Elon MuskはMicrosoftとGoogleに同意していますか？

Elon Muskは最近、AIが「ピークデータ」に達したと宣言しました。つまり、既存の知識はトレーニングモデルのために大部分が使い果たされていることを意味します。ライブストリーム中に共有され、2024年にさかのぼるこの主張は、将来のAI開発の重要なハードルを示唆しています。彼はツイートした：

データスケールの2つのソースは、「それは本当ですか？」の合成データを無限に拡大します。問題と現実世界のビデオ、そうではありません。

- Elon Musk（@elonmusk）2024年4月14日

この感情は、他のAIリーダーと共鳴します。 Google DeepmindのCEOであるDemis Hassabisは、同様に、高品質のデータ制限により進歩が遅くなる可能性があることを示しました。

AIデータボトルネック

トレーニングデータの希少性は大きな課題をもたらします。最も容易に入手できるインターネット情報は、すでに大規模な言語モデルに燃料を供給しています。この新鮮で高品質のデータの欠如は、これらのモデルの改善と適応能力を制限します。

MicrosoftのAIチーフ、Mustafa Suleyman、およびOpenaiの元チーフサイエンティストであるIlya Sutskeverは、どちらも潜在的な解決策として合成データ（AI生成情報）を提唱しています。

マスクのビジョン：AI自己訓練

マスクは、合成データがAIの将来にとって重要であると考えています。彼は、AIモデルで独自のトレーニングデータを生成し、自己学習と自己評価と反復改良を含むプロセスに従事することを想定しています。彼は、合成データが実際のデータの唯一の実行可能なサプリメントであると述べました。このアプローチはすでに牽引力を獲得しており、Microsoft、Meta、Openai、および人類の統合合成データをトレーニングに統合しています。

Tech Giantsの合成データの抱擁

Google DeepMindは、複雑なジオメトリの問題を解くモデルであるアルファージ測定測定で、合成データを利用しています。また、AIが限られた実際のデータを使用しても学習を容易にするためにタスクを分解するという推論時間計算などの手法を模索しています。

Suleymanは、合成データの品質の向上を強調し、実用的な代替品となっています。大規模な合成データセットを生成することで、AIモデルは実際の入力のみに依存することなく開発を継続できます。

合成データの上昇

合成データの汎用性とスケーラビリティが採用を促進しています。実際のデータ制限に対するソリューションを提供し、AIの進歩を継続し、複雑な問題に取り組むための新しい道を開くことを保証します。

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データ不足と合成データに関するリソース：

1. Elon MuskのFII8サミットインタビュー（YouTube）
2. Abundance360 SummitのElon Musk （YouTube）
3. デミス・ハッサビスの「不当に効果的なAI」インタビュー（YouTube）
4. 科学フォーラムのためのAIのデミス・ハッサビス（YouTube）
5. 記事：「AIブームには有効期限があります」 （大西洋）

結論

合成データの潜在能力に関するMusk、Microsoft、Googleなどのリーダーの間での視界の収束は、AIのデータ不足に対処するための重要なステップを意味します。彼らは、現実世界のリソースが限られていても、AIが継続的に進化し革新できる未来を集合的に形作っています。

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