これを想像してください：Techの光沢のある黄金の子であるAIは、SPF 1000日焼け止めが必要なので、将来に向かって樽をバレルしています。しかし、キャッチがあるので、拍手をかけてください。誰もがより大きく、より悪いモデルの構築に忙しく、燃料タンクは、データは乾燥しています。そして、あなたが思っているよりも速い。 2026年までに、データバレルの底をこすりつけている可能性があります。 2032年までに？忘れて。それは小麦粉なしでケーキを焼こうとするようなものです。誰もその *そのような災害を望んでいません。 🍰🚫
- AIは飢えています：トレーニングデータセットは年間3.7倍の割合で成長していますが、2026年から2032年の間にピークの「データビュッフェ」にヒットしようとしています。パン粉を渡してください。
- ラベリング市場は、2024年の37億ドルから2030年の171億ドルから171億ドルまで急増していますが、現実世界の人間データはペイウォールと赤テープの後ろに隠れています。頑張ってください！
- 合成データはダイエットソーダのようなものです。本物のすべてのフレーバー（およびニュアンス）が欠けていることに気付くまで、良いアイデアのように思えます。 🍹🤖
- データホルダーは新しい王です。モデルはガーデンノームと同じくらい一般的になりつつありますが、ユニークなデータセットですか？それが本当の力があるところです。 👑💾
Epoch AIによると、トレーニングデータセットのサイズは、銀行家が赤面するレートで2010年以来膨らんでいます。このペースでは、すぐに高品質のパブリックデータがなくなります。 AIアシスタントに詩を書くように言ってください。2027年に韻を使い果たしたので、それはぼんやりと凝視するだけです。悲劇的ではありませんか？ 😢
そして、あなたが尋ねる前に、はい、ラベル付きデータを取得してキュレーションするコストは、猫が入浴時間を避けるよりも速く登っています。 2024年の37億7,000万ドルから2030年までに1710億ドルまで、これは単なるボトルネックではなく、本格的な交通渋滞であることは明らかです。 🚧💸
キッカーは次のとおりです。新鮮で多様で公平なデータがなければ、これらのAIモデルは、熱いグリドルのパンケーキよりも速くプラッショナルになります。したがって、本当の問題は、次の素晴らしいAIモデルを構築する人ではありません。データを所有している人とそれがどこから来たのかです。ネタバレ注意：隣人の猫のブログからは来ていません。 🐱🔗
AIのデータジレンマ：叔母のキャセロール料理よりも大きい
長年、AIの開発者は、Wikipedia、Reddit、Open-Sourceコードリポジトリの名前が付けられています。しかし、何を推測しますか？その井戸は、サハラの水たまりよりも速く枯渇しています。企業はデータのグリップを強化しており、著作権の問題は汚れた皿のように積み上げられており、政府はデータの削減に関する規制を平手打ちしています。一方、一般の人々は、なぜ彼らが何十億ドルものモデルを無料でトレーニングしているのか疑問に思い始めています。公正なポイント、本当に。 🤔🌍
合成データは解決策として宣伝されていますが、自分自身を子供にしないでください。モデル生成データのトレーニングモデルは、オウムを教えるためにオウムを教えるために、別のオウムを教えることに似ています。さらに、合成データには、実際の入力の輝かしい乱雑さがありません。彼らが言うように、カオスも利益もありません。 🦜🌀
現実世界の人間で生成されたデータは依然として王冠の宝石ですが、メタ、グーグル、X（以前のTwitter）などに守られた壁に囲まれた庭園に閉じ込められています。アクセス？制限付き。料金？高い。バイアス？横行。これらのデータセットは、特定の地域、言語、人口統計を好むことが多く、AIモデルは、サンダルの靴下を着ている観光客と同じくらい文化的に認識しています。 🌍🧦
要するに、AI業界は厳しい真実に直面しようとしています。大規模な言語モデルを構築することは、戦いの半分に過ぎません。給餌するのは残りの半分です。そして今、それは単一のサンドイッチで軍隊を養おうとするように見えます。 🥪⚔🥪⚔️
なぜこれが実際に重要なのか（いいえ、本当に！）🧠💡
AIバリューチェーンには、モデルの作成とデータ収集の2つの側面があります。過去5年間、すべての誇大広告はモデルにありました。しかし、サイズと効率の限界を押し上げると、ストーリーの名もないヒーローであるデータに注意が向けられています。モデルがコモディティ化されている場合、実際の差別化要因は、最もジューシーなデータセットを制御する人だからです。 🍉📊
ユニークで高品質のデータは、パフォーマンスを改善するだけでなく、機会を生み出します。貢献者は利害関係者になり、ビルダーはより新鮮なインプットを取得し、企業は実際に視聴者を理解するモデルを訓練できます。革新的ですね。または多分ただ実用的です。いずれにせよ、それは重要です。 🔑🌟
未来はデータプロバイダーに属します（SF映画ではありません）🎥💾
AIの新しい時代へようこそ。そこでは、本当の力が狂った科学者の手ではなく、Stewards、Aggregator、貢献者の手にあります。よりスマートなモデルを構築するためのレースが熱くなると、最大のハードルはコンピューティングパワーではありません。これは、実際の、便利で、使用が合法的なデータを見つけることです。 🏃♂ 🏃♂️📜
だから、誰かが彼らの派手な新しいAIモデルについて自慢するとき、誰がそれを構築したのか尋ねないでください。誰がそれを訓練し、データがどこから来たのか尋ねてください。最終的に、AIの未来はアーキテクチャだけではないからです。入力についてです。彼らが言うように、ゴミ、ゴミ。またはこの場合、データはありません、AIはありません。 🚮🤖
max liは、分散型AIのデータクラウドであるOortの創設者兼CEOです。リー博士は、教授、経験豊富なエンジニアであり、200以上の特許を持つ発明家です。彼の背景には、Qualcommの研究と情報理論、機械学習、ブロックチェーン技術への学術的貢献を備えた4G LTEおよび5Gシステムの作業が含まれています。彼は、Taylor＆amp;が発行した「サイバー物理システムの補強学習」というタイトルの本を執筆しました。フランシスCRCプレス。
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2025-09-06 21:46