Empresas de inteligência artificial enfrentam uma iminente escassez de dados de treinamento, e alertam para possíveis impactos na evolução dos modelos. Pesquisadores destacam a dificuldade de coletar dados naturais para o machine learning.
A inteligência artificial (IA) tem sido impulsionada pelos dados, que são cruciais para o desenvolvimento e aprimoramento de modelos.
Contudo, surge uma preocupação: os dados naturais estão se esgotando, e as empresas de IA enfrentam desafios iminentes.
Neste artigo, exploraremos as razões por trás dessa escassez, suas potenciais consequências e as soluções em debate.
O papel vital dos dados na economia da IA
Os dados desempenham um papel central na economia da IA, pois são a força motriz para o funcionamento e a qualidade dos modelos.
Quanto mais diversificados e naturais os dados utilizados, melhor o desempenho do sistema de inteligência artificial.
No entanto, as empresas de IA perceberam que os dados naturais, especialmente os de alta qualidade, são um recurso finito.
Há quase um ano, pesquisadores da área alertam sobre a diminuição do suprimento de dados de treinamento.
Um estudo realizado pela organização de previsão de IA, Epoch AI, estimou que as empresas podem ficar sem dados textuais de alta qualidade já em 2026.
Essa escassez pode se estender a dados de texto e imagem de baixa qualidade entre 2030 e 2060.
Impacto da escassez de dados
A situação é delicada para as empresas do setor, uma vez que esses sistemas dependem significativamente da quantidade e qualidade dos dados para operar e evoluir.
O avanço dos modelos está diretamente relacionado à injeção contínua de dados. Se o fornecimento estagnar, a evolução desses modelos pode estagnar também e afetar toda a indústria.
Para contornar essa iminente escassez, algumas propostas são consideradas. Uma delas é o uso de dados sintéticos, gerados por modelos de IA.
No entanto, essa abordagem pode apresentar desafios, como a distorção dos resultados devido à falta de variações nos conjuntos de dados.
Em outras palavras, quando pedimos para um ser humano descrever uma casa, por exemplo, ele pode fornecer respostas distintas. Já um sistema sintético costuma oferecer respostas parecidas, o que torna o treinamento com tais dados empobrecido.
Outra solução mais prática pode ser a busca por parcerias de dados.
Essa abordagem envolve empresas ou instituições que detêm conjuntos valiosos de dados e acordos com empresas de IA para disponibilizar essas informações em troca de compensações financeiras.
Um exemplo dessa abordagem é a empresa líder de IA, OpenAI, lançou recentemente uma Parceria de Dados que visa permitir que organizações orientem o futuro da IA e se beneficiem de modelos mais úteis.
Perspectivas futuras
À medida que os conjuntos de dados de IA são majoritariamente derivados da internet e da contribuição online de usuários, as parcerias de dados podem representar uma abordagem sensata.
Contudo, conforme essas informações se tornam mais valiosas, surgem questões sobre a competição e a disposição das instituições e indivíduos em compartilhá-los com aspirantes a IA.
Embora a internet pareça ser um recurso infinito, a escassez de dados de treinamento é um lembrete de que a realidade não é bem assim.
As empresas do setor enfrentam o desafio de garantir um suprimento contínuo de dados, e as soluções propostas irão determinar o caminho para o futuro dessa indústria em constante evolução.
O debate sobre como as empresas lidarão com essa escassez e como a comunidade global de dados responderá permanece uma incógnita.
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