בעולם הדינמי שלמודיעין מְלָאכוּתִי, חברות טכנולוגיה מובילות עומדות בפני אתגר בלתי צפוי שעשוי להאט את קצב החדשנות: הצמיחה קושי במציאת נתונים באיכות לאימון הדגמים שלהם. מחסור זה בנתונים משפיע על פיתוח טכנולוגיות מתקדמות כגון GPT-5, בעוד שחברות בסדר הגודל של Microsoft ו-OpenAI מחפשות פתרונות חדשניים כדי להתגבר על המכשול הזה.
אתגרי אימון בינה מלאכותית: יש רעב לנתונים וזה מאט את ההתקדמות
בעידן המסומן על ידי עלייה חסרת תקדים בכוח המחשוב וקידום טכניקות למידת מכונה, OpenAI ודומיו עומדים בפני פָּרָדוֹקס: שפע של נתונים מקוונים אינו מתורגם אוטומטית למשאב שמיש לאימון בינה מלאכותית. ה צריך נתונים מדויקים, רלוונטי ועדכני הוא קריטי מתמיד, במיוחד כשמדובר באימון מודלים מורכבים יותר ויותר כמו ה-GPT-5 המתוכנן.
המעבר מ-GPT-4 ל-GPT-5 ממחיש את הגידול האקספוננציאלי הזה בביקוש לנתונים: בעוד שהראשונים דרשו "רק" 12 טריליון אסימונים, ההערכות עבור היורש הן בסביבות 60-100 טריליון. הפער בין הזמינות והצורך בנתונים באיכות גבוהה מתגלה כמכשול משמעותי, ומעריך מחסור שיכול לנוע בין 10 ל-20 טריליון אסימונים.
החסר הזה בנתונים איכותיים מתורגם לצוואר בקבוק אמיתי לקידום הבינה המלאכותית. הנתונים המיושנים לעתים קרובות או באיכות נמוכה שמאכלסים את האינטרנט מייצגים עניין רציני גבול ליעילות של למידת מכונה. בנוסף, ההגבלות המוטלות על ידי גישה לנתונים על ידי פלטפורמות גדולות רק מחמירות את הבעיה, ומגבילות עוד יותר את המשאבים הזמינים להדרכה מודלים לשוניים.
בתגובה לאתגר זה, האסטרטגיות שאומצו משתנות מחידושים טכניים ועד לשותפויות אסטרטגיות. OpenAI, למשל, שואפת לשפר אתשימוש בנתוני אודיו ווידאו באמצעות כלי זיהוי הדיבור שלו Whisper, על מנת להרחיב את מאגר הנתונים הזמינים. במקביל, החברה בוחנת את האפשרות של לייצר נתונים סינתטיים באיכות שיכולה לשרת את החסר הקיים.
