A ChatGPT és más MI-alapú chatbotok hamarosan kifogyhatnak azokból a szöveges állományokból, amelyek alapján betanulják, hogy mit és hogyan kellene mondaniuk – vetette fel egy interjúban Stuart Russell, a Kaliforniai Egyetem professzora. Szerinte az a technológia, amelyik összehordja a robotoknak a szükséges szövegtengert, kezd falakba ütközni. Ez eredhet abból, hogy az adatgyűjtési gyakorlatokat egyre szigorúbb ellenőrzésnek vetik alá, hogy a kreatív iparben egyre nagyobb a felzúdulás, amiért a munkájukat a beleegyezésük nélkül használják, vagy abból, hogy a közösségi média meghatározó szereplői sem örülnek, amikor felporszívózzák a platformjaikon termelődő adatokat.
Az erőforrások azonban semmiképpen sem vég nélküliek, és a fentiektől függetlenül is kiapadhat az ilyen célokra letölthető tartalom. A fenti beszélgetésről riportot közlő Business Insider egy olyan tavaly novemberi előrejelzést idéz, amelynek alapján a gépi tanuló rendszerek már 2026 előtt kimeríthetik a jó minőségű nyelvi adatokat, utalva a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) egyik alapvető sebezhetőségére is. Az ilyen adatkészletek összeállításában ugyanis könyvekre, híroldalakra, tudományos cikkekre, Wikipédia-bejegyzésekre vagy a szűrt webes tartalomra támaszkodnak, de a nyilvános online források szűkülnek, miközben a fejlesztésekhez egyre több adatra lenne szükség.
Végéhez közeledhet a nagy ingyenesség
A cikkben felidézik, hogy nemrég a Twittert irányító Elon Musk is az adatkaparásnak (data scraping) nevezett gyakorlatra hivatkozott, amikor bejelentette a felhasználók által naponta megtekinthető tweetek mennyiségének korlátozását. A BI-nak Russell olyan meg nem erősített jelentésekra is hivatkozott, amelyek értelmében a ChatGPT-t fejlesztő OpenAI már privát forrásokból vásárol szöveges adatkészleteket. Az MI-szakértő szerint létezhet többféle lehetséges magyarázat is az ilyen vásárlásokra, de a természetes következtetés az lenne, hogy a cég nem talál elég jó minőségű adatot. Ez természetesen csak feltételezés, hiszen az OpenAI a közzététel előtt nem válaszolt a lap kérdéseire.
Bár a a GPT-4 képzési adatkészleteiről nem sokat lehet tudni, Russell úgy látja, hogy az OpenAI-nak nagy szüksége lehet azok kiegészítésére, hogy felépítse eddigi legerősebb és legfejlettebb mesterségesintelligencia-modelljét. A BI emlékeztet rá, hogy a társaság ellen az elmúlt hetekben több pert is indítottak személyes adatok és szerzői jogi védelem alá eső anyagok felhasználása miatt, azzal vádolva az OpenAI-t, hogy esetenként magánbeszélgetésekhez vagy orvosi feljegyzésekhez is hozzányúlt. Mások azért mentek a bíróságra, mert a ChatGPT képes volt pontos összefoglalókat írni munkáikról, vagyis a jogvédett anyagok szükségszerűen ott voltak a képzéshez használt adatok között.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak