W ostatnich latach świat sztucznej inteligencji (AI) zmienił się diametralnie. Jak wskazuje Elon Musk, założyciel xAI, obecnie stoimy przed wyzwaniem braku danych do trenowania modeli AI. Podczas rozmowy z Markiem Pennem na platformie X, Musk stwierdził: „Wykończyliśmy już w zasadzie całość skumulowanej wiedzy ludzkiej … w trenowaniu AI”. Problem ten, znany jako “peak data”, zwiększa znaczenie sztucznych danych.
Czym są dane syntetyczne?
Dane syntetyczne to informacje generowane przez modele AI, a nie pozyskiwane z rzeczywistości. W praktyce są to dane tworzone sztucznie w celu zasilenia algorytmów uczenia maszynowego. Jak zaznaczył Musk, jedynym sposobem na uzupełnienie braków w danych rzeczywistych jest tworzenie danych syntetycznych. – AI będzie sortować i oceniać samą siebie, przechodząc przez proces samouczenia – dodał Musk.
Korzyści z wykorzystania danych syntetycznych
Dostępność i oszczędności
Wykorzystanie danych syntetycznych pozwala firmom obniżyć koszty trenowania modeli AI. Na przykład, startup Writer oszacował, że rozwój modelu Palmyra X 004 opierał się niemal w całości na źródłach syntetycznych i kosztował jedynie 700 tys. dolarów. Dla porównania, model OpenAI o podobnej skali wymagał nakładów rzędu 4,6 miliona dolarów.
Personalizacja i elastyczność
Sztuczne dane mogą być dostosowane do specyficznych potrzeb, co pozwala tworzyć bardziej precyzyjne modele. Firmy takie jak Microsoft, Meta czy Google już korzystają z tej technologii, co widzimy na przykładzie modeli Phi-4, Gemma czy Llama.
Wyzwania związane z danymi syntetycznymi
Pomimo wielu zalet, dane syntetyczne mają swoje ograniczenia. Jak wskazują badania, modele trenowane na sztucznych danych mogą cierpieć na zjawisko tzw. “zapaści modelu” (ang. model collapse). Polega ono na tym, że model staje się mniej kreatywny i bardziej podatny na błędy, co ostatecznie może wpływać na jego funkcjonalność.
Ryzyko utrwalenia biasów
Dane syntetyczne, generowane na podstawie istniejących modeli, dziedziczą ich ograniczenia i uprzedzenia. Jeśli zbiór danych źródłowych zawiera błędy, wynikowe modele mogą je powielać, co może prowadzić do nieprzewidzianych konsekwencji.
Czy dane syntetyczne to przyszłość?
Eksperci, w tym Ilya Sutskever, współzałożyciel OpenAI, prognozują, że dane syntetyczne staną się kluczowym elementem rozwoju AI. Gartner przewiduje, że już w 2024 roku 60% danych wykorzystywanych w projektach AI i analitycznych będzie generowanych syntetycznie.
Chociaż wyzwania są znaczące, dane syntetyczne oferują ogromny potencjał w optymalizacji kosztów, przyspieszaniu innowacji i personalizacji modeli AI. To jednoznacznie wskazuje, że ta technologia będzie miała kluczowe znaczenie w kolejnych latach.
Źródło: TechCrunch
Photo: Bret Hartman / TED
