Πιθανή έλλειψη δεδομένων για την Τεχνητή Νοημοσύνη το 2026

Η προοπτική μιας έλλειψης σημαντικών δεδομένων για την εκπαίδευση των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης το 2026 αποτελεί σοβαρή ανησυχία για τον ευρύτερο χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, όπως αναδεικνύουν διάφορες πηγές. Αυτή η κατάσταση οφείλεται στην ραγδαία κατανάλωση υψηλής ποιότητας γλωσσικών δεδομένων από τα μεγάλα μοντέλα, όπως το ChatGPT, τα οποία λειτουργούν σε μεγάλη έκταση με χρήση συνόλων δεδομένων που συλλέγονται από το διαδίκτυο. Πλέον τα δεδομένα που παράγονται καταναλώνονται πιο γρήγορα απ’ ότι παράγονται.

Η ερευνητική ομάδα της Epoch AI έχει προβλέψει ότι οι διαθέσιμες πηγές υψηλής ποιότητας δεδομένων για την εκπαίδευση της ΤΝ θα εξαντληθούν έως το 2026, κάτι που μπορεί να επιβραδύνει σημαντικά τη μελλοντική πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η έλλειψη οφείλεται στην αυξανόμενη πολυπλοκότητα των νέων γλωσσικών μοντέλων, τα οποία απαιτούν όλο και περισσότερα και πιο περίπλοκα δεδομένα για την αποτελεσματική εκπαίδευσή τους. Πηγές όπως το Conversation επαναλαμβάνουν αυτές τις ανησυχίες, εκτιμώντας ότι τα δεδομένα κειμένου χαμηλής ποιότητας μπορεί να εξαντληθούν μεταξύ του 2030 και του 2050, ενώ τα δεδομένα εικόνων χαμηλής ποιότητας μεταξύ του 2030 και του 2060.
Η επίπτωση αυτής της έλλειψης δεδομένων δεν περιορίζεται μόνο στην ανάπτυξη της ΤΝ, αλλά επιβαρύνει και την ενσωμάτωσή τους σε διάφορες άλλες εφαρμογές ακόμα και συσκευές.

Για να αντιμετωπίσουν αυτήν την πιθανή έλλειψη, ερευνητές και εταιρείες εξετάζουν διάφορες στρατηγικές. Μια προσέγγιση περιλαμβάνει τη βελτίωση των αλγορίθμων για την αποτελεσματικότερη χρήση των υπαρχόντων δεδομένων, ενώ μια άλλη πιθανή λύση είναι η δημιουργία συνθετικών δεδομένων που να προσαρμόζονται σε συγκεκριμένα μοντέλα ΤΝ, αποφεύγοντας έτσι την εξάρτηση από φυσικές πηγές δεδομένων. Επιπλέον, υπάρχει μια προσπάθεια για την προώθηση της διάθεσης των δεδομένων με “φεντεραλιστικό” τρόπο ως μέσο για την αντιμετώπιση της έλλειψης διαθέσιμων δεδομένων.