Искусственный интеллект движется к использованию синтетических данных 🤖📊

По мнению Илона Маска, компании, разрабатывающие искусственный интеллект, почти исчерпали доступные источники данных для обучения своих моделей. Чтобы продолжать развивать технологии, им приходится использовать «синтетические» данные — материалы, созданные самими ИИ-системами.

Маск отметил, что современные модели, такие как GPT-4o, обучаются на огромных объёмах информации из интернета, где они учатся распознавать закономерности и предсказывать, например, следующее слово в предложении. Однако возможности этого подхода постепенно заканчиваются, поэтому единственным выходом является генерация новых данных искусственным путём.

Синтетические данные позволяют моделям писать тексты, создавать гипотезы и оценивать собственные результаты, что обеспечивает процесс самообучения. Подобные методы уже применяются в ряде ведущих технологических компаний для улучшения и доработки больших моделей ИИ.

Однако Маск предупредил о рисках, связанных с «галлюцинациями» ИИ — ошибочными или нелогичными результатами, которые могут появляться при работе с синтетическими данными. Это усложняет проверку достоверности информации, создаваемой моделями.

Эксперты предупреждают, что чрезмерное использование синтетических данных может привести к снижению качества работы ИИ и ограничению творческих возможностей моделей. Появление большого количества контента, созданного искусственным интеллектом, также влияет на будущие обучающие наборы данных, что может создавать замкнутый цикл повторяющихся шаблонов.

Контроль над качественными источниками данных остаётся ключевым аспектом развития ИИ, а также важным моментом для правообладателей, чьи материалы используются в обучении моделей. Таким образом, синтетические данные становятся необходимым инструментом, но требуют внимательного подхода и проверки качества, чтобы поддерживать надёжность и эффективность технологий. 🌟