Se você pedisse a um modelo da Geração AI para escrever a letra de uma música como os Beatles fariam e se ele fizesse um trabalho impressionante, há uma razão para isso. Ou, se você pediu a um modelo para escrever prosa no estilo do seu autor favorito e ele replicou exatamente o estilo, há uma razão para isso.
Simplesmente, você está em um país diferente e quando quer traduzir o nome de um lanche interessante que encontra no corredor de um supermercado, seu smartphone detecta os rótulos e traduz o texto perfeitamente.
A IA está no fulcro de todas essas possibilidades e isto ocorre principalmente porque os modelos de IA teriam sido treinados em grandes volumes de tais dados – no nosso caso, centenas de músicas dos Beatles e provavelmente livros do seu escritor favorito.
Com a ascensão da IA generativa, todos são músicos, escritores, artistas ou tudo isso. Os modelos Gen AI geram peças de arte personalizadas em segundos, dependendo das solicitações do usuário. Eles podem criar Van Gogh-isque obras de arte e até mesmo fazer com que Al Pacino leia os Termos de Serviços sem que ele esteja presente.
Fascínio à parte, o aspecto importante aqui é a ética. É justo que tais trabalhos criativos tenham sido usados para treinar modelos de IA, que gradualmente tentam substituir os artistas? O consentimento foi obtido dos proprietários de tais propriedades intelectuais? Eles foram compensados de forma justa?
Bem-vindo a 2024: o ano das guerras de dados
Nos últimos anos, os dados tornaram-se ainda mais um íman para atrair a atenção das empresas para treinarem os seus modelos Gen AI. Tal como uma criança, os modelos de IA são ingénuos. Eles têm que ser ensinados e depois treinados. É por isso que as empresas precisam de bilhões, senão milhões, de dados para treinar artificialmente modelos para imitar os humanos.
Por exemplo, o GPT-3 foi treinado em bilhões (centenas deles) de tokens, que se traduzem livremente em palavras. No entanto, fontes revelam que trilhões desses tokens foram usados para treinar os modelos mais recentes.
Com volumes tão enormes de conjuntos de dados de treinamento necessários, para onde vão as grandes empresas de tecnologia?
Escassez aguda de dados de treinamento
Ambição e volume andam de mãos dadas. À medida que as empresas ampliam e otimizam seus modelos, elas exigem ainda mais dados de treinamento. Isto pode resultar de exigências para revelar modelos sucessivos de GPT ou simplesmente fornecer resultados melhorados e precisos.
Independentemente do caso, é inevitável exigir dados de treinamento abundantes.
É aqui que as empresas enfrentam o primeiro obstáculo. Simplificando, a Internet está se tornando pequena demais para que os modelos de IA possam treinar. Ou seja, as empresas estão a ficar sem conjuntos de dados existentes para alimentar e treinar os seus modelos.
Este recurso esgotante está a assustar as partes interessadas e os entusiastas da tecnologia, pois pode potencialmente limitar o desenvolvimento e a evolução dos modelos de IA, que estão, na sua maioria, intimamente ligados à forma como as marcas posicionam os seus produtos e à forma como algumas preocupações preocupantes no mundo são percebidas como sendo abordadas com base na IA. soluções.
Ao mesmo tempo, também há esperança na forma de dados sintéticos ou endogamia digital, como lhe chamamos. Em termos leigos, os dados sintéticos são os dados de treinamento gerados pela IA, que são novamente usados para treinar modelos.
Embora pareça promissor, os especialistas em tecnologia acreditam que a síntese de tais dados de treinamento levaria ao que é chamado de IA dos Habsburgos. Esta é uma grande preocupação para as empresas, uma vez que tais conjuntos de dados consanguíneos podem conter erros factuais, preconceitos ou apenas ser incompreensíveis, influenciando negativamente os resultados dos modelos de IA.
Considere isso como um jogo de sussurro chinês, mas a única diferença é que a primeira palavra transmitida também pode não ter sentido.
A corrida para obter dados de treinamento de IA
Um dos maiores repositórios de fotos – o Shutterstock possui 300 milhões de imagens. Embora isso seja suficiente para começar o treinamento, os testes, a validação e a otimização precisariam de dados abundantes novamente.
No entanto, existem outras fontes disponíveis. O único problema aqui é que eles são codificados por cores em cinza. Estamos falando sobre os dados publicamente disponíveis na Internet. Aqui estão alguns fatos intrigantes:
- Mais de 7.5 milhões de postagens de blog são publicadas todos os dias
- Existem mais de 5.4 bilhões de pessoas em plataformas de mídia social como Instagram, X, Snapchat, TikTok e muito mais.
- Existem mais de 1.8 bilhão de sites na Internet.
- Mais de 3.7 milhões de vídeos são enviados apenas no YouTube todos os dias.
Além disso, as pessoas compartilham publicamente textos, vídeos, fotos e até mesmo conhecimentos sobre o assunto por meio de podcasts somente de áudio.
Estas são peças de conteúdo explicitamente disponíveis.
Então, usá-los para treinar modelos de IA deve ser justo, certo?
Esta é a área cinzenta que mencionamos anteriormente. Não existe uma opinião firme sobre esta questão, uma vez que as empresas tecnológicas com acesso a volumes tão abundantes de dados estão a criar novas ferramentas e alterações políticas para acomodar esta necessidade.
Algumas ferramentas transformam o áudio dos vídeos do YouTube em texto e os usam como tokens para fins de treinamento. As empresas estão revisitando as políticas de privacidade e chegando ao ponto de usar dados públicos para treinar modelos com uma intenção pré-determinada para enfrentar ações judiciais.
Mecanismos de contador
Ao mesmo tempo, as empresas também estão desenvolvendo os chamados dados sintéticos, onde os modelos de IA geram textos que podem ser novamente usados para treinar os modelos como um loop.
Por outro lado, para combater a eliminação de dados e evitar que as empresas explorem lacunas legais, os websites estão a implementar plug-ins e códigos para mitigar os bots de recolha de dados.
Qual é a solução definitiva?
A implicação da IA na resolução de preocupações do mundo real sempre foi apoiada por intenções nobres. Então, por que a obtenção de conjuntos de dados para treinar esses modelos depende de modelos cinza?
À medida que as conversas e os debates sobre IA responsável, ética e responsável ganham destaque e força, cabe às empresas de todas as escalas mudar para fontes alternativas que possuam técnicas de chapéu branco para fornecer dados de treinamento.
Aqui é onde Saip se destaca em. Compreendendo as preocupações predominantes em torno da fonte de dados, a Shaip sempre defendeu técnicas éticas e praticou consistentemente métodos refinados e otimizados para coletar e compilar dados de diversas fontes.
Metodologias de fornecimento de conjuntos de dados White Hat
É exatamente por isso que o nosso modus operandi envolve verificações de qualidade meticulosas e técnicas para identificar e compilar conjuntos de dados relevantes. Isso nos permitiu capacitar as empresas com conjuntos de dados de treinamento Gen AI exclusivos em vários formatos, como imagens, vídeos, áudio, texto e outros requisitos de nicho.
Nossa filosofia
Operamos com base em filosofias fundamentais, como consentimento, privacidade e justiça na coleta de conjuntos de dados. Nossa abordagem também garante a diversidade nos dados, para que não haja introdução de preconceitos inconscientes.
À medida que o reino da IA se prepara para o início de uma nova era marcada por práticas justas, nós da Shaip pretendemos ser os porta-bandeiras e precursores de tais ideologias. Se conjuntos de dados inquestionavelmente justos e de qualidade são o que você procura para treinar seus modelos de IA, entre em contato conosco hoje mesmo.
