ИИ столкнулся со стеной — больше нечего читать, слушать и смотреть
Главный директор по данным и руководитель отдела инженерии данных Goldman Sachs Нима Рафаэль заявил, что мир столкнулся с исчерпанием данных для обучения искусственного интеллекта. По его словам, крупные языковые и мультимодальные модели уже использовали почти весь качественный корпус текстов, изображений и аудио, доступных в интернете, что ставит под вопрос дальнейшее масштабирование ИИ по прежней формуле — «чем больше данных, тем умнее модель».
Рафаэль отметил, что компании уже массово переходят к синтетическим данным — материалам, создаваемым самими моделями. С одной стороны, это решает проблему объёмов, ведь машинные данные можно генерировать бесконечно. Но есть и обратная сторона: такие данные несут риск деградации качества — модели начинают обучаться на собственных артефактах, теряя связь с реальной информацией и человеческим смыслом.
Тем не менее, Рафаэль считает, что нехватка новых данных — не катастрофа, а сигнал к переосмыслению. По его мнению, компании должны сосредоточиться не на объёме, а на понимании контекста данных, их структуре и бизнес-применении. Сейчас многие организации до сих пор не используют даже десятую часть своего внутреннего потенциала.
Он подчеркнул, что будущее — за умными стандартами работы с данными, а не за бездумной гонкой за терабайтами. В эпоху, когда реальные данные стали новой нефтью, умение качественно перерабатывать их становится важнее, чем добывать больше.
#ии #данные #технологии
