Todos os novos modelos de inteligência artificial generativa (GenAI) precisam ser alimentados por dados e é através deles que as redes neurais conseguem “entender” o mundo, ou melhor, ser treinadas para compreender contextos e gerar conteúdos, sejam eles textos, imagens, vídeos, áudios, modelos tridimensionais, moléculas e mais.

De acordo com a CNN Brasil, os dados ainda são um entrave, mas parece um absurdo falar em “falta de dados”. Pois, nunca houve tantos dados no mundo, mas não estão organizados, estruturados, catalogados, rotulados e prontos para serem usados.

“Portanto, poderemos chegar em um momento que ficaremos sem dados para treinar modelos de linguagem de IA, nos esforçarmos em criar outras formas para ampliar os dados de treinamento, sem necessariamente termos que criar mais dados e por mais que se tenham muitos dados, não se pode usar todo e qualquer dado simplesmente porque são sempre de algo ou alguém e hoje em dia, os dados são valiosos e considerados o novo petróleo “(data is the new oil) – acrescentou a CNN Brasil

Na verdade, não os dados em si, mas a sabedoria que eles podem gerar, afinal, captar, armazenar, analisar os dados, e usar esses insights, já virou cotidiano para muitas pessoas e empresas e a grande maioria dos dados disponíveis são totalmente inúteis para o treinamento de IA, justamente por terem falhas ou não estarem completos.

Para mais informações, aceda o https://www.cnnbrasil.com.br/blogs/rita-wu/tecnologia/falta-de-dados-pode-ser-um-problema-para-a-inteligencia-artificial/