Δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη: Πώς το AI μετασχηματίζει αγορές και οικονομία

Τα δεδομένα αποτελούν το θεμέλιο της επανάστασης της τεχνητής νοημοσύνης, όμως η ΤΝ μεταμορφώνει και την ίδια την αγορά των δεδομένων. Οι προγραμματιστές επενδύουν δισεκατομμύρια δολάρια για να χτίσουν τις υποδομές που θα υποστηρίξουν τεράστια συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτή η ταχεία επέκταση έχει οδηγήσει σε ραγδαία αύξηση της ζήτησης για δεδομένα, δημιουργώντας δυνατότητες για σημαντική οικονομική αξία για τις επιχειρήσεις.

Τα συστήματα ΤΝ περιγράφονται συνήθως ως αποτελούμενα από τρία βασικά στοιχεία — ενέργεια, υπολογιστική ισχύ και δεδομένα. Αυτά αναφέρονται στην ηλεκτρική ενέργεια που απαιτείται για τη λειτουργία των data centers, στους επεξεργαστές που απαιτούνται για εξαιρετικά γρήγορους υπολογισμούς, και στα δεδομένα που είναι απαραίτητα για την εκπαίδευση των μοντέλων ΤΝ. Από αυτά τα κρίσιμα στοιχεία, τα δεδομένα είναι εκείνα που συζητούνται λιγότερο, ίσως επειδή τα data centers και οι ημιαγωγοί είναι απτά — μπορείς να τα δεις και να τα αγγίξεις. (Είναι όντως δύσκολο να σηκώσεις ένα «πακέτο δεδομένων» κατά τη διάρκεια μιας παρουσίασης.)

Ωστόσο, η εξασφάλιση δεδομένων είναι κρίσιμη για το ταχέως αναπτυσσόμενο οικοσύστημα της ΤΝ. Σύμφωνα με ορισμένες εκτιμήσεις, ο κόσμος «ξεμένει» από οργανικά δεδομένα, καθώς οι δημιουργοί μοντέλων πλησιάζουν στα όρια της δημόσια διαθέσιμης πληροφορίας — ουσιαστικά αντιγράφων ολόκληρου του διαδικτύου — για την προσυνεκπαίδευση συνεχώς μεγαλύτερων μοντέλων.

Ακόμη και αφού τα μοντέλα ΤΝ έχουν κατασκευαστεί και προσυνεκπαιδευτεί σε τεράστια σύνολα δεδομένων, χρειάζονται περαιτέρω «υπολογιστική ισχύ σε χρόνο δοκιμής», κατά την οποία το μοντέλο καλείται να απαντήσει σε συγκεκριμένες ερωτήσεις ή να λύσει προβλήματα. Αυτό απαιτεί τον κατάλληλο τύπο δεδομένων — ο οποίος πολλές φορές απουσιάζει.

Υπάρχει έλλειψη επαρκών εκπαιδευτικών δεδομένων που να δείχνουν πώς οι άνθρωποι «ξετυλίγουν» τη διαδικασία επίλυσης σύνθετων προβλημάτων. Εδώ, εταιρείες με στοχευμένα, καλά οργανωμένα ή λογικά δομημένα σύνολα δεδομένων μπορούν να αποκτήσουν νέα σημασία. Φανταστείτε μια εκδοτική εταιρεία που αξιοποιεί το αρχείο της από τεχνικά εγχειρίδια και εκπαιδευτικό υλικό για να εκπαιδεύσει ένα μοντέλο ΤΝ στην εκτέλεση σύνθετων επιστημονικών διαδικασιών.

Πρόσφατες συμφωνίες παραχώρησης αδειών χρήσης δεδομένων δείχνουν πώς διάφορες εταιρείες πωλούν πρόσβαση στα δεδομένα τους σε εταιρείες ΤΝ. Η τάση αυτή αναμένεται να επιταχυνθεί, καθώς οι επιχειρήσεις γίνονται όλο και πιο δημιουργικές στον τρόπο που εμπορεύονται τα δεδομένα τους. Μέχρι στιγμής, οι συμφωνίες γίνονται κατά περίπτωση και περιλαμβάνουν ειδικούς όρους, αλλά μπορούμε εύκολα να φανταστούμε τη δημιουργία μιας ή περισσότερων αγορών για εκπαιδευτικά δεδομένα.

Τα συνθετικά δεδομένα — ή δεδομένα που δημιουργούνται εν μέρει ή εξ ολοκλήρου από συστήματα ΤΝ — αποτελούν κρίσιμο μέρος της ανάπτυξης μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και έχουν αναδειχθεί ως ένας εναλλακτικός δρόμος για τους προγραμματιστές που αναζητούν νέα σύνολα δεδομένων.

