AI กำลังสร้างความต้องการระเบิดสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมอย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ซึ่งนำไปสู่นวัตกรรมที่ก้าวล้ำและพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่างๆ ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้านี้คือความพร้อมใช้งานและคุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรม เนื่องจากโมเดล AI มีขนาดและความซับซ้อนเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจึงพุ่งสูงขึ้น

ความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลการฝึกอบรม

หัวใจของ AI อาศัยการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งโมเดลเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบและคาดการณ์ตามข้อมูลที่ป้อนเข้าไป เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ โมเดลเหล่านี้ต้องการข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงจำนวนมาก ยิ่งโมเดล AI มีข้อมูลมากเท่าใด ก็ยิ่งทำงานได้ดีขึ้นในการทำงานต่างๆ ตั้งแต่การแปลภาษาไปจนถึงการจดจำรูปภาพ

ในขณะที่โมเดล AI มีขนาดเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมก็เพิ่มขึ้น ชี้แจง การเติบโตนี้นำไปสู่ความสนใจที่เพิ่มขึ้นในการเก็บรวบรวมข้อมูล คำอธิบายประกอบ และการจัดการ บริษัทที่สามารถให้นักพัฒนา AI เข้าถึงชุดข้อมูลจำนวนมากและมีคุณภาพสูงจะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของ AI

สถานะของโมเดล AI ในปัจจุบัน

ตัวอย่างหนึ่งที่โดดเด่นของเทรนด์นี้คือ GPT-3 ที่ล้ำสมัยเปิดตัวในปี 2020 ตาม “Big Ideas 2023” report, the cost to train GPT-อันดับ 3 มีมูลค่าสูงถึง 4.6 ล้านเหรียญสหรัฐ GPT-3 ประกอบด้วยพารามิเตอร์ 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นน้ำหนักและอคติที่ปรับระหว่างกระบวนการเรียนรู้เพื่อลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด ยิ่งโมเดลมีพารามิเตอร์มากเท่าใด ก็ยิ่งมีความซับซ้อนมากขึ้นเท่านั้น และยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ด้วยความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น ทำให้มีความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพมากขึ้น

ประสิทธิภาพของ GPT-3 และปัจจุบัน GPT-4 นั้นน่าประทับใจ โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์และแก้ปัญหาได้กว้าง ช่วงของงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความสำเร็จนี้ได้กระตุ้นการพัฒนาโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งจะต้องใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้นสำหรับการฝึกอบรม

อนาคตของ AI และความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม

เมื่อมองไปข้างหน้า ARK Invest คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 จะสามารถฝึกโมเดล AI ที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 57 เท่าและโทเค็นมากกว่า GPT-3 ถึง 720 เท่าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่ามาก รายงานประเมินว่าค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดล AI ดังกล่าวจะลดลงจาก 17 พันล้านดอลลาร์ในปัจจุบันเหลือเพียง 600,000 ดอลลาร์ภายในปี 2573

สำหรับมุมมองแล้ว ขนาดปัจจุบันของเนื้อหาใน Wikipedia อยู่ที่ประมาณ 4.2 พันล้านคำ หรือประมาณ 5.6 พันล้านคำ โทเค็น รายงานชี้ให้เห็นว่าภายในปี 2573 การฝึกโมเดลด้วยคำที่น่าประหลาดใจถึง 162 ล้านล้านคำ (หรือ 216 ล้านล้านโทเค็น) ควรจะทำได้สำเร็จ ขนาดและความซับซ้อนของโมเดล AI ที่เพิ่มขึ้นนี้จะนำไปสู่ความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงที่มากขึ้นอย่างไม่ต้องสงสัย

ในโลกที่ต้นทุนการประมวลผลลดลง ข้อมูลจะกลายเป็นข้อจำกัดหลักสำหรับการพัฒนา AI ความต้องการชุดข้อมูลที่หลากหลาย แม่นยำ และกว้างขวางจะยังคงเพิ่มขึ้นเมื่อโมเดล AI มีความซับซ้อนมากขึ้น บริษัทและองค์กรที่สามารถจัดหาและจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้จะเป็นแนวหน้าของความก้าวหน้าของ AI

บทบาทของข้อมูลในความก้าวหน้าของ AI

เพื่อให้แน่ใจว่า การเติบโตอย่างต่อเนื่องของ AI จึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องลงทุนในการรวบรวมและดูแลจัดการข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง ซึ่งรวมถึง:

แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย: การรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ช่วยให้มั่นใจได้ว่าโมเดล AI ได้รับการฝึกอบรมจากตัวอย่างที่หลากหลายและเป็นตัวแทน ลดอคติและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมทำให้มั่นใจ คุณภาพของข้อมูล: คุณภาพของข้อมูลการฝึกอบรมมีความสำคัญต่อความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดล AI ควรจัดลำดับความสำคัญของการล้างข้อมูล คำอธิบายประกอบ และการตรวจสอบเพื่อให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลมีคุณภาพสูงสุด นอกจากนี้ เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้เชิงรุกและการเรียนรู้แบบโอนย้ายสามารถช่วยเพิ่มมูลค่าของข้อมูลการฝึกอบรมที่มีอยู่ได้สูงสุดการขยายความร่วมมือด้านข้อมูล: การร่วมมือกับบริษัท สถาบันวิจัย และรัฐบาลอื่นๆ สามารถช่วยรวบรวมทรัพยากรและแบ่งปันข้อมูลที่มีค่า ปรับปรุงการฝึกอบรมโมเดล AI ให้ดียิ่งขึ้น ความร่วมมือของภาครัฐและเอกชนสามารถมีบทบาทสำคัญในการผลักดันความก้าวหน้าของ AI โดยการส่งเสริมการแบ่งปันข้อมูลและความร่วมมือ การจัดการข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: เนื่องจากความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มขึ้น จึงจำเป็นต้องจัดการกับข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและทำให้แน่ใจว่า การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเป็นไปตามแนวทางด้านจริยธรรมและปฏิบัติตามข้อบังคับด้านการคุ้มครองข้อมูล การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกันสามารถช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวส่วนบุคคล ในขณะที่ยังคงให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับการฝึกอบรม AI สนับสนุนการริเริ่มข้อมูลแบบเปิด: การริเริ่มข้อมูลแบบเปิด ซึ่งองค์กรแบ่งปันชุดข้อมูลสำหรับการใช้งานสาธารณะ สามารถช่วยให้เข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรมแบบประชาธิปไตย และกระตุ้นนวัตกรรมทั่วทั้งระบบนิเวศ AI รัฐบาล สถาบันการศึกษา และบริษัทเอกชนสามารถมีส่วนร่วมในการพัฒนา AI ได้โดยส่งเสริมการใช้ข้อมูลเปิด

ผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริงของความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม

ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับข้อมูลการฝึกอบรมมีนัยยะกว้างไกลสำหรับอุตสาหกรรมและภาคส่วนต่างๆ ต่อไปนี้คือตัวอย่างของวิธีที่ความต้องการนี้สามารถเปลี่ยนรูปแบบภูมิทัศน์ของ AI ได้:

ตลาดข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI: เนื่องจากข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรที่มีค่ามากขึ้นเรื่อยๆ ตลาดที่เฟื่องฟูสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI จึงมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น. บริษัทที่สามารถดูแลจัดการ ใส่คำอธิบายประกอบ และจัดการชุดข้อมูลคุณภาพสูงจะเป็นที่ต้องการสูง สร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และส่งเสริมการแข่งขันในตลาดข้อมูลการเติบโตของบริการคำอธิบายประกอบข้อมูล: ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบ จะขับเคลื่อนการเติบโตของบริการคำอธิบายประกอบข้อมูล โดยมีบริษัทที่เชี่ยวชาญในงานต่างๆ เช่น การติดฉลากรูปภาพ คำอธิบายประกอบข้อความ และการถอดความเสียง บริการเหล่านี้จะมีบทบาทสำคัญในการทำให้แน่ใจว่าโมเดล AI สามารถเข้าถึงข้อมูลการฝึกอบรมที่ถูกต้องและมีโครงสร้างที่ดี การลงทุนที่เพิ่มขึ้นในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล: เมื่อความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมเพิ่มขึ้น ความต้องการก็เช่นกัน โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง การลงทุนในการจัดเก็บข้อมูล การประมวลผล และเทคโนโลยีการจัดการจะมีความสำคัญต่อการรองรับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่จำเป็นสำหรับโมเดล AI ยุคถัดไป โอกาสในการทำงานใหม่: ความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจะสร้างโอกาสงานใหม่ใน การรวบรวมข้อมูล คำอธิบายประกอบ และการจัดการ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและทักษะที่เกี่ยวข้องกับ AI จะมีคุณค่ามากขึ้นในตลาดงาน โดยวิศวกรข้อมูล ผู้ทำหมายเหตุประกอบ และผู้ฝึกสอน AI จะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาระบบ AI ขั้นสูง

ในขณะที่ AI พัฒนาและขยายขีดความสามารถอย่างต่อเนื่อง ความต้องการข้อมูลการฝึกอบรมที่มีคุณภาพจะเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ข้อค้นพบจากรายงานของ ARK Invest เน้นย้ำถึงความสำคัญของการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดล AI ในอนาคตสามารถดึงศักยภาพออกมาได้อย่างเต็มที่ ด้วยการมุ่งเน้นไปที่การกระจายแหล่งข้อมูล การรับประกันคุณภาพของข้อมูล และการขยายความร่วมมือด้านข้อมูล เราสามารถปูทางสำหรับความก้าวหน้าของ AI รุ่นต่อไปและปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ อนาคตของ AI ไม่เพียงแต่จะถูกกำหนดโดยอัลกอริทึมและแบบจำลองที่เราสร้างขึ้นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลที่เป็นเชื้อเพลิงด้วย