ИИ начал «чувствовать» нехватку данных, ограничения ужесточаются

Таким образом, сокращение доступности данных создает значительные препятствия для развития ИИ-технологий. Отказ от открытости в данных не только замедляет прогресс в обучении моделей, но и повышает барьеры для входа новых игроков на рынок. В условиях нарастающей конкуренции ведущие компании могут получить доступ к ограниченным наборам данных, что усугубляет неравенство в индустрии.

Кроме того, возникновение кризиса согласия поднимает этические вопросы относительно использования данных. Как быть уверенными в том, что ИИ модели обучены на репрезентативных и тщательно отобранных данных, когда крупнейшие источники информации закрывают доступ? Это также ставит под сомнение долгосрочную устойчивость научных исследований в области ИИ, так как многие исследователи полагаются на открытые данные для своих экспериментов и публикаций.

В итоге, необходимо пересмотреть подходы к сбору и использованию данных. Создание альтернативных открытых платформ и улучшение партнерства между крупными данными и научным сообществом могут стать ключевыми шагами на пути к решению этой проблемы.