Si le pides a un modelo Gen AI que escriba la letra de una canción como lo habrían hecho los Beatles y si hizo un trabajo impresionante, hay una razón para ello. O, si le pidió a un modelo que escribiera prosa al estilo de su autor favorito y replicó con precisión el estilo, hay una razón para ello.
Simplemente, estás en un país diferente y cuando quieres traducir el nombre de un snack interesante que encuentras en el pasillo de un supermercado, tu teléfono inteligente detecta las etiquetas y traduce el texto sin problemas.
La IA se encuentra en el punto de apoyo de todas esas posibilidades y esto se debe principalmente a que los modelos de IA se habrían entrenado con grandes volúmenes de dichos datos (en nuestro caso, cientos de canciones de The Beatles y probablemente libros de su escritor favorito).
Con el auge de la IA generativa, todo el mundo es músico, escritor, artista o todo eso. Los modelos Gen AI generan obras de arte personalizadas en segundos dependiendo de las indicaciones del usuario. ellos pueden crear Van Gogh-isque obras de arte e incluso hacer que Al Pacino lea los Términos de servicio sin que él esté allí.
Dejando a un lado la fascinación, lo importante aquí es la ética. ¿Es justo que estas obras creativas se hayan utilizado para entrenar modelos de IA, que poco a poco están intentando sustituir a los artistas? ¿Se obtuvo el consentimiento de los propietarios de dichas propiedades intelectuales? ¿Fueron compensados justamente?
Bienvenidos a 2024: el año de la guerra de datos
En los últimos años, los datos se han convertido aún más en un imán para atraer la atención de las empresas para que entrenen sus modelos Gen AI. Al igual que un bebé, los modelos de IA son ingenuos. Hay que enseñarles y luego entrenarlos. Es por eso que las empresas necesitan miles de millones, si no millones, de datos para entrenar artificialmente modelos que imiten a los humanos.
Por ejemplo, GPT-3 fue entrenado con miles de millones (cientos de ellos) de tokens, lo que se traduce libremente en palabras. Sin embargo, las fuentes revelan que se utilizaron billones de dichos tokens para entrenar los modelos más recientes.
Con volúmenes tan enormes de conjuntos de datos de capacitación necesarios, ¿a dónde van las grandes empresas de tecnología?
Escasez aguda de datos de capacitación
Ambición y volumen van de la mano. A medida que las empresas amplían sus modelos y los optimizan, necesitan aún más datos de capacitación. Esto podría deberse a demandas para revelar modelos exitosos de GPT o simplemente ofrecer resultados mejorados y precisos.
Independientemente del caso, es inevitable requerir abundantes datos de entrenamiento.
Aquí es donde las empresas enfrentan su primer obstáculo. En pocas palabras, Internet se está volviendo demasiado pequeña para que los modelos de IA puedan entrenarse en ella. Es decir, las empresas se están quedando sin conjuntos de datos existentes para alimentar y entrenar sus modelos.
Este recurso cada vez más agotador está asustando a las partes interesadas y a los entusiastas de la tecnología, ya que podría limitar potencialmente el desarrollo y la evolución de los modelos de IA, que en su mayoría están estrechamente relacionados con la forma en que las marcas posicionan sus productos y cómo se percibe que algunas preocupaciones preocupantes en el mundo se abordan con IA. soluciones.
Al mismo tiempo, también hay esperanza en forma de datos sintéticos o endogamia digital, como la llamamos. En términos sencillos, los datos sintéticos son los datos de entrenamiento generados por la IA, que nuevamente se utilizan para entrenar modelos.
Si bien suena prometedor, los expertos en tecnología creen que la síntesis de dichos datos de entrenamiento conduciría a lo que se llama IA de Habsburgo. Esta es una preocupación importante para las empresas, ya que estos conjuntos de datos endogámicos podrían contener errores fácticos, sesgos o simplemente ser un galimatías, lo que influiría negativamente en los resultados de los modelos de IA.
