В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта мировые технологические гиганты и инновационные стартапы участвуют в настоящей гонке за данными. Однако индустрия рискует оказаться в ситуации, когда “глаза больше желудка” – желание получить больше данных может превысить возможности их качественной обработки.
Данные как топливо ИИ-революции
Современные ИИ-модели, такие как ChatGPT, революционизируют бизнес во всех отраслях. Но что стоит за этой революцией? Данные! Подобно Волшебнику страны Оз, скрытому за занавесом, огромные массивы информации тщательно обрабатываются и очищаются, чтобы насытить ненасытные аппетиты ИИ-моделей.
Сложности обработки данных
Обработка данных – это мост между цифровым миром и инсайтами, которые мы стремимся получить. Если с структурированными данными, например, электронными таблицами, работать относительно просто, то неструктурированная информация создает серьезные проблемы.
По словам Алана Джейкобсона, директора по данным и аналитике Alteryx, особые сложности возникают при анализе “нечетких” данных, таких как оценка тональности комментариев в социальных сетях.
Влияние на российский рынок
Для российских компаний проблема обработки неструктурированных данных стоит особенно остро. В условиях ограниченного доступа к западным технологиям и необходимости развивать собственные решения, вопросы качественной обработки данных становятся критически важными для развития отечественных ИИ-систем.
Будущее обработки данных
С развитием мультимодальных моделей, способных работать с текстом, изображениями и аудио, требования к обработке данных только возрастают. По прогнозам Europol, к 2026 году 90% онлайн-контента будет генерироваться искусственным интеллектом, что создает риски “замкнутого круга” и деградации качества данных.
Решением может стать использование облачных технологий и внедрение строгих стандартов управления данными. Как отмечает Энди Крисп из Dun & Bradstreet, “ИИ настолько умен, насколько качественны данные, на которых он обучается”.
