يحذر الخبراء من نفاذ بيانات التدريب عالية الجودة بحلول 2026 .. مما قد يُعيق من تطور الذكاء الاصطناعي

أعرب الباحثون عن مخاوفهم من أن الذكاء الاصطناعي سوف يُواجه قريبًا تحديًا كبيرًا وهو نقص بيانات التدريب عالية الجودة، وهذا قد يُعيق تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي ويُغير مسار ثورة الذكاء الاصطناعي.

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي وغيرها على كميات هائلة من بيانات التدريب، إذ تدرب شات جي بي تي على ما يقرب من 570 جيجابايت من بيانات النصوص أي ما يُعادل 300 مليار كلمة، وجودة هذه البيانات مهمة للغاية، فالمدخلات ذات الجودة المنخفضة مثل المنشورات المتحيزة أو الصور الضبابية قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة أو متحيزة، والمحتوى عالي الجودة من الكتب والأوراق العلمية أساسي لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي القوية.

على الرغم من الثروة الهائلة للبيانات إلا أن الباحثون يحذرون من أن معدل نمو مخزون البيانات لا يواكب الطلب المتزايد على بيانات التدريب، وتتوقع دراسة أنه إذا استمر الحال على ذلك فقد تنفذ بيانات التدريب بحلول 2026، وسوف تنفذ البيانات منخفضة الجودة بين عامي 2030 و 2060، وهذا يُشكل خطرًا كبيرًا على الذكاء الاصطناعي، والذي من المتوقع أن يُساهم بـ 15.7 تريليون دولار في الاقتصاد العالمي بحلول 2030.

لمواجهة ذلك يستكشف المطورون حلولًا مختلفة، وإحدى الطرق تتضمن تحسين الخوارزميات لاستخدام البيانات الموجودة بكفاءة أكبر، مما قد يُقلل كمية البيانات المطلوبة، وطريقة أخرى تتضمن إنشاء بيانات اصطناعية مُصممة لنماذج الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى ذلك يبحث المطورون عن مصادر بيانات جديدة مثل المحتوى من الناشرين الكبار والمستودعات غير المتصلة بالإنترنت، ويتفاوضون على صفقات للوصول إلى بيانات لم تُستغل بعد.

بينما يبدو احتمال نقص البيانات مُقلقًا، فإنه الوضع ليس بالضرورة خطيرًا، إذ يسعى المطورون لإيجاد حلول مبتكرة لمواجهة ذلك، من خلال تحسين البيانات وإنشاء بيانات صناعية والبحث عن مصادر جديدة، يهدف مجتمع الذكاء الاصطناعي للحفاظ على نمو وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي وضمان استمرار تأثيره.