Considere esto como un juego de susurro chino, pero el único giro es que la primera palabra que se transmite también puede no tener sentido.
La carrera hacia la obtención de datos de entrenamiento de IA
Uno de los repositorios de fotografías más grandes: Shutterstock tiene 300 millones de imágenes. Si bien esto es suficiente para comenzar con la capacitación, las pruebas, la validación y la optimización, nuevamente se necesitarían abundantes datos.
Sin embargo, hay otras fuentes disponibles. El único inconveniente aquí es que están codificados por colores en gris. Estamos hablando de los datos disponibles públicamente en Internet. Aquí hay algunos datos intrigantes:
- Cada día se publican más de 7.5 millones de publicaciones de blogs
- Hay más de 5.4 millones de personas en plataformas de redes sociales como Instagram, X, Snapchat, TikTok y más.
- Existen más de 1.8 millones de sitios web en Internet.
- Cada día se suben más de 3.7 millones de vídeos sólo en YouTube.
Además, las personas comparten públicamente textos, vídeos, fotografías e incluso conocimientos sobre la materia a través de podcasts de solo audio.
Estos son contenidos explícitamente disponibles.
Entonces, usarlos para entrenar modelos de IA debe ser justo, ¿verdad?
Esta es el área gris que mencionamos anteriormente. No existe una opinión firme sobre esta cuestión, ya que las empresas de tecnología con acceso a volúmenes tan abundantes de datos están ideando nuevas herramientas y enmiendas de políticas para satisfacer esta necesidad.
Algunas herramientas convierten el audio de los vídeos de YouTube en texto y luego los utilizan como tokens con fines de formación. Las empresas están revisando sus políticas de privacidad e incluso llegando al extremo de utilizar datos públicos para entrenar modelos con una intención predeterminada de enfrentar demandas.
Mecanismos de contraataque
Al mismo tiempo, las empresas también están desarrollando lo que se llama datos sintéticos, donde los modelos de IA generan textos que pueden usarse nuevamente para entrenar los modelos como un bucle.
Por otro lado, para contrarrestar el robo de datos y evitar que las empresas aprovechen las lagunas legales, los sitios web están implementando complementos y códigos para mitigar los robots de robo de datos.
¿Cuál es la solución definitiva?
La implicación de la IA en la resolución de problemas del mundo real siempre ha estado respaldada por intenciones nobles. Entonces, ¿por qué la obtención de conjuntos de datos para entrenar dichos modelos tiene que depender de modelos grises?
A medida que las conversaciones y debates sobre una IA responsable, ética y responsable ganan importancia y fuerza, corresponde a las empresas de todas las escalas cambiar a fuentes alternativas que tengan técnicas de sombrero blanco para entregar datos de capacitación.
Aquí es donde Saip sobresale en. Al comprender las preocupaciones predominantes en torno al abastecimiento de datos, Shaip siempre ha abogado por técnicas éticas y ha practicado constantemente métodos refinados y optimizados para recopilar y compilar datos de diversas fuentes.
Metodologías de abastecimiento de conjuntos de datos de sombrero blanco
Esta es exactamente la razón por la que nuestro modus operandi implica controles de calidad meticulosos y técnicas para identificar y compilar conjuntos de datos relevantes. Esto nos ha permitido empoderar a las empresas con conjuntos de datos de capacitación exclusivos de Gen AI en múltiples formatos, como imágenes, videos, audio, texto y requisitos más específicos.
Nuestra Filosofía
Operamos con filosofías fundamentales como el consentimiento, la privacidad y la equidad en la recopilación de conjuntos de datos. Nuestro enfoque también garantiza la diversidad de los datos para que no se introduzcan sesgos inconscientes.
Mientras el ámbito de la IA se prepara para el amanecer de una nueva era marcada por prácticas justas, en Shaip pretendemos ser los abanderados y precursores de tales ideologías. Si lo que está buscando para entrenar sus modelos de IA son conjuntos de datos indiscutiblemente justos y de calidad, póngase en contacto con nosotros hoy.
