Yapay zeka, eşi benzeri görülmemiş bir veri artışı sağlamaktadır.

Modeller geliştikçe ve yapay zeka yaygınlaştıkça veri oluşturma da katlanarak artacaktır.

Yaratıcılık ve inovasyon yapay zeka ile beraber hızla artacaktır.

Üretken yapay zeka, zengin medyanın kişiselleştirilmiş oyunlardan tıbbi görüntülemeye, içerik üretimine ve daha fazlasına kadar günlük yaşamın hemen her alanında yaygınlaştığı yeni bir çağın habercisidir.

Kullanıcıları oluşturma, analiz etme ve geliştirme konusunda güçlendiren yapay zeka uygulamaları, yapay zeka odaklı veri büyümesine neden olarak daha erişilebilir hale geliyor. Bu sadece başlangıç. Yenilikçi kullanım alanları büyüdükçe, insanlar ve makineler daha önce hiç görülmemiş bir hızda veri üretecek.

Yapay zeka verilerin büyümesinde itici bir güçtür.

Yapay zeka şimdiye kadar hep bir veri tüketicisi konumundaydı. Artık güçlü bir veri oluşturucusu haline geldi.

Yalnızca 1,5 yıl içinde yapay zeka 15 milyar görüntü oluşturmuştur.¹ 2028 yılına kadar, yapay zeka modelleriyle görüntü ve video oluşturma 167 kat artacaktır.² Sonuç olarak yapay zeka çağı, üç temel faktör tarafından yönlendirilen büyük bir veri büyümesi dönüm noktasını tetiklemektedir: Daha zengin içerik, daha fazla çoğaltma ve daha uzun süre saklama.

Daha zengin içerik.

Yapay zekanın dönüştürücü potansiyeli, zengin medya tüketen ve üreten çok modlu modellerde yatmaktadır.

Daha fazla çoğaltma.

Modeller eğitildikçe ve çıktılar üretildikçe yapay zeka verileri sayısız kez kopyalanır.

Daha uzun saklama.

Verilerin korunması, yapay zeka gelişimini hızlandırır ve şeffaflık sağlar.

Daha zengin içerik.

Yapay zekanın dönüştürücü potansiyeli, zengin medya tüketen ve üreten çok modlu modellerde yatmaktadır.

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.

Görüntü, ses, video ve 3D animasyon gibi daha zengin girdiler, daha güçlü ve daha sezgisel deneyimleri destekleyebilen daha zengin çıktılar oluşturur. Çok modlu yapay zeka uygulamalarının kapsamı ve yetenekleri genişledikçe insanlar ve işletmeler benzeri görülmemiş bir hızda içerik üretebilecektir.

Geleceğin zengin medya yapay zekası tüm sektörlere hitap edecektir.
  • Oyunlar için yüksek çözünürlüklü 3D hareketli grafikler
  • Film yapımındaki sanal setler için animasyonlu ekstralarla birlikte Ultra HD video
  • Mimari, mühendislik, inşaat ve üretim için 3D CAD üreticileri ve fizik simülatörleri
  • Radyoloji, onkoloji ve cerrahide yapay zeka tıp asistanları
  • İlaç keşfi ve testi için moleküler sentez
  • Hiper kişiselleştirilmiş reklamlar, oyunlar ve çevrim içi deneyimler
     
Tüm bu zengin medya, yeni nesil yapay zeka modellerini geliştirmek için kullanılacaktır.

Saatlerce içerik, binlerce resim ve terabaytlarca veri oluşturabildiğimiz bu yeni dünyada üç şey olacak. Daha fazla sayıda insan giderek daha fazla veri yoğunluğunda içerik oluşturmak için yapay zekayı kullanacak, yapay zeka yeni nesil modelleri eğitmek için tüm bu verileri toplayacak ve dünyanın yarattığı ve depoladığı veri miktarı hızla artacak.

Daha fazla çoğaltma.

Modeller eğitildikçe ve çıktılar üretildikçe yapay zeka verileri sayısız kez kopyalanır.

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.

Yeni içerik oluşturma ve çoğaltma, yapay zeka veri yaşam döngüsü boyunca gerçekleşen çoğaltmanın yalnızca bir kısmını oluşturur. Veri ayak izleri, yapay zeka geliştirme ve üretim sürecinde hızla büyür ve yapay zeka dağıtılıp içerik oluşturmaya başladığında katlanarak genişler. Döngü boyunca, tüm veri ekosistemi, yönetmeliklerle uyum için tekrar tekrar çoğaltılır.

Çoğaltma, verilerin hacmini her adımda artırır.
  • Veriler keşfedildikçe, harmanlandıkça ve eğitim için etiketlendikçe çoğaltılır.
  • Eğitim sırasındaki düzenli kontrol noktaları, ilerlemeyi yedekleyerek, tipik bir eğitim çalışmasında yüzlerce ağır dosya oluşturur.
  • Modeller ve uygulamalar dağıtıldığında bunların verileri çok sayıda düğüm ve örneğe kopyalanır.
  • Her geçen gün daha fazla insan birden fazla kavram, deney ve versiyon oluşturmak ve yinelemek için yapay zekayı kullanacak.
Daha uzun saklama.

Verilerin korunması, yapay zeka gelişimini hızlandırır ve şeffaflık sağlar.

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.

Bir modelin eğitimi, büyük bir etiketli veri havuzuyla başlar. Kontrol noktası verileri de dahil olmak üzere, eğitim çalışması boyunca verilerin kaydedilmesi, gelecekteki model davranışları hakkında bilgi sağlayabilir. Model dağıtıldıktan ve sonuçlar oluşturulduktan sonra, her istem ve yanıt model performansını değerlendirmek, modeli ayarlamak ve bir sonraki eğitim çalıştırmasını hazırlamak için değerli bir kaynaktır.

Veriler, veri döngüsündeki her makul noktada korunmalıdır. 
  • Yapay zekayı iyileştirmek ve geliştirmek için taze veriler ve bilgiler gerekir. Korunan veriler bunu sağlayabilir.
  • Gelecekteki daha akıllı yapay zeka, depolanan verilerden bilgi edinerek yeni değer yaratabilir. 
  • Telif hakkı yasaları, eserlerin kullanım için lisanslı olmasını gerektirir; verileri korumak, denetlenebilir bir iz sağlar.
  • Yönetmelikler, gizlilik, yasal ve etik yönergelere uyum sağlamak için güvenli depolama gerektirir.
Güvenilir yapay zeka, verilerin şeffaflığına bağlıdır.

Verileri uzun süre tutmak, bir yapay zeka modelinin güvenilirliğini sağlamak için çok önemlidir. Modelin verdiği her kararı belgelemek ve sonuçları analiz etmek, geliştiricilerin model kaymasını ve halüsinasyonları tespit etmesine yardımcı olur.

Hataların eğitim verilerine kadar izlenmesi, belirli bir modelin karar verme süreçlerinin çözülmesine ve yeniden eğitim ve optimizasyon için veri sağlanmasına yardımcı olabilir. Tüm bu veri noktaları korunmalı ve modelin performansının nesnel, şeffaf bir kanıtını sunmak için paylaşılmalıdır.