Sztuczna inteligencja jest motorem bezprecedensowego przyrostu danych.

Coraz większa liczba modeli i wszechobecność sztucznej inteligencji spowoduje, że liczba danych będzie rosnąć wykładniczo.

Za sprawą sztucznej inteligencji nastąpi eksplozja kreatywności i innowacyjności.

Generatywna sztuczna inteligencja otwiera nową erę upowszechnienia treści multimedialnych w niemal każdej dziedzinie codziennego życia, od spersonalizowanych gier i obrazowania medycznego, aż po tworzenie treści i inne zastosowania.

Aplikacje AI umożliwiające kreatywność, analizę i rozwój stają się coraz szerzej dostępne, powodując wzrost ilości danych generowanych przez sztuczną inteligencję. A to dopiero początek. Przyrost innowacyjnych zastosowań spowoduje, że ludzie i maszyny będą generować dane w bezprecedensowym tempie.

Sztuczna inteligencja zwielokrotnia przyrost danych.

Sztuczna inteligencja zawsze była konsumentem danych. Teraz jest to potężny kreator danych.

W ciągu zaledwie półtora roku sztuczna inteligencja stworzyła 15 miliardów obrazów¹. Do 2028 roku generowanie obrazów i filmów za pomocą modeli AI wzrośnie 167-krotnie². Era sztucznej inteligencji zapoczątkowała punkt zwrotny, na który składają się trzy kluczowe czynniki: bogatsza treść, częstsza replikacja i dłuższy okres przechowywania danych.

Bogatsza treść.

Transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji tkwi w multimodalnych modelach, które wykorzystują i tworzą bogate treści multimedialne.

Częstsza replikacja.

Dane AI są kopiowane niezliczoną liczbę razy w miarę uczenia modeli i tworzenia wyników.

Dłuższe przechowywanie.

Ochrona danych pomaga w rozwoju sztucznej inteligencji i nadaje jej transparentny charakter.

Bogatsza treść.

Transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji tkwi w multimodalnych modelach, które wykorzystują i tworzą bogate treści multimedialne.

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.

Bogatsze dane wejściowe – takie jak obrazy, dźwięk, wideo i animacje 3D – tworzą bogatsze dane wyjściowe dostarczające atrakcyjniejszych i bardziej intuicyjnych doświadczeń. Zwiększanie zakresu i możliwości multimodalnych zastosowań AI umożliwi ludziom i przedsiębiorstwom tworzenie w bezprecedensowym tempie.

Bogate treści multimedialne tworzone przez AI będą dotyczyć różnych dziedzin.
  • Grafika 3D w wysokiej rozdzielczości do gier
  • Filmy w jakości Ultra HD z animowanymi statystami dla wirtualnych planów filmowych
  • Generatory CAD 3D i symulatory praw fizyki dla architektury, inżynierii, budownictwa i produkcji
  • Asystenci medyczni AI w radiologii, onkologii i chirurgii
  • Synteza molekularna do odkrywania i testowania leków
  • Hiperpersonalizowane reklamy, gry i treści online
     
Wszystkie te treści multimedialne będą wykorzystywane do doskonalenia modeli AI nowej generacji.

W nowym świecie, w którym możemy tworzyć całe godziny treści, tysiące obrazów i terabajty danych, wydarzą się trzy rzeczy. Coraz więcej ludzi będzie wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia treści wymagających coraz większej intensywności przetwarzania danych; sztuczna inteligencja użyje wszystkich tych danych do trenowania kolejnej generacji modeli; a ilość danych generowanych i przechowywanych na świecie gwałtownie wzrośnie.

Częstsza replikacja.

Dane AI są kopiowane niezliczoną liczbę razy w miarę uczenia modeli i tworzenia wyników.

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.

Generowanie i duplikacja nowej treści to tylko część procesu replikacji, który zachodzi w całym cyklu życia danych AI. Ilość danych zwiększa się w trakcie procesu rozwoju i produkcji i przyrasta wykładniczo po wdrożeniu AI i rozpoczęciu generowania treści. W całym cyklu cały ekosystem danych jest wielokrotnie duplikowany w celu zapewnienia ścisłej zgodność z przepisami.

Replikacja mnoży dane na każdym etapie.
  • Dane są odkrywane, sortowane i oznaczane na cele treningu, podlegając jednocześnie duplikacji.
  • Regularnie rozmieszczone punkty kontrolne tworzą kopię postępujących zmian, tworząc setki dużych plików podczas typowego trenowania.
  • W czasie wdrażania modeli i aplikacji ich dane są kopiowane w wielu węzłach i instancjach.
  • Coraz więcej osób będzie korzystać ze sztucznej inteligencji do tworzenia i iteracji wielokrotności swoich koncepcji, eksperymentów i wersji.
Dłuższe przechowywanie.

Ochrona danych pomaga w rozwoju sztucznej inteligencji i nadaje jej transparentny charakter.

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.

Trening modelu rozpoczyna się od dużej puli oznaczonych danych. Zapis danych w trakcie trenowania, w tym danych z punktów kontrolnych, pozwala uzyskać wgląd w przyszłe zachowanie modelu. Po wdrożeniu modelu i wygenerowaniu wyników każde zgłoszenie i odpowiedź są cennym źródłem do oceny wydajności modelu, jego dostrojenia i przygotowania kolejnego cyklu trenowania.

Dane należy przechowywać w każdym uzasadnionym momencie cyklu danych. 
  • Usprawnianie i rozwijanie sztucznej inteligencji wymaga świeżych danych i wniosków z wcześniejszych informacji – zachowane dane mogą je zapewnić.
  • W przyszłości inteligentniejsza sztuczna inteligencja będzie w stanie wyciągać wnioski z przechowywanych danych, tworząc w ten sposób nową wartość. 
  • Dopuszczenie do wykorzystania dzieła jest regulowane prawem autorskim; przechowywanie danych pozwala na udokumentowanie ich pochodzenia.
  • Przepisy wymagają przechowywania danych w bezpiecznej pamięci masowej dla zachowania zgodności z prawnymi i etycznymi regulacjami.
Podstawą zaufania do sztucznej inteligencji jest przejrzysty charakter danych.

Przechowywanie danych w długiej perspektywie czasowej ma kluczowe znaczenie dla określenia wiarygodności modelu AI. Dokumentacja każdej decyzji podejmowanej przez model i analiza wyników pomaga deweloperom dostrzec dryf modelu i jego halucynacje.

Odnalezienie błędów w danych treningowych może pomóc w identyfikacji procesów decyzyjnych danego modelu i dostarczyć dane do powtórnego treningu i optymalizacji. Wszystkie te dane powinny zostać zachowywane i udostępnione w celu uzyskania obiektywnych i przejrzystych dowodów działania modelu.