L'IA promuove una crescita dei dati senza precedenti.

Man mano che i modelli avanzano e l'IA diventa pervasiva, la creazione di dati crescerà in modo esponenziale.

La creazione e l'innovazione esploderanno con l'IA.

L'IA generativa sta inaugurando una nuova era in cui i ricchi contenuti multimediali proliferano in quasi ogni aspetto della vita quotidiana, dai giochi personalizzati all'imaging diagnostico, fino alla produzione di contenuti e oltre.

Le applicazioni di IA che consentono agli utenti di creare, analizzare e sviluppare contenuti stanno diventando sempre più accessibili, scatenando la crescita dei dati guidata dall'IA. Ed è solo l'inizio. Le persone e i computer genereranno i dati a un ritmo diverso rispetto al passato, man mano che le tipologie di impiego innovative si espanderanno.

L'IA è un moltiplicatore della forza di crescita dei dati.

L'IA è sempre stata un consumatore di dati. Ora è un potente creatore di dati.

In appena 1,5 anni, l'IA ha creato 15 miliardi di immagini.¹ Entro il 2028, la creazione di immagini e video con i modelli di IA crescerà di 167 volte.² In definitiva, l'era dell'IA sta innescando un importante punto di svolta nella crescita dei dati, guidata da tre fattori chiave: contenuto più ricco, più replica e conservazione più lunga.

Contenuto più ricco.

Il potenziale di trasformazione dell'IA risiede nei modelli multimodali che utilizzano e producono ricchi contenuti multimediali.

Più replica.

I dati IA vengono copiati innumerevoli volte mentre i modelli vengono addestrati e producono output.

Conservazione più duratura.

La conservazione dei dati alimenta lo sviluppo dell'IA e fornisce trasparenza.

Contenuto più ricco.

Il potenziale di trasformazione dell'IA risiede nei modelli multimodali che utilizzano e producono ricchi contenuti multimediali.

The smart chatbots and search summaries we use today are mere baby steps in AI's growth. The real transformative potential lies in multimodal AI models that consume and produce rich media.

Input più ricchi, come immagini, audio, video e animazioni 3D, creano output più ricchi in grado di supportare esperienze più forti e intuitive. Man mano che le applicazioni multimodali di IA si espandono in termini di portata e capacità, le persone e le aziende saranno in grado di creare a un ritmo senza precedenti.

L'IA per le applicazioni con ricchi contenuti multimediali del futuro toccherà le industrie di tutto il mondo.
  • Grafica animata 3D ad alta risoluzione per il gioco
  • Video in Ultra HD per set virtuali nel cinema, con contenuti extra animati
  • Generatori CAD 3D e simulatori di fisica per architettura, ingegneria, edilizia e produzione
  • Assistenti medici con IA in radiologia, oncologia e interventi chirurgici
  • Sintesi molecolare per la scoperta e la sperimentazione di farmaci
  • Pubblicità iper-personalizzata, giochi ed esperienze online
     
Tutti questi contenuti multimediali verranno utilizzati per migliorare i modelli di IA di nuova generazione.

In questo nuovo mondo in cui possiamo creare ore di contenuto, migliaia di immagini e terabyte di dati, accadranno tre cose. Sempre più persone utilizzeranno l'IA per creare contenuti con un uso sempre più intensivo dei dati, l'IA assorbirà tutti quei dati per addestrare la successiva generazione di modelli e la quantità di dati che il mondo crea e memorizza esploderà.

Più replica.

I dati IA vengono copiati innumerevoli volte mentre i modelli vengono addestrati e producono output.

Enabling successful AI models and applications requires more data replication. Whether to ensure model quality through checkpointing, distribute applications geographically, iterate outputs, or modify them into multiple formats, copying data is integral to AI as models are dispersed across cloud and enterprise environments.

La generazione e la duplicazione di nuovo contenuto è solo una parte della replica che avviene durante il ciclo di vita dei dati di IA. Le impronte dei dati si creano durante il processo di sviluppo e produzione dell'IA e si espandono in modo esponenziale quando l'IA distribuisce e inizia a generare contenuto. Durante il ciclo, l'intero ecosistema dei dati viene ripetutamente duplicato per conformità ai requisiti normativi

La replica moltiplica i dati a ogni passaggio.
  • Man mano che i dati vengono rilevati, raccolti ed etichettati per l'addestramento, vengono duplicati.
  • I punti di controllo regolari durante l'addestramento consentono di eseguire il backup dell'avanzamento, creando centinaia di file pesanti in una tipica esecuzione dell'addestramento.
  • Quando i modelli e le applicazioni vengono distribuiti, i dati vengono copiati in numerosi nodi e istanze.
  • Sempre più persone e aziende utilizzeranno l'IA per creare e ripetere più concetti, esperimenti e versioni.
Conservazione più duratura.

La conservazione dei dati alimenta lo sviluppo dell'IA e fornisce trasparenza.

The data an AI model consumes and creates is a treasure trove of model behavior, usage patterns, and raw material. The more data we preserve, the better we can train and optimize models to produce better quality output.

La formazione di un modello inizia con un ampio pool di dati etichettati. Il salvataggio dei dati durante l'esecuzione dell'addestramento, inclusi i dati del checkpoint, può fornire informazioni sul comportamento futuro del modello. Una volta che il modello è stato distribuito e ha generato i risultati, ogni richiesta e ogni risposta è una fonte preziosa per valutare le prestazioni del modello, ottimizzare il modello e preparare la successiva esecuzione di formazione.

I dati devono essere preservati in ogni fase ragionevole del ciclo dei dati. 
  • Il miglioramento e lo sviluppo dell'IA richiedono dati e analisi aggiornati, che possono essere forniti dai dati conservati.
  • Un'IA più intelligente in futuro potrà essere in grado di trarre informazioni dai dati archiviati, creando nuovo valore. 
  • Le leggi sul copyright impongono che le opere siano concesse in licenza per l'uso; la conservazione dei dati fornisce una traccia controllabile.
  • Le normative richiedono una memorizzazione sicura per dimostrare la conformità alle linee guida etiche, legali e sulla privacy.
Un’IA affidabile dipende dalla trasparenza dei dati.

Mantenere i dati a lungo termine è fondamentale per stabilire l'affidabilità di un modello di IA. La documentazione di ogni decisione presa dal modello e l'analisi dei risultati aiutano gli sviluppatori a individuare derive e allucinazioni del modello.

Tracciare gli errori nei dati di addestramento può aiutare a decomprimere i processi decisionali di un determinato modello e fornire i dati per la riqualificazione e l'ottimizzazione. Tutti questi dati devono essere conservati e condivisi per fornire una prova oggettiva e trasparente delle prestazioni del modello.