Yeni veriler olmadan, AI modelleri daha akıllı hale gelemeyecek. Bu durum, yapay zeka endüstrisi için önemli bir dönüm noktası niteliğinde sayılıyor. Araştırmacı Tamay Besiroglu, verilerin tükenmesinin modellerin ölçeklenmesini zorlaştıracağını belirtiyor.
Şirketler, yapay zeka modellerini, kendisi tarafından oluşturulan verilerle eğitmeye çalışsa da bu yöntemin kalitede düşüşe neden olması yüksek ihtimal görünüyor.
AI modelleri, büyük miktarda veri ile eğitilerek yeteneklerini geliştirir.
Ancak, mevcut veri kaynakları sınırlı ve tükenmeye yakın durumda bulunuyor. Araştırmalar, mevcut veri havuzunun 2026 yılına kadar tamamen tükenebileceğini öngörüyor. Bu durum, modellerinin performansını olumsuz etkileme ve ilerlemeyi yavaşlatma ihtimali bulunuyor.
Veri tükenmesi sorununu aşmak için şirketler, “sentetik veri” oluşturma yöntemlerine yöneliyor.
Bu yöntemle, yapay zeka modelleri kendi verilerini oluşturulup ve bu verilerle eğitiliyor. Ancak, bu yaklaşımın etkinliği tartışmalı bir durum. Bazı araştırmalar, yapay zeka tarafından oluşturulan verilerin kalitesinin düşük olduğunu ve modellerin performansını olumsuz etkilediğini gösteriyor.
AI’nın geleceği, verimlilik ve kaynak yönetimi ile şekillenecek. Daha az veri ile daha verimli modeller oluşturmak için yeni algoritmalar geliştirilmesi gerekecek. Bu, yapay zeka endüstrisinin sürdürülebilirliği açısından kritik bir adım sayılıyor. Araştırmacılar, büyük modeller yerine daha küçük ve verimli modellerin de yeterli olabileceğini belirtiyor.
Kaynak: Futurism
