧠💡

Die KI -Wertschöpfungskette hat zwei Seiten: Modellerstellung und Datenerfassung. In den letzten fünf Jahren stand der gesamte Hype auf den Modellen. Aber wenn wir die Grenzen von Größe und Effizienz überschreiten, wendet sich die Aufmerksamkeit endlich dem unbesungenen Helden der Geschichte: Daten. Denn wenn Modelle profitiert werden, ist der wahre Unterscheidungsmerkmal, der die saftigsten Datensätze steuert. 🍉📊

Einzigartige, qualitativ hochwertige Daten verbessern nicht nur die Leistung-es schafft Chancen. Mitwirkenden werden zu Stakeholdern, Bauherren erhalten frischere Eingaben, und Unternehmen können Modelle trainieren, die ihr Publikum tatsächlich verstehen. Klingt revolutionär, nicht wahr? Oder vielleicht nur praktisch. In jedem Fall ist es wichtig. 🔑🌟

Die Zukunft gehört zu Datenanbietern (nicht zu Science-Fiction-Filmen) 🎥💾

Willkommen in der neuen Ära von AI, in der die wahre Macht nicht in den Händen von verrückten Wissenschaftlern liegt, sondern in den Händen von Datenverwaltungen, Aggregatoren und Mitwirkenden. Da sich das Rennen um die Erhöhung intelligenterer Modelle erhöht, wird die größte Hürde nicht berechnet, dass es real, nützlich und legal ist, um Daten zu finden. 🏃‍eitung

Wenn jemand das nächste Mal mit seinem schicken neuen KI -Modell prahlt, fragen Sie nicht, wer es gebaut hat. Fragen Sie, wer es trainiert hat-und woher die Daten kamen. Denn am Ende geht es in der Zukunft der KI nicht nur um die Architektur. Es geht um die Eingabe. Müll in, Müll aus, wie sie sagen. Oder in diesem Fall keine Daten in, keine KI aus. 🚮🤖

Max Li

Max li ist der Gründer und CEO von Oort, der Datenwolke für dezentrale KI. Dr. Li ist Professor, erfahrener Ingenieur und Erfinder mit über 200 Patenten. Sein Hintergrund umfasst die Arbeit an 4G -LTE- und 5G -Systemen mit Qualcomm -Forschung und akademischen Beiträgen zu Informationstheorie, maschinellem Lernen und Blockchain -Technologie. Er verfasste das Buch mit dem Titel „Verstärkung Learning for Cyber-Physical Systems„, veröffentlicht von Taylor & Francis CRC Press.

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2025-09-06 21:46