Για παράδειγμα, καθώς η ρομποτική τεχνολογία εξελίσσεται, τα συστήματα ΤΝ μπορούν να δημιουργούν ολοένα πιο λεπτομερείς χάρτες του φυσικού περιβάλλοντος. Συνθετικά δεδομένα για αυτόνομη οδήγηση μπορεί να περιλαμβάνουν τη δημιουργία ενός «ψηφιακού διδύμου» του Λος Άντζελες, με εκατομμύρια εικονικά οχήματα να πλοηγούνται στους δρόμους του για να παράγουν εκπαιδευτικά δεδομένα.

Είναι επίσης πιθανό τύποι δεδομένων που στο παρελθόν ήταν δύσκολο να αναλυθούν ή να αξιοποιηθούν, να γίνουν πλέον προσβάσιμοι και πολύτιμοι χάρη στην τεράστια υπολογιστική ισχύ των συστημάτων ΤΝ. Σκεφτείτε τα δεδομένα που έχουν συγκεντρωθεί για περίπλοκα φαινόμενα όπως ο καιρός, η κβαντική μηχανική ή οι μεταλλάξεις ιών. Καθώς τα ρομπότ μπορούν να αντιλαμβάνονται κατηγορίες δεδομένων που είναι αόρατες στον άνθρωπο, συλλογές από βίντεο και χωρικά δεδομένα ενδέχεται να αποκτήσουν ξαφνικά τεράστια αξία.

Η Tesla χρησιμοποιεί τα δεδομένα που συλλέγονται από τον στόλο των αυτόνομων οχημάτων της για να εκπαιδεύσει τα μοντέλα ΤΝ που τροφοδοτούν την τεχνολογία αυτόνομης οδήγησης. Η Nvidia ανακοίνωσε πρόσφατα την επέκταση του περιβάλλοντος προσομοίωσης για ρομπότ, όπου τα ρομπότ εκπαιδεύονται σε μια ψηφιακή αναπαράσταση του φυσικού κόσμου.

Ένα από τα πιο πολύτιμα αποθετήρια δεδομένων είναι αυτά που έχουν παραχθεί από ανθρώπους αλλά παραμένουν «κλειδωμένα» — όπως ιδιόκτητη έρευνα πίσω από εταιρικά ή κυβερνητικά firewalls. Οι κάτοχοι αυτών των δεδομένων σήμερα διστάζουν να τα διαθέσουν χωρίς να γνωρίζουν τις συνέπειες. Ωστόσο, οι κατάλληλες δομές και κίνητρα μπορούν να οδηγήσουν σε περισσότερες συμφωνίες.

Σε πρακτικό επίπεδο, οι εταιρείες θα υιοθετήσουν διαφορετικές στρατηγικές. Κάποιες θα αντιμετωπίσουν τα δεδομένα ως βασικό επιχειρηματικό περιουσιακό στοιχείο — όχι ως παραπροϊόν — και θα τα αξιοποιήσουν μέσω αδειοδότησης ή συνδρομών. Άλλες θα χρειαστεί να αναβαθμίσουν τις υποδομές τους ώστε να εκμεταλλευτούν πλήρως τις μελλοντικές δυνατότητες της ΤΝ.

Ο τρόπος με τον οποίο διαφορετικές χώρες επιλέγουν να ρυθμίσουν την ΤΝ και τη χρήση δεδομένων θα έχει τεράστιες συνέπειες για την πορεία αυτών των αγορών — και για το πού θα αναπτυχθούν. Η ιδιωτικότητα και η ασφάλεια των δεδομένων, τα ερωτήματα περί προέλευσης, ιδιοκτησίας και πιστοποίησης αποτελούν πιθανά νέα πεδία νομοθετικής παρέμβασης.

Αυτή η περίοδος απίστευτης καινοτομίας και αναταραχής προσφέρει ευκαιρίες σε όσους χαράξουν τη σωστή στρατηγική δεδομένων. 

ΔΙΑΒΑΣΤΕ ΠΕΡΙΣΣΟΤΕΡΕΣ ΕΙΔΗΣΕΙΣ:

• Πώς να επιβιώσετε σε έναν εμπορικό πόλεμο
• Most Powerful Women 2025: Οι πιο Ισχυρές Γυναίκες στις Επιχειρήσεις
• Η ρευστότητα του πολιτικού τοπίου και ο επανακαθορισμός της τακτικής