A generatív mesterséges intelligenciára (MI) vonatkozó kiadások 30 százalékkal emelkednek az idén a Deloitte előrejelzése szerint a tavalyi 16 milliárd dolláros szintről.
A tanácsadó cég szerint, mivel a nyilvános adatokon alapuló MI-modellek számos kockázatot is hordoznak magukban, sok cég egyre inkább a saját adataival képzi ezeket. Ez a produktivitás javításában, a költségek optimalizálásában és a komplex információk megértésében is segítheti a cégeket – olvasható a Deloitte TMT Predictions 2024 című kiadványában.
A kutatás írásos összefoglalója szerint, mivel a generatív modellekhez hatalmas mennyiségű adat szükséges, a nyilvános modellek első hullámát főként a rendelkezésre álló legnagyobb adathalmazon, a nyilvános interneten tanították. Azonban ez ahhoz vezetett, hogy a modellek átvették az internet torzításait, ellentmondásait és pontatlanságát is.
A nyilvános adatokból tanított modellek a szerzői jogokat és a jogtisztaságra vonatkozó szempontokat is figyelmen kívül hagyják.
Tekintve, hogy az MI alapvető képességei meggyőzők, viszont a nyilvános megoldások használata számos nem kívánatos kockázatot rejt, egyre több cég tervezi saját adatain tanított, saját modellje bevezetését. Ezzel a Deloitte szerint elkerülhetők a szerzői jogi és használati joggal kapcsolatos problémák, a vállalkozások pedig testre szabott megoldásokat fejleszthetnek ki.
Mint írják, azoknak a vállalatoknak, amelyek évek óta halmozzák fel az adatokat, most lehetőségük nyílik arra, hogy a generatív mesterséges intelligencia segítségével még többet hozzanak ki összegyűjtött adataikból. Ennek hatékony megvalósítása segíthet megoldani a nyilvános modellek jelenlegi kihívásainak egy részét, ehhez azonban átgondolt befektetésekre és döntésekre lesz szükség.
