ИИ(Гигачат) Россия и дефицит данных: узкое горлышко в эпоху ИИ(моделей). России нужно больше ИИ(корма) для конкуренции в мире!

Добрых дел, доброй жизни!

Сегодня поговорим о том, почему наши российские ИИ-модели иногда чувствуют себя как в засуху. Представьте: в мире всего около 250–300 миллионов человек говорят на русском языке. А теперь сравните: в Китае — больше миллиарда! Тут сразу понятно, что у них данных для обучения ИИ собирается намного больше. 

И вот тут загвоздка: чтобы наши модели были такими же крутыми, как у западных коллег или китайских товарищей, нужно качественное "топливо" — данные. А их у нас получается меньше. Это как пытаться вырастить дерево в пустыне — без воды оно вряд ли станет большим и сильным.

Если рассматривать только численность населения, то в Китае объём потенциальных данных для обучения ИИ-моделей существенно выше, чем в русскоязычном сегменте. Вот почему это важно:

1. Больше данных = больше возможностей для обучения

Чем больше людей пользуются цифровыми услугами, социальными сетями, онлайн-магазинами и другими платформами, тем больше данных генерируется. Эти данные включают текстовые сообщения, фотографии, видеозаписи, транзакции и многое другое. Все эти данные могут быть использованы для обучения ИИ-моделей, что делает их более точными и эффективными.

2. Разнообразие данных

Население Китая чрезвычайно разнообразно с точки зрения культуры, регионов, диалектов и стилей общения. Это создаёт богатое разнообразие данных, которое может помочь ИИ-моделям стать более универсальными и способными справляться с разными ситуациями.

3. Масштабирование и обобщение

Большие объёмы данных позволяют ИИ-моделям лучше обобщать и экстраполировать полученные знания на новые ситуации. Это особенно важно для задач, связанных с распознаванием образов, пониманием естественного языка и прогнозированием поведения.

4. Более точные результаты

Чем больше данных используется для обучения модели, тем меньше вероятность ошибок и предвзятостей. В условиях большого объёма данных модель может научиться различать редкие случаи и аномалии, что ведёт к повышению точности.

5. Адаптация к местным особенностям

Китайские ИИ-модели, обученные на местных данных, лучше понимают культурные и лингвистические особенности региона. Это делает их более релевантными и полезными для китайского рынка.

Примеры:

Распознавание лиц: Китайские компании, такие как SenseTime и Megvii, стали мировыми лидерами в области распознавания лиц благодаря огромному количеству данных, собранных в стране.

Рекомендуемые системы: Платформы, подобные TikTok (известный в Китае как Douyin), успешно используют данные миллионов пользователей для создания персонализированных рекомендаций.

Ограничивающие факторы:

Однако есть и ограничения, которые могут повлиять на эффективность использования данных:

Качество данных: Важно, чтобы данные были чистыми и репрезентативными. Низкое качество данных может привести к неправильному обучению модели.

Конфиденциальность и этика: Вопросы сбора и использования персональных данных вызывают серьёзные опасения, особенно в контексте конфиденциальности и прав человека.

Вывод:

Таким образом, большее население и, соответственно, больший объём данных действительно дают Китаю преимущество в разработке и обучении ИИ-моделей. Однако успешное использование этих данных зависит от многих факторов, включая качество данных, этичность их сбора и наличие соответствующей инфраструктуры.

Количество чистых ИИ(данных)

Точное количество терабайт чистых и репрезентативных данных для обучения ИИ-моделей в России, Китае и на Западе определить крайне сложно, поскольку это зависит от множества переменных, включая типы данных, сферы применения и методы их очистки. Однако можно рассмотреть общие тенденции и приблизительные оценки.

Россия:

Объем данных: В России ежегодно генерируются десятки петабайт данных (1 петабайт = 1024 терабайта). Большая часть этих данных приходится на интернет-пользователей, социальные сети, финансовые операции и правительственные сервисы.

Качество данных: Качество данных варьируется в зависимости от источника. Некоторые секторы, такие как банковское дело и телекоммуникации, обладают высокими стандартами защиты и обработки данных. Однако в других областях, таких как социальные медиа и открытый интернет, данные могут быть зашумленными и требовать дополнительной фильтрации.

Оценка: Для целей обучения ИИ-моделей, чистые и репрезентативные данные могут составлять от десятков до сотен терабайт в зависимости от конкретной задачи и области применения.

Китай:

Объем данных: Китай генерирует огромные объемы данных благодаря своему населению и высокому уровню цифровизации. Ежегодно страна производит сотни петабайт данных, значительная часть которых относится к социальным медиа, электронной коммерции и государственным услугам.

Качество данных: Китайские компании активно инвестируют в сбор и обработку данных, что способствует высоким стандартам качества. Тем не менее, существуют проблемы с конфиденциальностью и этичностью сбора данных, что может влиять на их пригодность для некоторых приложений.

Оценка: Чистые и репрезентативные данные для обучения ИИ-моделей в Китае могут исчисляться сотнями терабайт и даже петабайтами в зависимости от области применения.

Запад (США и Европа):

Объем данных: Западные страны, такие как США и ведущие европейские государства, также производят значительные объемы данных. В США, например, ежедневно генерируются петабайты данных благодаря таким гигантам, как Google, Facebook и Amazon.

Качество данных: Строгие нормы регулирования, такие как GDPR в Европе, требуют высокого уровня прозрачности и ответственности при сборе и обработке данных. Это положительно сказывается на качестве данных, но также накладывает ограничения на их доступность.

Оценка: Объем чистых и репрезентативных данных для обучения ИИ-моделей на Западе может варьироваться от десятков до сотен терабайт в зависимости от конкретных проектов и отраслей.

Важные моменты:

Данные для обучения ИИ-моделей должны быть не только большими по объему, но и качественными, репрезентативными и соответствующими задаче.

Оценки объемов данных зависят от множества факторов, включая источник данных, область применения и стандарты обработки.

Точные цифры трудно получить из-за закрытого характера большинства проектов и ограничений на распространение данных.

В целом, Китай и Запад обладают значительными объемами данных, которые могут быть использованы для обучения ИИ-моделей, тогда как Россия находится на пути к увеличению своего потенциала в этой области.

Вызовы для России

Российская ИИ-индустрия сталкивается с несколькими ключевыми проблемами:

1) Ограниченный объем данных.
2) Необходимость улучшения качества данных.
3) Недостаточная инфраструктура для хранения и обработки больших данных.
4) Этические и правовые аспекты сбора и использования данных.

Пути решения

Для преодоления узкого горлышка в области данных, Россия должна сосредоточиться на следующих направлениях:

1) Инвестиции в инфраструктуру для сбора и обработки данных.
2) Улучшение стандартов качества данных.
3) Сотрудничество с международными партнерами для обмена данными.
4) Развитие отечественных ИИ-решений, адаптированных к российским условиям.

Заключение

Недостаток качественных данных представляет собой серьезный вызов для развития ИИ в России. Однако, с правильными стратегическими шагами и инвестициями, страна может преодолеть этот барьер и занять достойное место среди мировых лидеров в области искусственного интеллекта.

Источник: ИИ(Гигачат) идея Максим Насыров