Nos últimos anos, a inteligência artificial se tornou um tema central na indústria de tecnologia. Com o surgimento de ferramentas como o ChatGPT, houve um avanço significativo no uso de dados para treinar modelos de IA. No entanto, especialistas, incluindo Elon Musk, afirmam que o setor pode ter esgotado as fontes de dados disponíveis para esse treinamento.
O esgotamento de dados para treinamento de IA segundo Elon Musk
Para treinar modelos complexos de IA, é necessário um volume imenso de dados. Embora muitos acreditem que levaria anos para utilizar todos os dados disponíveis, especialistas indicam que esse momento está próximo. Ilya Sutskever, ex-cientista-chefe da OpenAI, mencionou durante a conferência NeurIPS que a indústria de IA já alcançou o que ele chama de “pico de dados”.
Esse conceito sugere que estamos quase no limite do uso de dados para o treinamento de IA. Com a quantidade de dados não utilizados se reduzindo, isso pode provocar uma mudança significativa na forma como os modelos de IA são desenvolvidos. Durante uma conversa ao vivo com Mark Penn, presidente da Stagwell, Musk declarou que “basicamente esgotamos a soma cumulativa do conhecimento humano … no treinamento de IA.”
Musk é o fundador da xAI, uma divisão da X (anteriormente conhecida como Twitter) dedicada ao desenvolvimento de IA. Um dos produtos mais populares da empresa é o Grok, um chatbot e gerador de imagens impulsionado por IA. Musk acredita que a indústria atingiu o “pico de dados” mencionado por Sutskever “basicamente no ano passado.”
Alternativas para o esgotamento de dados para treinamento de IA
Apesar do cenário desafiador, há uma alternativa para obter novos dados para o treinamento de IA. Algumas grandes empresas do setor têm utilizado dados sintéticos, que são gerados por outros modelos de IA. Musk comentou que “a única maneira de complementar [dados do mundo real] é com dados sintéticos, onde a IA cria [dados de treinamento].” Ele acrescentou que, com dados sintéticos, a IA pode “avaliar a si mesma e passar por um processo de autoaprendizado.”
De acordo com a consultoria Gartner, estima-se que, até 2024, 60% dos dados utilizados em desenvolvimentos baseados em IA serão sintéticos. Isso inclui projetos como Phi-4 da Microsoft, Gemma do Google, Claude 3.5 da Sonnet e Llama da Meta.
No entanto, é importante que os desenvolvedores tenham cautela ao usar dados sintéticos em larga escala. O uso excessivo pode resultar em viés, o que pode limitar a criatividade do modelo e impactar a qualidade dos resultados gerados pela IA. Por outro lado, a utilização de dados sintéticos pode gerar economias significativas de custo.
O cenário atual do esgotamento de dados para treinamento de IA levanta questões sobre o futuro do desenvolvimento de modelos de inteligência artificial. À medida que a indústria avança, será crucial encontrar um equilíbrio entre o uso de dados reais e sintéticos para garantir a eficácia e a inovação contínua.