С наступлением 2025 года индустрия искусственного интеллекта сталкивается с важной вехой. Несмотря на постоянные прорывы в технологиях больших моделей, масштабы и сложность обучающих параметров быстро растут, но внимание отрасли смещается с простого требования к вычислительной мощности на более фундаментальную проблему: распределение ценности данных.

В текущей модели индустрии данные часто рассматриваются как "бесплатный ресурс". Крупные технологические компании собирают информацию о пользователях различными способами для обучения моделей, в то время как настоящие вкладчики данных, пользователи, испытывают трудности в получении надлежащей компенсации. Это неравномерное распределение ценностей, хотя и способствовало быстрой итерации моделей в краткосрочной перспективе, в долгосрочной может стать препятствием для развития всей отрасли. Экотехнология данных, у которой отсутствуют эффективные механизмы стимулирования, с трудом может продолжать предоставлять качественные данные, а также может вызвать общественные споры о защите конфиденциальности и справедливости.

Развитие AI-индустрии вступило в новую стадию. Ранее в отрасли активно обсуждали "соревнование больших моделей", где размер и производительность моделей были ключевыми факторами. Однако теперь исследование и практика все более указывают на то, что качество данных и права на данные являются решающими факторами, определяющими верхний предел развития AI.

Например, в таких областях, как медицина, финансы и образование, потребность в специализированных ИИ-моделях быстро растет. Конкурентоспособность этих моделей во многом зависит от того, могут ли они получить высококачественные, соответствующие требованиям данные. Однако в существующей системе у поставщиков данных нет стимулов, а каналы передачи данных непрозрачны, что затрудняет создание устойчивой системы поставки данных в отрасли.

В условиях этого вызова отрасль исследует новые решения. Среди них технологии, такие как установление прав на данные, вычисления с учетом конфиденциальности, федеративное обучение и др., получают все большее внимание. Эти технологии направлены на эффективное использование и справедливое распределение данных при защите личной конфиденциальности.

В будущем конкуренция в AI-индустрии будет сосредоточена не только на размере моделей и вычислительной мощности, но и на том, как создать справедливую и эффективную экосистему данных. Только решив эту ключевую проблему распределения ценности данных, AI-технологии смогут достичь настоящего устойчивого развития и принести большую ценность для различных отраслей.