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Durante uma transmissão ao vivo no X, Elon Musk afirmou que a indústria de inteligência artificial (IA) atingiu um limite no uso de dados reais para o treinamento de modelos, considerando que a “soma cumulativa do conhecimento humano” já foi esgotada. Musk destacou que esse ponto de inflexão foi alcançado no último ano e, com isso, o futuro da IA repousa nos dados sintéticos — informações geradas pelos próprios modelos para expandir seus processos de aprendizado.

De acordo com a consultoria Gartner, em 2024, cerca de 60% dos dados utilizados em projetos de IA e análise serão sintéticos. Essa mudança tem benefícios claros, como a redução de custos, uma vez que os dados sintéticos podem ser gerados em grande escala sem a necessidade de grandes volumes de dados reais.

No entanto, Musk e especialistas apontam que o uso excessivo desses dados pode levar a um “colapso de modelo”, um fenômeno que poderia tornar os sistemas mais suscetíveis a vieses, além de limitar a criatividade dos modelos de IA. Isso ocorre porque os dados sintéticos podem carecer da diversidade e complexidade encontradas nos dados do mundo real, prejudicando a capacidade dos sistemas de gerar soluções inovadoras e precisas.

Esses desenvolvimentos destacam os desafios e as promessas da evolução da IA, onde a busca por novas formas de treinamento, como o uso de dados sintéticos, tem o potencial de revolucionar, mas também apresenta riscos que precisam ser cuidadosamente geridos.

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