Az AI-technológia forradalma nemcsak a technológiai ágazatot, hanem az üzleti világot is alapjaiban formálja. Elon Musk, az xAI alapítója, a közelmúltban egy online beszélgetés során megerősítette, hogy a mesterséges intelligencia fejlődése elérte a "data crunch" (adatcsúcs) szakaszát, ahonnan a hagyományos adatok felhasználása már nem elegendő az AI-modellek továbbfejlesztéséhez.

Musk hangsúlyozta, hogy ez a változás valójában már tavaly bekövetkezett, és hogy a jövőbeni fejlődés érdekében új módszereket kell kidolgozni. Az iparági szakértők egyetértenek abban, hogy a szintetikus adatok, vagyis olyan adathalmazok, amelyeket maguk az AI rendszerek állítanak elő, jelentik a megoldást. Ezek az adatok szükségesek ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia folyamatosan tanulhasson és fejlődhessen.

Az iparvezetők, köztük a Microsoft és az OpenAI, már régóta alkalmazzák a szintetikus adatokat, hogy javítsák AI-modellek hatékonyságát. A Gartner elemzőcég előrejelzése szerint 2024-re a mesterséges intelligencia és analitika projektjeiben használt adatok 60%-a szintetikusan generált lesz, ami komoly átalakulást jelez a piacon.

Egyes példák között említhetjük a Microsoft Phi-4 modelljét, amelyet valódi és szintetikus adatok kombinációjával képeztek ki. Hasonló módszereket alkalmaz a Google a Gemma modelljeinél, és az Anthropic is a Claude 3.5 Sonnet fejlesztéséhez szintetikus adatokra támaszkodott. A Meta pedig a legújabb Llama modellsorozatát finomhangolta AI által generált adatokkal.

A szintetikus adatkezelés egyik legnagyobb előnye a költséghatékonyság. Ezek az adatok ugyanis lényegesen olcsóbbak lehetnek, mint a hagyományos, valós adatok, ami létfontosságú a cégek versenyképessége szempontjából. Ugyanakkor a szintetikus adatok használata nem mentes a kockázatoktól. Kutatók arra figyelmeztetnek, hogy a szintetikus adatok túlsúlya a kreativitás csökkenéséhez, valamint a modellek torzultságának fokozódásához vezethet.

A mesterséges intelligencia tehát a következő években óriási változásokon megy keresztül, és Musk figyelmeztetése jól mutatja, hogy milyen irányban kell gazdaságilag is elmozdulni a fejlődés érdekében. Lehet, hogy az AI világában a valós és a szintetikus adatok közötti egyensúly megtalálása lesz a legfontosabb feladat az ipar számára!